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Título: Modelagem hidrológica da bacia do Rio Marrecas: análise de calibração e validação de paramêtros de vazão de base e perdas no HEC-HMS
Título(s) alternativo(s): Hydrological modeling of the Marrecas River basin: calibration and validation analysis of baseflow and loss parameters in HEC-HMS
Autor(es): Aoki, Allyson Dantas
Orientador(es): Destro, Cesar Augusto Medeiros
Palavras-chave: Bacias hidrográficas - Paraná
Modelagem
Hidrografia
Escoamento
Watersheds - Paraná
Modelyng
Hydrography
Runoff
Data do documento: 2-Dez-2025
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Citação: AOKI, Allyson Dantas. Modelagem hidrológica da bacia do Rio Marrecas: análise de calibração e validação de paramêtros de vazão de base e perdas no HEC-HMS. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Civil) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2025.
Resumo: A bacia hidrográfica do rio Marrecas possui extenso histórico de eventos de inundação em seu trecho urbano no município de Francisco Beltrão – Paraná, exigindo ferramentas de diagnóstico hidrológico para o planejamento territorial e a mitigação de cheias. O objetivo principal deste trabalho foi desenvolver e realizar uma análise crítica do processo de calibração de um modelo hidrológico chuva-vazão para a bacia em questão utilizando o software HEC-HMS, com foco nos parâmetros de métodos de perdas e vazão de base. A metodologia consistiu na configuração de uma simulação contínua para um período de 2 anos (2022-2024). O modelo foi estruturado com os métodos SCS Curve Number, Recession, SCS Unit Hydrograph e Muskingum-Cunge. Os dados de entrada incluíram o MDE Copernicus GLO-30, dados de Curva Número do SNIRH/ANA (2022), e dados hidrometeorológicos de duas estações pluviométricas e uma estação fluviométrica. Os resultados da calibração foram classificados como insatisfatórios, o que demonstra uma superestimação crônica do volume de escoamento, com um percentual de viés (PBIAS) persistente de +57,32%. Testes de diagnóstico, incluindo a desativação do componente de vazão base, provaram que a maior parte do erro volumétrico decorreu do método de perdas SCS-CN. Conclui-se que o método SCS-CN é metodologicamente inadequado para simulações contínuas de longo prazo, pois sua incapacidade de simular a evapotranspiração (ET) resulta em um balanço hídrico irreal, levando à superestimação do volume. Adicionalmente, a baixa densidade da rede pluviométrica é apontada como uma fonte crítica de incerteza nos dados de entrada.
Abstract: The Marrecas river basin has a long history of flooding events in its urban stretch within the municipality of Francisco Beltrão – Paraná, necessitating hydrological diagnostic tools for territorial planning and flood mitigation. The primary objective of this study was to develop and conduct a critical analysis of the calibration process of a rainfall-runoff hydrological model for the basin in question using the HEC-HMS software, focusing on the parameters of the Loss and Baseflow methods. The methodology involved configuring a continuous simulation over a two-year period (2022-2024). The model was structured with SCS Curve Number (Loss), Recession (Baseflow), SCS Unit Hydrograph (Transform), and Muskingum-Cunge (Routing) methods. Input data included the Copernicus GLO-30 DEM, Curve Number (CN) data from SNIRH/ANA (2022), and hydrometeorological data from two rain gauge stations and one streamflow gauge station. Calibration results were classified as “Unsatisfactory,” indicating a chronic overestimation of runoff volume, with a persistent Percent Bias (PBIAS) of +57.32%. Diagnostic tests, including the deactivation of the baseflow component, demonstrated that most of the volumetric error originated from the SCS-CN loss method. It was concluded that the SCS-CN method is methodologically inadequate for long-term continuous simulations, as its inability to simulate evapotranspiration (ET) results in an unrealistic water balance, leading to volume overestimation. Additionally, the low density of the rain gauge network was identified as a critical source of input data uncertainty.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39594
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