UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA / INSTITUTO DE GEOCIÊNCIAS

TESE DE DOUTORADO N^o 070

WOUGRAN SOARES GALVÃO

DATA DA DEFESA: 08/12/2004
ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: PROCESSAMENTO DE DADOS EM GEOLOGIA E ANÁLISE AMBIENTAL
ORIENTADOR: Prof. Paulo Roberto Meneses (UnB)
EXAMINADORES:Prof. José Eloi Guimarães Campos (UnB); Prof. José Wilson Corrêa Rosa (UnB); Profa. Noris Costa Diniz (FT-UnB); Prof. Marcos Aurélio Vasconcelos de Freitas (COPPE-UnB)

Palavras-chave:  bacias hidrográficas, redes fluviométricas, sistema de informação geográfica, unidades geoambientais homogêneas, mapas de favorabilidade à locação, inferência espacial, modelagem espacial

RESUMO

            Este trabalho busca suprir a escassez e deficiência de metodologias de planejamento de redes hidrométricas numa bacia hidrográfica, em função da Organização Meteorológica Mundial (OMM) relatar que a maioria das redes hidrométricas dos países terem sido planejadas em função de necessidades nacionais e, na maior parte das vezes, em função de problemas muito particulares, sendo muitos dos aspectos desse planejamento pouco claros, com objetivos indefinidos, ausência de exemplos práticos de aplicação real e sem embasamento técnico para o desenho das mesmas.  A metodologia desenvolvida tomou como base a análise integrada de dados georreferenciados, relativos às variáveis geoambientais (fisiográficas, hidrológicas, climatológicas e sócio-econômicas), em associação com técnicas estatísticas de inferência espacial integradas num ambiente de Sistema de Informações Geográficas (SIG), para a geração do Modelo de Favorabilidade à Locação de Estações Fluviométricas e do Modelo de Unidades Geoambientais Homogêneas como produtos cartográficos de apoio ao planejamento e gerenciamento de redes fluviométricas na bacia do rio São Francisco.  Sistemas de classificação e codificação de bacias hidrográficas foram avaliados, tendo sido selecionado o Sistema de Otto Pfafstetter como o mais apropriado para apoiar ações de planejamento de redes hidrométricas.  Fez-se uma pesquisa bibliográfica para a identificação, espacialização e análise das variáveis geoambientais que possam influenciar na locação de estações fluviométricas numa bacia hidrográfica.  O Modelo de Pesos de Evidência foi empregado para a redução da dimensionalidade das quarenta variáveis geoambientais a serem submetidas ao processo de modelagem espacial.  As técnicas de inferência espacial de Pesos de Evidência, Regressão Logística e Classificador Neural Supervisionado foram aplicadas ao conjunto de variáveis geoambientais selecionadas como potencialmente preditivas no processo de planejamento de redes fluviométricas, visando a geração de mapas de favorabilidade à locação de estações.  O Modelo de Classificação  Neural Supervisionada – Função de Base Radial mostrou ser o mais apropriado para a geração do mapa de favorabilidade à locação de estações fluviométricas, aplicado ao conjunto de oito variáveis geoambientais selecionadas como extremamente preditivas do processo de locação: hidrografia, ottobacias-perímetro, municípios-área, geologia, solos, rodovias, sedes municipais e índice de desenvolvimento humano municipal (IDH-M).  A técnica estatística de classificação digital não supervisionada Isodata foi aplicada a um subconjunto de dezesseis variáveis geoambientais para a geração do mapa de unidades geoambientais homogêneas entre sub-bacias hidrográficas do rio São Francisco.  Foram identificadas quinze unidades geoambientais homogêneas e definidas duas relações: 1) a localização geográfica das estações em zonas limítrofes de regiões homogêneas; 2) estações fluviométricas localizadas numa mesma região homogênea apresentam para as suas séries de dados de vazão média mensal coeficientes de correlação relativamente altos, e que quando localizadas em regiões homogêneas distintas apresentam para suas séries de dados de vazão coeficientes de correlação relativamente mais baixos.  Os Modelos de Favorabilidade à Locação de Estações Fluviométricas e de Unidades Geoambientais Homogêneas foram validados a partir da aplicação dos mesmos na bacia do rio Amazonas, com características geoambientais totalmente distintas daquelas da bacia do rio São Francisco.  A metodologia desenvolvida no presente trabalho pode ser vista como uma contribuição ao processo de aperfeiçoamento das técnicas de planejamento e gerenciamento de redes hidrométricas.              

     
UNIVERSITY OF BRASILIA / INSTITUTE OF GEOSCIENCES

PhD THESIS N^o 070

DATE OF ORAL PRESENTATION: 08/12/2004
TOPIC OF THE THESIS: Data processing in geology and in environmental analysis
SUPERVISOR: Prof. Paulo Roberto Meneses (UnB)
COMMITTEE MEMBERS:Prof. José Eloi Guimarães Campos (UnB); Prof. José Wilson Corrêa Rosa (UnB); Profa. Noris Costa Diniz (FT-UnB); Prof. Marcos Aurélio Vasconcelos de Freitas (COPPE-UnB)

KeyWords:  river basin, fluviometric networks, geographic information system, homogeneous geo-environment units, maps of favourability for location, spatial inference, spatial modeling.

ABSTRACT

            The objective of this work is to provide an alternative approach for the absence of well-defined methodologies for planning hydrometric networks in hydrographic basins. According to the World Meteorological Organization (WMO), the majority of the hydrometric networks of the countries has been planned as a function of regional or local necessities. In general, the criteria used in the planning are not clear and the planning itself or the network design are not based on technical background.  In this study, the proposed methodology was based on the integrated analysis of a set of geo-referenced geo-environment variables (physiographic, hydrologic, climatologic and social-economics) and statistical techniques for spatial inference. The Geographic Information System (GIS) was used to obtain models favourability for location of fluviometric stations and for identification of homogeneous geo-environment units that provided the basis for planning and management of fluviometric networks in the São Francisco Basin. The available classification and codification systems of hydrographic basins were evaluated and the Otto Pfafstetter’ system was selected as the more appropriate in the planning of hydrometric networks. Based on the literature, a set of geo-environment variables potentially important for the location of fluviometric networks in hydrographic basins was analyzed. The evidence weighting method was used to reduce data dimensionality of the forty variables selected for spatial modeling. The spatial inference techniques of evidence weighting, logistic regression and supervised neural network were applied over the geo-environment variables selected as potential predictors in the fluviometric network planning to produce maps of favourability for location of stations. When applied to the set of eight geo-environment variables (hydrography, Otto-basin perimeter, city area, geology, soils, roads, city location and the Human Development Index (HDI-M), the Radial Basis Function Neural Network approach was selected as the more appropriate technique to produce such maps. The unsupervised classification technique isodata was applied over a set of 16 geo-environment variables to produce maps of homogeneous geo-environment units in the São Francisco sub-basins. Results indicated fifteen units and two associations: 1) the geographic location of the stations in the limits of the homogeneous units; 2) fluviometric stations located in the same region showed relatively high correlation coefficients in the monthly series of water flow data, whereas those located in distinct units presented lower correlation coefficients. The models obtained in this study for the location of the fluviometric stations and delimitation of the homogeneous units were tested and validated in the Amazon River Basin with distinct geo-environment characteristics from the São Francisco River Basin. The methodology presented in this study can be visualized as a contribution for the improvement of the process of planning and management of hydrometric networks.