Avaliação de Incertezas de um Modelo Hidrológico Conceitual Chuva-Vazão a partir de uma Abordagem Bayesiana

Resumo

Este trabalho apresenta uma abordagem bayesiana para avaliação das incertezas em modelos do tipo chuva-vazão com uso de técnicas de Cadeia de Markov via Simulação Monte Carlo (MCMC). A abordagem bayesiana via MCMC fornece a distribuição posterior completa de todos os parâmetros do modelo e de qualquer função dos mesmos, incluindo a do hidrograma simulado, permitindo que os resultados de modelagem hidrológica possam ser empregados sob a ótica de análise de risco.Uma bacia localizada no estado do Ceará, na região do semiárido nordestino, foi selecionada para a aplicação dos estudos, tendo sido utilizado o algoritmo MCMC denominado Metropolis-Hastings. O trabalho apresenta as distribuições a posterioriobtidas para os principais parâmetros do modelo, bem como para o desvio padrão do erro do modelo, com a indicação do intervalo de credibilidade de 95%. Os resultados ilustram o potencial dessa abordagem para a avaliação das incertezas envolvidas no emprego de modelos chuva-vazão, embora ainda seja necessário explorar melhor a influencia das distribuições a priori e das distribuições propostas na geração das cadeias de Markov.