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Campo DCValorIdioma
dc.creatorCunha, Zandra Almeida da-
dc.creatorBeskow, Samuel-
dc.creatorMoura, Maíra Martim de-
dc.creatorBeskow, Tamara Leitzke Caldeira-
dc.creatorMello, Carlos Rogério de-
dc.date.accessioned2022-02-15T21:57:08Z-
dc.date.available2022-02-15T21:57:08Z-
dc.date.issued2021-08-
dc.identifier.citationCUNHA, Z. A. da et al. Adequacy of methodologies for determining SCS / CN in a watershed with characteristics of the Pampa biome. Revista Ambiente & Água, Taubaté, v. 16, n. 4, e2715, 2021. DOI: 10.4136/1980-993X.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/49339-
dc.description.abstractThe Soil Conservation Service Curve Number Model is a conceptual model intended for estimating effective rainfall (ER). This model is grounded in a parameter - referred to as Curve Number (CN), which is determined from information on the characteristics of the watershed. The Standard Method (M1) for determining the CN is based on soil and land-use tables; however, some authors have proposed alternative methodologies for defining the CN value from monitored rainfall-runoff events, such as those described by Hawkins (1993) (M2), Soulis and Valiantzas (2012) (M3), and Soulis and Valiantzas (2013) (M4). The objective of this study was to evaluate the impact of using these methods for determination of the CN parameter on the estimation of ER, taking as reference forty rainfall-runoff events monitored between 2015 and 2018 in the Cadeia River Watershed, which has characteristics of the Pampa biome. The different methods assessed for definition of the CN parameter resulted in contrasting performances with respect to the estimation of ER for CRW, as the following findings: i) M1 gave ER values with little reliability, mainly due to the classification of antecedent moisture content classes; ii) M3 provided the best results in determining ER, followed by M2; and iii) the ER values estimated according to M4 differed from those observed, mainly for events with lower rainfall depths.pt_BR
dc.languageenpt_BR
dc.publisherInstituto de Pesquisas Ambientais em Bacias Hidrográficas (IPABHi)pt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceRevista Ambiente & Água - An Interdisciplinary Journal of Applied Sciencept_BR
dc.subjectEffective rainfallpt_BR
dc.subjectExtreme eventspt_BR
dc.subjectHydrological modelingpt_BR
dc.subjectChuva efetivapt_BR
dc.subjectEventos extremospt_BR
dc.subjectModelagem hidrológicapt_BR
dc.titleAdequacy of methodologies for determining SCS / CN in a watershed with characteristics of the Pampa biomept_BR
dc.title.alternativeAdequação de metodologias para determinação de SCS / CN em uma bacia hidrográfica com características do bioma Pampapt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoO Modelo do Número da Curva do Serviço de Conservação do Solo é um modelo conceitual destinado a estimar a precipitação efetiva (ER). Esse modelo está embasado em um parâmetro - denominado Curve Number (CN), que é determinado a partir de informações sobre as características da bacia hidrográfica. O Método Padrão (M1) para determinar o CN é baseado em tabelas de solo e uso da terra, no entanto, alguns autores propuseram metodologias alternativas para definir o valor de CN de eventos monitorados de chuva-escoamento, como aqueles descritos por Hawkins (1993) (M2), Soulis and Valiantzas (2012) (M3) e Soulis and Valiantzas (2013) (M4). O objetivo deste trabalho foi avaliar o impacto da utilização desses métodos para determinação do parâmetro CN na estimativa da ER, tomando como referência quarenta eventos pluviométricos monitorados entre 2015 e 2018 na bacia do rio Cadeia, que possui características de Bioma Pampa. Os diferentes métodos avaliados para definição do parâmetro CN resultaram em desempenhos contrastantes no que diz respeito à estimativa de ER para CRW, como os seguintes achados: i) M1 deu valores de ER com pouca confiabilidade, principalmente devido à classificação das classes de teor de umidade antecedentes; ii) M3 apresentou os melhores resultados na determinação de ER, seguido de M2; e iii) os valores de ER estimados de acordo com o M4 diferiram dos observados, principalmente para eventos com menores profundidades de chuva.pt_BR
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