Wavelet transform for medium-range streamflows projections in national interconnected system

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Carlos Eduardo Sousa Lima
https://orcid.org/0000-0003-2199-3382
Marx Vinicius Maciel da Silva
http://orcid.org/0000-0001-9435-1001
Cleiton da Silva Silveira
https://orcid.org/0000-0003-3303-5157
Francisco das Chagas Vasconcelos Junior
https://orcid.org/0000-0002-1558-8383

Abstract

This study aimed to analyze the variability of average annual streamflow time series of the National Interconnected System (NIS) (Brazil) and create a projection model of future streamflow scenarios from 3 to 10 years using wavelet transform (WT). The streamflow time series were used and divided into two periods, namely, 1931–2005 and 2006–2017, for calibration and verification, respectively. The annual series was standardized, and by the WT, it was decomposed into two bands plus the residue for each base posts (BP) for later reconstruction. Then, an autoregressive (AR) model per band and residue was made. The projection was obtained by adding the AR models. For performance evaluation, a qualitative analysis of the cumulative probability distribution of the projected years and an analysis of the likelihood were performed. The model identified the probability distribution function of the projected years and obtained a likelihood ratio of > 1 in most SIN regions, indicating that this methodology can capture the mediumrange variability.

Article Details

How to Cite
Sousa Lima, C. E., Maciel da Silva, M. V., da Silva Silveira, C., & Vasconcelos Junior, F. (2021). Wavelet transform for medium-range streamflows projections in national interconnected system. Brazilian Journal of Environmental Sciences (Online), 57(1), 72-83. https://doi.org/10.5327/Z217694781048
Section
Articles
Author Biographies

Marx Vinicius Maciel da Silva, Federal University of Ceará (UFC)

Doutorando em Engenharia Civil com Área de Concentração em Recursos Hídricos, pela Universidade Federal do Ceará (UFC). Possui Mestrado em Ciências Físicas Aplicadas, com Área de Concentração em Ciências Físicas Aplicadas ao Desenvolvimento do Semiárido (2018) e Graduado em Física (2015), pela Universidade Estadual do Ceará (UECE). Tem interesse e experiência nas áreas de Física, Geociências e Engenharia Civil, atuando principalmente nos seguintes temas: Física da Atmosfera, Meteorologia Física, Climatologia, Interação oceano-atmosfera, Recursos Hídricos e Hidrologia.

Cleiton da Silva Silveira, Federal University of Ceará (UFC)

Possui graduação em Física pela Universidade Estadual do Ceará (2006), mestrado em Ciências Físicas Aplicadas pela Universidade Estadual do Ceará (2009) e doutorado em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) pela Universidade Federal do Ceará (2014). Foi bolsista de pesquisa na Fundação Cearense de Recursos Hídricos (FUNCEME). Foi professor adjunto da Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-brasileira (UNILAB) no curso de Engenharia de Energias. Atualmente é professor da Universidade Federal do Ceará no departamento de Engenharia Hidráulica e Ambiental (DEHA). Tem experiência na área de clima e recursos hídricos, atuando principalmente nos seguintes temas: hidrologia, modelagem atmosférica, mudanças climáticas, variabilidade climática e gestão de recursos hídricos

References

Alves, B.C.C.; Souza Filho, F.A.; Silveira, C.S., 2013. Análise de tendência e

Padrões de Variação das séries históricas de vazões do Operador Nacional

de Sistemas (ONS). Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 18, (4), 19-34.

http://dx.doi.org/10.21168/rbrh.v18n4.p19-34.

Costa, F.S.; Maceira, M.E.P.; Damázio, J.M., 2007. Modelos de previsão

hidrológica aplicados ao planejamento da operação do sistema elétrico

brasileiro. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 12, (3), 21-30. http://

dx.doi.org/10.21168/rbrh.v12n3.p21-30.

Grimm, A.M.; Almeida, A.S.; Beneti, C.A.A.; Leite, E.A., 2020. The combined

effect of climate oscillations in producing extremes: the 2020 drought in

southern Brazil. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 25, e48. https://doi.

org/10.1590/2318-0331.252020200116.

Grimm, A.M.; Saboia, J.P.J., 2015. Interdecadal variability of the south

american precipitation in the monsoon season. Journal of Climate, v. 28, (2),

-775. http://dx.doi.org/10.1175/JCLI-D-14-00046.1.

International Energy Agency – IEA, 2020. World Energy Balances 2020

edition. International Energy Agency (Accessed August 25, 2021) at: https://

www.iea.org/countries/brazil.

Jesus, E.M.; Rocha, R.P.; Reboita, M.S.; Llopart, M.; Dutra, L.M.M.; Remedio,

A.R.C., 2016. Contribution of cold fronts to seasonal rainfall in simulations

over the southern La Plata Basin. Climate Research, v. 68, (2-3), 243-255.

http://dx.doi.org/10.3354/cr01358.

Kayano, M.T.; Andreoli, R.V.; Garcia, S.R.; Souza, R.A.F., 2018. How the two

nodes of the tropical Atlantic sea surface temperature dipole relate the climate

of the surrounding regions during austral autumn. International Journal of

Climatology, v. 38, (10), 3927-3941. http://dx.doi.org/10.1002/joc.5545.

Kayano, M.T.; Andreoli, R.V.; Souza, R.A F., 2019. El Niño–Southern

oscillation related teleconnections over South America under distinct Atlantic

multidecadal oscillation and Pacific interdecadal oscillation backgrounds: La

Niña. International Journal of Climatology, v. 39, (3), 1359-1372. http://dx.doi.

org/10.1002/joc.5886.

Mantua, N.J.; Hare, S.R.; Zhang, Y.; Wallace, J.M.; Francis, R.C., 1997. A

Pacific Interdecadal climate oscillation with impacts on salmon production.

Bulletin of American Meteorology Society, v. 78, (6), 1069-1980. https://doi.

org/10.1175/1520-0477(1997)078%3C1069:APICOW%3E2.0.CO;2.

Moreira, J.G.V.; Naghettini, M., 2016. Detecção de tendências monotônicas

temporais e relação com erros dos tipos I e II: estudo de caso em séries de

precipitações diárias máximas anuais do estado do Acre. Revista Brasileira

de Meteorologia, v. 31, (4), 394-402. https://doi.org/10.1590/0102-

Morettin, P.A., 1999. Ondas e ondaletas: da análise de Fourier à análise de

ondaletas. Edusp, São Paulo.

Operador Nacional do Sistema – ONS, 2010a. Critérios para estudos

hidrológicos – Submódulo 23.5. Procedimentos de Rede. Operador Nacional

do Sistema, Brasília, 11 pp.

Operador Nacional do Sistema – ONS, 2010b. Operação do Sistema

Interligado Nacional – Relatório Anual de Avaliação das Previsões de Vazões.

Operador Nacional do Sistema, Brasília, 230 pp.

Operador Nacional do Sistema – ONS, 2016. O que é o SIN (Sistema Interligado

Nacional). Operador Nacional do Sistema, Rio de Janeiro (Accessed Novemer

, 2021) at: http://www.ons.org.br/paginas/sobre-o-sin/o-que-e-o-sin.

Rocha, R.V.; Souza Filho, F.A., 2020. Mapping abrupt streamflow shift in an

abrupt climate shift through multiple change point methodologies: Brazil case

study. Hydrological Sciences Journal, v. 65, (16), 2783-2796. https://doi.org/10.

/02626667.2020.1843657.

Terrier, M.; Perrin, C.; Lavenne, A.; Andréassian, V.; Lerat, J.; Vaze, J., 2021.

Streamflow naturalization methods: a review. Hydrological Sciences Journal, v.

, (1), 12-36. https://doi.org/10.1080/02626667.2020.1839080.

Torrence, C., Compo, G.P., 1998. A practical guide to wavelet analysis. Bulletin

of American Meteorology Society, v. 79, 61-78. https://doi.org/10.1175/1520-

(1998)079%3C0061:APGTWA%3E2.0.CO;2.

Wang, Y.L.; Hsu, Y.C.; Lee, C.P.; Wu, C.R., 2019. Coupling influences of ENSO

and PDO on the inter-decadal SST variability of the ACC around the Western

South Atlantic. Sustainability, v. 11, (18), 4853. https://doi.org/10.3390/

su11184853.

Wang, H.; Kumar, A.; Wang, W.; Xue, Y., 2012. Influence of ENSO on

Pacific decadal variability: an analysis based on the NCEP Climate Forecast

System. Journal of Climate, v. 25, 6136-6151. https://doi.org/10.1175/

JCLI-D-11-00573.1.

Zhang, R.; Delworth, T.L., 2006. Impact of Atlantic multidecadal oscillations

on India/Sahel rainfall and Atlantic hurricanes. Geophysical Research Letters,

v. 33, (17). https://doi.org/10.1029/2006GL026267.

Zhang, Y.; Wallace, J.M.; Battisti, D., 1997. ENSO-like interdecadal variability:

-93. Journal of Climate, v. 10, 1004-1020. https://doi.org/10.1175/1520-

(1997)010%3C1004:ELIV%3E2.0.CO;2.