Browsing by Author "Tiezzi, Rafael de Oliveira"
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- Assessment of climate change impacts on rainfall and streamflow in the Alto Paranapanema Basin, BrazilPublication . Hucke, André Teixeira da Silva; Menegaz, Mateus Nardini; Isidoro, Jorge; Tiezzi, Rafael de OliveiraClimate change has the potential to fundamentally transform landscapes on a global scale. Leveraging advanced predictive modeling to enhance water resource management within the Alto Paranapanema Basin (Brazil), holds the potential to proactively anticipate challenges and alleviate the impacts and conflicts arising from this phenomenon. This is particularly important in a region boasting over 1,600 center-pivot irrigation systems. This study employs the Soil Moisture Accounting Procedure, a physical model, to simulate long-term climate datasets and flows. Future climate scenarios, rooted in the Representative Concentration Pathways, are developed through the downscaling of Global Climate Models. The findings reveal a temporal shift in rainfall patterns, characterized by a reduction during the wet season of up to -40% compared to the average historical rainfall, and an increase throughout the dry season up to 40% compared to the same historical, estimated by the Eta-BESM model. These changes present challenges regarding to water availability, hydroelectric generation, and agricultural sustainability. By fostering collaboration among different governmental entities responsible for the managements of basins and harnessing the potential of predictive models, this research advocates for the adoption of proactive strategies in management of water resources. These strategies are imperative to effectively counteract the far-reaching effects of climate change. HIGHLIGHTS center dot Impacts of climate change, with four Regional Climate Models and two Representative Concentration Pathways, in rainfall and river flow utilizing Soil Moisture Accounting Procedure as an analytical tool. center dot Watershed has a major impact on society around the river and downstream. center dot River flow changes could disrupt energy and water for those communities.
- Transporte de material dissolvido em superfície impermeável sob chuva artificial analisado com a aplicação do delineamento experimental das faces centradasPublication . Pessoti, Bruna Peterson Luque; Silveira, Alexandre; Moura, Rafael Brito de; Isidoro, Jorge; Tiezzi, Rafael de Oliveira; Gonçalves, Flávio AparecidoO estudo do escoamento superficial e transporte de poluentes é de grande importância, pois ajuda na prevenção de impactos ambientais, auxiliando em planejamentos a serem realizados pelo poder público. Neste trabalho, teve-se como objetivo estudar, em laboratório, a dinâmica do transporte de material (cloreto de sódio — NaCl) disposto sobre uma superfície impermeável, dissolvido pela aplicação de água via simulador de chuva, tendo como fonte de variação três variáveis independentes: declividade, intensidade de precipitação e posição do material. Utilizou-se o delineamento experimental de faces centradas, que contemplou diferentes cenários reproduzidos nos experimentos, onde se avaliou a influência das três variáveis independentes sobre às dependentes (tempo de transporte, valor de pico, tempo de pico e massa total transportada), cujas respostas foram monitoradas no exutório do modelo experimental. A análise de resultados obtidos permitiu identificar o efeito significativo da declividade e posição do material sobre todas as variáveis dependentes estudadas e ainda o efeito quadrático da declividade para o tempo de transporte e a massa total transportada. Já para a intensidade de precipitação, verificou-se influência apenas para o tempo de transporte, dentro dos intervalos de estudo com nível de significância de 95%. O modelo produzido para o tempo de transporte é capaz de explicar 90% da variabilidade dos dados, enquanto o para o valor de pico possui uma capacidade de explicação de 67,9%. O tempo de pico possui um modelo capaz de explicar 74,2% da variabilidade dos dados, e o modelo produzido para a massa total transportada possui uma capacidade de explicação de 62,4% da variabilidade dos dados.