Modelos meteorológicos combinados são usados para prever cheias em reservatórios

Em vez de usar um único modelo de previsão do tempo, pesquisador combina vários deles para prever com maior exatidão cheias nas hidrelétricas
Metodologia foi aplicada à Usina Hidrelétrica Três Marias, em Minas Gerais - Foto: divulgação

Segundo a Agência Internacional de Energia (IEA, na sigla em inglês), as hidrelétricas foram fonte de 68% da energia elétrica produzida no Brasil em 2013. Apesar do crescente aumento do uso de formas alternativas de geração de energia (em 2011, 80% da eletricidade do país vinha das hidrelétricas), não se pode negar a nossa dependência dos complexos hidrelétricos. A utilização de previsões hidrológicas é fundamental para reduzir os danos decorrentes das cheias, bem como para a segurança das barragens e uma maior eficiência na geração de energia e no abastecimento de água.

A crise hídrica no estado de São Paulo nos últimos anos é um exemplo. O Sistema Cantareira sofre com a escassez de água para abastecimento público, porém as cidades ao seu entorno já foram muito prejudicadas com enchentes e alagamentos ocasionados pelas chuvas. “Não dava para evitar a abertura das comportas. Caso contrário, corre-se o risco de a barragem romper. Mas quando as comportas são abertas a água estaciona na nossa cidade. Foi assim em 2011 e agora”, disse o prefeito de Franco da Rocha, Kiko Celeguim, em entrevista à Revista Exame em março de 2016.

O estudo realizado no Instituto de Pesquisas Hidráulicas da UFRGS (IPH) valeu-se de vários modelos meteorológicos combinados para prever cheias em reservatórios de hidrelétricas. A pesquisa faz parte da tese de doutorado em Engenharia de Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental de Fernando Mainardi, ganhador do Prêmio Jovem Pesquisador em 2013 pelo trabalho Desenvolvimento e avaliação de um sistema de previsão hidrológica distribuída para a região da UHE Três Marias. “Essas previsões são importantes para o manejo das comportas das usinas, pois, dependendo da velocidade com que são abertas ou fechadas, pode haver ou não cheia numa cidade, além da possibilidade do rompimento das barragens”, comenta Fernando.

O que motivou a utilização dos diversos modelos meteorológicos foram os constantes erros de previsão do tempo que cada um deles apresenta individualmente. “Há vários motivos que nos fazem errar. Nos cálculos que fazemos, as equações não são perfeitas. Também existe uma incerteza associada a essas previsões. Aqueles erros que vemos na vazão, na verdade, ocorrem porque a previsão de chuva é muito incerta”, explica o pesquisador.

Fernando explica, com base nos estudos do meteorologista Edward Lorenz, que os modelos meteorológicos apresentam grandes possibilidades de erro, “pois os números que são colocados ao iniciar os cálculos dependem do que estamos observando, como a quantidade de radiação solar ou de chuva. Esses números entram nas equações e derivam nos resultados futuros. Por exemplo, é impossível saber exatamente como todas as borboletas estão batendo suas asas, e esse pequeno abalo que o bater de asas ocasiona na atmosfera pode mudar os resultados”. O pesquisador salienta que é possível melhorar as equações utilizadas para fazer previsões de cheias, mas não há como eliminar a incerteza, porque não existem maneiras de prever todas as condições perfeitas da atmosfera.

 

Metodologia

Foram testados vários modelos meteorológicos em comparação com o do Centro Europeu de Previsão de Tempo de Médio Prazo (ECMWF), considerado o melhor atualmente para os estudos de caso testados. Depois, foram calculadas estatísticas para todos os grupos, e constatou-se que os erros de se utilizar um só modelo são maiores que os dos modelos combinados.

“Os modelos associados permitem tomadas de decisão baseadas na persistência, o que o uso de um só não permite. Por exemplo, se eles dizem que hoje irá chover, e amanhã também dizem e depois de amanhã repetem, então minha previsão é persistente. Enquanto você tem um modelo que muda todos os dias, você não pode ficar abrindo e fechando a comporta da barragem; pode não vir a cheia e o reservatório ficar vazio e não conseguir gerar energia”, relata Fernando.

Em pesquisa de campo, foram estudadas as bacias do Rio São Francisco, mais especificamente a Usina Hidrelétrica Três Marias, localizada na região central de Minas Gerais; a bacia do Rio Doce, situada em Minas Gerais e Espírito Santo; e a bacia do Rio Tocantins, nos estados de Goiás, Maranhão e Tocantins. “O objetivo dos meus estudos de caso, usando as previsões de vários modelos, era verificar se consigo ter uma operação melhor das usinas para evitar cheias em determinadas cidades. Eu visitei as bacias e as usinas para conhecer suas características físicas, como o tipo de solo e seu uso.”

O pesquisador também fez um experimento em que simulava ser um operador de hidrelétrica. “Eu confirmei, por meio desse experimento, os resultados que obtive com os testes estatísticos. Vale mais a pena a gente confiar em várias previsões combinadas do que confiar numa única previsão”, enfatiza.

 

Benefícios para a sociedade

Os benefícios do uso dos modelos meteorológicos combinados incluem a previsão de eventos de cheia numa cidade com maior exatidão e uma maior eficiência na operação das usinas hidrelétricas e das comportas de canais de transporte aquaviário. Essa combinação também pode ser utilizada na previsão do tempo veiculada em jornais, televisão e internet. “Antes de avaliar a previsão de cheia em si, eu testei a previsão de chuva, e nesse teste já apareceram melhores resultados”, comenta Fernando.

A Companhia Energética de Minas Gerais (CEMIG) já começou a utilizar o método, e a Usina Hidrelétrica de Itaipu está em fase de implementação.

 

Tese

Título: Previsão por conjunto de vazões afluentes a reservatórios em grandes bacias hidrográficas brasileiras
Autor:   Fernando Mainardi Fan
Orientador: Walter Collischonn
Unidade: Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental

 

Artigo científico

Fan, Fernando Mainardi; Ramos, Maria-helena; Collischonn, Walter. Sobre o uso de previsões hidrológicas probabilísticas para tomada de decisão. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 20, p. 914-926, 2015.

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