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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior The objective of this work was provide information to management and planning of water resources through methodological proposals for regionalization of streamflow and evaluation, rearrangement and optimization of fluviometric and rainfall monitoring networks. Initially it made a brief literature review of hydrological monitoring networks, discussing the main evaluation and design methodologies and the state of the art of international gauging networks. The aim of the review was to present the "status quo" of the monitoring of water resources worldwide and to develop a critical analysis with respect to the Brazilian fluviometric monitoring network. Further, after the literature review, three papers were presented. The first paper aims to develop a methodology using principal components analysis and cluster analysis to identify the most representative variables in hydrological regionalization studies and to optimize the identification of the hydrologically homogeneous regions for the rio Doce basin. Fifteen variables were used, individualized to 61 gauging stations, eight dependent variables (Q7,10, Q90, Q95, Qmld, Qmax10, Qmax20, Qmax50 and Qmax100) and seven independent variables (Pa, Pss, Psc, Ad, Lp, Lt and SL), concerning climatic and morphometric characteristics of the basin. The results of the principal component analysis pointed out that the variable SL (average slope of the basin) was the least representative for the study. The first two principal components, Y1 and Y2, were responsible for 77.92% of the total variation of the data, physically representing the morphometric characteristics and average rainfall, respectively. The best divisions of hydrologically homogeneous regions, for the eight studied flow characteristics, were obtained using the similarity matrix of Mahalanobis and the complete linkage clustering method. The Cluster analysis enabled the identification of four hydrologically homogeneous regions in the watershed of the rio Doce. The proposed methodology for identifying the number of homogeneous regions showed good results, allowing the elimination of subjectivity in this early phase in the studies of streamflow regionalization. The second and third papers aimed to develop a methodology based on Geographic Information Systems and geostatistical analysis to subsidize projects of quantitative fluviometric and rainfall monitoring networks of watersheds, respectively. Eight variables were used in the study for the rio Doce basin: q7, 10, q90, q95; qmld; qmax10; qmax20; qmax50 and qmax100. Analyzing the existing network was concluded that the fluviometric monitoring of rio Doce basin is quantitatively satisfactory and poorly distributed spatially. The geostatistical analysis indicated the spherical semivariogram model had a best fit to the experimental semivariance for the variables studied. The new scientific approach permits from the generated maps of specific flow rates and standard deviations by the technique of kriging, exclusion, inclusion and rearrangement of gauging stations. In four stages of development of the methodology, 18 stations were repositioned and two stations were deleted in total of 59 monitoring station. The optimization and spatial rearrangement of fluviometric network has reduced the percentage standard deviations for seven variables in rio Doce basin. The third paper aimed to develop a methodology based on Geographic Information System and geostatistical analysis to subsidize projects of quantitative rainfall monitoring networks of watersheds. Three variables were used in the study for the rio Doce basin: Pa, Pss and Psc. Analyzing the existing network was concluded that the pluviometric monitoring of rio Doce basin is deficient in number of monitoring stations and poorly distributed spatially. The geostatistical analysis indicated the spherical semivariogram model had a best fit to the experimental semivariance for the variables studied. The new scientific approach permits, from the generated maps of precipitation and standard deviations by the technique of kriging, the exclusion, inclusion and rearrangement of rainfall stations. In four stages of development of the methodology, nine stations were repositioned and 67 stations were included in total of 143 monitoring station. The spatial rearrangement of network and the addition of new rainfall stations have reduced the percentage standard deviations for all three analyzed variables in rio Doce basin. Objetivou-se, neste trabalho, fornecer subsídios à gestão de recursos hídricos por meio da utilização de análises estatísticas multivariadas em suporte à regionalização de vazões e da proposição de metodologia para avaliação, rearranjoe otimização de redes de monitoramento fluviométrico e pluviométrico. Dividiu-se o trabalho em três artigos científicos, sendo que no Artigo I objetivou-se desenvolver uma metodologia baseada em análises estatísticas multivariadas de componentes principais e de agrupamento com intuito de identificar as variáveis explicativas mais representativas em estudos de regionalização hidrológica e otimizar a obtenção das regiões hidrologicamente homogêneas para a bacia hidrográfica do rio Doce. Neste artigo foram utilizadas 15 variáveis, individualizadas para as 61 estações fluviométricas adotadas, sendo oito variáveis dependentes (Q7,10, Q90, Q95, Qmld, Qmax10, Qmax20, Qmax50, Qmax100), referentes às vazões características, e sete independentes (Pa, Pss, Psc, Ad, Lp, Lt e SL), referentes às características climáticas e morfométricas da bacia. A partir da análise de componentes principais identificou-se a variável independente SL (declividade média da bacia) como a menos representativa, sendo excluída do estudo. Os dois primeiros componentes principais, Y1 e Y2, foram responsáveis por 77,92% da variação total dos dados, representando fisicamente as características morfométricas e as precipitações médias, respectivamente. As melhores divisões de regiões hidrologicamente homogêneas, para as oito vazões características estudadas, foram obtidas utilizando-se conjuntamente a matriz de similaridade de Mahalanobis e o método de agrupamento do vizinho mais distante. A análise de agrupamento possibilitou a identificação de quatro regiões hidrologicamente homogêneas na bacia hidrográfica do rio Doce. A metodologia proposta para identificação do número de regiões homogêneas apresentou bons resultados, possibilitando a eliminação da subjetividade nesta fase inicial dos estudos de regionalização de vazões. Nos Artigos II e III objetivou-se desenvolver uma metodologia baseada em Sistemas de Informações Geográficas e análise geoestatística para subsidiar projetos de redes fluviométricas e pluviométricas de monitoramento quantitativo em bacias hidrográficas, respectivamente. No Artigo II foram utilizadas oito vazões características (q7,10; q90; q95; qmld; qmax10; qmax20; qmax50 e qmax100) e verificou-se que a rede de monitoramento fluviométrico existente na bacia do rio Doce é quantitativamente satisfatória, porém, espacialmente mal distribuída. O semivariograma teórico do tipo esférico foi o que melhor se ajustou às semivariâncias experimentais, para as variáveis estudadas. A nova abordagem científica permitiu, em quatro etapas de desenvolvimento da metodologia, o reposicionamento de 18 estações e a exclusão de duas estações fluviométricas, totalizando 59 estações de monitoramento. A otimização e o rearranjo espacial da rede fluviométrica possibilitou a redução dos desvios padrão percentuais para sete vazões características analisadas na bacia hidrográfica do rio Doce. No Artigo III utilizou-se três variáveis de precipitação (Pa, Pss e Psc) e verificou-se que a rede de monitoramento pluviométrico da bacia do rio Doce é deficitária em número de estações e espacialmente mal distribuída. O modelo teórico de semivariograma esférico foi o que melhor se ajustou às semivariâncias experimentais para as precipitações estudadas. A nova abordagem científica permitiu, em quatro etapas de desenvolvimento da metodologia, o reposicionamento de 12 estações e a inclusão de 67 estações pluviométricas, totalizando 143 estações de monitoramento. O rearranjo e a inclusão das novas estações pluviométricas possibilitou a redução dos desvios padrão percentuais para as três variáveis analisadas em toda a bacia hidrográfica do rio Doce.

A delimitação de uma bacia hidrográfica e sua caracterização morfométrica são procedimentos comumente utilizados em análises hidrológicas e ambientais. O advento e a consolidação dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG’s) e o aprimoramento na geração dos Modelos Digitais de Elevação (MDE's) têm contribuído, de forma expressiva, no desenvolvimento de metodologias automáticas para obtenção de variáveis morfométricas de forma mais eficiente, confiável e com reprodutibilidade científica. Nesse trabalho, objetivou-se a geração do Modelo Digital de Elevação Hidrograficamente Condicionado (MDEHC) para a bacia hidrográfica do Braço Norte do rio São Mateus, a partir dos dados remotos da missão SRTM, visando a obter as características fisiográficas da referida bacia. Gerado o MDEHC para a região estudada, foram obtidas as seguintes características morfométricas: área de drenagem, perímetro, forma da bacia (Kc, Kf), hierarquização dos cursos d'água, densidade de drenagem, densidade de confluências, declividade média da bacia, altitude média da bacia e declividades do curso de água principal. Após a análise dos resultados obtidos, concluiu-se que as operações espaciais de vizinhança e conectividade, implementadas em ambiente matricial, apresentaram ótimos resultados na obtenção das características físicas da bacia, de forma rápida, confiável e com reprodutibilidade científica garantida. The delineation of a watershed and it's morphometric characterization procedures are commonly used in environmental and hydrological analysis. The advent and consolidation of Geographic Information Systems (GIS) and the improvement in the generation of Digital Elevation Models (DEM’s) have contributed significantly to the development of automatic methodologies to obtain explanatory variables in a more efficient and reliable manner, ensuring scientific reproducibility. The objective of this study was to generate a Conditioning Hydrographic Digital Elevation Model (CHDEM) for the basin of the northern tributary of the São Mateus River, from the SRTM remote data. Generated the CHDEM for the studied area, we obtained the following morphometric characteristics: drainage area, perimeter, shape of the basin (Kc, Kf), prioritization of water courses, drainage density, density of intersections, an average slope for the basin, average elevation of the basin and slope of the main water course. Space operations of neighborhood and connectivity, implemented in a matrix environment, showed excellent results in obtaining the physical characteristics in a fast, reliable manner and with guaranteed scientific reproducibility.

A delimitação de uma bacia hidrográfica e sua caracterização morfométrica são procedimentos comumente utilizados em análises hidrológicas e ambientais. O advento e a consolidação dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG’s) e o aprimoramento na geração dos Modelos Digitais de Elevação (MDE's) têm contribuído, de forma expressiva, no desenvolvimento de metodologias automáticas para obtenção de variáveis morfométricas de forma mais eficiente, confiável e com reprodutibilidade científica. Nesse trabalho, objetivou-se a geração do Modelo Digital de Elevação Hidrograficamente Condicionado (MDEHC) para a bacia hidrográfica do Braço Norte do rio São Mateus, a partir dos dados remotos da missão SRTM, visando a obter as características fisiográficas da referida bacia. Gerado o MDEHC para a região estudada, foram obtidas as seguintes características morfométricas: área de drenagem, perímetro, forma da bacia (Kc, Kf), hierarquização dos cursos d'água, densidade de drenagem, densidade de confluências, declividade média da bacia, altitude média da bacia e declividades do curso de água principal. Após a análise dos resultados obtidos, concluiu-se que as operações espaciais de vizinhança e conectividade, implementadas em ambiente matricial, apresentaram ótimos resultados na obtenção das características físicas da bacia, de forma rápida, confiável e com reprodutibilidade científica garantida.

A gestão e o planejamento integrado dos recursos hídricos em bacias hidrográficas de países emergentes enfrentam grandes desafios com a falta de informações hidrológicas e monitoramento deficiente. Dentre as suas ferramentas de apoio está a regionalização de vazões: um conjunto de procedimentos que exploram as informações de locais monitorados para estimar a variável de interesse em locais sem monitoramento. Ainda não existe um método universal de regionalização de vazões. Os esforços científicos sobre a adequabilidade de diferentes metodologias para contextos específicos de bacias hidrográficas visam melhorar ou possibilitar a gestão dos recursos hídricos em bacias com pouca ou nenhuma informação hidrológica, favorecendo a gestão dos recursos hídricos com alocação mais eficiente dos recursos humanos e financeiros. Assim, o presente trabalho foi dedicado à avaliação de diferentes métodos e abordagens de regionalização de vazões na bacia hidrográfica do rio Doce para fins de estimativa das vazões mínimas de referência (Q7,10, Q90 e Q95) e média de longa duração (Qmld). No primeiro artigo foram avaliados métodos de regionalização de vazões baseados em interpolação linear, regressões regionais e geoestatística. Objetivou-se comparar o desempenho e a viabilidade de implementação da geoestatística como alternativa às demais metodologias de regionalização de vazões. A geoestatística apresentou desempenho similar às outras abordagens, revelando-se uma alternativa promissora em situações que inviabilizam o emprego das outras metodologias, como em bacias menores e de monitoramento hidrológico precário ou inexistente. O segundo artigo explorou modelos de aprendizado de máquina para a regionalização de vazões. O objetivo foi avaliar o desempenho preditivo de um modelo linear e dos modelos não lineares Random Forest e Splines de regressões adaptativas multivariadas (Earth). O desempenho do modelo linear foi insatisfatório. A covariável mais importante aos modelos não lineares foi a vazão equivalente à precipitação com abstração de 750 mm (Peq750). Ambos os modelos não lineares revelaram grande habilidade preditiva, constituindo alternativas poderosas e promissoras à regionalização de vazões em suporte à gestão dos recursos hídricos na bacia do rio Doce. The management and integrated planning of water resources in watersheds in developing countries face great challenges due to the lack of hydrological information and deficient monitoring. Among their support tools is the streamflow regionalization: a set of procedures that explore the information of monitored sites to estimate the interest variable in locations without monitoring. There is still no universal method of streamflow regionalization. Scientific efforts about the suitability of different methodologies for specific contexts of watersheds aim to improve or enable the water resources management in basins with little or no hydrological information, favoring the water resources management with more efficient allocation of human and financial resources. Thus, the present work was dedicated to the evaluation of different methods and approaches of streamflow regionalization in the Doce river basin for the purpose of estimating the minimum reference streamflows (Q7,10, Q90 and Q95) and long term streamflow (Qmld). In the first article, methods of streamflow regionalization based on linear interpolation, regional regressions and geostatistics were evaluated. The objective was to compare the performance and the feasibility of implementing geostatistics as an alternative to other streamflow regionalization methodologies. Geostatistics has performed similarly to other approaches, proving to be a promising alternative in situations that make the use of other methodologies unfeasible, such as in smaller basins with precarious or nonexistent hydrological monitoring. The second article explored machine learning models for streamflow regionalization. The objective was to evaluate the predictive performance of a linear model and the non-linear models Random Forest and Splines of multivariate adaptive regressions (Earth). The linear model performance it was unsatisfactory. The most important covariate for the non-linear models was the streamflow equivalent to the precipitated volume, considering the subtraction of the precipitation abstraction factor of 750 mm (Peq750). Both non-linear models Random Forest and Earth showed great predictive ability, constituting powerful and promising alternatives to the streamflow regionalization in support of the water resources management in the Doce River basin.

O monitoramento da qualidade da água é fundamental para a elaboração de uma base de dados confiável e adequada para fins de planejamento e gestão dos recursos hídricos e, neste contexto, os projetos de redes de monitoramento qualitativo em bacias hidrográficas têm se tornado cada vez mais relevantes. Bem projetada, uma rede de monitoramento identifica problemas de qualidade da água ao mesmo tempo em que estabelece valores de referência para a análise de tendências de curto e longo prazos. Entretanto, a ausência do planejamento da rede com base em métodos científicos pode acarretar no desperdício de recursos humanos, financeiros e logísticos, uma vez que estações de monitoramento podem ser instaladas em locais inadequados, ocasionado a geração de dados redundantes e pouco representativos. Sendo assim, o objetivo geral do presente estudo foi estruturar uma metodologia para avaliação, otimização e instalação de redes de monitoramento da qualidade da água. Todo o estudo foi realizado na porção mineira da bacia do rio Doce. No primeiro capítulo é demonstrada a aplicação de um conjunto de técnicas estatísticas multivariadas (Análise de Cluster e Análise Fatorial/Análise de Componentes Principais) com o objetivo de identificar as principais variáveis de qualidade da água a serem priorizadas nas campanhas de monitoramento, as suas possíveis fontes de poluição, bem como a melhor frequência de amostragem. Com os resultados identificou-se que as variáveis selecionadas pelas análises representam a alta susceptibilidade que a bacia do rio Doce apresenta à erosão, ao lançamento de efluentes domésticos nos corpos hídricos da bacia e à contaminação por metais pesados oriundos de atividades industriais e de mineração. Foram identificadas 14 variáveis como prioritárias na rede de monitoramento, sendo elas: clorofila a, coliformes totais, condutividade elétrica, demanda bioquímica de oxigênio, Escherichia coli, feofitina a, ferro dissolvido, fósforo total, manganês total, nitrogênio amoniacal total, oxigênio dissolvido, sólidos em suspensão totais, sólidos totais e turbidez. Os resultados também mostraram que a variação da qualidade da água do rio Doce é determinada, em parte, pela sazonalidade, reiterando a importância da frequência de monitoramento mensal nas estações da bacia do rio Doce. No segundo capítulo foram utilizadas técnicas estatísticas para analisar a tendência temporal e espacial (testes de Mann-Kendall, Sazonal de Mann-Kendall, correlação de Spearman na análise temporal e Análise de Cluster na análise espacial) dos dados de qualidade da água. Utilizando o Índice de Qualidade das Águas e as variáveis que o compõe, foi possível analisar a variabilidade da qualidade da água ao longo dos anos de monitoramento, identificando as áreas mais impactadas e as principais estações de monitoramento a serem mantidas na rede. Com os resultados das análises de tendência temporal identificou-se que a maior parte das estações que apresentaram tendências de redução na qualidade da água estão localizadas em áreas com adensamento populacional, demonstrando a forte influência das péssimas condições sanitárias dos municípios na qualidade da água da bacia. Na análise de tendência espacial, a análise de cluster agrupou as estações de monitoramento em seis clusters com base na sua similaridade entre os valores da qualidade das águas e, juntamente com os resultados das outras análises, verificou-se que a bacia do rio Caratinga apresentou o maior grau de poluição. Também foi possível apontar cinco estações que podem ser realocadas ou desativadas. Por fim, no terceiro capítulo, foi apresentada uma proposta metodológica para subsidiar a alocação de estações de monitoramento qualitativo. O método levou em consideração oito critérios relevantes ao monitoramento da qualidade da água em bacias hidrográficas brasileiras, sendo totalmente executado em ambiente de sistema de informação geográfica e aplicado em locais que possuem ou não redes de monitoramento já instaladas. Como a parte mineira da bacia do rio Doce já possui uma rede de monitoramento com 65 estações em operação, foi proposta uma expansão da rede e também realizada a simulação de um cenário considerando que a área não possuía uma rede já instalada. Com a aplicação da metodologia, sete novos locais foram propostos a fim de que a área de estudo possuísse a densidade recomendada pela Agência Nacional de Águas (ANA), sendo constatado que a Unidade de Gestão de Recursos Hídricos do rio Caratinga (UGRH5 Caratinga) possui a maior deficiência de estações dentre as seis unidades avaliadas na parte mineira da bacia do rio Doce. Na simulação do cenário considerando a não existência de rede, o mapa de adequabilidade obtido foi comparado com a atual rede de monitoramento e foi possível classificar as estações conforme a finalidade para qual foram instaladas, tais como: monitorar ambientes sob impacto de atividades antrópicas ou estabelecer padrões de referência para os corpos hídricos. The monitoring of water quality is critical to the development of a reliable and adequate data base for planning and management of water resources. In this context, projects of networks for qualitative monitoring in river basins have become increasingly relevant. A well-designed, monitoring network identifies water quality problems while establishing benchmarks for analyzing short- and long-term trends. However, the lack of network planning based on scientific methods may result in a waste of human, financial and logistical resources, since monitoring stations can be established in inappropriate places, causing the generation of redundant and unrepresentative data. Thus, the general objective of the present study was to structure a methodology for evaluation, optimization and establishment of water quality monitoring networks. The whole study was carried out in the Minas Gerais portion of the Doce river basin. It is demonstrated in the first chapter the application of a set of multivariate statistical techniques (Cluster Analysis and Factor Analysis/Principal Component Analysis) with the objective of identifying the main water quality variables to be prioritized on the monitoring campaigns, their potential sources of pollution as well as the best sampling frequency. It was identified from the results that the variables selected by the analysis, represent the high susceptibility of the Doce river basin to erosion, domestic effluents release into its water bodies and heavy metals contamination coming from industrial and mining activities. A total of 14 variables were identified as priority variables in the monitoring network: chlorophyll a, total coliforms, electrical conductivity, biochemical oxygen demand, thermotolerant coliforms, pheophytin a, dissolved iron, total phosphorus, total manganese, total ammoniacal nitrogen, dissolved oxygen, total suspended solids, total solids and turbidity. The results also showed that the water quality variation of the Doce River is determined in part by the seasonality, emphasizing the importance of monthly monitoring in the stations of the Doce river basin. Statistical techniques were used in the second chapter to analyze the temporal and spatial water quality trend (Mann-Kendall trend test, Seasonal Mann-Kendall trend test, Spearman’s rank correlation coefficient on the temporal analysis and Cluster Analysis on spatial analysis). The use of Water Quality Index and the variables that compose it, made possible to analyze the variability of water quality over the years of monitoring, identifying the most impacted areas and the main monitoring stations to be maintained in the network. The results of time trend analysis made possible to find out that most of the stations that presented a decreasing tendency in water quality are located in areas with population densification, indicating the strong influence of poor sanitary conditions of the cities to the basin water quality. In the spatial trend analysis, the cluster analysis grouped the monitoring stations into six clusters based on the similarity of the water quality values. Along with the results of the other analysis, it was verified that the Caratinga river basin presented the highest pollution degree. It was also possible to point out five stations that can be relocated or deactivated. Finally, in the third chapter, a methodological proposal was presented to subsidize the allocation of qualitative monitoring stations. The method took into account eight criteria that are relevant to the monitoring of water quality in the river basins in Brazil, being fully executed in a geographic information system condition and performed in locations whether monitoring networks have been established or not. Since the Minas Gerais portion of the Doce river basin already has a monitoring network with 65 stations in operation, it was proposed to expand the network and also a scenario was simulated considering that the area did not have an already established network. As the methodology was applied, seven new sites were proposed so that the study area had the density recommended by the National Water Agency (Agência Nacional de Águas - ANA), and it was verified that the Caratinga River Water Resources Management Unit (Unidade de Gestão de Recursos Hídricos do Rio Caratinga - UGRH5 Caratinga) has the least number of stations among the six units evaluated in the Minas Gerais portion of the Doce river basin. Considering the non-existence of a network, in the scenario simulation, the adequacy map obtained was compared with the current monitoring network and it was possible to classify the stations according to the purpose for which they were established, such as: monitoring environments under anthropic activities or establishing standards for water bodies.