water and landscape
AGUA y TERRITORIO

Estimativa de vazões de referência para flexibilização do uso de água na bacia do rio Araranguá, sul de Santa Catarina, Brasil

Estimation of reference flows to make water use more flexible in the Araranguá river basin, south Santa Catarina, Brazil

Sérgio Luciano Galatto

Universidade do Extremo Sul Catarinense
Criciúma, Santa Catarina, Brasil
sga@unesc.net

ORCID: 0000-0002-4325-7936

Álvaro José Back

Universidade do Extremo Sul Catarinense
Criciúma, Santa Catarina, Brasil
ajb@epagri.sc.gov.br

ORCID: 0000-0002-0057-2186

Carlyle Torres Bezerra de Menezes

Universidade do Extremo Sul Catarinense
Criciúma, Santa Catarina, Brasil
cbm@unesc.net

ORCID: 0000-0002-2478-8352

Bruna Borges da Rocha

Universidade do Extremo Sul Catarinense
Criciúma, Santa Catarina, Brasil
brubdr@unesc.net

ORCID: 0000-0009-0008-2617

Información del artículo:

Recibido: 14/06/2023
Revisado: 05/09/2024
Aceptado: 09/09/2024
Online: 31/01/2025
Publicado: 10/04/2025

ISSN 2340-8472

ISSNe 2340-7743

DOI: 10.17561/at.26.8127

cc-by

RESUMO
Os critérios de determinação de vazão outorgável no Brasil são bastante restritivos, gerando descontentamento e conflitos entre múltiplos usuários. A determinação de vazões mínimas sazonais contribui para melhor alocação da disponibilidade hídrica. Este estudo analisou a influência da sazonalidade nas vazões mínimas de referência na bacia do rio Araranguá, visando potencializar o uso das águas superficiais em períodos de maior demanda hídrica. Foram determinadas as vazões Q_7,10, Q₉₈, Q₉₅ e Q₉₀, ajustando as diferentes distribuições de probabilidade e analisada a aderência dos dados pelos testes de Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling. Os resultados obtidos indicam a flexibilização na disponibilidade hídrica da Q₉₀ trimestral (5,45 %) e Q₉₀ mensal (44,12 %) em relação a Q₉₀ anual, o que pode corroborar no processo de emissão de novas outorgas em períodos de maior demanda hídrica.

PALAVRAS-CHAVE: Vazão, Sazonalidade, Flexibilização, Outorga, Probabilidade.

ABSTRACT
The criteria for determining the flow rate available in Brazil are quite restrictive, generating discontent and conflicts between multiple users. The determination of minimum seasonal flows contributes to better allocation of water availability. This study analyzed the influence of seasonality on minimum reference flows in the Araranguá River basin, aiming to enhance the use of surface water in periods of greater water demand. Flow rates Q_7,10, Q₉₈, Q₉₅ and Q₉₀ were determined, adjusting the different probability distributions and data adherence was analyzed using the Kolmogorov-Smirnov and Anderson-Darling tests. The results obtained indicate the flexibility in water availability of the quarterly Q₉₀ (5.45 %) and monthly Q₉₀ (44.12 %) in relation to the annual Q₉₀, which may corroborate the process of issuing new concessions in periods of greater water demand.

KEYWORDS: Flow, Seasonality, Flexibility, Grant, Probability.

Estimación de caudales de referencia para flexibilizar el uso del agua en la cuenca del río Araranguá, sur de Santa Catarina, Brasil

RESUMEN
Los criterios para determinar el caudal disponible en Brasil son bastante restrictivos, generando descontento y conflictos entre múltiples usuários. La determinación de caudales mínimos estacionales contribuye a una mejor asignación de la disponibilidad de agua. Este estudio analizó la influencia de la estacionalidad en los caudales mínimos de referencia en la cuenca del río Araranguá, con el objetivo de potenciar el uso de aguas superficiales en períodos de mayor demanda hídrica. Se determinaron los caudales Q_7,10, Q₉₈, Q₉₅ y Q₉₀ ajustando las diferentes distribuciones de probabilidad y se analizó la adherencia de los datos mediante las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Anderson-Darling. Los resultados obtenidos indican la flexibilidad en la disponibilidad de agua del Q₉₀ trimestral (5,45 %) y Q₉₀ mensual (44,12 %) en relación al Q₉₀ anual, lo que puede corroborar el proceso de otorgamiento de nuevas concesiones en periodos de mayor demanda de agua.

PALABRAS CLAVE: Flujo, Estacionalidad, Flexibilidad, Concesión, Probabilidad.

Estimation des débits de référence pour rendre plus flexible l’utilisation de l’eau dans le bassin du fleuve Araranguá, au sud de Santa Catarina, Brésil

RÉSUMÉ
Les critères de détermination du débit disponible au Brésil sont assez restrictifs, générant mécontentement et conflits entre plusieurs utilisateurs. La détermination de débits saisonniers minimaux contribue à une meilleure allocation de la disponibilité en eau. Cette étude a analysé l’influence de la saisonnalité sur les débits minimaux de référence dans le bassin de la rivière Araranguá, visant à améliorer l’utilisation des eaux de surface pendant les périodes de plus grande demande en eau. Les débits Q_7,10, Q₉₈, Q₉₅ et Q₉₀ ont été déterminés, en ajustant les différentes distributions de probabilité et l'adhésion aux données a été analysée à l'aide des tests de Kolmogorov-Smirnov et Anderson-Darling. Les résultats obtenus indiquent la flexibilité de la disponibilité de l’eau du Q₉₀ trimestriel (5,45 %) et mensuel Q₉₀ (44,12 %) par rapport au Q₉₀ annuel, ce qui peut corroborer le processus d’émission de nouvelles concessions en périodes de plus grande demande en eau.

MOTS-CLÉS: Flux, Saisonnalité, Flexibilité, Subvention, Probabilité.

Stima dei flussi di rifereimento per rendere più flessibile l’uso dell’acqua nel bacino del fiume Araranguá, a sud di Santa Catarina, Brasile

SOMMARIO
I critério per determinar ela portata disponibile in Brasile sono piuttosto restrittivi, generando malcontenti e conflitti tra più utenti. La determinazione dei flussi minimi stagionali contribuisce a una migliore allocazione della disponibilità idrica. Questo studio ha analizzato l’influenza della stagionalità sui flussi minimi di riferimento nel bacino del fiume Araranguá, con l’obiettivo di migliorare l’uso delle acque superficiali nei periodi di maggiore domanda idrica. Sono state determinate le portate Q_7,10, Q₉₈, Q₉₅ e Q₉₀, aggiustando le diverse distribuzioni di probabilità e l'aderenza dei dati è stata analizzata utilizzando i test di Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling. I risultati ottenuti indicano la flessibilità della disponibilitá idrica del Q₉₀ trimestrale (5,45 %) e del Q₉₀ mensile (44,12 %) rispetto al Q₉₀ annuale, che potrebbe corroborare il processo di emissione di nuove concessioni nei periodi di maggiore domanda di acqua.

PAROLE CHIAVE: Flusso, Stagionalità, Flessibilità, Concessione, Probabilità.

Introdução

A utilização criteriosa da água e a sua distribuição de forma justa e adequada, tanto em quantidade como em qualidade, é um grande desafio aos órgãos gestores de recursos hídricos no Brasil. A crescente demanda de água para atender aos múltiplos usos tem contribuído para aumento de seu consumo e, consequentemente, dos conflitos entre usuários de diversas bacias hidrográficas nos estados brasileiros¹. Gerir os recursos hídricos é uma necessidade premente, e procura ajustar as demandas econômicas, sociais e ambientais pela água a níveis sustentáveis, permitindo a convivência dos usos atuais e futuros.

No Brasil, a Política Nacional de Recursos Hídricos (PNRH)², instituída pela Lei n° 9.433/1997 visa proporcionar meios para que a água seja usada de forma racional e justa para o conjunto da sociedade. Gestores, usuários e pesquisadores têm desenvolvido estudos como forma de contribuir na gestão integrada dos recursos hídricos, motivados pela crescente demanda de água, em cenários de escassez relativa cada vez mais evidente³.

Estudos tem colocado que o principal fator para o desencadeamento de conflitos pelo uso de água, é a falta de uma governança sólida e eficaz⁴. Existem três tipos de conflitos⁵ relacionados ao uso da água, sendo aqueles decorrentes de planejamento setoriais discordantes, quando há indisponibilidade da água em quantidade e/ou qualidade por determinado período, e legislações desarmônicas nas diferentes esferas. Estes conflitos têm crescido nas últimas décadas em várias regiões do mundo, o que requer maior efetividade na sua resolução.

Nos estados do Ceará e Paraíba, no Nordeste brasileiro, existem algumas experiências exitosas de mediação de conflitos pelo uso da água⁶, onde o Estado, por meio dos comitês de bacia, tem o papel de mediar os conflitos de primeira ordem. Na bacia do rio São Francisco devido a sua dimensão e complexidade, ocorrem disputas pelo uso da água, onde uma das dificuldades enfrentadas pelos gestores e usuários, é o estabelecimento da alocação negociada. Essa medida é uma solução para equacionar o uso pelas águas numa mesma bacia, assim como em diminuir a tensão entre usuários, que aliado ao cadastramento e o instrumento de outorga, tem auxiliado na gestão de conflitos⁷.

Estudos enfatizam que quem gerencia as águas nas seções altas da bacia hidrográfica acaba controlando o destino e o uso das águas nas seções média e baixa da bacia⁸. A disponibilidade dos recursos hídricos no âmbito de uma bacia é parte fundamental dos estudos hidrológicos, sendo representada pelas vazões médias⁹ e mínimas¹⁰. A vazão média permite caracterizar a disponibilidade hídrica potencial¹¹ enquanto que as vazões mínimas caracteriza à disponibilidade hídrica natural¹². Os estudos hidrológicos permitem estabelecer as vazões mínimas de referência para a outorga de uso de água superficial ou para a diluição de efluentes. Portanto, a definição da vazão mínima de referência a ser aplicada depende da garantia de atendimento que se considera para os diferentes usos instalados numa determinada bacia.

A vazão de referência para o processo outorga é o valor de vazão que representa o limite superior de utilização da água em um curso natural e, normalmente é baseado em vazões de estiagem ou em vazões com alta probabilidade de superação. Apenas certo percentual dessas vazões deve ser utilizado, sendo o restante considerado como vazão necessária para a manutenção do meio biótico (vazão ecológica, ambiental ou sanitária)¹³. A análise das vazões mínimas observadas nos períodos de estiagem define a disponibilidade natural dos recursos hídricos, enquanto a disponibilidade potencial é determinada pela vazão média de longa duração. As vazões mínimas, caracterizadas pela magnitude, duração e frequência, utilizadas na concessão de outorga são normalmente representadas pela vazão mínima com sete dias de duração e período de retorno de 10 anos (Q_7,10), ou pelas vazões cujas probabilidades de superação são de 90 % (Q₉₀) ou 95 % (Q₉₅)¹⁴.

A outorga de direito de uso da água é um dos instrumentos adotados pela PNRH, pois permite estabelecer um limite de referência para os usos sustentáveis da água num determinado corpo hídrico. Para fins de outorga pelos órgãos gestores de recursos hídricos, as vazões mínimas de referência influenciam diretamente no total disponível para outorga. Os critérios para análise de pedidos de outorga utilizados pelos órgãos gestores no Brasil utilizam diferentes vazões de referência, bem como percentuais considerados outorgáveis. Nos estados do Brasil, bem como na federação, tem-se adotado critérios restritivos ao estabelecimento de vazões mínimas, sem apresentar necessariamente, justificativas para adoção desses valores.

Nesse sentido, a outorga de uso da água deve ser orientada para a maximização do bem-estar social e da administração de conflitos entre usuários na mesma bacia¹⁵. Para a sua implementação é necessário definir critérios e regras claras e objetivas de distribuição da água, considerando a hierarquização de prioridades dos vários usos, dependente das características de uso e ocupação do solo¹⁶ e do desenvolvimento socioeconômico da bacia hidrográfica¹⁷. Neste viés, e considerando que apenas partes das vazões mínimas são outorgáveis, existe a limitação do uso da água nos períodos de maior disponibilidade hídrica. A diversidade de vazões mínimas adotadas, assim como de diferentes percentuais desta vazão para outorga, afeta diferentes usuários e suas atividades econômicas.

A adoção de uma vazão mínima anual nos critérios de outorga pode se tornar restritiva¹⁸ em bacias com elevada demanda de recurso, em períodos chuvosos, e pode ser eventualmente insuficiente para a manutenção do meio biótico, nos períodos de escassez. Existe, portanto, à necessidade de evoluir nos critérios de outorga, com estudos aprofundados para suprir a falta de dados hidrológicos, assim como, a adoção de vazões mínimas sazonais. Alguns trabalhos têm avaliado a sazonalidade nas vazões de referência para estimativa de vazões mínimas, e revelaram que a utilização do período trimestral para determinação de vazões mínimas apresentou-se mais adequada ao processo de outorga, quando comparada ao período anual¹⁹.

A bacia no rio Araranguá, localizada no sul do Estado de Santa Catarina, Brasil, tem apresentando um aumento da demanda pelo uso da água superficial, especialmente para irrigação nas lavouras de arroz, que ocupa atualmente 473,25 km². Além da produção de arroz, existe a produção de milho, banana e fumo, agroindústrias, cerâmicas, metalmecânicas, indústrias de couro e confecções, minerações de seixo, areia, argilas e carvão, além da pesca e seguimentos ligados ao turismo²⁰.

O plano de recursos hídricos da bacia do rio Araranguá estabeleceu como vazão mínima de referência a Q₉₀ anual²¹, tendo como vazão máxima outorgável 50 % da Q₉₀ anual. Esta vazão despreza as variações sazonais da disponibilidade hídrica ofertadas na bacia, implicando na concessão de vazões muito restritivas em períodos de maior disponibilidade, limitando a captação de água em períodos de maior regime de chuvas²². Essa situação tem gerado desconforto entre usuários de água, pois além das concessões de outorga existentes, tem aumentado as demandas hídricas (vazões captadas)²³ na bacia. Portanto, a determinação de vazões mínimas sazonais é uma alternativa para a potencialização do uso da água superficial considerando as diferentes finalidades e demandas existentes.

Este estudo buscou analisar a influência da sazonalidade nas vazões mínimas de referência na bacia do rio Araranguá, com intuito de potencializar o uso das águas superficiais em períodos de maior demanda hídrica. Além de subsidiar com informações técnico-científicas a Secretaria de Estado do Meio Ambiente e da Economia Verde (SEMAE), órgão responsável pela gestão dos recursos hídricos no Estado de Santa Catarina.

Metodologia

A bacia do rio Araranguá situada no sul de Santa Catarina, Brasil, localiza-se entre os quadrantes 28°48’ a 29°06’ Sul e 49°20’ a 50°00’ W (Mapa 1), drenando em superfície o território de 17 municípios. A população estimada destes municípios, que ocupam parte ou totalmente as áreas territoriais na bacia, é de 514.398 habitantes²⁴. O sistema de drenagem na bacia foi ordenado conforme Strahler de 1957²⁵, utilizando o software Hydro Flow 1.3. Neste programa foram inseridos, em formato shapefile, a drenagem e o limite da bacia, obtendo assim a hierarquização fluvial.

Para o cálculo das vazões mínimas de referência foram usados os dados diários consistidos de seis estações fluviométricas (Tabela 1) disponibilizados no Sistema de Informações Hidrológicas (HidroWeb). Foram determinadas vazões mínimas (Q_7,10, Q₉₀, Q₉₅ e Q₉₈) organizadas em séries mensal, trimestral e anual, conforme ano civil (janeiro a dezembro).

Tabela 1. Estações fluviométricas na bacia do rio Araranguá

Código	Nome da Estação	Latitude (S)	Longitude (W)	Altitude (m)	Área (km²)	Curso d’Água	Série de dados (ano)	Série de dados consistido (ano)
84800000	Serrinha Jusante	28,6125	49,5514	114	116,30	Rio São Bento	1985 a 2021	36
84820000	Forquilhinha	28,7492	49,4744	40	507,80	Rio Mãe Luzia	1942 a 2017	59
84949000	Turvo	28,9422	49,7025	30	323,15	Rio Amola Faca	1976 a 2020	32
84949800	Ermo	28,9725	49,6372	12	822,87	Rio Itoupava	1978 a 2016	37
84853000	Foz do Manuel Alves	28,8536	49,5897	10	346,68	Rio Manuel Alves	1977 a 2020	39
84950000	Taguaruçu	28,9550	49,6008	10	881,53	Rio Araranguá	1943 a 2011	68

Fonte: adaptado de ANA (2022).

Foram ajustadas as distribuições Gumbel mínima (GB), Weibull com dois (Wb2) e três (Wb3) parâmetros, Log-Normal com dois parâmetros (LN2) e três parâmetros (LN3), Pearson Tipo III e Log-Pearson Tipo III. Para estimativa dos parâmetros foram usados o método dos Momentos (MM), método da Máxima Verossimilhança (MV) e método dos L-Momentos (LM). Na distribuição de Gumbel (GB) foi incluído o método de Chow para estimativa dos parâmetros. Para avaliar a aderência dos dados foram usados os testes de Kolmogorov-Smirnov (KS) e Anderson-Darling (AD) ao nível de significância de 5 %, conforme expressões que seguem adiante. O teste KS baseia-se na comparação entre as distribuições teóricas [F'(x)] e as empíricas cumulativas [F(x)]. A estatística D descreve a maior discrepância entre [F'(x)] e [F(x)]. Naturalmente, valores de D suficientemente grandes levam à rejeição de H0.

D = Max / F(x) observada – F(x) teórica /

${KS}_{crit} = \frac{K_{α}}{\sqrt{n} + 0.12 + 0.11 / \sqrt{n}}$

Em que:

KS_crit: Kolmogorov-Smirnov.
F(x): frequência.

$A^{2} = - N - \sum_{i = 1}^{N} \frac{(2 i - 1) {l n F_{x} (x_{(i)}) + l n [1 - F_{x} (x_{(N - i + 1)})]}}{N}$

Em que:

A²: Anderson-Darling.
x₍₁₎, x₍₂₎,...,x_(m),...x_(n): observações ordenadas em modo crescente.
F_N(x) e F_X(x): distribuições empírica e teórica.

Para definir o critério de seleção foram determinados a raiz do erro quadrático médio - RMSE (Root Mean Square Error), o erro absoluto médio (MAE) e o D-index, respectivamente calculados conforme expressões:

$\begin{aligned} RMSE = \sqrt{\frac{\sum_{i = 1}^{n} {(X_{i} - X e_{i})}^{2}}{n}} \\ MAE = \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} |X_{e} - X_{i}| \\ Dindex = \frac{1}{\bar{R}} \sum_{i = 1}^{6} |R_{i} - R_{i}^{*}| \end{aligned}$

Em que:

RMSE: raiz do erro quadrático médio para uma dada distribuição de probabilidade.
X_i: vazão observada de ordem i.
X_ei: vazão estimada pela distribuição teórica de probabilidade.
n: número de elementos na série.
MAE: erro absoluto médio.
Dindex: índice baseado nos seis menores valores da série.
R: valor médio da série da precipitação registrada.
Ri (i = 1 a 6): seis primeiros valores mais baixos na série de precipitação registrada.
Ri*: precipitação estimada por distribuição de probabilidade.

Para a seleção da melhor distribuição, estas foram ranqueadas de acordo com escore formado pelo ranqueamento dos valores dos testes de aderência e dos índices de desempenho. Com a distribuição selecionada foram calculados os valores de Q_7;10.

De posse das vazões mínimas e das características físicas (Área de drenagem (A), Comprimento (L) e Densidade de drenagem (Dd)), correspondentes às bacias de contribuição das estações fluviométricas, foi aplicada a regressão para estimar às vazões mínimas (anual, trimestral e mensal) na bacia do rio Araranguá. Para espacialização das vazões foi utilizado o software ArcGis 10.3.

As vazões mínimas de base mensal e trimestral foram comparadas a base anual. A sazonalidade, expressa na variação entre as vazões mínimas foi avaliada para identificar a flexibilidade nos critérios de outorga, conforme expressão.

$Dr = \frac{Q_{sazonal} - Q_{anual}}{Q_{anual}} 100$

Em que:

Dr: diferença relativa da disponibilidade hídrica (%).
Q_sazonal: vazão estimada em base sazonal (m³.s^-1).
Q_anual: vazão estimada em base anual (m³.s^-1).

Resultados

A bacia do rio Araranguá ocupa superficialmente uma área de 3.071,20 km² e possui quatro subsistemas compreendidos pelos rios Itoupava (1.137,76 km²), Mãe Luzia (1.111,52 km²), Baixo Araranguá (428,67 km²) e Manoel Alves (393,25 km²) (Mapa 2). A partir da hierarquização da hidrografia da bacia, a maior ordem de rios encontrada foi de 8ª, correspondente ao rio Araranguá. A extensão do rio principal é de 96,07 km (junção dos rios Mãe Luzia e do Araranguá), com altitude variando de zero a 1485 metros. O rio Araranguá, que deságua no oceano, possui 32,8 km de extensão, e é formado pelo encontro dos rios Mãe Luiza e Itoupava²⁶.

De posse das vazões mínimas determinadas nos períodos anual, trimestral e mensal, ajustou-se as distribuições de probabilidade com seus respectivos métodos de estimativa de parâmetros. Obteve-se o total de 102 distribuições ajustadas, considerando que foram utilizadas as seis estações fluviométricas, totalizando 2142 distribuições testadas para cada vazão nas escalas sazonais. As distribuições que melhor se ajustaram aos períodos analisados foram a Log-Normal a dois e três parâmetros, a Weibull com dois e três parâmetros e a Pearson III, visto que não foram rejeitadas ao nível de significância de 5 % de probabilidade, pelos testes de aderência de Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling.

Estudos realizados nas sub-bacias dos rios Paraná²⁷ e Paraíba do Sul²⁸, constataram que as distribuições Log-Normal a dois e três parâmetros apresentaram melhores ajustes. Já a distribuição Weibull foi a que melhor se ajustou para representar eventos mínimos²⁹. Nos estudos de estimativa e regionalização de vazões mínimas (Q₇ e Q₃₀) realizados na região sul do Brasil³⁰, verificou-se que as distribuições Log-Normal a dois e três parâmetros, a Weibull dois e três parâmetros e a Pearson III, foram as que melhor se ajustaram. Normalmente é adotada a distribuição Weibull com dois parâmetros devido a maior facilidade à determinação de seus parâmetros e por apresentar melhor aderência aos dados de vazões mínimas³¹.

Para as vazões mínimas, verificou-se que o RMSE foi superior a 1,0 m³.s^-1 em 26 vazões mínimas estimadas, enquanto que as demais vazões foram <1,0 m³.s^-1. Em relação aos valores de D-index para as distribuições testadas, apenas duas apresentaram valor >0,50 m³.s^-1 (Estações Turvo e Manoel Alves). Dezessete vazões apresentaram valores entre <0,50 m³.s^-1 e >0,20 m³.s^-1, e as demais vazões mínimas foram inferiores a 0,20 m³.s^-1. O ADcrítico estabelecido para o teste de Anderson-Darling foi de 0,752. Estes resultados indicam um desempenho favorável aos modelos de distribuição selecionados para cada estação fluviométrica. Na Tabela 2 constam os parâmetros das distribuições de probabilidade selecionada para estimativa da Q_7,10 nas diferentes sazonalidades.

Tabela 2. Parâmetros das distribuições de probabilidade selecionada para estimativa da Q_7,10 anual, trimestral e mensal para as seis estações fluviométricas e respectivos erros padrões da estimativa (RMSE, MAE e Dindex)

Código	Período	Distribuição	Parâmetro Forma	Parâmetro Escala	Parâmetro Posição	Dmax	AD	RMSE	MAE	Dindex
84800000	Anual	WB3 - MM	5,8955	1,3773	-0,7180	0,1363	0,3742	0,0396	0,0325	0,3236
84820000		LN3 -MV	0,8146	0,3582	-0,9013	0,0616	0,1325	0,0710	0,0521	0,1459
84949000		WB3 - LM	1,0667	0,7467	-0,1196	0,1332	0,6983	0,1399	0,0983	0,4809
84949800		LN3 - MV	1,1019	0,4328	-0,5540	0,0887	0,2397	0,2518	0,1553	0,1441
84853000		WB2 - MV	0,5394	0,7752		0,1254	0,4637	0,1656	0,0959	0,1092
84950000		WB2 - MV	3,4640	1,2614		0,1019	0,5644	0,3831	0,2828	0,1861
84800000	1º Trimestre	LN2 - MV	0,5172	0,6023		0,1368	0,7289	0,4395	0,2598	0,3074
84820000		PIII - MV	3,2775	1,1041	0,5169	0,1088	0,7372	0,6024	0,3916	0,0732
84949000		WB3 - LM	0,7788	2,0852	-0,0432	0,1768	0,6602	0,4299	0,2968	0,0482
84949800		LN3 - MV	1,4062	0,9353	0,7391	0,1011	0,3194	1,9134	0,8627	0,0952
84853000		LN3 - MV	0,2019	1,2310	-0,0627	0,1331	0,3508	1,0823	0,3409	0,0461
84950000		LN3 - MV	1,7253	0,8580	-0,6929	0,0713	0,261	1,8008	0,7263	0,0950
84800000	2º Trimestre	LN3 - MV	0,0240	0,6154	-0,1281	0,1407	0,6684	0,3411	0,1683	0,3286
84820000		LN3 - MV	0,9444	0,5908	-0,1403	0,0726	0,3714	0,4059	0,1993	0,1509
84949000		WB3 - LM	1,8165	2,3698	-0,5444	0,0834	0,4141	0,149	0,11951	0,5916
84949800		LN3 - MV	1,5204	0,6154	-0,2188	0,0746	0,1822	0,5670	0,3199	0,0930
84853000		WB3 - LM	1,5568	2,5993	-0,2058	0,0779	0,1403	0,1114	0,0887	0,1432
84950000		WB2 - MM	6,4254	1,8285		0,1253	0,7079	0,5280	0,3956	0,1239
84800000	3º Trimestre	LN3 - MV	-0,0336	0,4813	-0,2329	0,1362	0,5035	0,1224	0,0836	0,1940
84820000		LN3 - MM	1,0869	0,4794	-0,9824	0,0628	0,2229	0,1958	0,1269	0,1651
84949000		WB2 - MV	1,3864	1,1589		0,1386	0,7189	0,1712	0,1382	0,3589
84949800		LN3 - MV	1,5667	0,5417	-0,6533	0,0971	0,2771	0,4481	0,2747	0,1164
84853000		WB3 - LM	1,3008	1,6915	-0,2219	0,0892	0,2928	0,147	0,1022	0,2641
84950000		LN3 - MV	1,7034	0,4854	-0,9035	0,0904	0,6559	0,5134	0,3812	0,0974
84800000	4º Trimestre	WB3 - MM2	1,5845	1,3982	0,0226	0,1041	0,3010	0,1062	0,0873	0,1319
84820000		LN3 - MV	1,1616	0,4579	-0,8724	0,0680	0,1492	0,1517	0,1018	0,0760
84949000		WB2 - LM	1,1940	0,8060		0,0962	0,2644	0,1528	0,1056	0,0537
84949800		LN2 - MV	1,3565	0,6012		0,0690	0,2301	0,9409	0,3871	0,1947
84853000		WB3 - LM	1,0859	1,2138	-0,1943	0,1292	0,8043	0,1417	0,11626	0,5542
84950000		WB3 - MM	1,4922	6,5694	-0,4259	0,0775	0,536	0,5766	0,4525	0,1690
84800000	Janeiro	LN3 - MV	1,6296	0,3140	-2,2867	0,1304	0,2789	0,1990	0,1662	0,1417
84820000		LN3 - MV	1,4796	0,9118	0,0088	0,0781	0,2632	1,5278	0,6308	0,0837
84949000		WB2 - LM	3,0372	0,8327		0,1406	0,3751	0,6026	0,3254	0,0544
84949800		LN2 - LM	1,9780	0,9313		0,0937	0,5137	1,7867	1,2065	0,1557
84853000		LN3 - MV	0,6086	1,4112	-0,0532	0,0811	0,1663	2,5931	0,6664	0,0314
84950000		LN3 - MV	1,9011	1,1480	-0,2973	0,0628	0,226	6,1683	1,6585	0,0450
84800000	Fevereiro	LPIII - MMD	-0,2712	3,9165	2,1852	0,0950	0,4446	0,6943	0,4498	0,0897
84820000		LN3 - MV	1,8705	1,0048	-0,0743	0,0919	0,3901	2,3112	1,2593	0,1197
84949000		WB2 - LV	4,415	0,7616		0,1138	0,3076	1,1337	0,6640	0,0657
84949800		LN2 - MM	2,3638	0,9744		0,1413	0,4725	4,9568	2,5976	0,1185
84853000		WB2 - LM	6,0899	0,8865		0,1176	0,446	1,2061	0,86321	0,0642
84950000		LN3 - MV	2,5740	0,9321	-1,0036	0,0686	0,2815	4,5327	1,9144	0,0561
84800000	Março	PIII - MV	1,5302	1,1418	0,6661	0,1649	0,5459	0,4057	0,2576	0,0703
84820000		LN3 - MV	1,6650	0,7978	0,4665	0,0815	0,3084	1,7467	0,7270	0,0612
84949000		LN2 - MV	4,0012	1,0171		0,1057	0,7332	0,7264	0,4695	0,2414
84949800		LN3 - MV	2,3163	0,6153	-0,9214	0,0893	0,2321	1,3544	0,7299	0,1242
84853000		LN3 - MV	1,4894	0,7332	-0,6967	0,0579	0,131	0,7406	0,3535	0,1635
84950000		LPIII - MMD	-0,2781	9,5720	5,0821	0,0601	0,2445	4,9584	2,1991	0,0422
84800000	Abril	LN3 - MV	0,5129	0,5641	-0,1522	0,0880	0,2415	0,1993	0,1264	0,1581
84820000		WB3 - LM	1,1052	4,0269	1,3404	0,0701	0,2824	0,3652	0,2634	0,0496
84949000		WB3 - LM	2,0528	5,0693	-1,4626	0,1037	0,491	0,3519	0,2731	0,5738
84949800		LN3 - MV	2,1027	0,5139	-0,7323	0,0981	0,3128	1,3702	0,7068	0,1508
84853000		LN3 - MM	2,7129	0,1397	-11,4520	0,1118	0,5031	0,3671	0,2922	0,4424
84950000		PIII - MV	3,7578	2,5053	0,4130	0,0845	0,4112	1,3207	0,6320	0,1782
84800000	Maio	LN3 - LM	0,4098	0,4852	-0,3925	0,1068	0,197	0,0973	0,0727	0,1575
84820000		LN2 - MV	1,1637	0,6158		0,1086	0,3454	0,6114	0,2447	0,1715
84949000		WB3 - LM	1,5315	3,4991	-0,4946	0,0604	0,1799	0,1872	0,1329	0,260
84949800		PIII - MV	4,3847	1,4627	0,9441	0,1027	0,4001	1,8822	0,8322	0,1742
84853000		WB3 - MM	1,9078	4,0342	-0,5844	0,0881	0,3823	0,2677	0,2160	0,3487
84950000		WB2 - MM (CV)	8,2976	1,5971		0,0936	0,4928	0,4899	0,4092	0,1109
84800000	Junho	LN2 - LM	-0,0828	0,7894		0,1324	0,7945	0,2425	0,1706	0,4468
84820000		LN3 - MV	0,8943	0,7129	0,2155	0,0768	0,4891	0,7428	0,3276	0,1098
84949000		WB3 - LM	1,6681	2,9479	-0,4395	0,0867	0,3073	0,2151	0,1466	0,2994
84949800		LN3 - MV	1,6496	0,6516	-0,2012	0,0687	0,1661	0,8557	0,4148	0,1118
84853000		LN3 - MV	0,9289	0,7061	-0,4247	0,0697	0,1873	0,4962	0,2471	0,0697
84950000		PIII - MV	2,9250	2,1017	0,7555	0,1093	0,6717	0,7132	0,5337	0,0955
84800000	Julho	LN3 - MM	0,0022	0,4977	-0,1372	0,1127	0,2612	0,1189	0,0664	0,1904
84820000		LN3 - LM	0,9287	0,7763	0,1398	0,0830	0,2384	0,6558	0,2794	0,0644
84949000		WB3 - MM	1,5547	2,9718	-0,295	0,1059	0,4504	0,2614	0,2104	0,2608
84949800		LN3 - MV	1,8666	0,5322	-0,5935	0,0982	0,2135	0,7529	0,4135	0,0887
84853000		WB2 - MV	3,1585	1,3362		0,0922	0,228	0,2232	0,1476	0,1169
84950000		PIII - MV	3,4310	1,8198	0,9206	0,0730	0,3886	0,8806	0,4912	0,1108
84800000	Agosto	LN3 - MV	0,1575	0,5571	-0,2378	0,1384	0,6296	0,1926	0,1289	0,3754
84820000		LN3 - MV	1,2477	0,6832	-0,5985	0,0665	0,3648	0,4936	0,3055	0,2752
84949000		PIII - MM	2,5215	1,0048	0,0163	0,0674	0,2331	0,3616	0,1888	0,1307
84949800		LN2 - MV	1,7538	0,6517		0,0770	0,3015	0,9337	0,5522	0,1894
84853000		WB3 - LM	1,0143	2,7527	-0,0526	0,1223	0,4458	0,2933	0,2266	0,1504
84950000		LN2 - MV	1,8203	0,6742		0,0785	0,3613	0,9069	0,5273	0,1283
84800000	Setembro	WB2 - MV	1,6930	1,5584		0,1009	0,3196	0,1637	0,1141	0,1604
84820000		WB2 - LM	4,4874	1,4353		0,1201	0,6366	0,6573	0,4188	0,1076
84949000		PIII - LM	2,3065	1,2375	-0,0198	0,1109	0,6152	0,827	0,4017	0,1926
84949800		LN3 - LM	2,2299	0,3724	-3,5059	0,0750	0,0842	0,3270	0,1985	0,1171
84853000		WB2 - MV	2,2672	0,951		0,1055	0,5981	0,5501	0,2584	0,1388
84950000		LN2 - LM	2,0418	0,6339		0,0873	0,4421	1,0272	0,6365	0,2667
84800000	Outubro	LN2 - MV	0,5361	0,6820		0,1015	0,313	0,1827	0,1424	0,1527
84820000		LN3 - MV	1,1348	0,8412	0,6445	0,0830	0,2004	0,7156	0,3166	0,0785
84949000		WB2 - LM	3,4290	0,9466		0,0894	0,5133	1,3605	0,6138	0,0443
84949800		LN2 - LM	1,9483	0,6563		0,0867	0,3636	1,1369	0,7462	0,1502
84853000		WB3 - LM	0,9379	2,6293	-0,0565	0,0668	0,2205	0,4659	0,2341	0,0858
84950000		LN2 - MV	2,1877	0,6521		0,0837	0,3025	1,3536	0,7022	0,0855
84800000	Novembro	LN3 - MV	0,7297	0,5907	-0,2861	0,0917	0,2848	0,1769	0,1268	0,2296
84820000		WB3 - LM	1,0430	3,7337	0,8573	0,0909	0,2821	0,5765	0,3064	0,0616
84949000		PIII - MM	3,3859	0,9137	-0,0649	0,0777	0,5542	0,5598	0,3725	0,1174
84949800		LN3 - MV	1,3315	1,0436	1,5054	0,0821	0,1929	1,2895	0,5634	0,0880
84853000		WB3 - LM	0,9527	2,496	-0,1593	0,091	0,3439	0,3756	0,2295	0,1419
84950000		PIII - MV	7,8956	1,1620	1,0895	0,0741	0,3524	1,7705	0,7825	0,0744
84800000	Dezembro	WB2 - LM	2,4126	1,4969		0,1024	0,2406	0,2256	0,1536	0,1711
84820000		LN3 - MV	1,3235	0,7884	-0,3311	0,0817	0,3396	1,0846	0,4724	0,1064
84949000		WB2 - LM	2,9024	0,9197		0,0851	0,4307	0,4044	0,2914	0,0571
84949800		LN3 - MV	1,6730	0,7575	-0,2536	0,1403	0,6895	1,5354	0,8153	0,2275
84853000		WB2 - MV	2,0210	0,7764		0,1409	0,7537	0,7327	0,3512	0,0560
84950000		WB3 - MM2	1,1364	8,6868	-0,2061	0,0951	0,4116	0,9122	0,5867	0,0976

Fonte: elaboração própria.

As distribuições Normal e Gumbel Mínima com parâmetros estimados pelos três métodos de estimativa (MM, MV e LM) não foram classificadas em nenhuma estação fluviométrica. Das cinco distribuições melhor ranqueadas, destaca-se com melhor ajuste a distribuição Log-Normal com três parâmetros ajustados pelo método da máxima verossimilhança.

Nas Figura 1 e Figura 2 estão representados os valores de vazão mínima de referência (Q_7,10, Q₉₈, Q₉₅, Q₉₀) nas sazonalidades anual e mensal determinados para as estações fluviométricas. Os resultados obtidos para Q_7,10 mostraram tendência de comportamento similar nas seis estações. A Q_7,10 mensal foi superior em todos os 12 meses nas seis estações em comparação com a Q_7,10 anual, tendo em média, um ganho de 667,02 %. Os maiores ganhos mensais, considerando as estações, foram em março (1267,97 %), abril (1199,49 %) e julho (850,06 %), respectivamente em comparação a Q_7,10 anual. Os meses com menores ganhos foram em novembro (327,77 %), dezembro (338,56 %) e agosto (433,50 %), porém todos superiores a Q_7,10 anual. Corroborando com essa análise, os valores de Q_7,10 anual encontrados foram de 0,019 m³.s^-1 (Turvo), 0,023 m³.s^-1 (Foz Manoel Alves), 0,222 m³.s^-1 (Serrinha), a 0,526 m³.s^-1 (Forquilhinha), 0,582 m³.s^-1 (Taquaruçu) e 1,174 m³.s^-1 (Ermo), enquanto que os menores valores de Q_7,10 mensal foram de 0,163 m³.s^-1 (Turvo), 0,072 m³.s^-1 (Foz Manoel Alves), 0,333 m³.s^-1 (Serrinha), a s0,837 m³.s^-1 (Forquilhinha), 0,809 m³.s^-1 (Taquaruçu) e 1,765 m³.s^-1 (Ermo), o que confirma maior potencial de incremento com a adoção da Q_7,10 mensal³².

Em análise as Q₉₈ e Q₉₅ mensal, observa-se um ganho superior nos sete primeiros meses (janeiro a julho) e em outubro, todos estes em comparação às Q₉₈ e Q₉₅ anual. Ao longo dos doze meses, o ganho em média foi de 51,64 % (Q₉₈ mensal) e 30,60 % (Q₉₅ mensal).

Em análise da Q₉₀ mensal, observa-se ganho superior nos quatro primeiros meses (janeiro a abril), em julho e outubro, todos comparados à Q₉₀ anual. Maio, junho, agosto, setembro, novembro e dezembro tiveram leve redução. Ao longo de um ano, o ganho em média foi de 22,49 %. Foram ainda comparadas as vazões máximas outorgáveis (50 % Q₉₀ anual x 50 % Q₉₀ mensal), uma vez que o Plano de Recursos Hídricos da bacia do rio Araranguá estabeleceu como vazão mínima de referência a Q₉₀ anual, sendo outorgável apenas 50 %. Observa-se que nos meses de outubro a abril (Serrinha), outubro a julho (Forquilhinha), janeiro a maio, julho, setembro e outubro (Turvo), janeiro a abril e outubro (Ermo), janeiro a julho e outubro (Foz Manoel Alves) e janeiro a março, setembro e outubro (Taquaruçu), a Q₉₀ mensal foi superior a Q₉₀ anual, proporcionando ganhos variando de 7,55 % (Turvo) a 248,34 % (Foz Manoel Alves).

Dessa forma, a utilização de um valor de referência de vazões mínimas variável conforme a sazonalidade local permite uma flexibilização com maior captação de água para os meses chuvosos (outubro a março) e a garantia da vazão mínima necessária nos períodos de menor regime de chuvas (junho e julho)³³, proporcionando potencial para incremento dos recursos hídricos superficiais sem colocar em risco a biota do ecossistema local.

Quanto as vazões mínimas trimestrais (Figura 3), verifica-se tendência de comportamento similar nas seis estações fluviométricas. A Q_7,10 trimestral foi superior em todos os quatro trimestres nas seis estações em comparação a Q_7,10 anual, tendo em média, um ganho de 255,87 %. O 1º trimestre apresentou ganho de 257,35 %, o 2º trimestre de 406,52 %, o 3º trimestre de 260,32 % e o 4º trimestre de 99,29 %, todas em comparação a Q_7;10 anual. Os resultados obtidos corroboram com o aumento proporcionado na disponibilidade hídrica em todos os trimestres (379 % 1º trimestre, 174,5 % 2º trimestre, 36,1 % 3º trimestre e 14,7 % 4º trimestre)³⁴ observados nos principais rios da bacia do São Francisco a montante do reservatório de Três Marias.

A Q₉₈ trimestral foi superior nos três primeiros trimestres nas seis estações em comparação com a Q₉₈ anual, tendo em média um ganho de 86,37 %. Os três primeiros trimestres apresentaram ganhos superiores a Q₉₈ anual correspondendo a 103,80 %, 100,29 % e 149,63 %, respectivamente, enquanto no 4º trimestre teve redução (-8,23 %), ou seja, perda em relação a Q₉₈ anual. A Q₉₅ trimestral foi superior nos dois primeiros trimestres nas seis estações em comparação com a Q₉₅ anual, tendo em média um ganho de 27,89 %. Os dois primeiros trimestres apresentaram ganhos superiores a Q₉₅ anual de 67,08 % e 73,70 %, respectivamente, enquanto que nos 3º e 4º trimestres tiveram perdas de -22,51 % e -6,72 %, respectivamente. Essas perdas correspondem as Q₉₅ trimestrais inferiores a Q₉₅ anual.

Os resultados da Q₉₀ trimestral foram superiores apenas no 1º trimestre em todas as estações em comparação a Q₉₀ anual, com ganho de 56,95 %. Nos 2º, 3º e 4º trimestres, a Q₉₀ trimestral apresentou perda de -2,22 %, -21,17 % e -7,14 %, respectivamente, em relação a Q₉₀ anual. Por outro lado, nos quatro trimestres, a Q₉₀ trimestral possibilitou a flexibilização de 6,60 %, além de proporcionar ganho de até 36,03 % no critério de 50 % da Q₉₀ trimestral. Os resultados obtidos neste estudo corroboram com aqueles encontrados na bacia do rio Paraopeba, em Minas Gerais, onde foram evidenciadas diferenças relativas expressivas entre as vazões mínimas sazonais e de base anual, nos quadrimestres normal e chuvoso, e no semestre chuvoso³⁵. O uso de critérios baseados no comportamento hídrico sazonal potencializou melhor a utilização da água, flexibilizando as vazões outorgáveis na bacia do rio Paraopeba, permitindo maior uso de água em período em que há disponibilidade e restringindo no período crítico.

As variações das Q₉₀ (trimestral e mensal) e da Q₉₀ (anual) das estações fluviométricas são apresentadas nos Mapa 3 e Mapa 4. As estações de Turvo e Ermo se destacam em relação as demais estações em termos de vazão dos rios Amola Faca e Itoupava. As vazões mensais variam de 0,20 m³.s^-1 (novembro) a 7,12 m³.s^-1 (março), enquanto que nos trimestres variou de 0,05 m³.s^-1 (2º trimestre) a 5,05 m³.s^-1 (1º trimestre). Já a Q₉₀ anual variou de 0,5 m³.s^-1 a 4,13 m³.s^-1. Portanto, a adoção de vazões mínimas sazonais, proporciona a potencialização do uso das águas superficiais na bacia.

Nas Tabela 3 e Tabela 4 é apresentada a diferença percentual média das vazões mínimas sazonais (mensal e trimestral) em relação à base anual. Os valores encontrados mostram haver maior flexibilidade do uso de água utilizando a base sazonal, em que, para a Q_7,10 trimestral, chegou-se a flexibilidade média de 99,29 % (1° trimestre), 257,35 % (2° trimestre), 260,32 % (3° trimestre) e 406,52% (4° trimestre). Enquanto para a Q_7,10 mensal, as médias das seis estações variam de 327,77 % (novembro) a 1267,97 % (março). Em relação às vazões mínimas associadas à curva de permanência (Q₉₈, Q₉₅ e Q₉₀), observou-se flexibilidade nos quatro trimestres com média no período de 86,37 % (Q₉₈), 27,89 % (Q₉₅) e 6,6 % (Q₉₀).

Tabela 3. Comparação das Q_7,10 Q₉₈, Q₉₅ e Q₉₀ de base mensal em relação as Q_7,10, Q₉₈, Q₉₅ e Q₉₀ anual por estação

Código	Flexibilização em relação a Q_7,10 anual (%)
Código	Jan.	Fev.	Mar.	Abr.	Mai.	Jun.	Jul.	Ago.	Set.	Out.	Nov.	Dez.
84800000	406,76	603,60	301,35	196,40	87,84	50,00	76,58	50,90	80,18	217,12	209,46	209,46
84820000	161,22	226,43	350,19	254,75	176,43	127,38	104,56	63,12	59,13	223,76	145,06	97,15
84949000	973,68	868,42	1789,47	1036,84	1294,74	852,63	2026,32	1347,37	757,89	1573,68	989,47	1221,05
84949800	86,63	159,80	214,05	198,64	82,54	75,21	127,94	113,46	94,12	157,75	112,86	50,34
84853000	978,26	1991,30	4404,35	5017,39	2752,17	2508,70	2447,83	691,30	1130,43	691,30	213,04	382,61
84950000	39,00	410,14	548,45	492,96	248,45	323,54	317,18	334,88	487,46	564,09	296,74	70,79
Código	Flexibilização em relação a Q₉₈ anual (%)
Código	Jan.	Fev.	Mar.	Abr.	Mai.	Jun.	Jul.	Ago.	Set.	Out.	Nov.	Dez.
84800000	127,79	296,56	126,07	44,13	-22,92	-36,10	-14,90	-69,91	-10,89	102,01	38,11	-17,48
84820000	103,91	32,17	125,98	126,85	65,43	14,13	41,74	-2,07	-14,89	33,26	12,50	21,30
84949000	18,03	22,95	62,30	-16,39	0,00	16,98	-14,72	-11,48	18,03	63,41	-27,61	6,52
84949800	-0,66	3,37	65,67	53,04	-13,02	12,64	1,10	13,80	-13,96	0,50	7,67	-26,21
84853000	118,92	635,14	181,08	659,46	105,41	551,35	156,76	2,70	-67,57	-2,70	-94,59	-86,49
84950000	-52,50	42,32	101,46	43,78	-35,91	9,27	13,48	3,60	39,02	72,50	25,43	-67,99
Código	Flexibilização em relação a Q₉₅ anual (%)
Código	Jan.	Fev.	Mar.	Abr.	Mai.	Jun.	Jul.	Ago.	Set.	Out.	Nov.	Dez.
84800000	176,88	229,25	100,59	47,63	-26,09	-14,43	-12,06	-26,28	-18,97	73,32	62,25	-1,98
84820000	75,47	83,99	92,58	98,61	28,41	5,34	25,29	-21,41	-27,44	45,11	22,94	29,80
84949000	29,55	13,64	106,06	106,06	38,52	29,55	-8,90	-23,48	-23,48	51,36	-25,00	-17,65
84949800	-15,77	32,16	54,13	45,07	-15,37	-4,28	0,58	6,38	-15,26	13,56	3,01	-28,25
84853000	54,96	161,57	274,38	227,27	29,75	119,01	160,33	-50,83	-83,06	9,92	-95,87	-95,45
84950000	-34,02	35,48	59,89	33,45	-25,23	-11,17	-16,51	1,78	35,52	55,77	10,68	-54,98
Código	Flexibilização em relação a Q₉₀ anual (%)
Código	Jan.	Fev.	Mar.	Abr.	Mai.	Jun.	Jul.	Ago.	Set.	Out.	Nov.	Dez.
84800000	146,26	170,72	64,04	22,33	-32,35	-29,01	-32,75	-22,19	-13,90	43,18	22,46	26,07
84820000	83,95	98,43	101,62	76,96	20,15	3,65	23,24	-12,76	-24,91	44,76	10,38	33,97
84949000	16,73	10,64	95,62	22,45	12,13	-9,56	30,82	-22,11	3,19	35,26	-58,65	-45,82
84949800	-2,53	62,30	55,97	33,96	-12,22	-10,36	-4,82	-9,93	-0,78	35,55	-3,23	-27,21
84853000	11,02	127,71	232,55	175,96	27,21	47,75	70,28	-33,72	-44,57	3,51	-67,13	-61,77
84950000	-20,82	46,94	72,23	26,60	-15,59	-15,64	-12,08	-7,79	17,16	47,16	-0,48	-38,76

Fonte: elaboração própria.

Tabela 4. Comparação das Q_7,10 Q₉₈, Q₉₅ e Q₉₀ de base trimestral em relação as Q_7,10, Q₉₈, Q₉₅ e Q₉₀ anual por estação

Código	Flexibilização em relação a Q_7,10 anual (%)				Flexibilização em relação a Q₉₈ anual (%)
Código	1º Trimestre	2º Trimestre	3º Trimestre	4º Trimestre	1º Trimestre	2º Trimestre	3º Trimestre	4º Trimestre
84800000	260,81	17,57	30,18	62,16	160,46	-15,19	-45,56	34,10
84820000	81,94	102,66	18,25	71,86	93,26	51,20	-4,13	29,89
84949000	305,26	368,42	805,26	284,21	22,95	202,95	981,97	0,00
84949800	67,80	58,43	48,21	53,07	7,62	5,79	-2,43	-9,22
84853000	726,09	1669,57	408,70	47,83	337,84	356,76	-45,95	-81,08
84950000	102,23	222,51	251,37	76,63	0,73	0,24	13,90	-23,11
Código	Flexibilização em relação a Q₉₅ anual (%)				Flexibilização em relação a Q₉₀ anual (%)
Código	1º Trimestre	2º Trimestre	3º Trimestre	4º Trimestre	1º Trimestre	2º Trimestre	3º Trimestre	4º Trimestre
84800000	144,46	-2,76	-27,47	55,53	109,35	-20,05	-32,21	27,67
84820000	81,08	28,69	-9,49	29,72	91,64	30,98	-8,25	29,77
84949000	46,21	337,12	-59,09	-23,48	5,37	-89,24	-77,09	-34,90
84949800	17,98	0,68	0,00	-10,18	36,00	-0,67	-5,94	-8,42
84853000	100,41	79,75	-41,32	-84,29	81,30	66,61	-3,34	-49,24
84950000	12,34	-1,24	2,31	-7,61	18,04	-0,99	-0,19	-7,77

Fonte: elaboração própria.

De modo geral, observou-se a potencialização do uso da água superficial com adoção da vazão mínima sazonal, conforme evidenciado também nos estudos realizados na bacia rio Paracatu³⁶ integrante da bacia rio São Francisco e na bacia do rio Doce³⁷, em Minas Gerais. Apesar das particularidades encontradas em alguns períodos sazonais, os ganhos percentuais com a adoção da Q₉₀ sazonal, especialmente no período de maior demanda hídrica (agosto a fevereiro) comparativamente à base anual, corrobora com o gerenciamento dos recursos hídricos³⁸, permitindo novas concessões de outorga de água superficial.

A Figura 4 apresenta as vazões de base trimestral e mensal em comparação a vazão anual para a bacia do rio Araranguá. A Q_7,10 mensal foi superior nos 12 meses em comparação a Q_7,10 anual, com média no período de 160,72 %, variando de 48,39 % (dezembro) a 424,88 % (setembro).

Em análise as vazões de permanência estimadas para a bacia, a flexibilização média obtida é de 51,59 % (Q₉₈ mensal), 33,84 % (Q₉₅ mensal) e 44,12 % (Q₉₀ mensal) em relação a base anual. Os resultados indicam a possibilidade de outorgar maior quantidade de água superficial, especialmente nos meses de maior índice pluviométrico, que coincide ao período de maior demanda hídrica na bacia, entre agosto a fevereiro, devido a safra de arroz irrigado³⁹.

Em análise ao período trimestral, a Q_7,10 demonstrou ganho em todos os quatro trimestres em comparação com a Q_7,10 anual, com média no período de 102,61 %. O 1º trimestre apresentou um ganho de 67,69 %, o 2º trimestre de 48,57 %, o 3º trimestre com 237,18 % e o 4º trimestre com 57,02 %, todos em comparação a Q_7,10 anual. Essa condição também foi constada em Minas Gerais em sistema integrado para a Q_7,10 em base sazonal⁴⁰.

A Q₉₈ trimestral teve flexibilização no primeiro e terceiro trimestre em comparação a base anual. Em média, no período (12 meses) houve redução de 0,28 % em comparação a Q₉₈ anual. Já Q₉₅, exceto no 2º trimestre, os outros três trimestres apresentaram ganhos superiores a Q₉₅ anual tendo, em média, ganho de 7,26 %. A Q₉₀ trimestral teve ganho nos três primeiros trimestres (24,76 % no 1º trimestre, 0,46 % no 2º trimestre e 0,66 % no 3º trimestre) em relação a Q₉₀ anual, com ganho médio do período de 5,45 %.

De modo geral, os recursos hídricos superficiais na bacia do rio Araranguá decorrem essencialmente de disponibilidade quantitativa, por meio do esgotamento de uso intensivo no setor agrícola, e de disponibilidade qualitativa, situação típica encontrada nos rios Sangão e Mãe Luzia, devido aos impactos da drenagem ácida de mina⁴¹ e associada à poluição por esgotamento sanitário. Os problemas relacionados aos conflitos com escassez de água no mundo confirmam a necessidade de maior controle em sua utilização⁴². A gestão atual dos recursos hídricos passa por um processo de transição em que a descentralização, a gestão por bacias hidrográficas, o monitoramento permanente e a disponibilização de informações para a sociedade são pontos fundamentais⁴³.

O Mapa 5 traz a variação da vazão mínima (Q₉₀) na base trimestral e mensal estimadas para a bacia. A Q₉₀ anual da bacia é 8,60 m³.s^-1, contra uma variação mensal de 5,86 m³.s^-1 em dezembro a 27,38 m³.s^-1 em maio, e de 8,25 m³.s^-1 (4º trimestre) a 10,73 m³.s^-1 (1º trimestre), permitindo maior flexibilização de uso com a base sazonal. A determinação de vazões mínimas por regressão linear corroboram com informações aos usuários de água, uma vez que parte da bacia é descoberta de estações fluviométricas.

Além do critério de disponibilidade hídrica estudado nessa pesquisa, outros aspectos podem ser adotados no processo de concessão outorga de uso da água, como a característica qualitativa da água e a sua dependência hídrica.

Considerações finais

De acordo com os resultados deste estudo, pode-se concluir que:

• A disponibilidade hídrica estimada pela Q_7,10, na base mensal e trimestral em comparação a Q_7,10 anual foi superior em todos os meses e trimestres. A análise trimestral das séries históricas da Q_7,10, conforme as estatísticas dos testes de KS e AD, demonstrou que as distribuições Weibull (Wb2 e Wb3), Log-Normal (LN3) e Pearson III foram as que melhor se ajustaram.

• As diferenças relativas entre as vazões mínimas sazonais e as de base anual foram mais expressivas nos 1º e 4º trimestres e nos meses de outubro a março nas vazões de permanência Q₉₈, Q₉₅ e Q₉₀, tanto nas estações fluviométricas quanto na bacia.

• A adoção da Q₉₀ na base trimestral e mensal como vazão de referência, em substituição a Q₉₀ anual, aumenta de 6,6 % a 22,5 %, respectivamente, a vazão passível de ser outorgada.

• Na bacia do rio Araranguá, a adoção da Q₉₀ (trimestral e mensal) como vazão de referência, em substituição a Q₉₀ anual, potencializa o uso de água com ganhos médios de 5,45 % (Q₉₀ trimestral) e de 44,12 % (Q₉₀ mensal).

• A garantia de atendimento às diferentes finalidades de uso de água e de forma racional na bacia passa pela adoção de vazões sazonais, permitindo a expansão do atendimento a novas demandas hídricas.

• Para garantir os usos múltiplos da água de forma racional, é necessário contemplar outros critérios de outorga, como a qualidade da água e a dependência hídrica.

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² Brasil, 1997.

³ Machado; Galvão; Souza Filho, 2012.

⁴ Paulino, et al., 2011.

⁵ Silva; Ribeiro, 2022.

⁶ Mascarenhas, 2008. Oliveira; Luna, 2013.