PREVISÃO DE VAZÃO DE EVENTOS EXTREMOS UTILIZANDO O MODELO HIDROLÓGICO DISTRIBUÍDO MHD-INPE E PREVISÕES METEOROLÓGICAS DO MODELO ETA-INPE PARA UMA ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL - ESTUDO DE CASO: SÃO LUÍS DO PARAITINGA (SP)

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Anne Caroline Negrão
Daniel Andres Rodriguez
Sin Chan Chou
Gustavo Sueiro Medeiros
Caio Pages Camargo

Resumo

Visando a previsão hidrológica de eventos extremos, serão apresentados neste trabalho resultados obtidos com a aplicação do modelo hidrológico distribuído MHD-INPE para eventos extremos ocorridos em São Luís do Paraitinga, SP. As previsões meteorológicas foram obtidas através do modelo atmosférico Eta-INPE, considerando altas resoluções espaciais (1 e 5 km). Os resultados indicam que a maior resolução das previsões meteorológicas resultam em precipitações mais intensas. Consequentemente, o modelo hidrológico tende a prever maiores níveis para o rio. Esse comportamento aumenta a assertividade de eventos acima do limiar de alerta, sendo assim, adequado para a previsão de eventos extremos, visto que tais eventos normalmente são consequentes de chuvas intensas e localizadas.

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NEGRÃO, Anne Caroline; RODRIGUEZ, Daniel Andres; CHOU, Sin Chan; MEDEIROS, Gustavo Sueiro; CAMARGO, Caio Pages. PREVISÃO DE VAZÃO DE EVENTOS EXTREMOS UTILIZANDO O MODELO HIDROLÓGICO DISTRIBUÍDO MHD-INPE E PREVISÕES METEOROLÓGICAS DO MODELO ETA-INPE PARA UMA ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL - ESTUDO DE CASO: SÃO LUÍS DO PARAITINGA (SP). Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 69, n. 4, 2017. DOI: 10.14393/rbcv69n4-44325. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44325. Acesso em: 16 jun. 2025.
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Aline Araújo de Freitas, Paula Sayeko Souza Oda, Débora Luisa Silva Teixeira, Paola do Nascimento Silva, Enrique Vieira Mattos, Ivana Riêra Pereira Bastos, Tulius Dias Nery, Daniel Metodiev, Ana Paula Paes dos Santos, Weber Andrade Gonçalves (2022)
Meteorological conditions and social impacts associated with natural disaster landslides in the Baixada Santista region from March 2nd–3rd, 2020. Urban Climate, 42, 101110.