Mudança do clima e padrões de precipitação para dimensionamento e verificação de obras hidráulicas

INTRODUÇÃO

A água é um recurso que circula constantemente da atmosfera para a terra, possuindo um ciclo dinâmico e naturalmente variável. Embora sociedades e ecossistemas tenham sempre se adaptado a este ciclo, a crise climática causa modificações em diferentes escalas de tempo e áreas geográficas, apresentando riscos desconhecidos.

Nos estudos hidrológicos, entende-se como precipitação máxima a ocorrência extrema para uma área ou bacia hidrográfica, com duração, distribuição temporal e espacial críticas (TUCCI et al., 2020). A definição da precipitação máxima subsidia o dimensionamento de obras hidráulicas, tais como projetos de vertedores de barragens. Em casos em que já há um empreendimento implantado, seu monitoramento é essencial para a segurança, aspecto fundamental ao longo de sua vida útil, sendo necessária revisão periódica de suas condições, levando em consideração possíveis alterações e deteriorações da estrutura, alterações na bacia hidrográfica, no volume de amortecimento do reservatório, dentre outros.

Frente à importância do cálculo da chuva de projeto em obras hidráulicas, nos últimos anos, as alterações climáticas estão chamando atenção para a verificação e dimensionamento destas estruturas. Chuvas extremas estão entre os eventos que já se manifestam e serão cada vez mais intensificados em virtude do aumento de temperatura e da dinâmica atmosférica.

De acordo com o Relatório Especial sobre o Aquecimento Global de 1,5°C do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC, 2018), a catástrofe climática é iminente, e ações para neutralização das emissões de gás carbônico (CO2), principalmente em termos de energia, sistemas urbanos e industriais, precisam ser adotadas de maneira urgente, buscando minimizar o risco à sociedade. O documento propõe uma limitação do aquecimento do planeta em 1,5 grau Celsius em relação ao início da industrialização (consideravelmente inferior a faixa de 2,5-3ºC estabelecidos no Acordo de Paris), e afirma que as consequências serão extremamente superiores se a barreira for ultrapassada.

Visto o cenário apresentado, este estudo buscou comparar duas metodologias para a definição da chuva de projeto, uma mais consolidada, tendo como base dados históricos, e outra considerando um cenário de mudança do clima, avaliando o quanto o aumento de concentração de gases do efeito estufa (GEEs) na atmosfera impacta na segurança hídrica de obras hidráulicas.

 

ÁREA DE ESTUDO

No entorno de Belo Horizonte e pelos caminhos que ligam a capital a dezenas de cidades da Região Central de Minas Gerais, nos quais a riqueza do subsolo atraiu de pequenas a grandes indústrias da mineração, a atividade se faz presente e é facilmente notada entre a paisagem montanhosa. O estado foi, contudo, palco de dois recentes desastres, os rompimentos das barragens de Fundão (Mariana, novembro de 2015) e do Feijão (Brumadinho, janeiro de 2019), que causaram perda humana, impactaram comunidades e ecossistemas, redesenharam os caminhos do setor e, consequentemente, o escopo dos estudos de ruptura hipotética de barragens no geral.

Tais fatos influenciaram a atualização e determinação de arcabouços legais, sendo importante destacar a Lei Ordinária n° 23.291, de 25 de fevereiro de 2019, que instituiu a Política Estadual de Segurança de Barragens (PESB) (MINAS GERAIS, 2019), e o recente Termo de Referência para Entrega de Estudos de Ruptura Hipotética de Barragens, publicado pela Fundação Estadual do Meio Ambiente (FEAM) (MINAS GERAIS, 2021).

Essas mudanças abrangem não só o setor de mineração, como o de energia, o de saneamento, entre outros. Elas têm influenciado o escopo de trabalhos desenvolvidos, dando subsídio para que as etapas necessárias para elaboração de estudos de ruptura tenham rigor técnico adequado ao empreendimento e sigam boas práticas da engenharia.

O Padrão Global da Indústria para a Gestão de Rejeitos (ICMM, 2020), elaborado de maneira independente em uma colaboração entre Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (PNUMA), Princípios para o Investimento Responsável (PRI) e Conselho Internacional de Mineração e Metais (ICMM), foi lançado no último ano com o objetivo de melhorar a segurança das instalações de rejeito. O texto ressalta a importância de incorporar incertezas relacionadas às mudanças climáticas, aumentando a resiliência das estruturas de disposição de rejeitos e atualizando regularmente conhecimentos ao longo de sua vida útil através da gestão adaptativa.

Diferentes pesquisas interpretaram uma tendência na ocorrência de chuvas mais intensas em regiões de latitudes médias (GROISMAN et al., 2005), e um aumento significativo, em escala global, de temperatura (GÓMEZ-NAVARRO et al., 2019) e eventos extremos de precipitação no período pós-industrial (ALEXANDER et al., 2006). Um estudo da Universidade da Califórnia publicado no International Journal of Climatology em 2016 apontou, com base em análise de dados históricos, alteração no padrão de chuvas para a região Sudeste do Brasil. Isso reflete no aumento de volume e média de dias de chuvosos no período de outubro a março. (ZILLI et al., 2016).

Nunes (2018) apontou em seu trabalho a não confirmação da hipótese de estacionariedade ao avaliar a influência de mudanças climáticas nas séries hidrológicas históricas que representam a Região Metropolitana de Belo Horizonte (RMBH).

Percebe-se que, entre bases legais, diretrizes do setor e alterações nos padrões de eventos conhecidos, se faz necessário ter um olhar investigativo diante de outras incertezas, considerando a vulnerabilidade à mudança do clima e identificação de riscos e oportunidades.

Desta forma, para o estudo foi selecionada uma área com disponibilidade de dados pluviométricos com série extensa e consistente no município de Nova Lima, este com intensa atividade minerária e localizado na RMBH.

 

METODOLOGIA

A primeira metodologia de cálculo avaliada teve como base dados de série histórica de precipitação de uma estação de monitoramento da ANA, seguindo uma análise de frequência de chuvas máximas anuais ajustada a um modelo probabilístico.

Foi adotada a Estação Represa das Codornas (MMV) (código ANA: 2043042). Sua série história foi obtida pelo Portal HidroWeb (ANA, 2021). As principais características estão resumidas na Tabela 1.

Tabela 1 – Estação Represa das Codornas (MMV) – 2043042.

Parâmetro	Valor
Código	2043042
Nome	Represa das Codornas (MMV)
Bacia	Rio São Francisco
Sub-bacia	Rio das Velhas
Estado	Minas Gerais
Município	Nova Lima
Responsável	ANA – Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico
Operadora	CPRM – Serviço Geológico do Brasil
Latitude	-20,1647°
Longitude	-43,8919°
Altitude	1.200 m
Disponibilidade de dados	De 01/09/1976 a 01/01/2021

A segunda metodologia busca avaliar um cenário de aumento de concentração de gases do efeito estufa (GEEs) na atmosfera e a intensificação de eventos chuvosos, sendo avaliado o modelo HadGEM no cenário RCP8.5, um dentre os diferentes panoramas de emissões de GEEs propostos pelo Relatório Especial sobre Cenários de Emissões do IPCC (IPCC, 2000). Também foi conduzida uma análise de frequência de chuvas máximas anuais por meio do ajuste a um modelo probabilístico.

As estimativas utilizadas, disponibilizadas para a frequência diária, foram obtidas na plataforma PROJETA – Projeções de Mudança do Clima para a América do Sul Regionalizadas pelo Modelo Eta, desenvolvida pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos e do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (CPTEC/INPE) no âmbito do Programa Políticas sobre Mudança do Clima (PoMuC), gerenciado, coordenado e apoiado por iniciativas e órgãos brasileiros e alemães. (BRASIL, 2016; CHOU et al., 2014a; CHOU et al., 2014b; LYRA et al., 2017).

O Modelo Climático Regional (MCR) Eta é utilizado pelo CPTEC/INPE desde 1997 em previsões meteorológicas e vem sendo aprimorado para estudos de impacto e vulnerabilidades futuros ao propor prever com maiores detalhes fenômenos associados a sistemas organizados em mesoscala (inerentes à variação horizontal). É possível gerar cenários climáticos ao reduzir dinamicamente o MCR Eta ao Modelo Climático Global (MCG) HadGEM2-ES, por exemplo. O HadGEM2-ES (Hadley Centre Global Environmental Model version 2 – Earth System/UK Met Office) é um modelo investigativo do clima futuro acoplado de modelos atmosférico de circulação geral, dinâmico de vegetação considerando os ciclos de carbono oceânico e terrestre e a química da troposfera, incluindo aerossóis do tipo carbono orgânico e poeira, e para processos bioquímicos oceânicos Seu domínio abrange a maior parte da América do Sul e América Central. (BRITO et al., 2019; COLLINS et al., 2011; MARTIN et al., 2011).

Ainda se faz necessário definir cenários de forçantes radiativas. O Relatório de Avaliação 5 (AR5) do IPCC (IPCC, 2013) estabeleceu os Caminhos Representativos de Concentração (RCPs). Nos RCPs, o balanço de radiação é a razão entre a quantidade de radiação solar que entra e que sai da Terra determinando, de acordo com as concentrações de gases de efeito estufa e aerossóis (em Watts/m²), a energia armazenada no sistema (NOBRE e MARENGO, 2017). Os quatro cenários diferentes são apresentados na Tabela 2.

Tabela 2 – Sumário dos Caminhos de Concentração Representativos

Cenário	Descrição
RCP 8.5	Caminho crescente da força radioativa levando a 8,5 W/m² em 2100
RCP 6.0	Estabilização em 6 W/m² após 2100
RCP 4.5	Estabilização em 4,5 W/m² após 2100
RCP 3.0 PD2	Pico na forçante radiativa em ~ 3 W / m² antes de 2100 e declínio
Fonte: Elaboração própria com base em Moss et al. (2008).

Os RCPs, contudo, não incluem projeções socioeconômicas, podendo representar um amplo espectro de desenvolvimento. A plataforma PROJETA, além dos dados históricos, disponibiliza estimativas para RCP 8.5 e RCP 4.5. O cenário RCP 8.5 é tido como pessimista, uma vez que leva em consideração o rápido aumento das emissões de metano e a forte dependência de combustíveis fósseis, além do desenvolvimento tecnológico lento e nenhuma mudança de política para reduzir as emissões de gases do efeito estufa. As concentrações atmosféricas de CO2 são superiores a 1000 partes por milhão e o aumento da temperatura média global aproximado está entre 2,6 e 4,8°C, até ao final do século XXI.

Foi adotado, portanto, o Modelo ETAHadGEM2-ES na resolução espacial de 5 km com cenário de emissão RCP 8.5 para o período futuro de 2031-2070.

Para realizar análise das estatísticas obtidas, foi antes conduzida uma correção de tendência, uma vez que as saídas dos MCGs e MCRs costumam ter erros sistemáticos, não sendo recomendada sua direta utilização para modelos hidrológicos. A correção de tendência busca reduzir diferenças e incertezas entre cenários de simulação e dados observados (FARIAS et al., 2020).

O software Climate Model for Hydrologic Modeling (CMHyd), desenvolvido por Rathjens et al. (2016), foi utilizado para a correção, sendo aplicado o método Linear Scaling (multiplicative), adequado para trabalhar com dados de precipitação, seguindo as Equação 1 e Equação 2.

Equação 1

Equação 2

Nas quais:

• P(d): precipitação diária (“contr”, “scen” e “obs” são, respectivamente, controle – período de referência, cenário, e dados observados);
• μ: média dentro do mês.

As estatísticas de simulação corrigidas por tendência terão, então, seus valores médios mensais ajustados conforme dados observados. Para o estudo, o cenário histórico do ETAHadGEM2-E foi ajustado aos dados históricos da estação Represa das Codornas (MMV) – 2043042 para o período de 1980-2005, de abrangência na plataforma PROJETA e com extensão limitada a fim de minimizar incertezas. Tal correção é considerada na evolução do modelo para o período futuro.

 

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Dados históricos

Com posse da série histórica da Estação Represa das Codornas (MMV) (código ANA: 2043042), inicialmente foi feita análise de consistência de dados, em que foram descartados anos hidrológicos com falhas em período chuvosos (2014/2015, 2018/2019, 2019/2020, 2020/2021), sendo utilizados dados de 41 anos hidrológicos. A análise de frequência das amostras de chuvas máximas anuais foi realizada e os resultados obtidos foram analisados para distintas distribuições de frequência. Foram avaliadas as distribuições Exponencial, Gumbel, Log Normal, Log Pearson III e Pearson III, tendo sido selecionada a distribuição Pearson III, em função do melhor ajuste observado. Os quantis obtidos são apresentados na Tabela 3.

Tabela 3 – Quantis de precipitação para períodos de retorno notáveis (mm) da Estação Represa das Codornas (MMV) – 2043042.

Duração	Tempo de retorno
	2	5	10	25	50	100	200	500	1000	10000
1 dia	83,8	108,2	123,7	142,7	156,3	169,4	182,3	198,9	211,3	251,8
2 dias	120,9	160,6	187,2	220,5	244,9	268,9	292,6	323,6	347,0	424,5
3 dias	147,0	191,1	220,0	255,7	281,7	307,0	332,0	364,5	388,9	469,3
5 dias	188,0	239,6	273,0	314,0	343,5	372,3	400,4	437,1	464,4	554,1
7 dias	223,5	276,5	307,9	344,1	369,2	392,2	415,4	444,1	465,0	531,2
10 dias	270,1	327,2	359,0	394,4	418,2	440,1	460,7	486,3	504,6	561,2
15 dias	335,8	404,2	443,7	488,7	519,4	548,1	575,4	609,6	634,5	712,3
20 dias	394,6	487,0	543,0	608,9	655,0	698,9	741,2	795,2	834,9	961,8
30 dias	485,7	592,9	658,0	734,7	788,4	839,6	888,9	952,0	998,3	1146,8

 

Projeção climática

O resultados do CMHyd para precipitação foram: média mensal (mm), desvio padrão (mm), coeficiente de variação, percentil 90% (mm), probabilidade de dia úmido, intensidade de precipitação (mm). Eles podem ser observados na Figura 1.

Figura 1 – Correção de tendência pelo método Linear Scaling para a estação Represa das Codornas (MMV) – 2043042 (p2043042_ovl = dados históricos observados (1980-2005); PCP0001_ovl = estatísticas históricas brutas do modelo climático (1980-2005); PCP0001_ovl_ls_hist = estatísticas históricas corrigidas pelo método Linear Scaling (1980-2005)).

Para a aplicação do cenário RCP8.5 do modelo de projeção climática HadGEM para 2031 a 2070 com correção de tendência também foi conduzida uma análise de frequência das amostras de chuvas máximas anuais tendo sido selecionada a distribuição Pearson III. Os quantis obtidos são apresentados na Tabela 4.

Tabela 4 – Quantis de precipitação para períodos de retorno notáveis (mm) da projeção climática HadGEM RCP8.5 (2031-2070).

Duração	Tempo de retorno
	2	5	10	25	50	100	200	500	1000	10000
1 dia	77,1	120,4	148,2	182,1	206,4	230,0	253,1	283,1	305,5	378,5
2 dias	104,7	159,6	193,9	235,2	264,5	292,8	320,3	355,6	381,9	466,9
3 dias	125,0	189,3	228,4	274,5	306,8	337,6	367,3	405,2	433,2	522,7
5 dias	151,4	232,7	283,1	343,3	385,9	426,8	466,4	517,4	555,1	676,8
7 dias	172,2	265,3	323,2	392,5	441,6	488,8	534,5	593,4	637,0	777,9
10 dias	197,6	306,2	373,4	453,6	510,4	564,9	617,6	685,5	735,6	897,5
15 dias	238,0	365,1	441,7	531,5	594,1	653,7	710,9	783,9	837,5	1008,4
20 dias	262,2	397,8	478,3	571,9	636,7	698,0	756,6	831,1	885,6	1058,3
30 dias	326,1	494,3	592,6	705,4	782,8	855,7	925,0	1012,5	1076,1	1276,6

 

Comparação de cenários

De posse dos resultados obtidos com base nas análises de frequência de uma estação pluviométrica e do cenário de mudança climática, foi possível calcular a diferença percentual entre os resultados (Tabela 5).

Tabela 5 – Diferença percentual dos quantis de precipitação para períodos de retorno notáveis do cenário da projeção climática para o cenário histórico

Duração	Tempo de retorno
	2	5	10	25	50	100	200	500	1000	10000
1 dia	-8,6%	10,2%	16,5%	21,6%	24,3%	26,3%	28,0%	29,7%	30,8%	33,5%
2 dias	-15,5%	-0,7%	3,5%	6,2%	7,4%	8,2%	8,6%	9,0%	9,1%	9,1%
3 dias	-17,6%	-0,9%	3,7%	6,8%	8,2%	9,1%	9,6%	10,0%	10,2%	10,2%
5 dias	-24,1%	-3,0%	3,6%	8,5%	11,0%	12,8%	14,2%	15,5%	16,3%	18,1%
7 dias	-29,8%	-4,2%	4,7%	12,3%	16,4%	19,6%	22,3%	25,2%	27,0%	31,7%
10 dias	-36,7%	-6,9%	3,9%	13,1%	18,1%	22,1%	25,4%	29,1%	31,4%	37,5%
15 dias	-41,1%	-10,7%	-0,5%	8,1%	12,6%	16,1%	19,1%	22,2%	24,2%	29,4%
20 dias	-50,5%	-22,4%	-13,5%	-6,5%	-2,9%	-0,1%	2,0%	4,3%	5,7%	9,1%
30 dias	-49,0%	-19,9%	-11,1%	-4,2%	-0,7%	1,9%	3,9%	6,0%	7,2%	10,2%

A diferença percentual variou entre -50,5% e 37,5%. Há predominância de quantis maiores para o cenário de projeção climática, quando comparado com a série histórica da Estação Represa das Codornas (MMV), com destaque aos maiores tempos de retorno e menor duração.

É possível perceber que, neste cenário climático, eventos extremos tendem a ser mais frequentes e intensos, sendo ele mais crítico quando comparado a valores históricos.

 

CONSIDERAÇÕES FINAIS

A definição da chuva de projeto é uma importante etapa nos estudos hidrológicos que subsidiam tomada de decisão quanto ao dimensionamento e verificação de obras hidráulicas. O aumento de temperatura em função da crescente intensificação de concentração de gases do efeito estufa na atmosfera ainda apresenta muitas incertezas associadas, principalmente quando se considera a dinâmica caótica da atmosfera, contudo, sabe-se que este processo está influenciando o ciclo hidrológico e consequentemente os padrões de precipitação.

No presente estudo foi feita a análise e comparação das estatísticas de precipitação para o período entre 2031 e 2070 pelo Modelo ETAHadGEM2-ES com cenário de emissão RCP 8.5 e para a série histórica da Estação Represa das Codornas (MMV) (código ANA: 2043042). Importante destacar que os RCPs não incluem projeções socioeconômicas, o que limita sua aplicação. Contudo, o cenário de emissão escolhido é considerado pessimista, já que considera aumento das emissões de metano e a forte dependência de combustíveis fósseis, além do desenvolvimento tecnológico lento e nenhuma mudança de política para reduzir as emissões de gases do efeito estufa. Observou-se que eventos extremos tendem a ser mais frequentes e intensos, sendo o cenário de projeção climática mais crítico quando comparado a valores históricos, com diferença máxima observada de 37,5%. Por outro lado, para casos de tempos de retorno baixos e grande duração, a diferença percentual atingiu -50,5%.

Deve-se reconhecer a importância da análise de vulnerabilidade à mudança do clima para a segurança de barragens identificando riscos e necessidades de adequação dessas estruturas, que têm sido foco de atenção no cenário estadual e nacional e são chave na dinâmica socioeconômica quando visto sua presença no setor minerário e de energia.

Para futuros estudos nesta área, recomenda-se a identificação de impactos históricos relacionados ao clima e a comparação de mais cenários e modelos de projeção.