Metodologias de calibração e validação do modelo de simulação climática CLIGEN de apoio à modelação de perda de solo

Abstract

Os objectivos deste trabalho são a calibração e validação do modelo de simulação climática CLIGEN de apoio ao modelo de previsão de erosão do solo WEPP. Para a realização deste trabalho foram utilizados os dados meteorológicos recolhidos no posto meteorológico e na estação experimental de erosão de solo da Escola Superior Agrária de Castelo Branco. Para comparação dos dados simulados pelo CLIGEN com os dados observados, fez-se correr o modelo por um período de cem anos, sendo os resultados obtidos comparados estatística ente com os observados. Verificou-se que o CLIGEN simula bem os valores médios de precipitação mensal, precipitação diária máxima mensal, precipitação média em dia chuvoso, número de dias de precipitação mensal, mas não os respectivos desvios padrão e distribuição em termos de percentis. Quando se faz correr o modelo CLIGEN com os parâmetros separadamente de anos secos e de anos chuvosos, há melhorias no desempenho do modelo. Foi feita uma proposta de alteração do código do CLIGEN, com desactivação do controlo de qualidade da geração dos números aleatórios pelo CLIGEN e com uma rotina que permite determinar estocasticamente se um ano é seco ou chuvoso. Verificou-se que com esta alteração se conseguiram melhorias no desempenho do CLIGEN, nomeadamente em termos de uma melhor representação da variabilidade. Posteriormente procedeu-se à validação do modelo com as alterações propostas com um novo conjunto de dados meteorológicos recolhido num clima semelhante, tendo-se verificado que o modelo com as alterações propostas tem um desempenho satisfatório. /**Abstract - The objectives of this work are calibration and validation of the CLIGEN climate generator, used in soil erosion model WEPP. To achieve this objectives we used climate data from the meteorological station d soil erosion station of the High School o Agriculture in Castelo Branco (Portugal). To compare observed and generated data we made the model run for 100 years, and compared simulated with observed data. We concluded that CLIGEN simulates well average values of monthly precipitation, maximum daily precipitation, and average precipitation in wet day, number of rainy days, but not their standard deviation and percentile distribution. We run CLIGEN with parameters for wet and dry years, with an improvement in model performance. We propose a change in CLIGEN's coda with deactivation of quality control of random number generator, and introduced a routine to determinate stochastically if the year is wet or dry. With this change, we achieved an improved CLIGEN performance, mainly in reproducing variability. Finally, we validate the model with the proposed chances, using anther dataset different from the original, and concluded that its performance was satisfactory.