Os modelos hidrodinâmicos unidimensionais se baseiam nas equações de conservação da massa e da quantidade de movimento do fluido em um volume de controle, cujo sistema de equações é conhecido como equações de Saint Venant.
De acordo com Porto (1999), as equações completas do escoamento requerem técnicas numéricas muito elaboradas, portanto são adotadas algumas hipóteses simplificadoras para sua dedução:
a) O escoamento é unidimensional; b) O fluído é incompressível;
c) Variação gradual das seções transversais;
d) A declividade da linha de energia pode ser calculada através das leis de Manning e Chézy;
e) A aceleração vertical é desprezível e a variação da pressão na vertical é hidrostática.
O modelo Hydrologic Engineering Center – River Analysis System (HEC- RAS), desenvolvido pelo Corpo de Engenheiros do Exército dos Estados Unidos da América (USACE), é um dos modelos usualmente empregados nessas situações.
Quando utilizado em concordância com a extensão HEC-GeoRAS, esse modelo é capaz de processar os dados de entrada e saída de forma georreferenciada associada a Sistemas de Informações Geográficas (SIG).
O modelo representado considerou o trecho do Baixo Piranhas-Açu, a jusante da Barragem Eng. Armando Ribeiro Gonçalves, que tem início na Ponte da BR- 304 (Seção 09) em Açu-RN, e o final na foz do rio, na cidade de Macau-RN (Seção 00), percorrendo mais de 70 km de extensão (Figura 05).
Sabe-se que as regiões estuarinas do Rio Piranhas-Açu sofrem importantes influencias advindas da variação do nível da maré na sua foz. Tal fenômeno será computado como condição de contorno a jusante da modelagem, onde serão utilizados os dados do nível dinâmico da água, medido pelo Marégrafo instalado nessa área. Como condição de contorno de montante, serão aplicadas as vazões calculadas, em regime constante, na seção inicial do rio.
Portanto, apesar das vazões principais serem aplicadas em regime permanente (sem variação com o tempo), a simulação hidrodinâmica assumirá um regime de escoamento transiente, pois haverá variações de vazões com o tempo, devido às variações das marés.
Figura 05 – Seções selecionadas para realização dos perfis transversais.
O pré-processamento dos dados consistiu, primeiramente, na criação de um Modelo Digital de Elevação (MDE), a partir de dados extraídos do projeto Topodata que, além do MDE, oferece ainda suas derivações locais básicas em cobertura nacional, como declividade, relevo sombreado, entre outros.
O projeto Topodata, desenvolvido pela Divisão de Sensoriamento Remoto do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais DSR/INPE, tem por objetivo o tratamento dos dados da missão SRTM - Shuttle Radar Topographic Mission, executado pela NASA – National Aeronautics and Space Administration, com o intuito de gerar informações topográficas digitais correspondentes a 80% da superfície terrestre, nas quais são disponibilizadas pela United States Geological Survey (USGS) gratuitamente na internet.
O MDT disponibilizado pelo Topodata tem formato em grids e resolução planimétrica de 30 metros. Segundo estudos de Araújo et.al. (2018), os mesmo chegaram à conclusão que os dados do SRTM para a área do Vale do Açu possuem uma acurácia vertical de 3,10m, ou seja, bem mais preciso do que a especificada pelo SRTM para América do Sul, que é 6,20 metros.
Vale ressaltar que Araújo et.al. (2018), realizaram uma calibração mais refinada dos dados do SRTM para o mesmo recorte espacial deste trabalho e chegaram a um MDE com 10m de resolução planimétrica e 1,80m de resolução altimétrica. A princípio, esses dados não foram utilizados para a modelagem hidrológica no cálculo dos períodos de retorno, pois, ao realizar os testes da modelagem com esses dados de entrada os gráficos apresentaram muitos ruídos. Sendo assim, optou-se continuar a modelagem com os dados do Topodata. Todavia, a base cartográfica da espacialização das áreas inundadas foi realizada usando o SRTM calibrado por Araújo et.al. (2018).
A imagem em formato raster do Topodata foi manipulada no software de Sistema de Informações Geográfica (SIG) ArcGis 10.5. O MDE obtido contém valores de altimetria, com resolução espacial compatível com a escala de avaliação do trabalho, o que permite a representação digital satisfatória do relevo da área em estudo.
Em seguida, fez-se necessária a vetorização dos elementos fundamentais para a modelagem, tais como a linha central do leito do rio, as margens direita e esquerda e as seções transversais. Todos esses elementos são definidos como “layers” padrão da extensão HEC-GeoRAS, onde foram armazenados os metadados, além das coordenadas geográficas. A janela com a barra de comandos principal dessa extensão é
mostrada na Figura 06, onde observa-se os diversos tipos de estruturas que podem ser criadas ao longo do rio, tais como pontes, áreas de obstrução e estruturas laterais, por exemplo.
Figura 06 – Barra de tarefas da extensão HEC-GeoRAS.
Fonte: Elaborada pela autora.
Após a criação de todo o banco de dados no SIG, procede-se à exportação do mesmo para um arquivo cujo foi feita a importação dos dados geométricos pelo HEC-RAS, resultando no traçado principal do Rio e seções transversais, com as distancias entre elas já calculadas automaticamente pelo software, conforme mostrado na Figura 2. Nesse caso observa-se a criação de um total de 9 seções (levantadas pela topografia) ao longo do Rio.
Figura 07 – Leitura da geometria importada pelo HEC-RAS
Fonte: Elaborada pela autora.
Uma prática recomendada para esse tipo de simulação, devido à longa extensão do corpo hídrico, é a interpolação de seções. Essa função presente no software, apresentada na Figura 08, é feita de forma automática, de maneira a calcular uma seção média entre duas seções conhecidas, e assim diminuir as distancias livres de escoamento.
Figura 08 – Ferramenta para interpolação de seções.
Fonte: Elaborada pela autora.
No que diz respeito aos dados da geometria das seções, é necessária a entrada dos valores dos coeficientes de rugosidade de Manning (n) para cada seção, podendo assumir distintos valores na margem esquerda, na calha do rio leito e na margem direita.
Esses valores influenciam diretamente no cálculo das vazões de escoamento, portanto deve-se avaliar a literatura para a determinação mais precisa possível desse parâmetro. No caso em estudo, foi utilizado como referência as recomendações presentes das obras de Chow (1959), obtidas a partir de uma série de ensaios e observações, mostradas na Tabela 05.
Adotou-se para o Rio Piranhas-Açu o coeficiente de 0,035, que, segundo tabela a seguir, pode ser entendido como um curso natural com calha principal parcialmente limpa, com presença de algumas pedras e arbustos, e uma planície de
SEÇÕES INTERPOLADA
SEÇÃO CONHECIDA
inundação com presença de grama (pasto).
A prática tem mostrado que esse valor, no caso geral, se adequa bem a realidade dos corpos hídricos do Nordeste brasileiro, quando não há muita precisão sobre os mais diferentes tipos de revestimento e obstáculos que podem acometer os trechos dos rios.
Tabela 05 – Valores recomendados do coeficiente n de manning para diferentes tipos de canal e planícies de inundação
Fonte: Chow, 1959
Na sequência do processo, uma vez consolidados todos os parâmetros geométricos, é requerida a entrada dos hidráulicos, de vazão e condições de contorno. Nesse caso em estudo, como já descrito anteriormente, serão utilizados, basicamente, 2 tipos de dados de entrada nessa modelagem, para cada simulação (Figura 09).
Type of Channel and Description Mín. Normal Máx.
A. Natural Streams
1. Main Channels
a. Clean, straight, full, no rifts or deep pools 0.025 0.030 0.033 b. Same as above, but more stones and weeds 0.030 0.035 0.040 c. Clean, winding, some pools and shoals 0.033 0.040 0.045 d. Same as above, but some weeds and stones 0.035 0.045 0.050 e. Same as above, lower stages, more ineffective slopes and
sections 0.040 0.048 0.055
f. Same as "d" but more stones 0.045 0.050 0.060
g. Sluggish reaches, weedy. deep pools 0.050 0.070 0.080
h. Very weedy reaches, deep pools, or floodways with heavy stands of timber and brush
0.070 0.100 0.150 2. Flood Plains a. Pasture no brush 1. Short grass 0.025 0.030 0.035 2. High grass 0.030 0.035 0.050 b. Cultivated areas 1. No crop 0.020 0.030 0.040
2. Mature row crops 0.025 0.035 0.045
3. Mature field crops 0.030 0.040 0.050
c. Brush
1. Scattered brush, heavy weeds 0.035 0.050 0.070
2. Light brush and trees, in winter 0.035 0.050 0.060
3. Light brush and trees, in summer 0.040 0.060 0.080
4. Medium to dense brush, in winter 0.045 0.070 0.110
5. Medium to dense brush, in summer 0.070 0.100 0.160
d. Trees
1. Cleared land with tree stumps, no sprouts 0.030 0.040 0.050
2. Same as above, but heavy sprouts 0.050 0.060 0.080
3. Heavy stand of timber, few down trees, little undergrowth flow below branches
0.080 0.100 0.120 4. Same as above, but with flow into branches 0.100 0.120 0.160
O dado 1 “flow hydrograph” diz respeito às vazões de montante, efluentes ao reservatório Armando Ribeiro Gonçalves, para cada período de retorno da simulação, e o dado 2 “stage hydrograph” contém a variação das cotas altimétricas em função do tempo, na foz do rio (marés).
Figura 09 – Entrada dos dados de vazões e condições de contorno.
Fonte: Elaborada pela autora.
A tabela com os níveis de variação das marés foi obtida a partir do mesmo estudo do DNOCS referido de 2012, onde foram levantados em campo os valores da cota do rio durante um período de 30 dias. A Figura 10 mostra o Hidrograma de entrada desses dados, utilizados na modelagem.
Figura 10 – Hidrograma de variação das marés na foz do Rio Piranhas-Açu.
06 11 16 21 26 01 06 11 16 21 26 Apr2012 May2012 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
River: PIRANHA Reach: TRECHO1 RS: 0
Date S ta ge ( m ) Legend Stage
A partir dos resultados das simulações hidráulicas do HEC-RAS esses podem ser importados para análise das áreas de inundação por meio do HEC-GeoRAS, extensão do ArcGis 10. Esse processo consiste na criação do polígono que delimita a planície de inundação da área, e a partir do MDE e calcula as diferenças entre a cota d’água obtida na modelagem e a elevação do terreno, mostrando assim os limites e as profundidades da inundação simulada.
Por conta da insuficiência de dados batimétricos da calha dos rios não foi possível à criação de um MDE com precisão detalhado das inundações ao longo dos diferentes períodos de retorno. Assim, os resultados da modelagem serão expressos por meio de gráficos e tabelas mostrando o nível da água em cada uma das seções levantadas.
Todo este processo serviu para encontrar as cotas das inundações para os períodos de retorno de 5, 20, 50 e 100 anos e sua relação com as vazões máximas registradas na bacia hidrográfica.