RESUMO
RESUMO A impermeabilização de áreas em centros urbanos, resultante do processo de ocupação desordenada do solo, contribui para o aumento e a aceleração do escoamento superficial e, consequentemente, para a ocorrência de enchentes e inundações em bacias urbanas. Nesse contexto, atualmente, modelos hidrológicos vêm sendo empregados no desenvolvimento de políticas públicas de gestão das águas urbanas, com vistas à drenagem urbana sustentável. O presente trabalho teve como objetivo usar um modelo hidrológico para a bacia do ribeirão Vai e Volta, localizada no município de Poços de Caldas, Minas Gerais, para simular o hidrograma de cheia em um canal urbano. Utilizou-se o software Storm Water Management Model (SWMM) calibrando o modelo a dados de chuva e vazão medidos. Realizou-se a calibração manual do modelo para dois eventos de precipitação com a obtenção do coeficiente de eficiência de Nash-Sutcliffe (NSE) médio de 0,73 e erros da vazão de pico e do volume escoado inferiores a 15%. O modelo foi validado para outros três eventos distintos e obteve-se ajuste NSE médio de 0,79 e erros da vazão de pico e do volume escoado inferiores a 5%.
ABSTRACT The waterproofing of areas in urban centers, resulting from the disorderly occupation of the soil, contributes to increase and accelerate the runoff and, consequently, to the occurrence of floods and inundation in urban watersheds. In this context, hydrological models are currently being used in the development of public policies for urban water management, related to sustainable urban drainage. The present work aimed to use a hydrological model for the watershed of the Vai e Volta stream, located in the city of Poços de Caldas, Minas Gerais, to simulate the flood hydrograph in an urban open channel. The Storm Water Management Model (SWMM) software was used, calibrating the model to measured rainfall and flow data. The model was manually calibrated for two rainfall events with an average Nash-Sutcliffe coefficient (NSE) of 0.73 and errors in peak flow and runoff volume below 15%. The model was validated for three other distinct events and an average NSE adjustment of 0.79 was obtained and errors in peak flow and runoff volume below 5%.