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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
COORDENAÇÃO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA

N° de Ordem: MET-UFAL-MS-085.

CORRELAÇÃO ENTRE O FATOR DE REFLETIVIDADE DO RADAR
E A VAZÃO DO RIO MUNDAÚ

ADRIANO AUBERT SILVA BARROS

Maceió – AL
Fevereiro de 2011.

ADRIANO AUBERT SILVA BARROS

CORRELAÇÃO ENTRE O FATOR DE REFLETIVIDADE DO RADAR
E A VAZÃO DO RIO MUNDAÚ

Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Meteorologia do
Instituto de Ciências Atmosféricas da
Universidade Federal de Alagoas, para
obtenção do título de Mestre em
Meteorologia – Área de Concentração
Processos de Superfície Terrestre.

Orientador: Prof. Doutor. Ricardo Sarmento Tenório

Maceió – AL
Fevereiro de 2011.

Catalogação na fonte
Universidade Federal de Alagoas
Biblioteca Central
Divisão de Tratamento Técnico
Bibliotecária Responsável: Helena Cristina Pimentel do Vale
B277c

Barros, Adriano Aubert Silva.
Correlação entre o fator de refletividade do radar e a vazão do rio Mundaú /
Adriano Aubert Silva Barros. – 2011.
111 f. : il.
Orientador: Ricardo Sarmento Tenório.
Dissertação (mestrado em Meteorologia : Processos de Superfície Terrestre) –
Universidade Federal de Alagoas. Instituto de Ciências Atmosféricas. Maceió, 2011.
Bibliografia: f. 108-111.
1. Pluviometria 2. Fluviometria. 3. Teledetecção Atmosférica. 4. Rio Mundaú
(AL). 5. Chuvas. 6. Vazão. 7. Radar Meteorológico. I. Título.
CDU: 556.12(813.5)

Ao meu Pai Eraldo por minha vida, educação, carinho e amor o que me traz
alento e esperança em vencer os desafios que surgem ao longo de minha
caminhada. À minha esposa Rosângela, companheira carinhosa e zelosa; Aos meus
filhos Isaac, Rafael e Daniel que são o esteio de minha luta. À minha querida Mãe
Maria do Carmo (Dona Lourdinha). in Memorian

Dedico.

AGRADECIMENTOS

A DEUS por ter criado o universo e nos permitir compreendê-lo, porque deu-nos a
vida;
A meu orientador, Professor Doutor Ricardo Sarmento, por sua sabedoria em guiarme em nossa pesquisa com maestria e paciência. Por ser um exemplo e amigo;
Aos professores que compuseram a banca avaliadora deste trabalho, por suas
críticas e recomendações sempre para o desenvolvimento e aprimoramento deste;
Aos meus professores de graduação em Física e em Meteorologia, por serem os
exemplos que são e pelo incentivo para que prosseguisse com meus estudos;
Aos amigos do CEAAL, Centro de Estudos Astronômicos de Alagoas que sempre
estiveram ao meu lado apoiando e me fortalecendo para fazer o melhor;
Aos amigos da turma de mestrado pelos momentos de alegria e companheirismo,
em especial, aos colegas do Radar André e Márcia que participaram deste estudo e
trouxeram considerações fundamentais ao seu desenvolvimento;
À Secretaria de Estado de Educação por haver concedido minha licença para cursar
o Mestrado;
À minha família pelo apoio e motivação.
Agradeço a todos.

PENSAMENTOS

"A dúvida é o princípio da sabedoria".
(Aristóteles)

"O conhecimento é orgulhoso por ter aprendido tanto;
a sabedoria é humilde por não saber mais."
(William Cowper).

BARROS, Adriano A. S. CORRELAÇÃO ENTRE O FATOR DE REFLETIVIDADE
DO RADAR E A VAZÃO DO RIO MUNDAÚ, 2010, 111 páginas. Orientador Dr.
Ricardo Tenório Sarmento. Maceió – AL: ICAT/UFAL Dissertação (Mestrado em
Meteorologia) Instituto de Ciências Atmosféricas.

RESUMO

O presente trabalho tem como objetivo identificar uma possível correlação entre o
fator de refletividade do sinal do RADAR do Sistema de Radar Meteorológico de
Alagoas (SIRMAL), com a vazão do Rio Mundaú, obtida a partir de dados da
Estação Hidrológica da Agência Nacional de Águas (ANA), na Fazenda Boa Fortuna,
Município de Rio Largo, Alagoas. O que se pretende é um monitoramento remoto e
contínuo do nível de vazão, em um ponto da bacia hidrográfica do rio Mundaú, com
o intuito de prever possíveis ondas de cheias. As enchentes no rio Mundaú são
recorrentes, tendo trazido grandes prejuízos em recursos materiais e em vidas
humanas ao longo de décadas; o seu monitoramento é de importância fundamental
para o melhor planejamento e gerenciamento desses recursos. Para isso foi
construído um código de computador, na linguagem orientada a objeto, OBJECT
PASCAL. O programa lê a imagem, em formato jpeg, gerada e disponibilizada pelo
SIRMAL em seu sítio da Internet, integra espacialmente todos os valores de
refletividade do pulso de microondas sobre a bacia, determinando volume
precipitado e posteriormente a altura pluviométrica considerada sobre área da Bacia
Hidrográfica do rio Mundaú. Este valor está associado ao estado reflexivo da bacia,
em um dado momento e indica a quantidade de água precipitada na bacia para um
determinado período. A altura pluviométrica está relacionada à precipitação sobre a
bacia e em conseqüência à vazão no rio. Para a verificação da correlação com a
vazão, foram escolhidos cinco meses, o período de 2004 a 2006, em que a vazão
medida na Fazenda Boa Fortuna apresentou variações bruscas, e se procurou
variações semelhantes na altura pluviométrica, aferidas a partir do processamento
da imagem do radar. Para os meses de janeiro de 2004, dezembro de 2005 e
setembro de 2006, obteve-se uma correlação superior a 70% entre o fator de
refletividade e a vazão. A partir da análise diária da altura e da vazão determinou-se

uma correlação qualitativa. Esta foi obtida a partir dos dados da vazão, retirados das
séries histórias da estação, obtidas no sistema HidroWeb da ANA, e a altura
pluviométrica obtida a partir dos dados do radar com o método. A correlação se
mostrou promissora, porém, não conclusiva. Através da análise foi demonstrado
que a sensibilidade das variações na altura, indicando em até 24 horas a elevação
do nível de vazão para 60% dos casos estudados.

Palavra-Chave: Correlação vazão-fator de refletividade, Vazão, Fluviometria,
sensoriamento remoto, chuva com radar.

ABSTRACT

This application aims to identify a possible correlation between the reflectivity factor
signal RADAR Weather Radar System of Alagoas (SIRMAL), with the flow of the Rio
Mundaú, data obtained fromthe Hydrological Station National Water Agency (ANA)
in BoaFortuna, Rio Largo, Alagoas. What is required is a remote monitoring and
continuous rate of flow, at one point the river basin Mundaú in order to predict
possible flood waves. The floods in the river Mundaú are recurrent, having brought
great losses in material resources and human lives for decades, their monitoring is of
fundamental importance for better planning and management of these resources. For
this we constructed a computer code in object-oriented language, Object Pascal. The
program reads the image in jpeg format, generated and provided by SIRMAL on his
Internet site, spatially integrates all the values of reflectivity of the microwave pulse
on the watershed, determining the volume and then precipitated considered high
rainfall area on the Watershed River Mundaú. This value is associated with the
reflective state of the basin, at a given time, indicates the amount of precipitated
water in the basin for a given period. The high rainfall is related to precipitation over
the basin and consequently the flow in river. To verify the correlation with the flow,
were chosen five months, the period from 2004 to 2006, when the flow measured at
the farm Good Fortune, showed abrupt changes and sought similar variations in
rainfall height, measured from the image processing radar. For the months of
January 2004, December 2005 and September 2006, we obtained a correlation
exceeding 70% between the reflectivity factor and the flow. From the daily analysis of
the height and flow rate determined to be a qualitative correlation. This was obtained
from the flow data, derived from stories of the season series, obtained in the
HIDROWEB ANA rainfall and the height obtained with the method. The correlation
was promising but not conclusive. Through the analysis it was demonstrated that the
sensitivity of variations in height, indicating up to 24 hours to raise the level of flow to
60% of cases.
Keyword: Correlation between flow-reflectivity factor, Flow, fluviometric, remote
sensing, rain radar.

LISTA DE FIGURAS

Figura 3.1 - Bacia Hidrográfica do rio Mundaú

Figura 3.2 - Bacia Hidrográfica do Mundaú subdividida em polígonos para
utilização do método de Thiessen.

Figura 3.3 –Curva-chave para estação Boa Fortuna, Rio Largo, Alagoas

Figura 3.4 - Válvula Magnetron VMX 1090 do radar PAR 80

Figura 3.5 – Distribuição da energia eletromagnética emitida no pulso do
Radar

Figura 4.1 - Localização da Bacia Hidrográfica do Mundaú, nos Estados de
Pernambuco e Alagoas

Figura 4.2 - Perfil Longitudinal do Rio Mundaú

Figura 4.3 – Estação Hidrológica da Fazenda Boa Fortuna e Rio Mundaú

Figura 4.4 – Réguas limnimétricas da estação da Fazenda boa Fortuna

Figura 4.5 - Estação Hidrológica da Fazenda Boa Fortuna

Figura 4.6 -. Prédio do SIRMAL no campus da UFAL, Maceió, Alagoas

Figura 4.7 – Painel de controle e visualização analógica do sinal do Radar.
À esquerda, embaixo, módulo de digitalização do SASSANDRA

Figura 4.8 – Componentes do Sistema de Radar Meteorológico de Alagoas

Figura 4.9 – Imagem na escala 30 km do dia 05 de dezembro de 2005,
as 16:06h

Figura 4.10 – Imagem na escala 130 km do dia 05 de dezembro de 2005,
as 16:08h

Figura 4.11 – Imagem na escala 250 km do dia 05 de dezembro de 2005,

as 16:06h

Figura 4.12 – Imagem na escala 380 km do dia 05 de dezembro de 2005,
as 16:04h

Figura 4.13 – Código inicial para leitura e identificação da cor de um elemento
de imagem a partir dos canais RGB, primeira, segunda e terceira
coluna respectivamente

Figura 4.14 – Bacia Hidrográfica do Mundaú selecionada na imagem com
máscara transparente

Figura 4.15 – Interface do Programa de Estimativa de Vazão – verificação e
análise, PEVva

Figura 4.16 – Varredura dos pixels da imagem e identificação de cor através
dos canais RGB

Figura 4.17 – Estrutura do algorítmo para o programa PEVva

Figura 4.18 – Interface do programa PEVx

Figura 4.19 - Estrutura do algorítmo para o programa PEVx

Figura 5.1 - Hidrógrafa obtida para o mês de janeiro de 2004 (ANA)

Figura 5.2 - Altura pluviométrica obtida a partir do processamento de imagem
do radar (SIRMAL) para janeiro de 2004

Figura 5.3 - Gráfico para correlação entre a vazão (Q) e a altura pluviométrica
(H) para o mês de janeiro de 2004

Figura 5.4 - Precipitação sobre a BHM em 14 de janeiro de 2004 as 16:23h.

Figura 5.5 - Hidrógrafa obtida para o mês de dezembro de 2005 (ANA)

Figura 5.6 - Altura pluviométrica obtida a partir do processamento de
imagem do radar (SIRMAL) para dezembro de 2005

Figura 5.7 - Gráfico para correlação entre a vazão (Q) e a altura pluviométrica
(H) para o mês de dezembro de 2005

Figura 5.8 - Hidrógrafa obtida para o mês de agosto de 2006
(ANA)

Figura 5.9 - Altura pluviométrica obtida a partir do processamento de imagem
do radar (SIRMAL) para agosto de 2006

Figura 5.10 - Gráfico para correlação entre a vazão (Q) e a altura pluviométrica
(H) para o mês de agosto de 2006
Figura 5.11 - Hidrógrafa obtida para o mês de setembro de 2006 (ANA)

96
99

Figura 5.12 - Altura pluviométrica obtida a partir do processamento de
imagem do radar (SIRMAL) para setembro de 2006

Figura 5.13 - Gráfico para correlação entre a vazão (Q) e a altura pluviométrica
(H) para o mês de setembro de 2006

100

Figura 5.14 - Hidrógrafa do rio Mundaú obtida na estação da FBF, para o mês
de novembro de 2006 (ANA)

102

Figura 5.15 - Altura pluviométrica na BHM,obtida a partir do processamento de
imagem do radar (SIRMAL) para novembro de 2006

102

Figura 5.16 - Gráfico para correlação entre a vazão (Q) e a altura pluviométrica
(H) para o mês de novembro de 2006

103

LISTA DE QUADROS E TABELAS

Quadro 3.1 - Bandas de rádio emissão com valores máximos de freqüências e
mínimos de comprimentos de onda

Quadro 4.1 – Características físicas e geográficas da BHM

Quadro 4.2 – Dados da estação hidrológica da Fazenda Boa Fortuna,
Rio Largo, Alagoas
Quadro 4.3 - Coordenadas geográficas e altitude do SIRMAL

54
58

Quadro 4.4 - Objetos definidos para o programa PEVva – Programa para
estimativa de vazão.-versão análise

Quadro 4.5 - Variáveis globais inicializadas no procedimento form

Quadro 4.6 - Variáveis locais do procedimento BtAbrir – PEVva

Quadro 4.7 - Objetos definidos para o programa PEVx – Programa para
estimativa de vazão

Quadro 4.8 - Variáveis globais utilizadas no programa PEVx

Quadro 4.9 - Variáveis locais do procedimento BtAbrir.

Quadro 4.10. - Condições para estimativas de vazão após 24 horas na
Fazenda Boa Fortuna

Tabela 3.1. Indicação da altura em km, e a largura do feixe em função da
elevação e distância ao radar

Tabela 4.1(a). - Municípios total ou parcialmente compreendidos na BHM

Tabela 4.1(b). - Municípios total ou parcialmente compreendidos na BHM. .

Tabela 4.2 - Características técnicas do radar Banda C WR-100-5/EEC

Tabela 4.3 - Formato de saída de dados

Tabela 4.4 - Tabela com os valores dos canais de cor e o fator de

refletividade associado

Tabela 5.1 – Altura pluviométrica obtida pelo processamento de imagens
do radar (SIRMAL) e série de dados de vazão (ANA) do mês
de janeiro de 2004
Tabela 5.2 - Regressão linear Q x H do mês de janeiro de 2004

87
89

Tabela 5.3 – Altura pluviométrica obtida pelo processamento de imagens
do radar (SIRMAL) e série de dados de vazão (ANA) do mês
de dezembro de 2005.
Tabela 5.4 - Regressão linear Q x H do mês de dezembro de 2005.

91
93

Tabela 5.5 – Altura pluviométrica obtida pelo processamento de imagens
do radar (SIRMAL) e série de dados de vazão (ANA) do mês
de agosto de 2006
Tabela 5.6 - Regressão linear Q x H do mês de agosto de 2006

95
96

Tabela 5.7 – Altura pluviométrica obtida pelo processamento de imagens
do radar (SIRMAL) e série de dados de vazão (ANA) do mês
de setembro de 2006
Tabela 5.8 - Regressão linear Q x H do mês de setembro de 2006

96
100

Tabela 5.9 – Altura pluviométrica obtida pelo processamento de imagens
do radar (SIRMAL) e série de dados de vazão (ANA) do mês
de novembro de 2006
Tabela 5.10 - Regressão linear Q x H do mês de novembro de 2006

101
103

Tabela 5.11 - Classes de estimativas para Q na Fazenda Boa Fortuna, em
relação a vazão e a altura pluviométrica

104

SUMÁRIO

1 – INTRODUÇÃO

2 - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

3 – FUNDAMENTOS TEÓRICOS

3.1 Hidrologia

3.2 Bacia Hidrográfica

3.2.1 A Área de drenagem

3.2.2 O Coeficiente de Compacidade

3.2.3 O Fator de forma

3.2.4 A Densidade de drenagem

3.2.5 A Extensão média

3.2.6 A Sinuosidade do curso D’água

3.2.7 A Curva Hipsométrica

3.2.8 A Elevação média da bacia

3.2.9 A Declividade de Álveos

3.2.10 O Retângulo equivalente

3.3 Precipitação

3.3.1 Precipitações orográficas

3.3.2 Precipitações ciclônicas

3.3.3 Precipitações convectivas

3.3.4 O método aritmético

3.3.5 O método das Isoietas

3.3.6 O método de Thiessen

3.4 Sistemas Meteorológicos atuantes no Nordeste do Brasil

3.4.1 – Sistemas Frontais

3.4.2 – Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis

3.4.3 – Perturbações Ondulatórias dos Alísios

3.4.4 – Brisas Marinha e Terrestre

3.4.5 – Sistemas Convectivos Locais

3.5 A Medição da Vazão

3.6 O Radar

3.6.1 - História do RADAR

3.6.2 Conceitos Fundamentais

3.6.3 Componentes do Radar

3.6.4 A Relação Z – R

4 - METODOLOGIA

4.1 A Bacia Hidrográfica do Mundaú

4.1.1 Localização

4.1.2 Densidade Demográfica

4.1.3 Pluviometria

4.1.4 Clima

4.1.5 Temperatura

4.1.6 Umidade Relativa

4.1.7 Insolação

4.1.8 Evaporação

4.1.9 Formação Geológica

4.1.10 Solo e Vegetação

4.2 Resumo das Características Físicas da BHM

4.3 A Estação Hidrológica da Fazenda Boa Fortuna

4.4 O Sistema de Radar Meteorológico de Alagoas – SIRMAL

4.4.1 Localização do Radar

4.4.2 Estrutura do SIRMAL

4.4.3 Características Técnicas

4.4.4 O Sistema de Digitalização de Imagens SASSANDRA

4.5 Desenvolvimento do algoritmo e código
64
4.5.1 Etapa de Análise

4.5.2 Etapa de Finalização para Usuário

4.6 Algorítmos

4.6.1 Programa Para Análise (PEVva)

4.6.2 Programa Final Para Usuário

5 – ESTUDO DE CASOS

5.1 Janeiro de 2004

5.2 Dezembro de 2005

5.3 Agosto de 2006

5.4 Setembro de 2006

5.5 Novembro de 2006

101

6 – CONCLUSÃO

105

Referências

109

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

1 - INTRODUÇÃO

A vida, em nosso mundo, só é possível por causa da existência de água. Em
todo nosso planeta só encontramos a vida associada a esta substância. Ela é vital
para todos os processos orgânicos que sustentam esse arranjo particular da matéria
e que possibilita a vida. O Ser humano é uma máquina de água com 72% de sua
composição, coincidentemente, quase a mesma proporção é encontrada na biosfera
terrestre. Estamos íntima e inexoravelmente ligados a essa substância fundamental.
Os processos de evaporação, condensação e liquefação, que ocorrem na
biosfera terrestre e que definem o ciclo hidrológico, produzem um fluxo contínuo que
possibilita a vida. Contudo, a intensidade com que estes processos ocorrem podem
determinar a extinção ou o desenvolvimento de biomas.
O ciclo da água é certamente o processo de maior importância para a
meteorologia. A distribuição espaço-temporal da água na atmosfera é vital para a
sociedade e pode trazer tanto a fartura quanto a destruição. Um período regular de
distribuição de água em uma dada região pode desenvolver vários setores da
sociedade, uma vez que o recurso básico de subsistência foi garantido. Por outro
lado, desequilíbrios na distribuição da água podem levar a escassez ou ao excesso
do recurso, o que acarretará em prejuízos materiais e até mesmo desastres
ambientais, com a perda de vidas.
Para diminuir e também prevenir os efeitos dessas possíveis oscilações na
distribuição da água, faz-se necessário um monitoramento contínuo deste recurso.
Não deve ser desprezada a importância desse monitoramento, uma vez que a cada
ano aumenta a demanda por água. Outro fato importante, é que o aumento da
população a deixa mais vulnerável em relação a desastres ambientais e que estão
associados ao ciclo hidrológico, como enchentes.
Redes integradas de monitoramento podem ser constituídas por satélites,
radares e estações meteorológicas. Estas redes permitem a observação, senão de
todo o volume, de parte importante da quantidade água em uma região, que
possibilitaria um maior manejo desse valioso recurso. Com o aumento da demanda
e da população, estas redes serão de fundamental importância.

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

Particularmente em relação ao poder destrutivo que um desequilíbrio hídrico
pode acarretar em uma região, destacam-se os eventos de secas e enchentes, que
periodicamente trazem prejuízos relevantes em todo o mundo. Um exemplo é a
escassez de água no sertão do Nordeste do Brasil, que é um problema recorrente e
que só será sanado com a instalação de redes integradas que permitiram um maior
monitoramento quantitativo do recurso, e lógico, ações estruturantes que
possibilitem maior acesso a água. No caso das cheias, o monitoramento também é
de extrema importância. Uma vez que os eventos de enchentes, recorrentes em
várias bacias, são muito intensos, rápidos e destruidores, como se constata nos
trabalhos de REIS, SILVA e PEDROSA (2000) e FRAGOSO JÚNIOR et al (2010).
Por isso, o acompanhamento do estado hídrico das bacias deverá ser feito de
maneira contínua e eficaz para a detecção de eventos que possam produzir
elevações perigosas dos níveis limnimétricos dos rios e que permitirão a tomada de
decisões para ações preventivas que assegurem os recursos naturais e materiais,
bem como o bem estar das populações que estejam às margens de um rio.
Dentre as variáveis meteorológicas, a que está diretamente relacionada às
enchentes é a precipitação. O volume de água acumulada em uma bacia é função
da precipitação sobre a bacia. Monitorar a precipitação é uma forma indireta de
verificar o estado hídrico da bacia. É verdade que outras variáveis como a insolação,
infiltração, percolação e a evapotranspiração são variáveis fundamentais, também,
mas, é principalmente através da precipitação que ocorrem as oscilações nos níveis
limnimétricos e que, portanto, está associada à ocorrência de cheias.
A precipitação está também diretamente relacionada à refletividade do sinal
de RADAR. Para o Sistema de Radar Meteorológico de Alagoas a relação Z–R entre
a refletividade e a taxa horária de precipitação foi determinada por MORAES – 2003.
Com esta relação e com um algoritmo para análise é possível estimar a quantidade
de chuva precipitada sobre uma bacia hidrográfica em um dado período de tempo.
A relação entre a taxa de precipitação horária, a refletividade do RADAR e a
relação entre a precipitação com a vazão de um rio, permite-nos induzir uma
possível correlação entre a refletividade do RADAR e a vazão. Dessa forma, poderse-á, a partir da teledetecção, monitorar o estado reflexivo da bacia, e, em seguida,
identificar possíveis alterações, o que indicará variações na precipitação e
consequentemente a vazão.

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

Neste trabalho busca-se identificar as variações da vazão a partir da
refletividade do Radar. Para isso, calcula-se os índices horários e diários da
refletividade e os comparam com as vazões diárias consistidas, obtidas no sistema
Hidroweb da Agência Nacional de Águas. O objetivo foi o de identificar elevações
nos índices diários e horários que antecediam os picos de vazão e que representam
um potencial risco de enchentes nas cidades à margem do Rio Mundaú e que
posteriormente seriam utilizados como bases para o desenvolvimento de um
programa de monitoramento da bacia através da análise das imagens de RADAR.
O rio Mundaú, que é um dos principais rios de Alagoas, tem em sua história
vários eventos de enchentes e consiste de um recorrente e sério problema para as
cidades à sua margem, sobretudo as que estão no baixo Mundaú. A detecção prévia
de uma potencial enchente poderá representar uma economia significativa e
principalmente poderá salvar vidas.
Com o Sistema de Radar Meteorológico da UFAL produziu-se um programa
de computador para o monitoramento da bacia hidrográfica do rio Mundaú. Este
programa terá a função de determinar eventuais oscilações nas alturas
pluviométricas acumuladas diárias, o que indicará uma potencial ameaça de
enchente.
A estrutura deste trabalho consiste de:
No capítulo 2 uma revisão dos textos que fundamentaram o método a ser
utilizado no desenvolvimento desta pesquisa.
No capítulo 3 apresentam-se as variáveis que determinam a vazão de um rio,
suas interrelações e métodos de medida. Encerrando este capítulo Faz-se um
estudo teórico sobre a teledetecção por radar, apresenta-se um breve resumo
histórico e discute-se suas principais características, vantagens e desvantagens.
No capítulo 4, apresenta-se, a Bacia Hidrográfica do Rio Mundaú, localizandoo geograficamente e suas principais características hidrológicas. Descreve-se a
estação fluviométrica da Fazenda Boa Fortuna, no Município de Rio Largo, Alagoas,
onde foram obtidas as medidas da vazão do Rio Mundaú disponíveis no sistema
Hidroweb da Agência Nacional de Águas. Descreve-se, também, o Sistema de
Radar Meteorológico da UFAL. Relata-se ainda, a metodologia que foi utilizada para
construir os programas de computador e realizar a análise de dados. Apresenta-se o

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

algoritmo utilizado para os programas Programa de Estimativa de Vazão, versão
análise, PEVva e Programa de Estimativa de Vazão, versão usuário, PEVx, suas
interface e alguns exemplos de saída de dados. Descreve-se como utilizá-lo na
detecção de eventos de pico de vazão.
O Capítulo 5 ficou reservado para estudo e análise de alguns casos
demonstrativos, onde se pode observar a resposta das alturas pluviométricas
acumuladas e a vazão para a bacia hidrográfica do Rio Mundaú, em eventos de
intensa precipitação com conseqüentes picos de vazão.
No Capítulo 6, é apresentada a conclusão deste trabalho, ressaltando a
importância do monitoramento de bacias hidrográficas através da teledetecção por
Radar, aliada ao processamento digital de imagens.

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

2 - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1- RADAR METEOROLÓGICO
A evolução histórica do RADAR como instrumento de detecção de
embarcações no mar e no ar na Segunda Guerra Mundial a sua utilização para
detecção da precipitação é descrita por Atlas (1990). O autor também descreve em
seu trabalho, os princípios físicos do Radar e suas principais características.
Descreve ainda, como se dá a visualização da precipitação através do Radar e
como o instrumento é utilizado na pesquisa meteorológica.
A história, os princípios físicos, as características do RADAR e suas aplicações
na meteorologia são abordadas por SAUVAGEOT (1992). Dentro de sua obra é
descrito de maneira pormenorizada os tipos de Radar, as características de seus
componentes, e de fenômenos como atenuação, refração e resolução, também
explica a equação do Radar e como esta responde a alvos simples e distribuídos
espacialmente, estudo sobre precipitação e nuvens, os princípios físicos envolvidos,
sua formação e distribuição de tamanhos de gotas. O autor mostra como a potência
recebida está associada ao fator de refletividade e este com a taxa de precipitação.
Este último tópico é de fundamental interesse para o trabalho em questão.
Com propósito de realizar a calibração do sistema de Radar (WR100-5/EEC)
Meteorológico

Alagoas,

QUINTÃO

(2004)

desenvolveu

programas

computacionais adaptados ao sistema digitalização dos sinais do radar

para

possibilitar a armazenagem dos dados, a geração das imagem e aquisição das
informações do radar empregadas na calibração. Utilizou-se também um
Disdrômetro Joss–Waldevogel RD-69 como padrão de calibração e realizou
comparação de Z obtida com disdrômetro (dBZd) com o valor da Z obtido pelo radar
(dBZr). No trabalho de QUINTÂO (2004) chegou-se a conclusão que o uso
disdrômetro como parâmetro constante de calibração possibilita entender o
comportamento da Z-R na região de Alagoas. A automatização do radar poderá
tornar visível a diminuição de erros causados em função da instabilidade da potência
do radar, melhorando a estabilidade de CSR.

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

2.2 DISTRIBUIÇÃO DE GOTAS DE CHUVA-DTG
MORAES (2003) igualmente utilizou dados coletados com Disdrômetro-RD69
estudou as distribuições do tamanho de gotas de chuva-DTGs de chuvas sobre a
região de Maceió-AL. Seus resultados conduziram às seguintes conclusões: a
estratificação das DTGs em classes de taxa de chuva mostrou claramente a
dependência da maioria dos parâmetros das funções analíticas com a taxa de chuva
e foi observada também uma marcante variação mensal. Todos os parâmetros
(conteúdo de água líquida, fator de refletividade e os parâmetros da distribuição
exponencial (No e λ) e um único parâmetro da log-normal (Nt) mostram dependentes
com a taxa de chuva (R), as únicas exceções foram os dois outros parâmetro da lognormal ( σ e Dg ) que praticamente permaneceram constantes em todos os ajustes.
Quanto à forma da DTG seu resultado foi satisfatório, embora não tenha havido uma
concordância em termos de quantidades de gotas. Esse resultado pode ser
justificado devido ao curto período de estudo ou ainda uma provável explicação
seria a variabilidade intersazonal da intensidade de chuva.
TENÓRIO et al. (2005, 2010) usando Disdrômetro RD-69 estudaram

distribuição da concentração de gotas, na região de Maceió-AL, dentro da escala de
classe do equipamento durante as chuvas ocorridas durante os meses de março,
abril, junho e setembro de 2002. Concluíram que as concentrações de gotas
variaram em torno de 400 m-3 a 500 m-3. Essas concentrações ficam localizadas nas
classes 7 e 8 do equipamento que corresponde a um diâmetro médio de 1,1mm e
1,3mm.
2.3 BACIAS HIDROGRAFICAS
O papel hidrológico da bacia hidrográfica seria, segundo TUCCI (1997), o de
transformar uma entrada de volume concentrada no tempo (precipitação), em uma
saída de água (escoamento) de forma mais distribuída no tempo. Esse papel
hidrológico vai ser grandemente influenciado pelas características físicas das bacias
que compreendem a sua área de drenagem, forma, sistema de drenagem e
características do relêvo.
Para VILELLA & MATTOS (1975), existe uma grande correspondência entre as
características físicas e o regime hidrológico, pois através de relações e
comparações entre esses dois elementos pode-se determinar indiretamente valores

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hidrológicos em regiões onde esses dados são escassos. Além disso, através de
informações de características físicas, podem-se inferir condições sobre formações
geológicas, perdas de sedimentos entre outras características relacionadas ao solo
da região.
Os fundamentos da Hidrologia são descritos com esmero por BRATER &
WISLER (1964). Este trabalho descreve a importância da ciência ressaltando os
benefícios para o ser humano. Os autores discutem os processos de escoamento
que são fundamentais para este estudo. Também, apresentam os tipos e causas
das precipitações, estas que são a principal variável de entrada para o algoritmo que
se pretende desenvolver. Outras importantes variáveis para este estudo são
discutidas no trabalho, a saber: infiltração, insolação, evaporação e interceptação.
Os autores apresentam um resumo sobre o escoamento em bacias hidrográficas
úmidas e secas através de análise da hidrógrafa unitária.
O Núcleo de Meteorologia e Recursos Hídricos da Secretaria de Planejamento
de Alagoas, (ALAGOAS, 1992) no trabalho “Os Recursos Hídricos do Estado de
Alagoas” apresenta um levantamento dos recursos hídricos do Estado de Alagoas.
O trabalho, descreve as características hidrológicas do Estado, apresenta as 44
bacias hidrográficas de Alagoas e descreve de forma sumária, as lagoas do Estado.
Apresenta, ainda, uma descrição das condições climáticas, destacando a
pluviometria e a evapotranspiração, que são variáveis fundamentais deste estudo.
Ressalta, também os problemas com a estiagem e enchentes onde destaca os
eventos nas bacias dos rios Mundaú, Paraíba e São Francisco. Apresenta ainda,
problemas como o despejo de efluentes, a salinização de açudes e o assoreamento.
PEREIRA FILHO (1989) analisou três sistemas precipitantes responsáveis por
enchente na Bacia do Alto Tietê - SP através de imagem PPI (plan position indicator)
do radar meteorológico de São Paulo e dados de postos fluviométricos. Constatou
que situações de enchentes tendem a ser geradas por sistemas precipitantes
organizados de longa duração e que os eventos precipitantes podem ser previstos
com boa antecedência fazendo análises de meso-escala, sinótica e monitoramento
dos sistemas através de um radar meteorológico com previsão a curto-prazo.
FRAGOSO JÚNIOR et al (2010) analisaram preliminarmente o evento
hidrológico ocorrido nas bacias dos rios Mundaú e Paraíba durante as fortes chuvas
que ocorreram no mês de junho de 2010 e esclarecem algumas questões sobre as
características, incluindo duração, intensidade, tempo de retorno e distribuição
temporal e espacial da precipitação, bem como os fatores que podem ter

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intensificado a magnitude deste evento tais como saturação do solo, fortes
declividades, rompimento de barragens e ocupação urbana na planície de
inundação. A análise das vazões máximas do posto da Fazenda Boa Fortuna,
localizado no Município de Rio Largo/AL, indicou que o evento ocorrido pode ter um
tempo de retorno superior a 200 anos.
2.4 LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO
Uma linguagem de programação é um método padronizado para expressar
instruções para um computador. Neste trabalho utilizou-se a linguagem de
programação Object Pascal, esta derivada da linguagem Pascal (WOOD, 1987).
FERNANDES, KANE e ARCOVERDE (1998) através de um guia, dão uma visão
objetiva e experimental, descrevendo de maneira prática os fundamentos da
linguagem Object Pascal e introduzindo o leitor a utilização do aplicativo Delphi de
forma objetiva clara, com exemplos esclarecedores. Este guia de consulta rápida
contém uma referência completa do Object Pascal e do IDE do DELPHI, sendo
indispensável para quem quer obter o máximo proveito dos recursos do programa
sem perder tempo consultando volumosos manuais. Os códigos gerados para este
trabalho utilizaram uma programação estruturada conforme preconizada por WOOD
(1987) e que puderam ser expandidas através da programação orientada a objetos.

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3 - FUNDAMENTOS TEÓRICOS
3.1 Hidrologia
Hidrologia é a ciência que estuda a água, suas características e propriedades
físicas,

químicas,

biológicas,

sua

ocorrência,

distribuição,

circulação

armazenamento. A hidrologia permite conhecer como o ciclo da água se dá, como
ele interfere em processos diversos como a irrigação, processos geológicos ou a
produção de energia, e como influencia o clima e transforma a atmosfera. Os
estudos hidrológicos possibilitam o conhecimento da capacidade de abastecimento
de um aqüífero e da demanda por água de uma população. A hidrologia é portanto,
uma ciência fundamental aos seres humanos e que permite o planejamento e
gerenciamento deste recurso tão valioso que é a água.
3.2 Bacia hidrográfica
Bacia hidrográfica é definida por Viessman, Harbaugh e Knapp (VILELA e
MATOS, 1975) como uma área determinada por seus limites topográficos e que é
drenada por sistema conectado por curso de água e que tem uma única saída. A
bacia hidrográfica assim definida contém divisores topográficos e freáticos. Os
divisores topográficos são determinados por uma linha de máximas alturas,
enquanto que os divisores freáticos são definidos pela rocha impermeável abaixo da
bacia (BRATER & WISLER, 1964). Esses divisores em geral não coincidem, o que
provoca uma fuga ou acréscimo de águas na bacia.
As características físicas de uma bacia estão associadas a diversos fatores
como área, extensão, forma, rede de drenagem, tipos de solos, declividade. Estes
fatores são de fundamental importância para a hidrologia da bacia e podem ser
analisados através coeficientes e análise gráfica. Na figura 3.1 se vê a disposição e
forma da bacia hidrográfica do rio Mundaú e seus principais tributários os rios Una e
Canhoto.

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Figura 3.1 - Bacia Hidrográfica do rio Mundaú.
Fonte: FRAGOSO JÚNIOR et al (2010).
3.2.1 A Área de drenagem é a projeção horizontal da área da bacia definida
pelos divisores topográficos.
A forma da bacia é caracterizada por dois parâmetros: O Coeficiente de
Compacidade e o Fator de Forma.
3.2.2 O Coeficiente de Compacidade Kc, também conhecido como índice de
Gravelius, constitui-se na razão entre o perímetro da bacia e a circunferência de
área igual a da bacia. Desta definição obtém-se a equação 01.

K C = 0,28

P
A

Equação. 01

Onde:
Kc é o coeficiente de compacidade;
P é o perímetro da bacia e
A é a área da bacia.
O risco de enchentes é tanto maior, quanto mais próximo da unidade for o
coeficiente de compacidade.
3.2.3 O Fator de forma Kf é determinado pela razão entra a largura média da
bacia e o comprimento ao longo do maior curso de água da bacia. A largura média é

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determinada através da razão entre área A da bacia e o seu comprimento L. Para o
fator de forma tem-se a equação 02:

Kf =

A
L2

Equação. 02

3.2.4 A Densidade de drenagem Dd indica o grau de desenvolvimento de um
sistema de drenagem para uma bacia. A densidade de drenagem é calculada
através da razão entre o comprimento total LT dos cursos d’água pela área da bacia
A, equação 03.
Dd =

LT
A

Equação. 03

3.2.5 A Extensão média do escoamento superficial consiste da distância em
linha reta, que a água da chuva deverá escoar sobre os terrenos de uma bacia até
alcançar o leito de um rio desta. A extensão l do escoamento superficial é calculada
com a relação a seguir equação 04.
l=

A
4 LT

Equação. 04

3.2.6 A Sinuosidade do curso d’água é um fator determinante da velocidade
de escoamento (VILELA e MATOS , 1975). É determinado pela razão entre o
talvegue e comprimento do rio principal da bacia, equação 05.
Sin =

LT
L

Equação. 05

Outro importante fator na velocidade do escoamento superficial são as
características do relêvo da bacia. De uma forma geral, a velocidade aumenta com a
declividade, ou seja, quanto maior for a declividade mais rápido será o deflúvio. A
distribuição da elevação das áreas em uma bacia é portanto um fator decisivo em
grandezas como a vazão e o tempo de concentração.
3.2.7 A Curva Hipsométrica indica a distribuição percentual de áreas da
bacia em relação ao nível médio do mar.

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3.2.8 A Elevação média da bacia indica como processos importantes ao
deflúvio, como a precipitação e a temperatura são afetados com a altitude. Pode ser
calculada pela altura do retângulo de área igual à determinada pela curva
hipsométrica.
3.2.9 A Declividade de Álveos determina a velocidade de escoamento. Pode
ser calculada através da área do perfil longitudinal do rio principal da bacia,
determinando–se a altura do triângulo de área igual à encontrada no perfil
longitudinal.
3.2.10 O Retângulo equivalente consiste em uma forma de avaliar a
contribuição das características físicas da bacia para o escoamento. Determina-se
através do cálculo da altura l e da base L do retângulo de área igual à da bacia e
com as curvas de nível paralelas à altura do retângulo. A partir do perímetro, da área
do retângulo e do coeficiente de compacidade encontram-se as relações para l e L.
2
KC A 
1,12  
1 + 1 − 
 
1,12 
A  




Equação. 06

2
KC A 
 1,12  

l=
1− 1− 

1,12 
A  




Equação. 07

3.3 Precipitação
A precipitação é o principal fator climático de entrada para cálculo do balanço
hidrológico em uma bacia. Junto com a evaporação e outros fatores como a
temperatura, ventos e umidade do ar determina o regime hidrológico na região.
As correntes ascendentes de ar ao sofrer o resfriamento adiabático ou
dinâmico são responsáveis pela maioria das precipitações. Levando-se em
consideração este fato, se pode classificar as precipitações em:
•

Precipitações orográficas

•

Precipitações ciclônicas

•

Precipitações convectivas

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3.3.1 Precipitações orográficas
Ocorrem devido a elevação mecânica de massa de ar úmido pela topografia da
região.
3.3.2 Precipitações ciclônicas
Ocorrem devido ao deslocamento de massas de ar úmido de regiões de alta
para baixa pressão. Estes movimentos são oriundos dos processos de aquecimento
não uniforme do ar pelo solo. As precipitações ciclônicas são classificadas em
frontais e não frontais. As precipitações não frontais ocorrem quando há
convergência horizontal de massas de ar com posterior elevação de ar úmido. As
precipitações frontais ocorrem quando há deslocamento horizontal de massa ar
quente e úmido sobre massas de ar frio o que acarreta na elevação do primeiro
provocando o resfriamento dinâmico e consequentemente a precipitação.
3.3.3 Precipitações convectivas
Ocorrem devido a estratificação térmica provocadas pelo aquecimento não
homogêneo do ar pelo solo. Quando o equilíbrio atmosférico é desfeito, correntes
ascendentes se formam abruptamente provocando resfriamento adiabático e
conseqüente precipitação de curta duração e grande intensidade.
As grandezas fundamentais na pluviometria são: altura pluviométrica,
intensidade de precipitação e duração.
A altura da chuva é determinada através de pluviômetros ou pluviógrafos.
Estes coletam o volume de água precipitada em um período, geralmente um dia.
Obtém-se a altura pluviométrica através da razão entre o volume e a área coletora
do pluviômetro.
A duração consiste no intervalo de tempo em que ocorreu a precipitação e a intensidade da precipitação que é a razão entre a altura da chuva e a duração.

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A variabilidade da precipitação é também um importante fator a ser
considerado no estudo hidrológico. A precipitação varia no tempo e no espaço de
forma bastante complexa, isto ocorre devido ao grande número de variáveis
associadas à precipitação. Geograficamente a precipitação deveria decrescer com o
aumento da latitude numa escala continental, ou seja, seria máxima no equador e
mínima nos pólos. Esta tendência não é observada devido a inúmeros motivos como
topografia, circulação atmosférica deslocamentos de massas de ar, vegetação, clima
e outros.

A variação temporal da precipitação também apresenta um aspecto

peculiar; ela tende a manter um valor médio, em uma dada região, para longos
períodos de tempo. Contudo, para curtos períodos de tempo está tendência não se
mantém, o que demonstra o caráter aleatório e um caráter ordenado nas pequenas
e grandes escalas temporais.
No estudo da precipitação média sobre uma bacia hidrográfica, pode-se
determinar a altura pluviométrica média a partir da análise de dados das estações
distribuídas na área da bacia. Três métodos para cálculo da média se destacam:
1. O método aritmético;
2. O método das isoietas;
3. O método de Thiessen.
3.3.4 O método aritmético
Consiste em se calcular a média aritmética das alturas pluviométricas obtidas.
Para um cálculo mais representativo as medidas não devem apresentar um desvio
acentuado em relação à média, os pluviômetros devem estar uniformemente
distribuídos e o relêvo do terreno deverá preferencialmente plano.
3.3.5 O método das Isoietas
Consiste em se traçar linhas que contém áreas as quais a altura pluviométrica
tenha o mesmo valor. Em seguida determina-se o valor das áreas contidas pelas
isoietas e as utiliza como peso para o cálculo da média ponderada das médias das
alturas pluviométricas adjacentes sobre a área total da bacia.

Onde:

 hi + hi +1 
 Ai
2 
A

∑ 

Equação. 08

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hi e hi+1 são os valores da altura pluviométrica em duas isoietas adjacentes;
Ai é a área contida pela isoieta i e

A é a área total da bacia.
3.3.6

O método de Thiessen

Consistem em se traçar linhas entre as estações pluviométricas determinandose os pontos médios destas e traçando-se linhas ortogonais a elas que contém esse
ponto médio. O encontro das linhas ortogonais traçadas a partir de estações
próximas a uma dada estação. Procedendo-se assim definir-se-ão polígonos nos
quais as estações de medição estarão em seu centro. Em seguida, determinam-se
as áreas internas à bacia, desses polígonos e as utilizam como peso para o cálculo
da média ponderada das alturas pluviométricas obtidas pelas estações. A média é
calculada sobre toda a área da bacia.
h=

∑h A
i

Equação. 09

Onde hi e Ai são as alturas pluviométricas e áreas dos polígonos i e A é a área total
da bacia.
Na figura 3.2 estão representados polígonos encontrados na BHM, para
utilização do método de Thiessen. As linhas vermelhas são os limites dos polígonos
e as azuis são os segmentos de reta que unem as estações pluviométricas.

Figura 3.2 - Bacia Hidrográfica do Mundaú subdividida em polígonos para utilização
do método de Thiessen.

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3.4 – Sistemas Meteorológicos atuantes no Nordeste do Brasil
A distribuição das chuvas no NEB são irregulares, tanto espacial como
temporalmente, o que têm conseqüências graves para a região (ARAÚJO et al,
2003). Os resultados dessas irregularidades provocam eventos de enchentes e
secas que castigam a região. É uma constante nos Estados do Leste do NEB, uma
ampla variabilidade da precipitação. Em Alagoas, as taxas médias anuais de
precipitação variam de 400 mm a 2000 mm.
Os principais sistemas meteorológicos causadores de chuva no leste do NEB
compreendem as escolas sinótica, meso-escala e micro escala. Na escala sinótica
os sistemas frontais e os Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis são os sistemas mais
atuantes; na Meso-escala as perturbações ondulatórias dos Alísios (POA) e as
brisas marinhas, e na micro-escala sistemas de pequenas células convectivas.
3.4.1 – Sistemas Frontais
Os sistemas frontais têm origem no encontro de massas de ar frio e seco com
massas de ar quentes e úmidas. O ar úmido se eleva sobre o ar seco, mais denso, e
se resfria condensando e precipitando em seguida. Os sistemas frontais ocorrem
com maior freqüência no Sul e Sudeste do Brasil. No Nordeste do Brasil, NEB,
ocorrem durante todo o ano e são importantes mecanismos de produção de chuvas
com maior freqüência nos meses de junho a agosto, (MOLION e BERNARDO,
2002), o que está de acordo com estudos sobre a influência desses sistemas no
NEB, desenvolvidos por KOULSKI, 1979. A ocorrência de sistemas frontais está
associada a variações no tempo observadas no NEB e Norte do Brasil, NB. A
friagem, fenômeno que ocorre na Amazônia, provoca quedas de temperaturas de
15°C a 20°C e tem duração de 3 a 5 dias (MOLION, 1986). OLIVEIRA, 1986 também
observou variações na convecção tropical em função do avanço de sistemas frontais
até latitudes mais baixas.
3.4.2 – Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis
Os vórtices ciclônicos de altos níveis (VCAN) são sistemas meteorológicos de
escala sinótica que surgem devido a conservação de vorticidade; segundo GAN
(1982), esta são originadas quando sistemas frontais atingem baixas latitudes.

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Segundo KOUSKI e GAN (1981) os vórtices ciclônicos transformam energia
potencial em cinética no seu movimento descendente no centro e ascendente nas
laterais.

No Hemisfério Sul, HS, originam-se sobre o Oceano Atlântico, entre as

latitudes 0°S – 28°S e longitudes 20°W- 45°W (CALBETE e SATYAMURTY, 2010).
Os VCANs que atuam no NEB são de origem tropical, com duração de horas a
algumas semanas (FRANK, 1970). Apresentam forte subsidência central, núcleo frio,
e elevação de massas de ar úmidas nas suas laterais o que provoca precipitações
intensas. Os VCANs têm ocorrência nos meses de primavera e verão para o NEB.
Quando associados aos sistemas frontais com duração de mais de uma semana,
estabelecem uma Zona de Convergência do Atlântico Sul, ZCAS. O deslocamento
dos VCANs é irregular com tendência a ser anticiclônico no HS (CALBETE e
SATYAMURTY, 2010).
A ocorrência de VCANs no NEB está associado ao escoamento em altos
níveis, 200hPa, que ocorrem no verão do HS sobre o Brasil. Nesta época, com
desenvolvimento da Alta da Bolívia e de um cavado a leste do NEB, no nível de
200h Pa, o que propiciam a formação dos vórtices (GAN E KOUSKY 1986, RAO

E BONATTI, 1987). Os VCANs surgem nos altos níveis da troposfera, a cerca de
12 km se estendendo para altitudes mais baixas (GAN, 1983). Têm circulação
horária no HS (ciclônica) e a velocidade de circulação aumenta com o
aprofundamento na troposfera.
3.4.3 – Perturbações Ondulatórias dos Alísios
As perturbações ondulatórias dos Alísios, POAs, são sistemas meteorológicos
que ocorrem devido a interação da Zona de Convergência Intertropical, ZCIT, com
os ventos Alísios. Ocorrem com maior freqüência no período de abril a agosto. Os
grandes complexos convectivos presentes na ZCIT, quando forçados por sistemas
frontais do Hemisfério Norte, HN, podem atingir latitudes equatoriais que interagem
com os ventos de leste, ventos Alísios. Essa convergência leva para o leste do NEB,
grandes volumes de umidade. A combinação entre as massas úmidas e as
temperaturas mais baixas, produz precipitações de grandes intensidades. À noite
as tempestades podem atingir valores de precipitação da ordem de 50 mm em único
dia (MORAES, 2003)
.

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3.4.4 – Brisas Marinha e Terrestre
As brisas marinhas e terrestres são formadas pelo gradiente de pressão
gerado pelo aquecimento e resfriamento do continente e do mar durante o dia e a
noite. Durante o dia o continente aquece mais rápido que a água do oceano. O ar
sobre o continente se eleva estabelecendo uma baixa de pressão. Sobre a água do
mar, mais fria, o ar permanece com pressão superior a da costa. Com o gradiente
estabelecido o ar úmido se desloca do mar para o continente. À noite, o processo se
inverte, uma vez que a água do mar está a uma temperatura superior a do
continente, que esfriou mais rapidamente. A circulação se inverte e o ar desloca-se
do continente para o mar. No NEB as brisas marinhas e terrestres advectam e
elevam massas de ar úmido para a costa provocando precipitações regulares com
maior freqüência no período de maio a julho devido a interação do sistema com
remanescentes de frentes frias (KOUSKI, 1979)
3.4.5 – Sistemas Convectivos Locais
Os sistemas convectivos locais são fenômenos meteorológicos de micro
escala oriundos de fatores fisiográficos e do aquecimento diferencial da superfície e
consequentes processos como evaporação e evapotranspiração. Segundo MOLION
e BERNARDO (2002) são mais freqüentes no período de fevereiro a março e são
responsáveis por grande parte da precipitação no NEB. As células convectivas de
chuva são formadas devido a insolação e sofrem advecção devido aos movimentos
dos campos de velocidade dos alísios e movimentos as massas de ar .

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3.5 Medição da Vazão
A medição da vazão Q, em um curso d´água pode ser realizada de diversas
maneiras. Para sua determinação leva–se em conta as dimensões do rio. Para
pequenos rios, os métodos mais utilizados são os de vertedores (VILELA e MATOS
1975).

Nestes, se utilizam vertedores com secções livres triangulares ou

retangulares, que devem ser instalados em trecho retilíneos no rio. A determinação
da vazão é feita através da relação de Francis.
3
2⋅ H 

Q = 1,838 ⋅  L −
⋅ H 2
10 


Equação. 10

Onde:
Q – Vazão (m3/s);
H – Altura da lâmina Líquida acima do vertedor (m);
L – Largura do vertedor (m).
Para cursos de água maiores, os métodos diretos mais utilizados são o de
molinetes e de curvas-chave. Molinete é um instrumento dotado de uma hélice que
ao girar permite a determinação da vazão. Esta é aferida em função da velocidade
de giro dos molinetes. O método para determinação da vazão consiste em dividir
uma secção transversal do rio em retângulos de áreas conhecidas. Verifica-se a
velocidade dos molinetes para diferentes profundidades em um determinado
retângulo e calcula-se a sua média. A vazão será determinada através da somatória
do produto das médias das velocidades pelas áreas dos retângulos delimitados.
Outro método para determinação de vazão é determinando a curva-chave para
a vazão em um ponto do rio. Neste, escolhe-se um secção transversal do rio, em um
trecho retilíneo com taludes pronunciados de fácil acesso, fixa-se um régua
limnimétrica para determinação do nível da água. Mede-se então, através de
molinetes a vazão. Com os dados da altura e da vazão constrói-se curva-chave, em
ponto determinado do rio. O gráfico relaciona a vazão à altura ou cota do rio. Na
figura 3.3 está reproduzida a curva-chave para a Fazenda Boa Fortuna encontrada
por MORAES, OLIVEIRA e COSTA (2006).

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Figura 3.3 – Curva-chave para estação Boa Fortuna, Rio Largo, Alagoas.
Fonte: MORAES, OLIVEIRA e COSTA (2006)
Dentre as variáveis relacionadas à vazão, o tempo de concentração é de
especial interesse para este estudo, pois determina a resposta da vazão à
precipitação sobre a bacia. SILVA e TUCCI (1998) realizaram estudo onde discutem
como esta e outras variáveis estão relacionadas à razão entre as vazões máximas e
instantâneas.
3.6 O Radar
O radar é um instrumento para detecção da dinâmica de alvos por emissão de
ondas eletromagnéticas, usualmente microondas. Foi desenvolvido inicialmente com
propósitos vigilância contra aeronaves na Segunda Guerra Mundial e posteriormente
em estudos meteorológicos (ATLAS, 1990). Atualmente, o radar constitui um
importante instrumento para o estudo da atmosfera.

3.6.1 - História do RADAR
O início da história do RADAR começa com os trabalhos teóricos do físico
escocês James Clerk Maxwell (1831-1879) (PARKER, 2000). Maxwell por volta de
1865, desenvolve a Teoria Eletromagnética, que como conseqüência, prediz a
existência de ondas eletromagnéticas.
Em 1886, apenas sete anos após a morte prematura de Maxwell, o físico
alemão Heinrich Rudolf Hertz (1857-1894) (PARKER, 2000), em uma aula

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experimental, acidentalmente descobre as ondas eletromagnéticas previstas por
Maxwell. Hertz, aprofundando seus estudos, descobre ainda que as ondas
eletromagnéticas propagavam-se de forma semelhante a da luz. Tinham velocidades
iguais as da luz, se moviam em linha reta e eram refletidas e refratadas.
Guglielmo Marconi (1874-1937) (PARKER, 2000) em 1895, a partir dos
experimentos de Hertz, conseguiu desenvolver um equipamento capaz de gerar
ondas eletromagnéticas e recebê-las a centenas de metros de distância. Em 1901
foi capaz de transmitir um sinal “s” em código Morse da Inglaterra aos Estados
Unidos.
Em 1904, o engenheiro alemão Christhian Hülsmeyer (1881-1957) (Christhian
Hülsmeyer and about the early days of radar inventions, 2009), inventa o primeiro
radar. denominado por ele mesmo de “Telemobiloscope”. Apesar de ter sido
comprovada a sua eficiência na detecção de navios a até 3 quilômetros de distância,
não despertou interesse da indústria e da marinha alemãs.
Nikola Tesla (1856-1943) em 1917 afirmou ser possível, através da detecção
ondas rádio emitidas por uma estação fixa, determinar a posição, deslocamento e
velocidade de objetos que se moviam, como navios. Tesla foi além ao afirmar que a
identificação destes alvos móveis poderia ser visualizada através de uma tela
fosforescente.
Em 1934, as pesquisas e experimentos de Pierre David, Henri Gutton e
Maurice Ponte sobre a transmissão e recepção de ondas de rádio de altas
freqüências, permitiu o desenvolvimento de um dispositivo capaz de detectar, com
grande precisão, aviões. Em 1935 foi instalado um transceptor de ondas de rádio no
navio Normandie. O objetivo do dispositivo era o de identificar, à distância, possíveis
obstáculos para sua navegação.
Na Inglaterra, em 1935, o meteorologista Robert Watson-Watt (1892-1973)
(History of Radar, 2010) desenvolveu uma plataforma giratória para localizar
tempestades a partir do pulso eletromagnético gerado nos relâmpagos. Watson
utilizou, pela primeira vez um osciloscópio acoplado a antena giratória. Assim
quando ocorria uma descarga elétrica esta poderia, ao ser visualizada na tela, ser
localizada.
Com início da Segunda Guerra Mundial, Watson desenvolveu um dispositivo
para detecção de aeronaves através de ondas de rádio, que na época chamava-se

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RDF (Radio Detection Finding) e implementou uma estrutura fixa e giratória capaz
detectar a posição e velocidade dos aviões inimigos, conforme as previsões de
Tesla. Posteriormente o dispositivo ficou conhecido por RADAR do inglês Radio
Detecting and Range O sucesso do experimento de Watt e sua aplicação imediata,
fez o governo inglês produzir muitas outras unidades no litoral da Inglaterra. O radar
tornou-se então uma importante arma de defesa dos aliados.
Quando os comprimentos de onda aproximaram-se da ordem dos centímetros,
e, portanto, tornavam-se mais precisos, processos atmosféricos, como a
precipitação, começaram a ser observados na tela do radar, dificultando a
identificação dos aviões, prejudicando assim a vigilância necessária a um pais em
guerra. Os engenheiros perceberam então que esta era uma real limitação para uma
maior definição na posição dos aviões inimigos (ATLAS, 1990). Os meteorologistas,
no entanto, viram surgir um novo instrumento para a observação dos fenômenos da
atmosfera.
Nos anos seguintes ao término da 2ª Guerra Mundial, os radares foram
utilizados na observação da precipitação por David Atlas nos EUA. Nas décadas de
50 a 60 a tele-detecção por radar foi adotada em larga escala nos países do
hemisfério norte. A partir de 1973, com o desenvolvimento do radar Doppler foi
possível verificar com maior precisão a velocidade da precipitação. A partir desta
época foram criadas redes de monitoramento em todos os EUA, alguns países da
Europa e Japão.
3.6.2 Conceitos fundamentais
O radar consiste de um dispositivo de emissão e recepção de microondas no
intervalo de freqüências de 3 GHz a 30 GHz, o que corresponde a um intervalo de
comprimentos de ondas de 1cm a 10 cm. Seu funcionamento se deve o fato de a
atmosfera ser transparente a esse tipo de radiação e ao efeito de retroespalhamento Rayleight (SAUVAGEOT, 1992).

Neste último, parte da energia

incidente sobre partículas com dimensões da ordem de um décimo do comprimento
da onda são refletidas na direção da fonte emissora.
As microondas de um Radar podem ser produzidas em uma cavidade
Magnetron ou por uma válvula Klystron. Esta radiação é então conduzida através de

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guias de onda até uma antena parabólica que as concentra e as emite na atmosfera
(UNIVERSITY OF ILLINOIS, Online Remote Sensing Guide, 1990). As microondas
são emitidas em pulsos que duram alguns microssegundos. A radiação ao se
propagar na atmosfera sofre o retro-espalhamento Rayleight ao atingir alvos como
chuva e neve, retornando à antena que a concentra e envia para o sistema de
registro de saída. Conhecendo o intervalo de tempo entre a emissão e a recepção
determina-se a posição do alvo.
3.6.3 Componentes de um Radar
Fundamentalmente o Radar compõe-se de quatro componentes, a saber:
•

- Transmissor;

•

- Antena;

•

- Receptor;

•

- Sistema de visualização e armazenamento de dados.

O transmissor constitui-se do circuito que gera a radiação eletromagnética, em
geral microondas, que será transmitida a atmosfera pelo radar. O seu principal
componente é uma cavidade Magnetron ou válvula Klystron (figura, 3.4). Cuja
função é a de produzir pulsos de microoondas a partir de uma corrente contínua de
alta voltagem. Um circuito oscilador determina a freqüência com que esses pulsos
são gerados (PRF) servindo de base temporal para todo o sistema do radar. Os
pulsos são então conduzidos até o alimentador através das guias de onda. O
alimentador então, emite o pulso espalhando-o por toda a superfície da antena. Esta
reflete o pulso em uma direção paralela ao seu eixo principal, colimando o pulso. A
radiação eletromagnética ao sofrer o retro-espalhamento retorna parcialmente a
antena do Radar. O pulso recebido consiste no eco do radar.

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Figura 3.4 Válvula Magnetron VMX 1090 do radar PAR 80.
Fonte:www.radartutorial.eu
A antena do radar tem como função redirecionar um feixe de ondas
eletromagnéticas colimando a radiação emitida pelo alimentador que está localizado
no foco da antena. Esta tem também a função de concentrar a radiação refletida
pelos alvos para o sistema de recepção do radar. Para tanto, a antena tem uma
superfície refletora côncava, geralmente um parabolóide, que obedecendo as leis de
reflexão, concentra uma onda incidente, que se propaga na direção de seu eixo
principal, em seu foco. Da mesma forma, produz um feixe colimado quando ondas
são geradas a partir de seu foco.
O alimentador, os suportes e o refletor da antena são suportados por uma
montagem altazimutal automatizada, controlada através de motores elétricos e
sensores que indicam tanto a elevação quanto o azimute do eixo principal da
antena. O sistema de referência adotado para o radar consiste de um valor para o
azimute e outro para a elevação.
O azimute é medido em graus, a partir do Norte (0°) nas direções Leste (90°),
Sul (180°) e Oeste (270°). O ângulo de altura ou elevação varia de 0° a 90° quando
o eixo principal da antena aponta nas direções do horizonte e do zênite
respectivamente. O poder de concentração da radiação incidente paralela ao eixo
principal da antena é denominado “Ganho” da antena. Geralmente é expresso em
dB (decibel). O Ganho de uma antena varia com a distância angular entre a direção
do eixo principal da antena e uma direção qualquer. O Ganho é máximo quando as
ondas incidem em uma direção paralela ao eixo principal.

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A largura angular do feixe do Radar é por definição, aquela em que o ganho
varia do valor máximo até – 3 dB.
A energia enviada e recebida através da antena do radar está distribuída
espacialmente como indica o diagrama de radiação (figura 3.5). A maior parte da
radiação se concentra no lóbulo primário que é simétrico em relação ao eixo
principal da parábola refletora da Antena. Os pulsos de microondas são, na sua
maior parte, emitidos através do cone definido pelo lóbulo primário. O ângulo sólido
do cone, ou a largura do feixe de radiação é definido pelo lóbulo principal. Contudo
parte da radiação também é distribuída nos lóbulos secundários e terciários que não
estão orientados na direção do eixo principal, como se pode ver no diagrama de
radiação na figura 3.5. Essa irradiação espúria provoca um ruído de interferência
que tem origem nas múltiplas reflexões dos objetos próximos ao Radar.
A potência retroespalhada ou recebida, no pulso do radar pode ser
determinada utilizando a equação do radar (SAUVAGEOT, 1992).

 Pt ⋅η l2l ⋅ Ae ⋅ Lr  2 σ
⋅L ⋅
Pr = 
 4 ⋅ π ⋅ λ2

r4


Onde:
Pr – Potência retroespalhada (mW);
Pt – Potência total emitida (kW);

ηl – Eficiência da Antena (adimensional);
Ae – Área efeitiva da antena (m2);
Lr – Atenuação de largura de banda (adimensional);
λ – comprimento de onda (cm);
L – Atenuação de propagação (adimensional);
σ – Secção reta de retroespalhamento do alvo (m2);
r – Distância do alvo (m);

Equação. 11

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Figura 3.5 – Distribuição da energia eletromagnética emitida no pulso do radar.
Fonte (QUINTÃO, 2004).
Sendo os alvos gotas de chuva de até 6 mm de diâmetro vale a lei de
espalhamento de Rayleight. A secção reta de retroespalhamento para a gota de
chuva será, portanto:

σ=

π5
⋅ K 2 ⋅ D6
4
λ

Equação. 12

Onde:

σ - secção reta de retroespalhamento (m2);
λ – comprimento de onda (cm2);
|K|2 – Fator dielétrico. Para a água na atmosfera |K|2 = 0,93;
D – diâmetro da gota (m)
Considerando a potência retroespalhada dentro do volume definido pelo lóbulo
principal, ser aproximada por uma distribuição gaussiana, então esta potência pode
ser calculada a partir da equação13.

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 P ⋅ λ2 ⋅ G02 ⋅ θ 0 ⋅ φ 0 ⋅ c ⋅ τ ⋅ Lr  2 η
 ⋅ L ⋅ 2
Pr =  t
7005,2746
r



Equação. 13

Onde:

Pr - Potência média recebida (mW);
Pt – Potência emitida (kW);

λ – Comprimento de onda (cm);
Go – Ganho da antena (adimensional);

φ0, θ0 - largura do feixe (°);
c – velocidade da luz no vácuo (m/s);

τ – Duração do pulso (µs);
Lr – Atenuação de banda (adimensional);
L – Atenuação de propagação (adimensional);

η – refletividade do radar (cm-1);
r – Distância do alvo (m).
A refletividade do radar pode ser encontrada a partir da distribuição dos
tamanhos das gotas de chuva (DTG).

η=∫

Máx

Min

σ (D ) ⋅ N (D )dD

Equação. 14

Onde:

η – Refletividade do radar (cm-1);

σ (D) – Área de secção reta de uma gota de diâmetro D (cm2);
N(D) dD – Concentração de gotas por unidade de volume (cm-4);
Das equações e verifica-se que:

η=

Máx
π5
2
⋅
K
⋅
D 6 ⋅ N (D )dD
4
∫
Min
λ

Equação. 15

A integral da equação 15 determina o fator de refletividade Z para uma
distribuição de gotas de chuva.

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Z=∫

Máx

Min

D 6 ⋅ N ( D)dD

Equação. 16

Onde:
Z – fator de refletividade do radar (m6m-3)
3.6.4 A Relação Z - R
Conhecendo o fator de refletividade do radar pode-se determinar a intensidade
ou taxa de precipitação R através da relação Z-R.

Z = a ⋅ Rb

Equação. 17

Onde:
Z – fator de refletividade do radar (m6m-3);
R – Taxa de precipitação (mm/h);
a e b - coeficientes de relação.
Os coeficientes a e b são encontrados a partir de estudos estatísticos levados
em conta a partir da dados pluviométricos com o fator de refletividade do sinal do
radar.
Para Maceió, MORAES (2003) encontrou a relação de uso geral.

Z = 176,5 ⋅ R1, 29

Equação. 18

Importante perceber que Z, o fator de refletividade, independe do comprimento
de onda do radar. diferentemente da refletividade η (QUINTÂO, 2004).
É conveniente também, utilizar uma escala em decibéis, logarítmica, para
expressar Z.
dBZ = 10 ⋅ log Z

Equação. 19

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Considerando a equação 13 para a potência média retroespalhada, tomandose sua forma logarítmica e em seguida agrupando as constantes obtém-se a relação entre o fator de refletividade do radar e a distância do alvo.

Z (dB) = Pr + 20 ⋅ log r + C

Equação. 20

Onde:
Z (dB) – Fator de refletividade em escala logarítmica;
Pr – Potência recebida (dB S/N);
r – Distância (km);
C – Constante de calibração.
Conforme se propaga na atmosfera o pulso do Radar se alarga e eleva em
relação ao solo, isso ocorre devido a curvatura da Terra. A tabela 3.1 indica as
alturas do feixe de um a radar a partir do ângulo de elevação. Considera-se uma
abertura angular do feixe de 1,5° e uma deflexão padrão da atmosfera (QUINTÃO,
2004).
Tabela 3.1. Indicação da altura em km, e a largura do feixe em função da elevação e
distância ao radar.

Os radares são classificados a partir do comprimento de onda ou freqüência da
radiação emitida. Cada banda de emissão indica estas características. No quadro

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3.1 estão indicados os limites máximos das freqüências e mínimos dos
comprimentos de onda, para cada banda do radar.
Quadro 3.1. Bandas de rádio emissão com valores máximos de freqüências e
mínimos de comprimentos de onda. Fonte ARRL Handbook, 1995.
Banda
Freqüência (GHz)
λ (cm)

L
2
15

S
C
X
Ku
K
Ka
4
8
12,5 18 26,5 40
7,5 3,75 2,4 1,67 1,13 0,75

O receptor do Radar constitui-se de um receptor de rádio convencional superheteródino1 de alta sensibilidade (RadarTutorial.eu, 2010). O receptor está
conectado a linha de alimentação através de uma chave duplexadora que
interrompe o circuito quando o transmissor está enviando os pulsos de radiação para
a antena. Nos intervalos entre as emissões dos pulsos a chave duplexadora religa o
receptor à linha de alimentação da antena, permitindo assim, a recepção do sinal de
retorno provocado pelo retro-espalhamento dos alvos. Determinando o intervalo de
tempo correspondente ao envio e a recepção do pulso pode-se facilmente
determinar a distância até o alvo (equação 21).
r = c.∆t/2

Equação. 21

Determinado o azimute e a elevação do eixo principal da antena, localiza-se a
posição do alvo. O alcance do sinal de radar (rmáx) pode também ser determinado a
partir da freqüência de repetição de pulso com a equação 22.
rmáx = c . ½. ffrp

Equação. 22

A visualização do sinal do Radar foi feita inicialmente com a utilização de
osciloscópios que sincronizados com a freqüência de recorrência de pulsos, permite
verificar o nível do sinal recebido em função do tempo, o que indica a localização do
alvo, como visto anteriormente. Outra forma de visualizar os dados do radar é utilizar
um tubo de raios catódicos (CRT). No tubo a localização do radar está no centro, a
varredura do sinal é feito na direção radial, do centro para a extremidade.
1

Circuito de recepção de rádio de alta seletividade obtida a partir da combinação de uma freqüência fixa com a
freqüência da onda recebida.

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A varredura também se desloca acompanhando o giro do radar, apresentando,
dessa forma, uma visualização bidimensional com elevação fixa. Esta visualização é
conhecida pela sigla inglesa PPI (Plan Position Indicator). Pode-se também, obter
uma visualização vertical da atmosfera, mantendo-se o azimute fixo e fazendo variar
a elevação da antena do radar. Este tipo de varredura é conhecido como RHI
(Ranging Height Indicator). Atualmente a visualização tanto em PPI como em RHI se
dá através de computadores que são conectados aos radares através de
conversores A/D. Estes convertem o sinal analógico do radar em sinal digital
possibilitando assim, que os dados do radar sejam apresentados nas suas telas e
armazenados digitalmente.
Outros sistemas que compõem o radar são: o sistema de alimentação de
corrente elétrica, a montagem altazimutal automatizada e a cúpula do radar. A
cúpula do radar tem a função de proteger contra as intempéries a Antena. É feita
geralmente de fibra de vidro que é praticamente transparente à radiação de
microondas do Radar.

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4 - METODOLOGIA
O objetivo deste trabalho é do buscar uma correlação entre as imagens obtidas
com o radar e a vazão em um ponto da Bacia Hidrográfica do Mundaú com o intuito
de estimar o risco de cheias no rio. Para isso, foi desenvolvido um algorítmo e
posteriormente um código de leitura e análise das imagens disponíveis no site do
SIRMAL e das séries de dados histórico de vazão na Fazenda Boa Fortuna na
cidade de Rio Largo, Alagoas. Estas séries foram obtidas através do sítio da
Agência Nacional de Águas - ANA.
4.1 - Bacia Hidrográfica do Rio Mundaú
4.1.1 Localização
A Bacia Hidrográfica do Rio Mundaú (BHM) está localizada na região
Hidrográfica Atlântico Nordeste Oriental de acordo com resolução 32/2003

Conselho Nacional de Recursos Hídricos (CNRH). Esta localiza-se na parte centrooriental do Nordeste brasileiro. A BHM está compreendida entre as coordenadas 8º
41’ 34” e 9º 14’ 00” de latitude sul, e 36º 03’36” e 36º 37’ 27” de longitude oeste. A
BHM estende-se de Pernambuco à Alagoas, constituindo assim um rio de domínio
federal como se vê na figura 4.1.

Figura 4.1 Localização da Bacia Hidrográfica do Mundaú, nos Estados de
Pernambuco e Alagoas. Fonte: Secretaria de Estado do Meio Ambiente e dos
Recursos Hídricos de Alagoas, (ALAGOAS, 2010).

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A BHM tem área total de 4.126 km2, sendo 2.155 km2 em Pernambuco e 1971
km2 em Alagoas. Compreende 30 municípios, quinze em Pernambuco e quinze em
Alagoas, abrangendo uma população de 441.000 habitantes nos dois Estados (IBGE
2007). Ao Norte a BHM é limitada pela bacia do Rio Una e a nordeste pelas bacias
dos rios Pratagi, Meirim e Reginaldo, ao sul e sudoeste limita-se com a bacia do Rio
Paraíba do Meio e a leste na faixa litorânea com o oceano Atlântico.
A nascente do Rio Mundaú localiza-se no município pernambucano de
Garanhuns, na parte sudeste do planalto da Borborema. Tem como principais
tributários os rios Canhoto e Inhaúma. A tabela 4.1(a) mostra os municípios de
Pernambuco e suas respectivas áreas.
Tabela 4.1(a). Municípios total ou parcialmente compreendidos na BHM.
Fonte: CARVALHO 2002.

Município
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.

Angelim
Brejão
Caetés
Calçado
Canhotinho
Capoeiras
Correntes
Garanhuns
Jucati
Jupí
Jurema
Lagoa do ouro
Lajedo
Palmeirina
São João
TOTAL

Pernambuco
Área Total
(km2)
126,7
161,9
324,2
56
423
344,3
285,2
467,8
109,4
151,2
147
219,6
208,9
200,5
236,6
3462,30

Área na
bacia (km2)
126,7
114,6
49,9
16,3
386,6
91,2
285,2
383,6
87,4
64,7
7,6
101,9
2,7
200,5
236,6
2155,50

Estes dois Rios unem-se ao Mundaú no Município de União dos Palmares em
Alagoas. O Rio Mundaú atravessa toda a região centro-oriental, zona da mata do
Estado de Alagoas, até chegar a sua foz afogada na lagoa homônima (TENÓRIO
1985). Os municípios de Alagoas que estão contidos na bacia do Mundaú e suas
respectivas áreas estão apresentados na tabela 4.1(b).

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Tabela 4.1(b). Municípios total ou parcialmente compreendidos na BHM.
Fonte: CARVALHO 2002.

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.

Alagoas
Área Total
Município
(km2)
Atalaia
534,3
Branquinha
191,2
Capela
226,9
Chã Preta
202,1
Ibateguara
255,5
Maceió
512,8
Messias
113,3
Murici
425,8
Pilar
221,6
Rio Largo
310,6
Santa Luzia do norte
28,7
Santana do Mundaú
226,4
São José da Laje
273,8
Satuba
42,7
União dos palmares
429,6
TOTAL
3995,30
Área Total da Bacia

Área na bacia
(km2)
152,9
177,8
53,8
19,6
32,7
9,7
10,4
377,8
15,8
235,4
7,6
220,3
271,2
31,6
354
1970,60
4126,10

Tem uma extensão de aproximadamente 195 km e um desnível 930 m, sendo
esta mais acentuada nos primeiros 20 km, onde o desnível atinge 447 m, conforme
se vê na figura 4.2

Figura 4.2. Perfil Longitudinal do Rio Mundaú. Fonte: CARVALHO 2002.
4.1.2 Densidade demográfica
A

BHM,

seus

municípios,

compreende

uma

população

aproximadamente 441.000 pessoas, sendo 220 mil em Pernambuco e 221 mil em

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Alagoas. Tem-se então uma densidade demográfica de aproximadamente 107
hab/km2.
4.1.3 Pluviometria.
A precipitação sobre a bacia tem origem em sistemas meteorológico com
diferentes escalas, como: Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis - VCANs, distúrbios de
leste, sistemas frontais, brisas marinhas e ventos Alísios e anomalias de escala
planetária como os ENSO e o dipolo do Atlântico, que são exemplos de processos
climáticos que alteram a distribuição das chuvas no NEB segundo TENÓRIO (2003).
MEDEIROS e MOLION (2002) buscaram um relação entre

clima global e as

descargas na bacia, obtendo coeficientes de correlação não conclusivos. A
precipitação é normalmente distribuída, ao longo do ano em dois períodos
marcantes: A estiagem que ocorre nos meses de outubro a janeiro e o período
chuvoso que ocorre mais intensamente entre maio e agosto. A precipitação média
anual varia ao longo da bacia, tendo valores de 1200 mm/ano no baixo Mundaú,
1600 mm/ano no médio Mundaú e 1080 mm/ano no alto Mundaú; em algumas
regiões do médio Mundaú encontram-se valores médios anuais de 2000 mm/ano
(CARVALHO, 2002).
4.1.4 Clima.
O clima predominante na BHM segunda a classificação de Köppen-Geiger é
As’ (A-Tropical, s’- com chuvas de inverno-outono) e Bsh (B-Árido, s- com chuvas de
inverno, h-seco e quente temperatura média anual > 18°C) com a estação seca no
período primavera-verão e a estação chuvosa no período outono-inverno.
4.1.5 Temperatura
As baixas latitudes em que se encontra a BHM potencializa a radiação solar
elevando suas temperaturas, intensificando o ciclo hidrológico. As temperaturas
médias anuais para a BHM, obtidas de estações climatológicas de Maceió e
Garanhuns apresentam amplitude de 2,8º C para uma média de 24,8ºC em Maceió e
uma amplitude de 3,7ºC para uma média de 20,5ºC em Garanhuns. As temperaturas
médias máximas ocorrem no período de novembro a março, para Maceió uma
amplitude de 3,4ºC para uma temperatura média máxima de 28,9ºC. Em Garanhuns,

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a temperatura média máxima foi de 25,5ºC com amplitude de 7,7ºC. Já as
temperaturas mínimas, que ocorrem no período de junho e setembro, apresentaram
as médias mínimas de 16,9ºC com amplitude de 3,2ºC para Garanhuns e 21,6ºC
com amplitude de 2,5ºC para Maceió.
4.1.6 Umidade relativa
Tomou-se como base comparativa para a BHM, os dados de umidade relativa
do ar, relatados no trabalho de CARVALHO (2002), para as estações de Maceió e
Garanhuns. Neste trabalho, verifica-se que os valores de médias mensais são
superiores a 75%, atingindo máximos de 90% no período chuvoso.
4.1.7 Insolação
A insolação sobre a BHM diminui no período chuvoso quando aumenta a
nebulosidade. Os valores médios anuais da insolação, encontrados são de 2.308
horas para Garanhuns e 2.609 horas para Maceió. (CARVALHO, 2002)
4.1.8 Evaporação
A evaporação é uma importante variável no ciclo hidrológico. Estudos indicam
ser uma das principais causas de chuvas e grande parte do Nordeste do Brasil. Para
a BHM as estações climatológicas de Maceió e Garanhuns registraram uma total
anual médio de 1.217 mm para Maceió e 1.077mm para Garanhuns. Dos dados
verifica-se que cerca de 3 a 5 mm/ dia em média são evaporados nas duas cidades
e portanto, em toda a BHM.
4.1.9 Formação Geológica
A bacia Hidrográfica do Mundaú localiza-se sobre duas províncias geológicas:
a província Costeira e Marginal Continental do Nordeste e a província Borborema. O
Alto Mundaú tem seu curso sobre a região Cratogênica Pernambuco-Alagoas,
enquanto o Médio e o Baixo Mundaú sobre a bacia sedimentar Sergipe-Alagoas. Os
tipos líticos na bacia são variados com predominância de migmatitos.
4.1.10 Solo e Vegetação.
O PDRH Mundaú (1999) indica haver variadas feições fisiográficas na BHM.
Isto é resultado dos fatores geológicos e climáticos diversos encontrados na bacia.

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Em Pernambuco encontram-se na BHM os climas agreste, micro-clima de altitude,
em Garanhuns, e zona da mata úmida. Em Alagoas, o clima da zona da mata úmida
predomina até a foz na Lagoa Mundaú.
No Alto Mundaú, na região agreste da BHM o Latosol e o Regosol
predominam, enquanto na região até a divisa com Alagoas, o solo Podzólicos e
Latosol são mais frequentes.
4.2 Resumo das características físicas da BHM
O Quadro 4.1 apresenta o resumo das características físicas e geográficas da
BHM. Estas permitem uma visão geral da área de estudo deste trabalho.
Quadro 4.1 - Características Físicas e Geográficas da BHM.
Características
Localização Geográfica
Paralelos
Meridianos
População
Área
Perímetro
Densidade Demográfica
Número de municípios
Extensão
Declividade
Precipitação anual
Alto Mundaú
Médio Mundaú
Baixo Mundaú
Clima
Temperatura média anual
Umidade relativa
Insolação
Evaporação
Formação geológica
Hidrologia
Coeficiente de Compacidade
Fator de forma
Extensão média de escoamento
Densidade de Drenagem

Unidades

Valores

°’ “
°’ “
°’ “
°’ “
habitantes
km2
km
hab/km2
municípios
km
m

8°41’34” S
9°14’00” S
36°03’36” O
36°37’27” O
441.000
4.126
340
106,9
30
195
930

mm
mm
mm

1080
1600-2000
1200
As’ e Bsh
20,5° a 24,5°
75% a 90%
2.308 a 2609
1077 a 1217
Variada

°C
h
mm
km
km/km2

1,48
0,11
6,08
0,26

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4.3 Estação Hidrológica da Fazenda Boa Fortuna
Em operação desde outubro de 1965 até agosto de 2010, a estação hidrológica
da fazenda Boa Fortuna em Rio Largo, Alagoas, está sob a responsabilidade da
Agência Nacional de Águas. É uma estação com codificação no curso d´água, com
escalas para medições do nível d´água, de medições de descargas líquidas e
sólidas, de qualidade de água e telemétrica (BRASIL, 2009). Na figura 4.3. se vê a
localização da estação às margens do Rio Mundaú. Abaixo segue quadro com
dados sobre a estação.
Quadro 4.2 – Dados da estação hidrológica da Fazenda Boa Fortuna, Rio Largo,
Alagoas. Fonte BRASIL (2009)
Nome
Código Fluviométrico
Código Pluviométrico
Bacia
Sub-Bacias
Latitude
Longitude
Rio
Município
Tipo de transmissão
Tipo de dado coletado
Id Satelital
Intervalo de coleta
Intervalo de Transmissão
Origem
Operadora
Responsável

Fazenda Boa Fortuna
39770000
935056
Atlântico – Norte Nordeste
39 – Rios Capibaribe, Mundaú,
9° 29’ 1,99” S
35° 31’ 34,99” O
Mundaú
Rio Largo
Telemétrica
Hidrológico
32630
60 s
60 s
ANA/INPE
Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais
ANA / DNAEE - ANEEL

A estação localizava-se às margens do Rio Mundaú, na Fazenda Boa Fortuna
e foi totalmente destruída com a enchente de junho de 2010. Contava com uma
casilha metálica, figura 4.4, que abrigava equipamentos para telemetria: datalogger,
antena, painel solar e baterias. Contava também, com um pluviómetro e sensor de
nível.

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Figura 4.3 – Estação Hidrológica da Fazenda Boa Fortuna e Rio Mundaú.

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Figura 4.4 Estação Hidrológica da Fazenda Boa Fortuna,.
Ao lado da estação telemétrica foi instalada uma escala de réguas
limnimétricas, figura 4.5, para leitura direta do nível do rio. As leituras das cotas são
realizadas diariamente 07 e 17 horas por técnico da ANA. A estação automática
efetuava leituras a cada minuto, enviando os dados ao satélite.

Figura 4.5 – Réguas limnimétricas da estação da Fazenda Boa Fortuna.

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4.4 O Sistema de Radar Meteorológico de Alagoas – SIRMAL
O Sistema de Radar Meteorológico de Alagoas, SIRMAL, foi concebido pelo
Departamento de Meteorologia da Universidade Federal de Alagoas em 1995. Em
2001 através de um convênio cooperação científica e tecnológica com o Instituto de
Pesquisas Meteorológicas da UNESP – Bauru e com o apoio do Sindicato dos
Usineiros do Estado de Alagoas, o radar de banda C WR-100-5/EEC foi adquirido
pela UFAL. Este radar, desenvolvido pelo EEC – USA em 1973, entrou em operação
no IPMet da UNESP – Bauru - SP em 1974. Em janeiro de 2003 entrou em operação
no Campus A.C. Simões da UFAL em Maceió (QUINTÃO, 2004). Com sua
instalação em Maceió, o Radar foi modernizado ao ser integrado ao Sistema de
Armazenamento de Dados SASSANDRA, desenvolvido pelo Laboratório de
Aerologia – Université - Paul Sabatier, França. Posteriormente foram desenvolvidos
outros programas, pela equipe do Radar, e um site na internet onde são
disponibilizados dados e produtos do SIRMAL (www.ufal.br/radar).
Com o sistema de digitalização das imagens do Radar foi possível desenvolver
um monitoramento mais eficiente da precipitação sobre Alagoas.

As imagens

captadas pelo radar são digitalizadas pelo programa SASSANDRA e depois são
formatadas pelos programas RADAR e RADARAUTO para serem disponibilizadas
no site do radar. Com esses implementos o SIRMAL pôde responder as
necessidades de previsões meteorológicas de vários setores da sociedade como:
Agricultura, contribuindo com o setor sucro-alcooleiro do Estado possibilitando uma
maior

produtividade;

Pesquisa,

desenvolvimento

novos

estudos

meteorológicos no nordeste do Brasil; a Defesa Civil, através de boletins de alerta e
monitoramento de eventos severos na atmosfera e que permite emitir previsões com
horas de antecedência, minimizando a perda de recursos e principalmente de vidas;
nas Atividades Portuárias, trazendo informações importantes para o planejamento e
gerenciamento de cargas dos graneleiros e trânsito naval no porto de Maceió.

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4.4.1 Localização do Radar

Figura 4.6. Sistema de Radar Meteorológico de Alagoas-SIRMAL localizado no
campus da UFAL, Maceió, Alagoas.
O Radar está localizado no Campus A.C. Simões em Maceió, Alagoas. A
escolha do local levou em conta não apenas as atividades de operacionais, mas
também, e principalmente as de ensino e pesquisa. Através de um projeto financiado
pela Agência Nacional de Águas, ANA, pelo Conselho Nacional de Pesquisas, CNPq
e Fundação de Amparo à Pesquisa de Alagoas foi construído um prédio de sete
andares onde foi instalado o radar e as equipes de operação, pesquisa e
administração, conforme (figura 4.6). As coordenadas do Radar são apresentadas
no quadro a seguir .
Quadro 4.3 Coordenadas geográficas e altitude do SIRMAL
(datum WGS-84 – precisão: ±5 m).
Coordenadas Geográficas do SIRMAL
Latitude

09°33’04,8” Sul

Longitude

35°46’14,8” Oeste

Altura acima do nível do mar
100 m

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4.4.2 Estrutura do SIRMAL
O sistema do radar compõe-se das unidades: Domo, pedestal e antena;
Transceptor de microondas; Painel de controle e visualização PPI e RHI; Sistema
digitalizador de imagens (SASSANDRA), mostrados na (figura 4.7); PC e unidade de
armazenamento e conexão. Na figura 4.8 está representado um esquema das
unidades do SIRMAL.

Figura 4.7 – Painel de controle e visualização analógica do sinal do radar. À
esquerda embaixo módulo de digitalização do SASSANDRA.
O Sistema permite a detecção, visualização e digitalização dos campos de
chuva. Através da relação entre a refletividade do sinal e da intensidade da chuva,
relação Z-R, é possível aferir variáveis como duração das células de chuvas, área de
abrangência, volume precipitado em uma determinada área; deslocamento e a
velocidade dos campos de chuva pode também ser obtidos com imagens
sucessivas. A figura 4.8 mostra a integração dos componentes do SIRMAL.

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Domo
Pedestal
e Antena

Painel de
Controle e
Visualização

Transceptor
de
Microondas

Unidade de
Armazenamento e
conexão

PC para
conversão e
Visualização

Sistema
Digitalizador
(SASSANDRA)

Figura 4.8 – Componentes do Sistema de Radar Meteorológico de Alagoas.

4.4.3 Características Técnicas
As características técnicas do radar estão relacionadas na tabela 4.2.

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Tabela 4.2 Características técnicas do radar Banda C WR-100-5/EEC.
Fonte: SIRMAL.
Característica

Valor

Energia de alimentação

120V ~18%, monofásica

Consumo de energia

2500W (máximo)

Comprimento de onda ( )

5,4 cm

Sinal Mínimo Detectável

-105 dBm

Freqüência de emissão

5,6 GHz

Potência máxima

250 kW

Recorrência de impulsão

250 Hz

Largura de impulsão

2 µs

Diâmetro da antena

2,5 m

Ângulo de abertura

2º

4.4.4 O Sistema de digitalização de imagem SASSANDRA
O sistema SASSANDRA foi desenvolvido por técnicos da UNESP, UPS e
UFAL e tem a finalidade de converter o sinal analógico em um arquivo digital de
dados de formato proprietário, com extensão RD. Esse arquivo é composto por uma
seqüência de dados, que representam uma radial obtida a partir da integração de 64
pulsos do radar (QUINTÃO, 2004). A visualização dos dados é obtida a partir do
programa RADAR, do SASSANDRA.
Para a disponibilização da imagem na internet, o programa RADARAUTO
converte o arquivo RD em formato gif e posteriormente, após redução de seu
tamanho, converte este para o formato .jpg. Estes arquivos, na escala 130, é que
serão processados pelo programa PEVva e PEVx. Abaixo, nas figuras 4.9, 4.10,
4.11 e 4.12 seguem imagens obtidas com o programa RADARAUTO nas escalas, 30
km, 130 km, 250km e 380 km respectivamente. .

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Figura 4.9 – Imagem na escala 30 km do dia 05 de dezembro de 2005, as 16:06h

Figura 4.10 – Imagem na escala 130 km do dia 05 de dezembro de 2005, as 16:08h.

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Figura 4.11 – Imagem na escala 250 km do dia 05 de dezembro de 2005, as 16:06h.

Figura 4.12 – Imagem na escala 380 km do dia 05 de dezembro de 2005, as 16:04h

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4.5 Desenvolvimento do algoritmo e código
O trabalho consistiu em estimar a vazão em um ponto do rio Mundaú a partir do
sinal do radar. Inicialmente pensou-se em utilizar as imagens brutas geradas pelo
sistema de digitalização do radar, SASSANDRA. Contudo, mostrou-se mais prático
ao nível do usuário, a utilização das imagens gráficas disponibilizadas no site do
SIRMAL. Dessa forma, o usuário poderá obter as imagens na escala de 130 km, que
são disponibilizadas no sítio do SIRMAL e proceder, com a utilização de programa
especialmente desenvolvido para este objetivo, a monitoração da vazão do Rio
Mundaú.
A grande problemática consistia em correlacionar o fator de refletividade do
radar com a vazão em um ponto específico da bacia do rio Mundaú. A correlação
indireta entre a vazão e o fator de refletividade é obtida través da relação Z-R, esta
contudo, pode ser alterada por diversos fatores como exposto por MOREIRA (2005),
o que torna o problema mais complexo. Outro problema consiste na parametrização
dos campos de chuva, devido a características estruturais e grande variabilidade da
precipitação como foi demonstrado por TENÓRIO e SAUVAGEOT (1996). A
utilização

modelos

para

determinação

precipitação

através

sensoriamento remoto, como exposto por MORAES (1992) pode, apesar de todo o
conjunto de variáveis, apresentar resultados promissores a despeito de ser uma
avaliação com grande dispersão. Escolheu-se a estação hidrológica da ANA na
Fazenda Boa Fortuna em Rio Largo, Alagoas. Esta estação fica próxima à foz
afogada do rio na lagoa homônima e possui uma série histórica de dados de vazão
desde janeiro de 1974.
O SIRMAL possui um conjunto de imagens digitais desde 2003. O método que
se resolveu adotar foi o de extrair das imagens do radar grandezas associadas
diretamente a vazão. A precipitação foi a escolha óbvia, uma vez que é a principal
variável e que gera a vazão. Contudo, a distribuição espaço-temporal da
precipitação e também a descontinuidade na série de imagens, obtidas com o
sistema do SIRMAL e o lapso de tempo com que estes dados foram colhidos
tornaram-se elementos complicadores no processo.
Verificou-se que os dados disponíveis foram obtidos em sua grande maioria,
em intervalos de tempo de uma hora. Este, portanto seria a unidade básica, ou lapso
de tempo entre as medidas, o que certamente produz uma perda de informação,
uma vez que os fenômenos meteorológicos associados ao trabalho têm escalas de

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tempo inferiores a esta. Construiu-se então, um programa de computador, em
linguagem Object Pascal, que obtém, a partir do volume precipitado acumulado em
um dia na BHM, a altura da precipitação, considerando ser esta distribuída sobre
toda a extensão da bacia. A partir dos dados diários procurou-se a correlação entre
a medida da vazão, obtida pela ANA e a altura encontrada com as imagens do
radar. Verificando os momentos em que ocorriam picos de vazão e de alturas das
precipitações foi possível determinar para quais valores da última obtinha-se um
aumento significativo na vazão com potencial de cheia, após o tempo de
concentração, encontrado na análise dos dados. Estes valores são as referências
para uma estimativa de cheia a partir da análise do sinal do radar.

desenvolvimento do programa se deu em duas etapas, a saber: a etapa de análise e
a de finalização para o usuário.
4.5.1 Etapa de Análise
Na etapa de análise foram produzidos um conjunto de pequenos códigos com
funções específicas e que posteriormente foram acrescentados a um programa para
a leitura das imagens do radar, extração da altura pluviométrica e análise com série
história de vazões da ANA, na Fazenda Boa Fortuna. Este programa foi denominado
PEVva, Programa para Estimativa de Vazão – Verificação e Análise. Inicialmente
construiu-se um código para identificação da cor de um pixel da imagem, a partir dos
canais R (vermelho), G (verde) e B (azul). Na figura 4.13 está representada a
interface do código de leitura de cores dos canais RGB.

Figura 4.13 – Código inicial para leitura e identificação da cor de um elemento de
imagem a partir dos canais RGB, primeira, segunda e terceira coluna
respectivamente.

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O código lê os valores destes canais, localizando cada elemento de imagem a
partir de coordenadas x,y com uma função específica e em seguida, através de uma
estrutura condicional construída a partir de uma tabela de cor, identifica a cor do
pixel associando-o, através da mesma aos valores do fator de refletividade Z, em
decibeis (dBZ) da escala padrão indicada nas imagens do radar. A aplicação deste
procedimento na imagem do radar foi feita unindo-o a um procedimento de
apresentação da imagem disponibilizada pelo sistema do radar no site, e que foi
armazenada em uma pasta. A imagem é apresentada na interface gráfica do
programa e em seguida é sobreposta uma máscara de fundo e preto onde está
definida como transparência a área da bacia hidrográfica do Mundaú. A figura 4.14
mostra a máscara da BHM sobreposta a imagem do radar. Através das coordenadas
x,y da interface do programa posiciona-se a máscara sobre a imagem.

Figura 4.14 – Bacia Hidrográfica do Mundaú selecionada na imagem com máscara
transparente.
O código para identificação da cor atribui o valor 0 (zero) quando identifica as
cores, branco, cinza e preto no pixel
O passo seguinte na etapa de análise foi converter a refletividade encontrada
para o pixel em taxa de precipitação. Pretendeu-se usar um código onde a relação
ZR pudesse ser alterada. Por isso, construiu-se um código com entradas para os

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parâmetros a e b da relação ZR (eq. 4.1), customizando a fórmula. Com a
refletividade identificada em um dado pixel, o código converte a partir da equação
4.2 o valor da refletividade em taxa de precipitação.

Z = a ⋅ Rb

Equação 23

Ou
1

 Z b
R= 
a

Equação 24

Com

Z = 10

Z ( dBz )
10

Equação 25

Com a intensidade da chuva encontrada o código calcula a altura (h) da
precipitação na área do pixel, considerando um intervalo de tempo fixo para a
duração da precipitação. Foi necessário atribuir um valor fixo para a duração da
precipitação devido ao intervalo médio de uma hora, entre as imagens obtidas com o
radar durante o período de 2003 a 2006. Com a intenção de relacionar o tipo de
precipitação com sua duração, a equipe do SIRMAL desenvolveu experimentos
utilizando disdrômetros Joss-Waldvogel. A partir de estudos estatísticos dos dados
de intensidade e duração coletados no experimento obteve-se grande dispersão, no
entanto, verificou-se uma duração média das precipitações em 15 minutos. Este
intervalo de tempo foi então considerado para o cálculo da altura da precipitação no
pixel. A partir deste ponto, o programa calcula o volume precipitado em cada pixel.
Para isso considera que na escala de 130 km do radar, cada pixel da imagem
compreende uma área de 0,2462 km2. Em seguida, acumula o volume precipitado
em uma variável que representará o total do volume de água precipitada na bacia no
intervalo de uma hora, que é o lapso de tempo padrão que utilizamos nesta análise.
O Programa processa todos os pixels em um retângulo predefinido de 201 por
180 pixels totalizando 36.180 pixels, onde está inscrita a Bacia Hidrográfica do
Mundaú, da maneira acima descrita. Foram mascaradas duas regiões que
apresentam grande fator de refletividade devido ao relêvo e lóbulos secundários da
emissão do pulso do radar. Estas regiões se localizam nos municípios de Murici,
União dos Palmares e em Maceió. O valor encontrado para o volume precipitado
acumulado sobre toda a bacia, com excessão dessas duas regiões, é, então,

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dividido pela área representada para que assim se determine a altura da
precipitação, como se ocorresse sobre toda a extensão considerada da bacia.
Então, este valor encontrado para altura da precipitação de cada imagem do radar, é
o acumulado diário, com vinte e quatro imagens, obtidas com um intervalo de uma
hora. O valor encontrado corresponde logicamente, a altura da precipitação
acumulada em um dia sobre a bacia. A intenção foi a de procurar relacionar os
valores diários das alturas encontradas com a vazão diária consistida determinada
na estação fluviométrica da Fazenda Boa Fortuna, em Rio Largo, AL. Os valores
diários da altura e da precipitação calculado sobre a área da bacia foram registrados
em um arquivo de texto gerado pelo programa, para posterior análise. Uma
programa de planilha de cálculos foi utilizado para ler a série de dados das alturas
pluviométricas e de vazão, para um determinado período, gerando em seguida um
gráficos que representam as variações sofridas pelas grandezas com o passar do
tempo. Utilizou-se para análise o período de um mês. Posteriormente utilizou-se um
programa de análise matemática para verificar a correlação entre os dados os dados
de vazão e altura.
4.5.2 Etapa de Finalização para usuário
Nesta etapa foi desenvolvido um programa para a verificação do fator de
refletividade das imagens do radar para a estimativa da vazão na Fazenda Boa
Fortuna em Rio Largo, Alagoas. Foi denominado PEVx, Programa de Estimativa de
Vazão. A estimativa de vazão deve ser considerada após o tempo de concentração,
24 h (vinte e quatro horas) obtido na etapa de análise para o rio. O programa possui
as mesmas características e procedimentos do código desenvolvido para a etapa de
análise, sendo, contudo limitado ao processamento de uma única imagem de cada
vez. A intenção é a de proceder um monitoramento contínuo da refletividade-vazão
do rio pelo usuário.
O Programa inicialmente apresenta a imagem obtida pelo radar, previamente
salva em uma pasta no computador. Depois, o programa aplica automaticamente a
máscara da BHM, verificando os pixels da imagem, identificando o fator de
refletividade para cada um, calculando a intensidade da chuva e o volume
precipitado, determinando a altura característica da precipitação na imagem para
toda a BHM. Através de estrutura condicional, verifica se a altura da precipitação
acumulada nas últimas 24 horas é superior, igual ou inferior a altura média

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encontrada na etapa de análise, nos momentos quando ocorreu cheias no rio, valor
de referência. Em seguida, apresenta a estimativa de vazão para um tempo de
concentração de 24 h (vinte e quatro horas) e armazena os dados em arquivo de
texto. O Programa apresenta ainda uma tabela com a leitura dos dados do arquivo
gerado para verificação de recorrência de dados. O arquivo texto gerado poderá ser
manipulado para a correção de alguma entrada repetida. Se assim o fizer, o usuário
deverá ter o cuidado de não alterar a estrutura do arquivo, caso contrário, a sua
leitura poderá acarretar em um erro de processamento do programa. A estrutura do
arquivo de dados gerados está indicada na tabela 4.1. Trata-se de um arquivo no
formato texto contínuo com campos separados por “;”.
Tabela 4.3- Formato de saída de dados
Dia

Mês

Ano

Hora

Min

H (mm)

2005

0,00001

O arquivo de dados inicia a 00:00h do primeiro dia de janeiro do ano. Contém
as últimas 24 alturas (24 horas) do ano anterior, que serão necessárias para as
estimativas das primeiras 24 horas do dia 1º de janeiro do ano em curso. O arquivo
de dados constitui dessa forma uma série histórica da altura pluviométrica
determinada pela razão entre o volume precipitado e área de toda a BHM, obtida
pelo nível de refletividade sobre a BHM para cada hora do ano. Importante salientar
que as alturas são medidas diárias acumuladas a partir de imagens horárias e
estimadas com uma base de tempo fixa para a duração das precipitações ocorridas.
4.6 Algoritmos
4.6.1-Programa para análise (PEVva)
Inicialmente o programa carrega as unidades de funções que permitem a
programação orientada a objetos;
Em seguida, relaciona os objetos por tipo que irão processar os dados,
quadro 4.4.;
A declaração de variáveis globais é feita em seguida, quadro 4.5. As variáveis
globais são percebidas por todos os procedimentos inclusos no programa;
Após as variáveis é feita a definição de constantes. São definidas duas
constantes a saber: NPBHM – número de Pixels da imagem da BHM na

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escala de 130 km disponível no site do Radar; e APIX que corresponde a
área em metros quadrados de cada pixel da imagem nesta escala;
Na implementação do código, o programa carrega a unidade AdBZ. Esta
unidade consiste de uma função de identificação de cor dos pixels da
imagem;
Quadro 4.4 - Objetos definidos para o programa PEVva – Programa para estimativa
de vazão.-versão análise.
Objeto
ImgTela1
ImgTela2
BtAbrir
EdtTempo
BitBtn1
OpenPictureDialog1
OpenDialog1
Edit1
Edit2
Edit3
Label1
Label2
Label3
Label4
Label5
Label6
StrinGrid1

Tipo
área para imagem ou texto
Área para imagem ou texto
Botão
Área para inserção de dados
Botão com função pré-definida
Conjunto de funções para abrir imagens
gráficas
Conjunto de funções para abrir arquivos
Área para inserção de dados
Área para inserção de dados
Área para inserção de dados
Texto
Texto
Texto
Texto
Texto
Texto
Tabela de dados

O Programa possui dois procedimentos, um de inicialização do formulário
(Form) e outro para o processamento da imagem e criação ou gravação do
arquivo de dados (BtAbrir);
Assim que a execução do código inicia o procedimento Form é acionado e
inicializa um conjunto de variáveis globais indicadas na tabela 4.3.1;

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Quadro 4.5 - Variáveis globais inicializadas no procedimento form.
Variável

Tipo

Valor

DirBase

String

Objeto Edit3

SVp

Real

Cont

Inteiro

Nim

Inteiro

String

Objeto Edit1

String

Objeto Edit2

Valdbz[1]

Real

ValdbZ[2]

Real

ValdbZ[3]

Real

ValdbZ[4]

Real

ValdbZ[5]

Real

ValdbZ[6]

Real

ValdbZ[7]

Real

ValdbZ[8]

Real

ValdbZ[9]

Real

ValdbZ[10]

Real

O procedimento Form também escreve termos nos objetos StrinGrid1 e
ImgTela3;
Em seguida, com o formulário apresentado na interface gráfica, o programa
aguarda a seleção das imagens para o processamento;
Com o acionamento do objeto BtAbrir, botão imagem, se inicia o
procedimento BtAbrir, em que são declaradas variáveis locais, reconhecidas
pelo programa apenas durante o procedimento. As variáveis estão descritas
na tabela 4.3.2;
- O acionamento do objeto BtAbrir programa de análise, abre uma caixa de
diálogo para a seleção de imagens;
- O procedimento aciona o processo de leitura de arquivos gráficos. Os
arquivos gráficos são imagens obtidas com varreduras do radar, digitalizados
pelo sistema SASSANDRA, cujos arquivos gerados são convertidos pelo
programa RADARAUTO e que são disponibilizadas no site do SIRMAL no
formato jpg. As imagens são armazenadas em uma pasta local no
computador, para análise;

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Quadro 4.6 - Variáveis locais do procedimento BtAbrir.
Variável
AI
AID
Vpix
cx
cy
i
j
n
d
r
g
b
dbZ
est
s
c
cd
cm
ca
ch
cmi

Tipo
Arquivo texto
Arquivo texto
Inteiro
Inteiro
Inteiro
Inteiro
Inteiro
Inteiro
Vetor com 180 inteiros
Vetor com 180 inteiros
Vetor com 180 inteiros
Vetor com 180 inteiros
String
String
String
Caracter
Caracter
Caracter
Caracter
Caracter
Caracter

- Uma estrutura de repetição é então iniciada. O objetivo é o de ler cada
imagem selecionada no objeto de leitura, descrito no item acima,
processando-a em seguida;
- Cada arquivo selecionado é então associado a um elemento da lista do
objeto ListBox1 e apresentado neste objeto na interface gráfica do programa;
- Um objeto imagem (jpeg1) é criado e associado ao primeiro item do objeto
ListBox1;
Uma área da interface é definida para apresentação do arquivo de imagem.
Esta área tem 526x526 pixels, as mesmas dimensões das imagens obtidas
pelo sistema do radar. Na figura 4.15 se vê a interface com a imagem do
radar e máscara subreposta;

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Figura 4.15 – Interface do Programa de Estimativa de Vazão – verificação e análise,
PEVva.
Em seguida, é extraído do nome do arquivo a data e a hora da imagem.
Esses dados são armazenados nas variáveis ano, mês, dia, hora e min;
O objeto jpeg1 é apresentado na área definida na interface gráfica do
programa;
A memória do objeto jpeg1 é então liberada para estar disponível quando
outra imagem for lida;
A variável AiD recebe os valores “AID_ ” concatenada aos valores das
variáveis ano e mês;
O procedimento verifica se existe na pasta DirBase+“dados\” um arquivo com
o nome igual ao obtido na variável AiD. Caso não seja encontrado, um
arquivo será criado com o nome definido na variável;
Logo após ser criado o arquivo é fechado, ficando disponível para atualização
e análise na pasta de dados;
Em seguida é criado um objeto gráfico denominado gif1, que irá armazenar
uma máscara transparente da BHM, no formato gif. Nesta foram subtraídas as
regiões na bacia com ecos de solo e lóbulos secundários de emissão do
radar. Esta máscara tem cor preta e dimensões 524x524 pixels;
A máscara é então sobreposta à imagem obtida do radar, encobrindo o que
não é a BHM;
A memória do objeto gif1 é liberada;

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Inicia-se então a varredura da imagem com a máscara sobreposta. A figura
4.16 mostra como a varredura seleciona um pixel e identifica os canais RGB;
Uma estrutura de repetição é iniciada tendo como índice a variável n;
A varredura ocorre em um retângulo com 180x201 pixels na imagem e que
tem inscrita toda a região da BHM. A variável n da estrutura de repetição irá
assumir valores de 1 a 201, correspondentes às linhas na imagem;
As variáveis cx e cy definem as coordenadas para o início da varredura. São
definidas como:
cx = 96

cy = 65+n

Equação 26

- A cada incremento na variável n, o código iniciará a varredura de uma nova
linha da imagem;

Figura 4.16 – Varredura dos pixels e identificação de cor através dos canais RGB.
Em seguida uma nova estrutura de repetição é definida, com a variável de
controle i. Esta irá assumir os valores de 1 a 180, correspondentes as colunas
da imagem;
Uma função de leitura verifica os valores dos canais R (vermelho), G (verde)
e B (azul) do pixel cuja coordenada é dada por (cx+i,cy). Dessa forma, o
código lê os canais de cor da imagem pixel por pixel de uma linha;
Em seguida, associa aos vetores r[i], g[i] e b[i] aos valores encontrados pela
função de leitura de cada pixel da linha;
- Após ler toda uma linha e armazenar os valores dos canais RGB de cada
pixel, o código inicia uma nova estrutura de repetição, novamente utilizando a
variável i como controle;
- A variável dBZ assume os valores que a unidade ADBZ, de reconhecimento
da cor do pixel retorna quando nela são inseridos os elementos r[i], g[i] e b[i]

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determinados anteriormente. A unidade ADBZ é uma função de três variáveis.
Consiste em uma estrutura condicional que ao receber os elementos de cor
do pixel associa-o a um valor de refletividade do sinal do radar em decibéis. A
tabela 4.4. apresenta a relação entre os valores dos canais RGB e a
refletividade do radar;
Tabela 4.4. Tabela com os valores dos canais de cor e o fator de refletividade
associado.
Cor
Refletividade
R
G
B
dBZ
Min Max Min Max Min Max
15
Verde escuro
0
54
80
154
0
65
20
Verde
10
86
144 229
0
89
25
Verde claro
140 210 231 255 142 209
30
Amarelo
215 255 222 255
0
141
35
Laranja
190 255 151 208
0
117
40
Laranja escuro
192 255 100 155
0
98
45
Marrom
126 219
66
123
0
65
50
Vermelho
137 255
0
51
0
52
Com o fator de refletividade do pixel em decibéis, identificada, utiliza-se a
equação 4.2 e 4.3 para determinar as refletividade e intensidade da
precipitação. Os valores calculados são armazenados nas variáveis Z e RZ;
No cálculo da taxa de precipitação utilizam-se os valores dos parâmetros a e
b da equação 4.1 e que estão associados aos objetos Edit1 e Edit2,
armazenados nas variáveis az e bz;
Em seguida o código calcula o volume precipitado no pixel, para isso
considera a taxa de precipitação calculada e armazenada em RZ, a duração
da precipitação, cujo valor estimado está associado ao objeto EdtTempo
Considerou-se um valor constante de 15 minutos para a duração da
precipitação, uma vez que o lapso de tempo entre imagens é de uma hora em
média, e da área compreendida em cada pixel na escala de 130 km da
imagem do radar;
Vp = ( RZ / 1000) ⋅ (Tprec / 60) ⋅ Apix

Equação 27

Com o cálculo do volume precipitado, acumula-se somando esse à variável
SVp. Esta variável, portanto, indica o volume precipitado em metros cúbicos
acumulado em uma linha da imagem;
Encerra-se a estrutura de repetição para a leitura da linha da imagem.

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Incrementa-se n e o código processa mais uma linha até o total de 201 linhas
do retângulo considerado na imagem. Procedendo dessa forma a variável
SVp acumula o volume total precipitado, considerando uma duração fixa para
a precipitação;
Encerra-se a leitura da imagem;
Incrementa-se a variável NIm e uma nova imagem da lista é processada e
dela extraído volume precipitado acumulado. A variável SVp acumula o
volume das imagens subseqüentes;
Calcula-se então a altura pluviométrica, considerando o volume precipitado e
acumulado sobre a área considerada da BHM, através da relação:
H = 1000 * ( SVp / NPBHM ) / Apix

Equação 28

Para cada imagem, o código apresenta, no objeto Stringrid1, os valores das
variáveis SVp e a altura pluviométrica da precipitação para aquele volume
considerado;
Encerra-se a estrutura de repetição para leitura das imagens;
O código grava no arquivo associado à variável AID, um registro contendo os
campos do dia, mês, ano e altura pluviométrica para posterior leitura e
análise. Este dado, a altura pluviométrica acumulada diariamente foi utilizada
para correlação com a vazão na Fazenda Boa Fortuna;
A análises dos arquivos textos gerados pelo PEVva foram feitas com
programas editores de texto, planilhas e de análise matemática. A figura a
seguir apresenta a estrutura básica para o desenvolvimento do algoritmo.
Na figura 4.17 está representado esquematicamente o algorítimo acima descrito
para o programa PEV.va.

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Figura 4.17. – Estrutura do algoritmo para o programa PEVva.

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4.6.2 Programa final para usuário
- Inicialmente o programa carrega as unidades de funções que permitem a
programação orientada a objetos;
- Relaciona os objetos por tipo que irão processar os dados. Os objetos estão
listados no quadro ;
Quadro 4.7 - Objetos definidos para o programa PEVx – Programa para estimativa
de vazão
Objeto
ImgTela1
ImgTela2
BtAbrir
EdtTempo
Label1
BitBtn1
OpenPictureDialog1
OpenDialog1
Label3
Edit1
Edit2
Label2
Label4
StrinGrid1

Tipo
área para imagem ou texto
Área para imagem ou texto
Botão
Área para inserção de dados
Texto
Botão com função pré-definida
Conjunto de funções para abrir imagens gáficas
Conjunto de funções para abrir arquivos
Texto
Área para inserção de dados
Área para inserção de dados
Texto
Texto
Tabela de dados

Figura 4.18 – Interface do programa PEVx.

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- A declaração de variáveis globais é feita em seguida. As variáveis globais
são percebidas por todos os procedimentos inclusos no programa. As
variáveis globais utilizadas no PEVx estão listadas na tabela 4.8.
Quadro 4.8 - Variáveis globais utilizadas no programa PEVx.
Variável
Form1
Jpeg1
Gif1
Reg1
Vp
SVp
TPrec
H
ano
mês
dia
hora
min
DirBase
aa
mm
dd
hh
mi
nomearq
nomeAAno
sr
FileAttrs
aZ
bZ
rZ
valdBz
i

Tipo
Formulário
Imagem jpeg
Imagem gif
Endereço de memória para imagens
Real
Real
Real
Real
String
String
String
String
String
String
String
String
String
String
String
String
String
arquivo lógico
Inteiro
Real
Real
Real
Vetor com Inteiros
Inteiros

- Em seguida, são declaradas as constantes que serão utilizadas no
programa.
NPBHM = 17858 , esta constante define o número total de pixels da área
considerada da BHM na escala 130 km do radar. Apix = 234964 é a área em
metros quadrados contida em cada pixel da imagem na escala de 130 km do
radar;
- Inicia-se a implementação do código;
- A unidade ADBZ, para identificação da refletividade do radar a partir da
leitura dos pixels da imagem, é incorporada ao programa;

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- Dois procedimentos são definidos no código, a saber: o procedimento Form
que contém as inicializações das variáveis e apresentação do formulário
principal do PEVx; o procedimento BtAbrir que irá executar as ações para
leitura, extração de dados e estimativa de vazão na Fazenda Boa Fortuna;
- Com a execução o procedimento Form inicializa as variáveis globais como
mostra a tabela 4.3.1;
- O Programa aguarda a execução do procedimento BtAbrir, que é iniciado
quando o objeto BtAbrir é acionado;
- O código declara as variáveis locais do procedimento BtAbrir. As variáveis
locais estão listadas na tabela 4.3.2.3;
Quadro 4.9 - Variáveis locais do procedimento BtAbrir.
Variável
Tipo
AAno
Arquivo Texto
vpix
Inteiro
cx
Inteiro
cy
Inteiro
i
Inteiro
j
Inteiro
n
Inteiro
r
Vetor com 180 elementos inteiros
g
Vetor com 180 elementos inteiros
b
Vetor com 180 elementos inteiros
dBz
String
c
Caracter
cd
Caracter
cm
Caracter
ca
Caracter
ch
Caracter
cmi
Caracter
s
String
est
String
Nreg
Integer
A execução do procedimento inicia com a variável TPrec recebendo o valor
do objeto EdtTempo que consiste no intervalo de tempo de duração
considerado para as chuvas identificadas na imagem;
- Em seguida um objeto imagem é criado e associado a variável Jpeg1;
- O Objeto OpenPictureDialog1 é executado abrindo uma caixa de diálogo
para a leitura de um arquivo imagem que será armazenado na variável Jpeg1.

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- A variável Reg1 é associada a uma área na interface gráfica do programa,
com dimensões de 526x526 pixels;
- A variável nomearq é associada ao arquivo gráfico selecionado;
- as variáveis ano, mês, dia, hora e min são obtidas a partir da variável
nomearq;
- A imagem contida na variável jpeg1 é apresentada na área definida pela
variável Reg1 na interface gráfica do programa;
- A variável jpeg1 tem sua memória liberada para acessar outro arquivo
imagem;
-

A variável nomeAAno recebe a string AAno_ concatenada ao valor da

variável ano que foi determinado a partir da variável nomearq;
- O código verifica em seguida, se existe um arquivo na pasta definida pelo
dado contido na variável DirBase concatenada à pasta Dados com nome igual
ao da variável nomeAAno. Caso exista, o código dá continuidade ao
processamento; caso não, o código cria um arquivo texto na pasta e continua
a execução do programa;
- Em seguida, é aplicada uma máscara através da variável Gif1 que é
associada a uma arquivo imagem, este armazenado na pasta definida pelo
valor da variável DirBase concatenada a img. A imagem da máscara consiste
na área considerada da BHM em transparência. A máscara tem dimensões
524x524 e é de cor preta. O resultado é que somente a área considerada da
bacia fica visível, todo restante fica com a cor negra da máscara;
- A memória da variável gif1 é então liberada para novo processamento;
- Uma estrutura de repetição para leitura dos pixels da imagem com a
mascara é então iniciada. A variável controle é n. Onde n varia de 1 a 201 e
representa as 201 linhas do retângulo de com 180x201 pixels e no qual está
inscrita a BHM.;
- As variáveis cx e cy são inicializadas com os valores para o ponto inicial da
varredura (96,65). A variável cy é incrementada com o valor de n, ou seja o
ponto inicial da varredura será:

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(cx,cy) = (96,65+n)

Equação 28

Outra estrutura de repetição, interna a primeira é iniciada. A variável de
controle é i. A variável i assumirá valores de 1 a 180 e representará a i’ésima
coluna do retângulo de varredura;
- A variável vpix, através de função específica, lê e armazena os canais RGB
do pixel da imagem, cujas coordenadas x e y são dadas por:
(cx+i , cy)

Equação 29

- Dessa forma, os valores dos canais RGB dos pixels serão lidos para cada
pixel em uma linha;
- Os valores dos canais RGB de cada pixel são então separados através
função específica a partir da variável vpix. Cada pixel terá associado, então,
três valores de cor, que serão armazenados nas variáveis indexadas r[i], g[i] e
b[i];
- A estrutura para leitura da linha é encerrada;
- Uma nova estrutura de repetição é iniciada, esta com o objetivo de identificar
a refletividade em decibéis do sinal do radar a partir dos valores armazenados
nas variáveis r[i], g[i] e b[i]. A variável de controle dessa nova estrutura é
novamente i. Onde i varia de 1 a 180;
- A função ADBZ é então acionada. Ela identifica, a partir dos valores
armazenados nas variáveis r[i], g[i] e b[i] a refletividade em dB do pixel i.Isto é
feito através de uma estrutura condicional que associa a cor à refletividade,
utilizando para isso os valores apresentados na tabela 4.3.3;
- A função ADBZ, após identificar a refletividade do pixel, retorna este valor
que é então associado a variável dBz;
- Depois o código calcula a intensidade da precipitação a partir do valor da
refletividade contido na variável dBz. O valor da intensidade da precipitação
no pixel é armazenado na variável RZ;
- Considerando a duração da precipitação no pixel igual ao valor da variável
TPrec, calcula-se o volume precipitado na área contida no pixel;
- O Volume precipitado é então acumulado na variável SVp;
- A estrutura de repetição é encerrada. Incrementando i;
- Em seguida, a estrutura de repetição para leitura das linhas também é
encerrada. Incrementando n;

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- Ao final do processo a variável SVp armazenará o volume precipitado sobre
toda a área considerada para a BHM;
- A altura pluviométrica é então determinada com a relação 4.5;
- O programa abre o arquivo texto associado a variável AAno e grava os
dados no formato descrito na tabela 4.2.1. Acrescentando mais um registro
horário. O arquivo associado a variável AAno, consiste então de uma série
de dados horários contendo o altura pluviométrica da precipitação sobre a
BHM;
- O arquivo é fechado liberando a memória armazenada na variável AAno;
- Sequencialmente, o programa abre uma estrutura de repetição para leitura
do arquivo texto atualizado. O objetivo é o de visualizar os dados do arquivo
através do objeto StringGrid1;
- A estrutura de repetição consiste de uma estrutura para leitura de registro na
qual estão contidas pequenas estruturas de repetição para leitura dos
campos, dia, mês, ano, hora, minuto e altura pluviométrica. As variáveis
utilizadas nessas estruturas são: cd,dd,cm,mm,ca,aa,ch,hh,cmi,mi,c e s;
- após a leitura de um registro, os valores encontrados para os campos são
então apresentados no objeto StringGrid1;
- a variável j é incrementada o que representa o número de registros no
arquivo;
- Os valores das variáveis dd,mm,aa,hh,mi e s são associados a String nula
para a leitura do registro seguinte;
-A estrutura de repetição continua a execução contando os registros com a
variável j e apresentando os campos no objeto StringGrid1, até atingir o final
do arquivo;
- Ao concluir a leitura o arquivo é encerrado liberando a memória da variável
AAno;
- A variável NReg é associada ao valor acumulado em j e representa o
número de registros no arquivo texto;
- Em seguida uma nova estrutura de repetição, semelhante a anterior, faz a
leitura do arquivo texto associado a variável AAno;
- Os campos são lidos da mesma forma descrita acima e a variável j é
incrementada da mesma maneira. A diferença é que uma estrutura
condicional é inserida, antes do incremento da variável j. A função desta
estrutura condicional é a de acumular na variável soma os últimos 24 registros

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do arquivo, que representam as últimas 24 horas de precipitação sobre a
BHM;
- A variável soma irá representar a altura pluviométrica acumulada em um dia
antes da medida efetuada a partir da refletividade do radar. Considerando o
tempo de concentração na BHM até a Fazenda Boa Fortuna em
aproximadamente 24 horas, poderemos estimar a intensidade da vazão um
dia após a medida;
- O código encerra o arquivo texto liberando a memória na variável AAno;
- Uma estrutura condicional simples compara o valor da variável soma com
valores encontrados na etapa de análise e associa à variável est a estimativa
da vazão em três classes: Vazão baixa, Vazão média, Vazão alta. A tabela .
apresenta as estimativas a partir dos valores da variável soma.
Quadro 4.10 Estimativas de vazão após 24 horas na Fazenda Boa Fortuna. A
variável soma indica a altura acumulada em 24 imagens processadas.
Condição
soma <=0,47
0,47<soma<=1,45
soma >1,45

Estimativa
Vazão Baixa
Vazão Média
Vazão Alta

Na figura 4.19 está representado esquematicamente o algoritmo acima
descrito para o programa PEVx.

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Figura 4.19. Estrutura do algorítmo para o programa PEVx.

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5 - ESTUDO DE CASOS
Para obter parâmetros que permitam estimar qualitativamente a vazão do rio
Mundaú na Fazenda Boa Fortuna, a partir da imagem gerada pelo radar e
disponibilizada no sítio, foi necessário realizar, com o programa PEVva uma análise
comparativa da vazão com a altura pluviométrica sobre toda a área considerada da
bacia, sem as regiões de ecos, como já mencionado. Utilizou-se para isso, a série
histórica de vazões disponível no sítio da ANA e imagens do radar, no formato jpeg,
disponibilizadas no sítio do SIRMAL.
A partir das hidrógrafas obtidas para a estação da ANA na Fazenda Boa
Fortuna, no período de 2004 a 2006, procurou-se elevações abruptas da vazão.
Foram selecionados cinco meses que apresentaram eventos que estavam
claramente associados à precipitações de média e grande intensidades. Os dados
mensais foram extraídos da série histórica e em seguida armazenados. As imagens
do Radar, na escala 130 km que abrange toda a BHM, para os meses escolhidos
anteriormente, também, foram armazenadas para análise. Utilizou-se então, o
programa PEVva que gerou um arquivo texto com dados diários e acumulados, da
altura pluviométrica sobre a área considerada da BHM para cada mês. Utilizou-se
em seguida, um programa de planilha de cálculos para gerar os gráficos da altura
pluviométrica e da vazão. De imediato, se percebeu a correspondência entre estes
gráficos, sendo claro um deslocamento temporal de aproximadamente um dia entre
a vazão e a altura pluviométrica aferida, isso devido ao tempo de concentração para
a FBF. Adiantou-se as medidas das vazões em um dia e se construiu uma nova
coluna defasada (QDef). Isto para proceder uma análise de correlação linear entre H
e QDef. Utilizou-se novamente o programa de planillha de cálculos para gerar o
gráfico de correlação entre essas grandezas. Em seguida, procedeu-se uma
regressão linear, tabelando-se os resultados.
A seguir são apresentados os resultados obtidos a partir de arquivos textos
gerados com o programa PEVva

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5.1 Janeiro de 2004.
Em janeiro de 2004, um vórtice ciclônico de altos níveis, provocou intensa
precipitações a partir da segunda semana do mês. A precipitação e a vazão
registradas através das imagens do radar e da estação da Fazenda Boa Fortuna,
registraram os eventos intensos ocorridos naquele mês. A tabela 5.1 apresenta
estes registros. Na primeira coluna está indicado o dia, na segunda a altura
pluviométrica obtida a partir das imagens obtidas naquele dia, na terceira coluna a
vazão registrada na Fazenda Boa Fortuna para o dia. Na quarta coluna está a vazão
defasada de 24 horas, devido ao tempo de concentração, que se está assumindo
constante, até a FBF.
Tabela 5.1 – Altura pluviométrica obtida pelo processamento de imagens do radar
(SIRMAL) e série de dados de vazão (ANA) do mês de janeiro de 2004.
Dias
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

H(mm) Q (m3/s) Q Def. 24h
0,28967
5,48
5,48
0,29467
5,48
5,68
0,30693
5,68
4,89
0,30608
4,89
4,89
0,30984
4,89
4,32
0,83397
4,32
4,32
0,76127
4,32
4,89
0,30817
4,89
5,68
0,33580
5,68
5,68
0,29952
5,68
5,68
0,39322
5,68
5,28
2,42100
5,28
5,28
1,04157
5,28
20,75
2,55358
20,75
245,70
1,49788
245,70
167,14
0,38867
167,14
72,16
0,54173
72,16
36,54
1,68922
36,54
49,04
3,29907
49,04
37,69
3,89819
37,69
162,29
1,70854
162,29
123,39
0,69433
123,39
84,55
0,67772
84,55
43,65
0,94749
43,65
42,03
0,75724
42,03
35,39
0,89883
35,39
30,22
1,27056
30,22
69,29
1,79558
69,29
74,10
1,13777
74,10
68,34
1,27697
68,34
102,97
1,43457
102,97

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V a z ã o J a n e ir o d e 2 0 0 4 FB F
300
250

Q (m3/s)

200
150
100
50
0
1

D ia s

Figura 5.1. Hidrógrafa obtida para o mês de janeiro de 2004 (ANA).

A ltu r a p lu vio m é tr ic a J a n e ir o d e 2 0 0 4 FB F
4 ,5
4 ,0
3 ,5
H (mm)

3 ,0
2 ,5
2 ,0
1 ,5
1 ,0
0 ,5
0 ,0
1

Dia s

Figura 5.2 - Altura pluviométrica obtida a partir do processamento de imagem do
radar (SIRMAL) para janeiro de 2004.

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H x Q Def Janeiro de 2004
B
Data1B
250

200

Q (m /s)

150

100

0
0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

H (mm)

Figura 5.3 - Gráfico para correlação entre a vazão (Q) e a altura pluviométrica (H)
para o mês de dezembro de 2004.
A regressão linear entre Qdef e H para janeiro de 2004 apresenta os seguintes
resultados.
Regressão linear

Qdef = A + B ⋅ H

Tabela 5.2 Regressão linear Qdef x H do mês de janeiro de 2004.
Parâmetros

Valor

Erro

8,3996

13,67909

38,7223

0,60705

47,91207

9,57938

No mês de janeiro de 2004, um VCAN se formou no leste do NEB e provocou
chuva intensa sobre Alagoas. O evento durou pelo menos sete dias e provocou
fortes chuvas em toda a BHM. A precipitação se intensificou no dia 11, mas somente
no dia 12 ocorreu, com maior intensidade sobre a BHM. Da análise da hidrógrafa do
mês de janeiro de 2004 para a estação da Fazenda Boa Fortuna, verifica-se que nos
dias 15 e 21 ocorreram eventos abruptos de elevação da vazão. Esta atingiu valores
diários máximos acumulados de 245,7 m3/s e 162,3 m3/s respectivamente. Ao se

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verificar o gráfico da altura pluviométrica medida a partir das imagens do radar,
encontra-se máximos para os dias 12,14 e 20, com alturas de 2,4 mm, 2,5 mm e 2,9
mm. Vale salientar que esta altura corresponde a altura de uma lâmina de água
sobre toda a área considerada da bacia.
As variações relativas da vazão e de altura foram respectivamente de 24
vezes e 10 vezes, dos níveis dessas grandezas que antecederam o evento. Há
também, que se considerar que a amostragem das imagens tem um lapso de uma
hora, devido às que estão disponíveis no banco de imagens do radar, e que a
duração da precipitação possivelmente excedeu o intervalo de tempo fixo de 15
minutos considerado pelo programa. Apesar disso, a correlação entre Qdef e H se
mostrou provável. O coeficiente de correlação encontrado R = 0,61, aponta para
uma provável correlação.

Figura 5.4 - Precipitação sobre a BHM em 14 de janeiro de 2004 as 16:23h.
5.2 Dezembro de 2005
Em dezembro de 2005 precipitações no início do mês, sobre a BHM, tornaram
peculiar a hidrografa. Um pico pronunciado na precipitação fez a vazão na FBF se
elevar, caracterizando a correlação entre estas grandezas. Na tabela 5.3 estão
relacionadas a altura pluviométrica medida a partir das imagens do radar, a vazão

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diária consistida, obtida na estação da FBF, e a vazão defasada em 24 horas,
devido ao tempo de concentração assumido.
Tabela 5.3 – Altura pluviométrica obtida pelo processamento de imagens do radar
(SIRMAL) e série de dados de vazão (ANA) do mês de dezembro de 2005.
Dias
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

H
(mm)
0,39021
0,32032
0,30350
0,68600
1,47300
2,49181
0,50575
0,34423
0,32128
0,31511
0,31774
0,33641
0,34721
0,33258
0,30691
0,31552
0,33098
0,33302
0,93048
0,34274
0,35356
0,37496
0,33639
0,43539
0,32343
0,32665
0,29671
0,33085
0,27246
0,37949
0,44813

Q
(mm)
8,77728
8,77728
8,77728
8,30827
9,25491
15,0405
56,4132
43,6479
24,3276
17,9681
14,4763
13,3701
12,294
11,7675
10,7381
10,2355
9,25491
8,77728
10,2355
12,8283
13,9195
11,7675
10,7381
11,7675
9,74102
9,25491
8,77728
8,77728
8,77728
8,77728
8,77728

Q Def
24h
8,77728
8,77728
8,30827
9,25491
15,0405
56,4132
43,6479
24,3276
17,9681
14,4763
13,3701
12,294
11,7675
10,7381
10,2355
9,25491
8,77728
10,2355
12,8283
13,9195
11,7675
10,7381
11,7675
9,74102
9,25491
8,77728
8,77728
8,77728
8,77728
8,77728

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

V a z ã o De z e m b r o de 2 0 0 5 FBF
60
50

Q (m3/s)

40
30
20
10
0
1

Dia s

Figura 5.5. Hidrógrafa obtida para o mês de dezembro de 2005 (ANA).

Altur a P luvio m é tr ic a de z e m br o de 2 0 0 5 BHM
3,0
2,5

H (mm)

2,0
1,5
1,0
0,5
0,0
1

Dias

Figura 5.6. Altura pluviométrica obtida a partir do processamento de imagem do
radar (SIRMAL) para dezembro de 2005.

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

H x QDef Dezembro de 2005

B
Data1B

Q (m /s)

0
0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

H (mm)

Figura 5.7. Gráfico para correlação entre a vazão (Q) e a altura pluviométrica (H)
para o mês de dezembro de 2005.
A regressão linear entre Qdef e H para dezembro de 2005 apresenta os seguintes
resultados.
Regressão linear

Qdef = A + B ⋅ H

Tabela 5.4 Regressão linear Q x H do mês de dezembro de 2005.
Parâmetros

Valor

Erro

5,9916

2,06788

16,43003

0,70038

7,63885

3,16438

No início de dezembro de 2005, chuvas de intensidade moderada, com fatores
de refletividade de 15 dBZ a 35 dBZ, incidiram sobre a BHM provocando a elevação
da vazão na Fazenda Boa Fortuna. Esses eventos ocorreram possivelmente devido
a POA’s e provocando uma variação de aproximadamente seis vezes nas vazões
que antecederam e precederam o evento. Da análise da hidrógrafa e também da
representação da altura pluviométrica na BHM, pode se verificar facilmente o tempo
de concentração de cerca de um dia para a BHM. Outro fato a ressaltar é que os

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

acréscimos tanto na vazão quanto na altura foram equivalentes, aproximadamente
seis vezes. O grau de correlação também foi razoável , R = 0,70.
5.3 Agosto de 2006
Em agosto de 2006 a vazão medida na FBF sofreu uma grande variação,
entre os dias 9, 10 e 11, como se pode verificar na tabela 5,5 e hidrógrafa, figura 5.8,
abaixo. Contudo, não houve uma variação correspondente medida na altura
pluviométrica, conforme se verifica na tabela e na figura 5.9.
Tabela 5.5 – Altura pluviométrica obtida pelo processamento de imagens do radar
(SIRMAL) e série de dados de vazão (ANA) do mês de agosto de 2006.
Dias
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

H(mm)
0,31773
0,39441
0,37831
0,38976
0,93439
0,50571
0,66842
0,37309
0,51149
0,62666
0,45103
0,51034
0,44829
0,42734
0,39365
0,37354
0,37900
0,39675
0,30846
0,31351
0,28629
0,30364
0,47545
0,35089
0,41455
0,48002
0,52057
0,31676
0,40431
0,27544

Q (mm)
39,64
59,55
42,03
31,67
30,22
29,15
33,52
44,87
46,53
84,04
119,71
71,20
64,59
51,17
46,94
42,03
38,86
38,08
36,15
32,40
31,31
28,80
26,36
26,36
26,36
26,36
23,33
21,39
21,07
20,43

0,54242

20,43

Q Def 24h
59,55
42,03
31,67
30,22
29,15
33,52
44,87
46,53
84,04
119,71
71,20
64,59
51,17
46,94
42,03
38,86
38,08
36,15
32,40
31,31
28,80
26,36
26,36
26,36
26,36
23,33
21,39
21,07
20,43
20,43

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

Vazão Agosto de 2006 FBF
140
120

Q (m3/s)

100
80
60
40
20
0
1

Dias

Figura 5.8. Hidrógrafa obtida para o mês de agosto de 2006 (ANA).

Altur a P luviom é tr ic a Agos to de 2 0 0 6 BHM
1 ,0
0 ,9
0 ,8

H (mm)

0 ,7
0 ,6
0 ,5
0 ,4
0 ,3
0 ,2
0 ,1
0 ,0
1

Dias

Figura 5.9. Altura pluviométrica obtida a partir do processamento de imagem do
radar (SIRMAL) para agosto de 2006.

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

H x Q Def Agosto de 2006

B
Data1B

120

100

Q (m /s)

20
0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

H (mm)

Figura 5.10. Gráfico para correlação entre a vazão (Q) e a altura pluviométrica (H)
para o mês de agosto de 2006.
A regressão linear entre Qdef e H para agosto de 2006 apresenta os seguintes
resultados.
Regressão linear

Qdef = A + B ⋅ H

Tabela 5.6 Regressão linear Q x H do mês de agosto de 2006.
Parâmetros

Valor

Erro

20,00557

13,14967

47,54465

0,29431

21,05481

29,17736

Em agosto de 2006, da hidrógrafa, figura 5.8, se verifica ter havido uma
variação abrupta na vazão medida na fazenda Boa Fortuna nos dias 9, 10 e 11, no
entanto, não foi detectada nenhuma variação significativa na altura pluviométrica
medida a partir do método aqui proposto, figura 5.9. Analisando as imagens do radar
para agosto, verifica-se que não houve registro de chuvas com intensidades que
provocasse o acréscimo de vazão observado, porém é uma constante as chuvas
originadas na brisa marinha e também dos alísios, fenômeno típico da época de
inverno para a BHM. Outro fato que pode ser verificado é o nível mínimo de vazão

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

para o mês, que foi de cerca 20 m3/s. Isto é um indicador de que a BHM
apresentava-se saturada e que portanto, parte significativa da chuva provocou
escoamento superficial elevando a vazão. O Baixo índice de correlação R=0,29
demonstra a necessidade de se rever os procedimentos adotados.

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

5.4 Setembro de 2006
Os dados obtidos para a altura pluviométrica na BHM e da vazão na FBF para
o mês de setembro de 2006, tabela 5.7, determinam hidrógrafa, figura 5.11 e gráfico
da altura pluviométricas, figura 5.12, correspondentes considerando a defasagem
ocorrida devido ao tempo de concentração adotado. Na figura 5,13 está
representado o gráfico para correlação entre Q e H.
Tabela 5.7 – Altura pluviométrica obtida pelo processamento de imagens do radar
(SIRMAL) e série de dados de vazão (ANA) do mês de setembro de 2006.
H
(mm)
0,37389

Q
3
(m /s)
22,4

Q def
24h
26,0

0,29076

26,0

24,7

0,28372

24,7

23,3

0,29397

23,3

9,8

0,30360

9,8

19,8

0,34518

19,8

0,34923

19,8

19,2

0,32057

19,2

0,42480

19,2

65,1

Dia
1

4
5
6
7
8
9
10

0,70287

65,1

106,8

0,52459

106,8

75,1

0,38839

75,1

49,0

0,35052

49,0

32,4

0,32980

32,4

29,2

0,42376

29,2

23,7

0,33882

23,7

22,4

0,33309

22,4

0,31826

22,4

0,32597

22,4

0,31904

22,4

18,6

0,32060

18,6

0,29916

18,6

0,32042

18,6

18,0

0,31412

18,0

0,31380

18,0

0,32700

18,0

17,4

0,34677

17,4

16,2

0,38083

16,2

15,6

0,32966

15,6

14,5

0,34102

14,5

12
13
14
15
16
17

20
21
22
23
24
25

28
29
30

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

V a z ã o S e t e m b r o d e 2 0 0 6 FB F
120
100

Q (m3/s)

80
60
40
20
0
1

D ia s

Figura 5.11. Hidrógrafa obtida para o mês de setembro de 2006 (ANA).
A l tu r a P l u v i o m é tr i c a S e te m b r o d e 2 0 0 6 B H M

0,8
0,7

H (mm)

0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
0

D ia s

Figura 5.12. Altura pluviométrica obtida a partir do processamento de imagem do
radar (SIRMAL) para setembro de 2006.

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

100

H x Q Def Setembro de 2006
B
Data1B

120

100

Q (m /s)

0
0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

H (mm)

Figura 5.13. Gráfico para correlação entre a vazão (Q) e a altura pluviométrica (H)
para o mês de setembro de 2006.
A regressão linear entre Qdef e H para setembro de 2006 apresenta os seguintes
resultados.
Regressão linear

Qdef = A + B ⋅ H

Tabela 5.8 Regressão linear Q x H do mês de setembro de 2006.
Parâmetros

Valor

Erro

-53,16162

7,37511

228,10101

0,90805

8,91056

20,24892

Em setembro de 2006, chuvas provocadas, possivelmente pela combinação
entre a brisa marinha e as POA’s provocaram um aumento de seis vezes no nível de
vazão na Fazenda Boa Fortuna. Da análise do gráfico da altura pluviométrica se
verifica a correspondência entre esta e a vazão após o tempo de concentração para
a BHM. Altura indicada para o pico foi de aproximadamente duas vezes o altura

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

101

média antecedente. O índice de correlação R=0,91 indica uma boa perspectiva para
a estimativa de Q a partir de H.
5.5 Novembro de 2006
Em novembro de 2006, a hidrógrafa, figura 5.14, obtida a partir dos dados de
vazão, tabela 5.9, apresenta uma elevação acentuada que tem o correspondente no
gráfico da altura pluviométrica, figura 5.15, contudo o tempo de concentração de 24
horas não parece ser adequado para o mês, conforme se observa no gráfico para
correlação Q x H da figura 5.16.
Tabela 5.9 – Altura pluviométrica obtida pelo processamento de imagens do radar
(SIRMAL) e série de dados de vazão (ANA) do mês de novembro de 2006.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29

H (m)
0,00031
0,00031
0,00034
0,00036
0,00031
0,00030
0,00030
0,00042
0,00031
0,00030
0,00029
0,00028
0,00031
0,00035
0,00093
0,00087
0,00058
0,00046
0,00044
0,00054
0,00032
0,00026
0,00031
0,00032
0,00032
0,00034
0,00030
0,00031
0,00032

H(mm) Q (m3/s)
Q Def 24h
0,30799
9,25
8,78
0,31154
8,78
8,31
0,34148
8,31
8,31
0,35809
8,31
8,31
0,31122
8,31
7,85
0,29723
7,85
7,85
0,29608
7,85
7,85
0,41790
7,85
6,95
0,30763
6,95
6,74
0,29952
6,74
6,52
0,28653
6,52
6,52
0,27758
6,52
6,52
0,30823
6,52
6,31
0,35156
6,31
6,52
0,93339
6,52
8,78
0,87024
8,78
17,97
0,58317
17,97
23,66
0,45659
23,66
25,00
0,43537
25,00
17,97
0,53550
17,97
15,33
0,32393
15,33
14,48
0,25614
14,48
14,20
0,30696
14,20
11,77
0,31618
11,77
9,74
0,31907
9,74
9,74
0,33714
9,74
9,74
0,30045
9,74
8,31
0,30966
8,31
7,85
0,31750
7,85
7,85

0,00030

0,29990

Dias

7,85

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

102

V a z ã o Nove m br o 2 0 0 6 FBF
30
25

Q (m3/s)

20
15
10
5
0
1

Dias

Figura 5.14. Hidrógrafa do rio Mundaú obtida na estação da FBF, para o mês de
novembro de 2006 (ANA).

A ltu r a P lu vio m é tr ic a N o ve m b r o 2 0 0 6 B H M
1 ,0
0 ,9
0 ,8

H (mm)

0 ,7
0 ,6
0 ,5
0 ,4
0 ,3
0 ,2
0 ,1
0 ,0
1

Dia s

Figura 5.15. Altura pluviométrica na BHM,obtida a partir do processamento de
imagem do radar (SIRMAL) para novembro de 2006.

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

103

H x Q Def Novembro 2006
B
Data1B
25

Q (m /s)

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

H (mm)

Figura 5.16. Gráfico para correlação entre a vazão (Q) e a altura pluviométrica (H)
para o mês de novembro de 2006.
A regressão linear entre Qdef e H para novembro de 2006 apresenta os seguintes
resultados.
Regressão linear

Qdef = A + B ⋅ H

Tabela 5.10 Regressão linear Q x H do mês de novembro de 2006.
Parâmetros

Valor

Erro

5,25751

2,22783

0,44347
B

13,84

4,6254

5,38315

As chuvas sobre a BHM em novembro de 2006, provocaram uma variação de
2,5 vezes a vazão antecedente. A altura pluviométrica obtida também respondeu a
precipitação com uma variação de 3 vezes. Contudo o que mais chama atenção na
comparação da hidrógrafa com o gráfico da altura é a defasagem que parece indicar
um tempo de concentração superior a dois dias para a BHM. O baixo índice de

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

104

correlação, R=0,44 indica haver uma variação no tempo de concentração em função
da distribuição espacial das chuvas na BHM.
Para uma avaliação qualitativa da estimativa de vazão na Fazenda Boa
Fortuna, foram definidas três classes de estimativa, conforme tabela 5.11.
Tabela 5.11 Classes de estimativas para Q na Fazenda Boa Fortuna, em relação a
vazão e a altura pluviométrica.
Q (m3/s)

H (mm)

Vazão baixa

< 30

< 0,47

Vazão média

30 <= Q <= 90

0,47<= H <=1,45

Vazão alta

> 90

> 1,45

Estimativa

Os valores limites de H que determinam a estimativa, foram calculados a
partir do valor limite estipulado para os níveis de vazões e verificados na hidrógrafa
de cada mês. Dessa forma, identificou-se o dia em que houve uma vazão próxima
dos limites e em seguida, considerando o tempo de concentração do rio para a
Fazenda Boa Fortuna, encontrou-se o valor da altura pluviométrica determinada pelo
processamento. Em seguida, calculou-se a média aritmética dos valores de H e Q.

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

105

6 - CONCLUSÃO
A abordagem geral para a obtenção de um código de análise
qualitativa da vazão a partir da imagem do radar foi desenvolvida em duas etapas. A
primeira foi a análise da precipitação de cinco meses dos anos de 2004, 2005, 2006.
Nesta foi extraída taxa de precipitação e com ela determinado o volume precipitado
sobre a BHM. Com isso calculou-se a altura pluviométrica considerada sobre a área
exposta da BHM, para cada imagem somando as 24 por dia e extraindo a altura
acumulada no dia. Assim, obteve-se a série de alturas necessárias à comparação
com a vazão. Foram processadas aproximadamente 3603 imagens e extraídos 153
dados de altura pluviométrica.
A partir análise dos meses de Janeiro de 2004, dezembro de 2005, agosto,
setembro e novembro de 2006, verifica-se que o tempo concentração do rio até a
Fazendo Boa Fortuna foi de cerca de um dia, contudo, a distribuição espacial e
temporal das chuvas pode modificar este importante parâmetro. Isto pode ser
verificado observando as diferenças dos tempos entre os picos de Q e H para os
meses de dezembro 2005, setembro e novembro de 2006.
Percebe-se ainda, que as vazões típicas, na Fazenda Boa Fortuna, oscilam
entre valores de 5 a 10 m3/s nos meses de verão e de 20 a 50 m3/s nos meses de
inverno. Ocorreram picos de vazões que atingiram valores superiores a 100 m3/s nos
meses estudados. Estes picos foram registrados tanto na série de vazões quanto
nas imagens processadas pelo PEVva, reforçando a relação direta entre a
precipitação e a vazão.
O grau de correlação entre H e Q variou nos meses estudados. Três dos cinco
meses estudados, apresentaram valores superiores a 0,6.
As limitações já descritas determinaram a análise qualitativa da vazão, ao
invés de uma quantitativa. Por isso, definiram-se três classes para estimativa da
vazão; Vazão baixa, alta e média. Na análise dos dados determinaram-se os limites
de H para as vazões das classes. Encontraram-se os valores médios de 0,47 e 1,45
mm para esses limites.
A segunda etapa consistiu da alteração do código para que estivesse pronto a
ser utilizado por um usuário final. Com este código o usuário terá apenas de
armazenar uma imagem gráfica disponível no sítio do SIRMAL e processá-la no

Dissertação de Mestrado em Meteorologia de Adriano Aubert Silva Barros

106

programa PEVx para obter a estimativa da vazão na Fazenda Boa Fortuna após 24
horas, que assumiu-se ser o tempo de concentração para a bacia. No
processamento de uma imagem, o código lê os últimos 24 registros armazenados e
o compara com os valores limites das classes de vazão, identificando a possível
estimativa de vazão. Esta implementação foi necessária para informar ao programa
o estado hídrico da BHM, antes da medida. Procedendo dessa forma, o programa
PEVx faz a estimativa considerando as precipitações ocorridas no último dia,
acumulando a altura pluviométrica e comparando-a com os limites das níveis de
vazões.
Os resultados encontrados com o programa de análise, PEVva, apesar de
não conclusivos, apontam para uma possível correlação entre H e Q. Dos casos
estudados, verifica-se que nos meses de primavera e verão a resposta de H é
melhor correlacionada a Q.

As respostas da vazão aos picos de precipitação

identificados no processamento das imagens é inconfundível nestes meses. Isto se
deve possivelmente, ao tipo de precipitação mais freqüente no período, as
precipitações convectivas. Já no semestre outono-inverno a correlação diminui
consideravelmente dificultando a estimativa. Isto vem limitar fortemente o uso do
programa neste período e aponta para uma melhoria em seu algorítmo. Em um
contexto geral, os dados observados e correlacionados indicam existir uma função
de correlação entre as variáveis H e Q.
Na construção dos algorítmos e códigos, ficou claro a necessidade de envidar
maiores esforços na coleta de dados com lapsos de tempo menores e que
servissem de comparação com a vazão futura em uma escala de tempo menor,
considerando o tempo de concentração para a Fazenda Boa Fortuna. Estudos sobre
o tempo de concentração e suas variações podem indicar um melhor ajuste de Q e
H com o método proposto.
Outra possibilidade de estudos consiste em se buscar funções periódicas ou
mesmo harmônicas, para definir as vazões mínimas e coeficientes de expansão
para a altura pluviométrica. Isto iria possibilitar uma melhor aproximação das curvas
H e Q o que possivelmente traria um maior grau de correlação entre estas variáveis.
Dentre um dos problemas encontrados no processamento das imagens do
radar verificou-se uma variação considerável na relação ruído-sinal das imagens, o
que obviamente afeta ao processamento das imagens codificadas no formato jpeg.
Um estudo da relação sinal ruído poderia indicar a viabilidade do monitoramento da

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vazão através do radar com o processamento de imagens codificadas como as
utilizadas nesse trabalho.
Um trabalho importante, seria proceder uma análise estatística sobre a
duração do tempo de precipitação comparando imagens de radar e dados de
disdrômetros. Esse trabalho poderá dar maior embasamento a duração média das
precipitações e sua variabilidade espaço-temporal o que possivelmente permitiria um
maior grau de correlação entre as variáveis H e Q.
Outra possibilidade também, seria identificar os tipos de precipitação através
dos efeitos destas sobre a vazão em um ponto no rio.
Por fim, um último trabalho seria o de implementar os programas PEVx e
PEVva para previsão da vazão em diversos pontos de uma bacia hidrográfica.

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