Modelos de vazão de referência para a Região do MATOPIBA: Uma abordagem baseada em regionalização hidrológica

A região do MATOPIBA, abrangendo parte do Maranhão, Tocantins, Piauí e Bahia, é uma nova fronteira agrícola no Brasil. Estimar a vazão é desafiador devido a dados históricos inconsistentes e foco em grandes rios. A regionalização hidrológica, que transfere informações entre bacias semelhantes, oferece uma solução. Este estudo desenvolveu modelos de vazão usando dados de 83 postos fluviométricos para calcular as vazões de referência (Qm_espr, Q90_espr, Q95_espr, Q7.10_espr), convertidas em vazões especificas (L s^-1 km^-2). A precipitação anual por bacia foi interpolada via krigagem ordinária, variando de 889,5 mm por ano na Bahia e Piauí a 1.829 mm por ano em Tocantins e Maranhão. A análise de clusters, considerando variáveis morfométricas (densidade de drenagem, comprimento do rio principal, declividade, coeficiente de compacidade, coordenadas do centroide) e precipitação, identificou sete regiões homogêneas. Modelos de regressão linear múltipla foram ajustados por região, com os melhores selecionados pelo Critério de Informação de Akaike e testes estatisticos. Foram geradas um total de 28 equações (quatro por região), com densidade de drenagem presente em todas elas. O desempenho dos modelos, avaliado pelo índice de Willmott (d > 0,85), eficiência de Nash-Sutcliffe (NSE > 0,70), PBIAS (< 15%) e R² (> 0,70), foi classificado principalmente como “muito bom” ou “bom”. Menor precisão ocorreu nos clusters 3, 6 e 7 devido à variabilidade de precipitação, dispersão das bacias e amplitudes de comprimento dos rios. Esses modelos auxiliam na estimativa de vazões de referência em bacias hidrográficas não monitoradas, contribuindo para a gestão de recursos hídricos, o planejamento de irrigação, a mitigação da seca e a agricultura sustentável. Melhorias futuras poderão incluir análises sazonais de precipitação, mais estações de medição e variáveis de sensoriamento remoto. A abordagem de regionalização pode ser estendida a outros biomas brasileiros.

Palavras-chave:
hidrologia; krigagem; SIG; geoestatística; regressão multivariada