Entre os anos de 2015 e 2016 o reservatório do Descoberto-DF sofreu grande redução de
volume em decorrência da redução de precipitação. Ademais, estudos mostram que a
variação de precipitação e temperatura do ar podem afetar a dinâmica térmica de lagos e
reservatórios. Portanto, o modelo hidrodinâmico unidimensional vertical General Lake
Model-GLM foi parametrizado para avaliar a influência da variação da precipitação e
temperatura do ar no regime térmico do reservatório do Descoberto-DF. Para isso, um
banco de dados foi organizado para realizar a modelagem. Além disso, foram identificados
os parâmetros sensíveis usando o método LH-OaT -Latin Hipercube- One factor At a Time
e a calibração automatizada com Particle Swarm Optimization-PSO. O período de
calibração foi de 2007 a 2012 e o ano de 2013 foi empregado para a verificação. Foram
propostos 5 cenários com diferentes condições de precipitação e temperatura atmosférica:
aumento de 1 grau na temperatura do ar (C1), redução de 15% da precipitação (C2),
aumento de 1 grau na temperatura do ar e redução de 15% da precipitação (C3), aumento
de 15% da temperatura do ar (C4) e redução de 30 % da precipitação (C5). Os sete
parâmetros mais sensíveis foram CK, fw, CS, Kw, CW, CD e CT, exceto Kw todos estão
relacionados ao vento. Foi obtida uma boa calibração na simulação com GLM, na qual o
RMSE foi 1,01°C para todo período de 2007 a 2012. Na verificação o RMSE foi 1,05 °C,
os melhores ajustes ocorreram em profundidades intermediárias. O modelo GLM mostrouse
uma boa ferramenta para a representação da dinâmica térmica do reservatório do
Descoberto-DF. Foi possível perceber a influência da temperatura do sedimento de fundo
no aquecimento de regiões mais profundas. Os diferentes cenários de variação de
precipitação e temperatura do ar mostraram que: a redução da precipitação provoca a
redução da temperatura de águas mais profundas e o aumento da temperatura do ar exerce
maior influência em regiões mais superficiais. Em nenhum dos cenários foi possível
observar variação significativa de nível.
Between 2015 and 2016, the Descoberto-DF reservoir suffered a great reduction in volume
due to the decrease in precipitation. In addition, studies show that the variation of
precipitation and air temperature can affect the thermal dynamics of lakes and reservoirs.
Therefore, the General Lake Model-GLM vertical one-dimensional hydrodynamic model
was parameterized to evaluate the influence of precipitation variation and air temperature
on the thermal regime of the Descoberto-DF reservoir. A database was organized to
perform the modeling. The sensitive parameters were identified using the LH-OaT -Latin
Hipercube-One factor At a Time method and the automated calibration with Particle
Swarm Optimization-PSO. The calibration period was from 2007 to 2012 and the year
2013 was used for verification. Five scenarios with different precipitation and atmospheric
temperature conditions were proposed: 1 degree increase in air temperature (C1), 15%
reduction in precipitation (C2), 1 degree increase in air temperature and 15% reduction in
precipitation (C3), a 15% increase in air temperature (C4) and a 30% reduction in
precipitation (C5). The seven most sensitive parameters were CK, fw, CS, Kw, CW, CD
and CT, except Kw, all of them are related to wind. A good calibration was obtained in the
GLM simulation, in which the RMSE was 1.01 ° C for the whole period from 2007 to
2012. In the verification the RMSE was 1.05 °C, the best adjustments occurred at
intermediate depths. The GLM model proved to be a good tool for the representation of the
thermal dynamics of the Descoberto-DF reservoir. It was possible to notice the influence of
the sediment temperature on the heating of deeper regions. The different scenarios of
variation of precipitation and air temperature showed that: the reduction of precipitation
causes the reduction of the temperature of deeper water and the increase of the temperature
of the air has greater influence in more superficial regions. In none of the scenarios was it
possible to observe significant level variation.