Small reservoirs water evaporation: methods assessment and actual and future estimates
| Autor: | Althoff, Daniel |
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| Přispěvatelé: | Silva, Demetrius David da, Rodrigues, Lineu Neiva |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2019 |
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| Zdroj: | LOCUS Repositório Institucional da UFV Universidade Federal de Viçosa (UFV) instacron:UFV |
| Popis: | Um dos maiores desafios da humanidade neste século é garantir segurança alimentar para todas as pessoas. O Brasil é um dos poucos países do mundo capaz de expandir sua produção de alimentos de forma sustentável, com destaque para a região do Cerrado, que tem função estratégica no alcance do aumento da produção de alimentos esperada. O desenvolvimento sustentável da agricultura irrigada, por sua vez, dependendo da disponibilidade hídrica oriunda de pequenos reservatórios. Diversas pequenas barragens foram construídas nas últimas décadas na região com o intuito de armazenar água excedente das chuvas e disponibilizá-la no período de estiagem. Neste contexto, a evaporação é uma perda efetiva de água que deve ser melhor quantificada para que se possa desenvolver estratégias e políticas de gestão hídrica mais eficientes. O objetivo desta dissertação foi avaliar e propor métodos de estimativa de evaporação de água em pequenas barragens, bem como simular os impactos provenientes de mudanças climáticas nas perdas por evaporação. Avaliaram-se 14 métodos de estimativa de evaporação difundidos na literatura, além de ajustes de modelos empíricos baseados em Tanque Classe A (TCA), regressões lineares múltiplas e técnicas de aprendizado de máquina. A partir de um TCA instalado próximo ao reservatório, foram obtidos coeficientes de correção da evaporação do tanque considerando base mensal, sazonal e anual. Os modelos de regressão Cubist, Random Forest, Redes Neurais com Regularização Bayesiana e regressões lineares múltiplas foram ajustados utilizando dados climáticos coletados por uma estação meteorológica próxima ao reservatório. Dentre os métodos avaliados, o de Kohler, Nordenson e Fox (1955) e Linacre (1993) tiveram desempenho adequado, bem como os coeficientes de correção, duas equações lineares e os modelos de aprendizado de máquina. A evaporação apresentou tendências significativas de aumento, tanto para uma forçante de saldo de radiação de 4,5 W m-2, como para 8,5 W m-2. Estimou-se um aumento médio da evaporação na bacia do Rio Preto até o ano de 2100 de 18,4% e, quanto menor o reservatório, maior o risco de falta de água ao fim da estação seca. Food safety is one of the century’s major challenges for humanity. Brazil is one of the few countries capable of increasing sustainable food production, highlighting the savanna region (Cerrado), which plays a key role in achieving this expected raise in production. However, the sustainable development of irrigated agriculture depends on small reservoirs water availability. A large number of small dams have been built during the last decades in the region. The objectives of these structures are to store runoff water and to supply water demands during drought periods, however small reservoirs evaporation is an effective water loss and should be better quantified in order to develop efficient management strategies and policies. The objective of this dissertation was to assess and propose methods for estimating small reservoir water evaporation, as well as to simulate the impacts advent from climatic changes on evaporation. Fourteen widespread in literature methods were assessed for estimating evaporation. Empirical models based on Class A pan, multiple linear regressions and machine learning techniques were also adjusted to estimate small reservoir evaporation. Monthly, seasonal and annual pan coefficients were calibrated for Class A pan installed near the reservoir. The Cubist regression, Random Forest, Bayesian regularized neural networks and multiple linear regressions were adjusted using climatic data observed near the reservoir. Among the assessed methods, Kohler, Nordenson and Fox (1955) and Linacre (1993) presented adequate performance, as did the pan coefficients, two linear regressions and the machine learning models. Evaporation showed significant increase trends for both representative concentration pathways of 4.5 W m-2 and 8.5 W m-2. Considering an increase of up to 18.4% estimated until 2100 for the Rio Preto basin, higher will be the risk of failure in water supply on the end of the drought period for smaller reservoirs. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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