Modelagem Hidrológica da Bacia Hidrográfica do Rio Limpopo em Moçambique, com TOPMODEL e Sensoriamento Remoto

Moçambique é um país de jusante, partilhando nove das quinze bacias hidrográficas internacionais e historicamente, o mais afetado pelos desastres naturais na África Austral. No ano 2000, as enchentes associadas a uma onda de ciclones tiveram um impacto particularmente ímpar na vida das populações e do país. A bacia hidrográfica do rio Limpopo (BHRL), com uma área total de captação de aproximadamente 415.000 km², é conhecida pela sua vulnerabilidade a enchentes, altas taxas de evapotranspiração (ET) e secas que causam perdas significativas à comunidade local. O presente estudo teve por objetivo realizar simulações de eventos de enchentes ocorridos na porção moçambicana da BHRL, no período compreendido entre 2000 a 2015 com o modelo hidrológico TOPMODEL (topography-based hydrological model) e dados de sensoriamento remoto por satélite. Foram utilizados como entrada no modelo, dados do modelo digital de elevação (MDE) da missão SRTM (resolução ~ 90 m), dois produtos de estimativa de precipitação: CMORPH e GPM-IMERG), dados do produto de estimativa de evapotranspiração potencial (MOD16) e dados de vazão estimado pelo modelo GLDAS. Dados do modelo digital de elevação (MDE) da missão SRTM (resolução ~ 90 m) foram utilizados para calcular o índice topográfico (IT), a entrada básica do TOPMODEL para simular a vazão da bacia. A calibração foi realizada de forma automática com o uso do método Shuffled Complex Evolution (SCE-UA). A calibração e a validação do modelo foram avaliadas por meio do índice Kling–Gupta Efficiency (KGE). Os resultados da calibração indicaram que as simulações com GPM-IMERG (KGE ~ 0.50 e 0.62) tendem a subestimar as vazões, enquanto que com CMORPH o desempenho foi bem melhor (KGE ~ 0.66 e 0.75) nas sub-bacias de Combomune, Chókwè e Xai-Xai. Para compreender a influência de cada parâmetro do TOPMODEL nas simulações dos eventos, foram aplicados testes de sensibilidade pelo método de Monte Carlo.