Clima, Água e Sociedade - International Research Institute for

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Clima, Água e Sociedade
Gestão Integrada de Recursos Hídricos no Nordeste Brasileiro
Second draft – February 23rd, 2006
Editores
Renzo Taddei
Francisco de Assis de Souza Filho
Upmanu Lall
Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos
Fortaleza, Brasil
International Research Institute for Climate and Society
Palisades, Nova York
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LISTA DE AUTORES
(adicionar biografia curta de cada)
Alex Pfaff
Andrew Robertson
Antonio Divino Moura
Ariaster Chimeli
Ashish Sharma
David Ferran Moncunill
Eduardo Sávio Passos Rodrigues Martins
Everaldo Barreiros de Souza
Gianluca Guidotti
Giovanni Brígido Bezerra Cardoso
José Maria Brabo Alves
Kenneth Broad
Liqiang Sun
Meiry Sakamoto
Renzo Taddei
Ruben Porto
Sankar Arumugam (A. Sankarasubramanian)
Upmanu Lall
3
TABLE OF CONTENTS
Introduction (needs to be written)
Manu and Assis
Integrating Climate and Water Resources / Integrando Clima e Recursos Hídricos
1 - Coleta de Informações Hidro-Climáticas para a Previsão Climática e Hidrológica
(The collection of hydro-climatic information for hydrological and climate forecast)
Divino, Brabo, and Meiry (OK – needs minor revision; Portuguese)
2 - A Modelagem Climática Regionalizada (RegionalClimate Modeling)(OK – needs
minor revision; Portuguese)
David, Sun
3 - Downscaling of daily rainfall occurrence over Northeast Brazil using a Hidden
Markov Model (OK; English – in PDF format, 68 pages)
Andrew Robertson
4 - Modelo de Previsão de Vazões Sazonais e Interanuais (Sazonal and Inerannual
Streamflow Forecast Model)(OK; Portuguese)
Assis and Manu
5 - Acoplamento do Modelo Climático e Modelo Hidrológico (Coupling the Climate
and Hydrological Models) (OK; Portuguese)
Assis and R. Porto
The Integrated Water Resources Management / O Gerenciamento Integrado dos
Recursos Hídricos
6 – Gerenciamento de Recursos Hídricos e a Variabilidade Climática nos Semi-Áridos
Brasileiros (OK; Portuguese)
Assis, Manu and R. Porto
7 - Dynamic Water Allocation Framework for Multiple Uses I (OK – need minor
revision; English)
Sankar, Manu and Ashish
8 - Dynamic Water Allocation Framework for Multiple Uses II
Sankar, Manu, Ashish and Gianluca (OK; English)
9 - Assesment of the Utility of Long-Lead Reservoir Inflow Forecasts in Improving
Reservoir Performance (OK – need minor revision; English)
Sankar, Manu and Ashish
4
10 - Operação dos Reservatórios do Sistema Jaguaribe-Metropolitano (CE), Com o
Uso de Indicadores Climáticos e Otimização/Simulação (OK; Portuguese)
Giovanni, Eduardo Sávio e Assis
Climate, Water and Society / Clima, Água e Sociedade
11 - Integrating Climate and Water Management in Ceará: historical background,
social and legal structures, and implications (OK; English)
Renzo, Kenny and Alex
12 - Elaboration and Analysis of Water Management Policies (OK; English)
Alex
13 - Clima e Agricultura de Sequeiro no Ceará: Análise Econométrica do Efeito do
Clima na Produção e Preço do Milho e do Feijão (Climate and Rain fed Agriculture in
Ceará: Econometric Analysis of the Effects of Climate on Production Outcomes and
Prices of Maize and Beans) (OK; Portuguese)
Ariaster and Assis
14 – Rumo à criação de uma estratégia comunicacional integrada para a informação
climática: notas Sobre a Vida Social da Previsão Climática (Towards an integrated
communicative strategy for climate information: Notes on the Social Life of Climate
Prediction) (OK; Portuguese)
Renzo
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LISTA DE GRÁFICOS E TABELAS
6
LISTA DE SIGLAS USADAS NESTE LIVRO
ANA:
Agência Nacional de Águas
BNB:
Banco do Nordeste do Brasil
CAGECE:
Companhia de Água e Esgotos do Estado do Ceará
CHESF:
Companhia Hidrelétrica do São Francisco
COGERH:
Companhia de Gestão de Recursos Hídricos do Ceará
CONERH:
Conselho Estadual de Recursos Hídricos
CPTEC:
Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (INPE)
DNOCS:
Departamento Nacional de Obras Contras as Secas (ex-IOCS)
EMATERCE:
Empresa de Assistência Técnica e Extensão Rural do Ceará
ENSO:
El Niño Southern Oscilation
FUNCEME:
Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos
INMET:
Instituto Nacional de Meteorologia
INPE:
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
IPECE:
Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (ex-IPLANCE).
IPLANCE:
Fundação Instituto de Planejamento do Ceará
IRI:
International Research Institute for Climate Prediction (E.U.A.)
NOAA:
National Oceanographic and Atmospheric Administration (E.U.A.)
OGP:
Office for Global Projects (NOAA)
SAAE:
Serviço Autônomo de Água e Esgotos
SDR:
Secretaria de Desenvolvimento Rural do Ceará
SEAGRI:
Secretaria de Agricultura Irrigada do Ceará
SRH:
Secretaria de Recursos Hídricos do Ceará
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INTRODUÇÃO
Francisco de Assis de Souza Filho and Upmanu Lall
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CAPÍTULO 1: COLETA DE INFORMAÇÕES HIDROCLIMÁTICAS PARA A PREVISÃO CLIMÁTICA E
HIDROLÓGICA
José Maria Brabo Alves e Everaldo Barreiros de Souza
Um otimizado e acessível banco de dados com informações hidro-climáticas é
imprescindível para elaboração do monitoramento e previsão hidro-climática para a
região Nordeste do Brasil (NEB). Entre essas variáveis destacam-se precipitações,
temperatura, afluência de água nas principais barragens hídricas do Nordeste brasileiro,
além de dados de variáveis climáticas no e sobre o oceano Pacífico e Atlântico tropical
(temperatura da superfície do mar - TSM, ventos e pressão atmosférica junto á
superfície e outras como radiação, umidade relativa ou específica, evaporação e fluxos
de calor latente e sensível).
Com a crescente demanda do uso da água, principalmente em regiões
climaticamente vulneráveis como o NEB, a implementação de uma política racional do
aproveitamento e uso dos seus recursos hídricos torna-se crucial. A grande preocupação
atual, devido crise energética ocorrida no País nos últimos ano, levou à necessidade de
se olhar com mais atenção o monitoramento e prognóstico da precipitação pluvial e do
volume afluente de água para as barragens cujos reservatórios hídricos são responsáveis
pela atividade de geração de energia elétrica, em particular no NEB onde a variabilidade
climática é mais acentuada. Ações nesse sentido têm sido tomadas com o objetivo de
interligar mais as áreas de meteorologia, hidrologia e gestão de energia (Boletim da
Sociedade Brasileira de Meteorologia – A Meteorologia e a Gestão de Energia, 2002).
Nos últimos anos alguns esforços de identificação dos mecanismos e causas
climáticas que afetam o regime de chuva no Nordeste do Brasil e também o regime de
vazões em alguns rios foram discutidos em UVO et al. (2000), UVO e GRAHAM
(1998), UVO et al. (1998), MARENGO et al. (1998). A chuva na região é altamente
variável no espaço, dentro da estação chuvosa e durante os anos (KOUSKY, 1979). A
sazonalidade da chuva regional, e consequentemente das vazões são governadas em
grande parte pela migração norte/sul da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT).
UVO et al. (1998) sintetiza uma descrição da conexão entre chuva e a ZCIT baseada em
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estudos anteriores. Eles indicam que a estação chuvosa principal é iniciada entre
fevereiro e março, quando a ZCIT sobre o Oceano Atlântico Tropical alcança sua
posição mais ao sul. A migração da ZCIT para o norte sinaliza o fim da estação
chuvosa. O início e o fim deste processo tem datas com alta variabilidade, e este fato
afeta significativamente o total de chuva sazonal (MOURA e SHUKLA, 1981).
Grande parte dessas variações de precipitação sazonal, fevereiro a maio, no setor
norte do NEB em particular, deve-se ao controle de variáveis externas a região, por
exemplo, as variações das anomalias de TSM e ventos, principalmente no oceano
Atlântico Tropical. A figura 1 mostra um exemplo de correlações entre as anomalias de
TSM nos oceanos Pacífico e Atlântico Tropicais, período de fevereiro a maio, e as
anomalias de chuvas para a região semi-árida do NEB para diferentes períodos de 30
anos.
Figura 1 – Correlação linear (r), valores acima de 0,6 em módulo, entre o IRP e as
anomalias de TSMs nos oceanos Pacífico e Atlântico Tropicais (fevereiro a maio) para
diferentes períodos de 31 anos. a) 1950-1980; b) 1960-1990, c) 1970-2000 e d) 19651995. Isolinhas tracejadas indicam correlação negativa. Valores de r em módulo acima
de 0,3 são significativos a 99,5% segundo teste t Student.
10
A partir dessa seção são apresentadas algumas evidências do porquê a coleta
dessas informações hidro-climáticas sobre o NEB e oceano Pacífico Tropical são
importantes para se obter futuramente um melhor monitoramento e previsões climáticas.
Informações de como ocorre esse acoplamento oceano atmosfera e seus impactos em
particular na área mais semi-árida do NEB cujos estudos são mais conclusivos são
apresentados, enfocando uma revisão na literatura especializada. Cientificamente, hoje é
consenso nas diversas áreas de atuação da sociedade que um melhor conhecimento e
entendimento da variabilidade climática nas escalas de tempo intrasazonal (variações
dentro de uma estação do ano) e interanual (variações de um ano para outro) pode servir
de subsídio para tentar amenizar várias calamidades atmosféricas que ocorrem ao longo
do globo.
Dentro do cinturão tropical do globo, localiza-se a região conhecida como
setor norte do Nordeste. Essa região compreende grande parte do Nordeste Brasileiro
(insere-se na mesma o centro leste do Estado do Piauí, todo o Estado do Ceará, o centro
oeste dos Estados do Rio Grande do Norte, Paraíba e Pernambuco, extremo noroeste
dos Estados de Alagoas e Sergipe e norte do Estado da Bahia). Essa região apresenta
uma característica climática anômala em relação às demais áreas tropicais do globo.
Destaca-se a sua grande irregularidade interanual da precipitação (alternando anos com
chuvas abundantes e secas), e um período chuvoso predominante concentrado em
praticamente quatro meses do ano (período de fevereiro a maio), principalmente no
setor setentrional dessa região. Na figura 2, é mostrado o percentual da precipitação
para o período de fevereiro a maio (em relação ao total anual), e observam-se valores
em torno de 40% a 60% na parte sul da região, enquanto no setor centro-norte os
percentuais variam entre 60% a 85%.
Nas últimas duas décadas (anos 80 e 90), houve um avanço significativo no
entendimento desta variabilidade climática do setor norte do NEB. Um grande número
de pesquisas científicas, utilizando-se de análises observacionais auxiliadas com
técnicas estatísticas, investigaram os mecanismos físicos responsáveis por esta
variabilidade pluviométrica. Os resultados dessas pesquisas evidenciaram que tais
anomalias pluviométricas possuem uma escala espacial muito maior do que a escala
local e estão fortemente relacionadas com padrões atmosféricos e oceânicos de grande
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escala que se processam (conjuntamente ou não) sobre o Oceano Pacífico e Atlântico
Tropicais.
Figura 2 - Distribuição espacial do percentual da precipitação para o quadrimestre mais
chuvoso (FMAM), em relação ao total anual, sobre o setor norte do
Nordeste. Fonte: SOUZA ET AL. (1998).
A figura 3 mostra sob a forma de esquema o estado da arte do conhecimento
científico, relacionado aos mecanismos físicos que influenciam a estação chuvosa do
setor norte do NEB. Os dois modos de variabilidade oceano-atmosfera de grande escala
que controlam a variabilidade interanual da precipitação sobre a região, isto é, definem
a qualidade da estação chuvosa (se a mesma é normal, abaixo ou acima do normal), são
os fenômenos El Niño/Oscilação Sul (ENOS) observado sobre o Pacífico Tropical e o
Padrão de Dipolo observado sobre o Atlântico Tropical.
Por outro lado, no monitoramento operacional, observa-se grandes variações
temporal e espacial da pluviometria dentro da própria estação chuvosa do setor norte do
NEB. Essas variações são influenciadas pelas Oscilações Intrasazonais de 30-60 dias e
também pela manifestação de sistemas meteorológicos de escala sinótica (com
dimensões espaciais superiores a 3.000 Km), como os VCAN e, as incursões
pronunciadas de Frentes Frias que atingem o sul da região, advindas das latitudes
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médias e altas do Hemisfério Sul, que induzem mudanças de tempo e ocorrências de
chuvas ao longo de todo o setor norte do NEB (KOUSKY, 1979).
Além disso, os efeitos locais (topografia, mecanismos de brisa e
aquecimento diurno) sobre a região, podem gerar sistemas meteorológicos de meso e
micro escalas (de dezenas a centenas de quilômetros de extensão, tais como Linhas de
Instabilidade (LI), Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM) e aglomerados de
Cumulonimbus (Cb), que são os principais sistemas atmosféricos responsáveis pela
ocorrência de chuvas isoladas no NEB).
Uma das principais causas de anomalias climáticas ao longo do globo,
inclusive sobre os trópicos, é o fenômeno conhecido como El Niño/Oscilação Sul ENOS (PHILANDER, 1990 e outros). A designação El Niño (uma referência ao
Menino Jesus) era originariamente empregada pelos pescadores da costa do Peru e
Equador para designar o período em geral se iniciando próximo ao Natal, com a duração
de alguns meses, caracterizado por Temperaturas da Superfície do Mar (TSMs) mais
altas nas águas costeiras daqueles dois países e menor abundância de peixes, motivo
para a suspensão da pesca e para que então pudessem se dedicar à manutenção dos
barcos e conserto das redes.
A Oscilação Sul funciona como um balanço de massa atmosférica de grande
escala, envolvendo trocas de ar entre os hemisférios leste e oeste, centradas nas latitudes
tropicais e subtropicais, sendo que os centros de ação localizam-se sobre a Indonésia e
no Oceano Pacífico Tropical Sul. Esses centros de ação estão ligados por uma célula de
circulação de grande escala no sentido zonal, isto é, leste-oeste (denominada de Célula
de Walker por BJERKNES em 1969), com ramo ascendente no Pacífico oeste e ramo
subsidente no Pacífico leste (veja ilustração na Figura 4). Esta esquematização mostrada
na figura 4 é a condição normal observada nas características oceânicas e atmosféricas
na Bacia do Oceano Pacífico Tropical.
Estação chuvosa
(fevereiro a maio)
13
do Semi-Árido Nordestino
Sistemas Sinóticos
Vórtice Ciclônico
Frentes Frias
Sistemas de meso
LI, CCM, Cbs
(topografia, brisa)
interações oceano-atmosfera
Pacífico Tropical
fases do fenômeno
El Niño-Oscilação Sul
Atlântico Tropical
fases do Padrão
de Dipolo TSM
Oscilação Intrasazonal (30-60 dias)
Figura 3 - Esquematização dos mecanismos físicos de grande escala sobre o Pacífico e
Atlântico Tropicais de atuações na escala interanual e sistemas sinóticos, de
meso e escala local que influenciam a variabilidade espacial e temporal da
precipitação do setor norte do NEB, durante a sua estação chuvosa (fevereiro
a maio).
Fonte: SOUZA ET AL. (1997).
A maioria dos estudos que abordaram os impactos do ciclo do ENOS sobre
o clima do setor norte do NEB (e também em diversas regiões do globo) tem sido muito
mais direcionados com relação à sua fase quente (episódios El Niño).
As interações oceano-atmosfera observadas durante a manifestação dos
episódios El Niño sobre o Pacífico Tropical, desencadeiam mudanças na circulação
geral da atmosfera, ou seja, na Célula de Walker e também na Célula de Hadley
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(circulação atmosférica de grande escala no sentido meridional, isto é, norte-sul, com
ramo ascendente sobre os trópicos e ramo subsidente sobre as latitudes sub-tropicais).
Figura 4
- Esquematização da Célula de Walker sobre o Pacífico Tropical. Sob
condições normais observa-se o ramo ascendente (favorável à formação de
nuvens convectivas profundas) sobre o Pacífico oeste e Austrália/Indonésia.
Por outro lado, sobre a região do Pacífico leste, próximo ao Peru e Equador,
onde se verifica a presença de águas frias (devido a Ressurgência afloramento na superfície das águas oceânicas advindas do fundo do Oceano
Pacífico) manifesta-se o ramo subsidente (que inibe a formação de nuvens).
KOUSKY ET AL. (1984) e KAYANO ET AL. (1988) sugeriram que as
decorrentes secas que assolam o setor norte do NEB, associadas ao fenômeno El Niño,
podem ser um reflexo das mudanças na circulação atmosférica de grande escala sobre
os trópicos, particularmente, na Célula de Walker que passa a apresentar o ramo
subsidente sobre o Atlântico Equatorial Norte. Na Figura 5 mostra-se a esquematização
da circulação atmosférica de grande escala modificada em associação às condições de
El Niño, onde se nota na região (Pacífico centro-leste) águas mais quentes do que o
normal e ramo de ar ascendente (com formação de nuvens convectivas profundas). Esse
ramo de ar ascendente (subindo sobre o Pacífico centro-leste) deve descer em algum
lugar (obedecendo a lei de continuidade de massa), o que ocorre sobre a região norte da
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Austrália e Indonésia (no Pacífico ocidental) e, ainda, sobre o Atlântico Equatorial
Norte, atingindo o setor oriental da Amazônia e norte do setor norte do NEB (que
engloba principalmente o Estado do Ceará). Esse ramo de ar descendente inibe a
formação de nuvens e, consequentemente, tem-se a manifestação de chuvas abaixo do
normal nessas regiões.
Figura 5 - Esquematização da circulação atmosférica de grande escala no sentido zonal
(Célula de Walker modificada) em associação às condições de El Niño no
Oceano Pacífico. Sobre o setor centro-leste observa-se a ramo ascendente
(favorável à formação de nuvens) e, por outro lado, sobre o Pacífico
oeste/Austrália e Indonésia e, ainda, sobre o Atlântico Equatorial Norte,
incluindo o leste da Amazônia e setor norte do NEB, manifesta-se o ramo
descendente (que inibe a formação de nuvens).
A figura 6 corrobora com as explicações físicas dessa complexa
interação entre as condições térmicas na Bacia do Oceano Pacífico e atmosfera
Tropical. Nota-se na figura 6a anomalias de chuva percentual, em relação a média do
período fevereiro a maio, para uma composição de anos com características térmicas
normais ou de La Niña (ALVES ET AL., 1997), configuração mostrada na figura 4 para
a Bacia do Oceano Pacífico Tropical, que as chuvas sobre o setor norte do NEB
apresentam um predomínio de chuvas acima da média. Enquanto, na figura 10b, que
mostra as anomalias de chuvas do referido período, para uma composição de anos de El
Niño (ALVES ET AL., 1997), na Bacia do Oceano Pacífico, a configuração das
anomalias de precipitação ao longo de todo o setor norte do NEB são negativas,
indicando características de seca ao longo da mesma. Nestes anos os mecanismos
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físicos mostrados na figura 5, associados às condições termodinâmicas no Atlântico
Tropical (que serão discutidas no item seguinte), impedem um deslocamento mais
constante da ZCIT para as proximidades/sobre o setor norte do NEB, que favoreceria a
ocorrência de chuvas mais intensas e freqüentes neste período de fevereiro a maio.
6a
6b
Figura 6 - Distribuição espacial dos desvios de precipitação (x 100) ao longo do setor
norte do NEB período de fevereiro a maio. 6a) para uma composição de
alguns anos de La Niña (1917, 1943, 1945, 1950, 1954, 1955, 1960, 1962,
1963, 1964, 1965, 1967, 1968, 1971, 1974, 1975, 1976, 1978, 1984, 1985,
1986 e 1989) e 6b) para uma composição de anos de El Niño (1914, 1918,
1923, 1925, 1930, 1932, 1939, 1951, 1952, 1956, 1958, 1966, 1970, 1972,
1977, 1981, 1982, 1983 e 1987).
Fonte: MEYERS ET AL., 1997.
Em geral, os anos com chuvas deficientes no setor norte do NEB estão
associados a eventos ENOS, especialmente quando estes foram bem configurados,
(1957/1958, 1982/1983), entretanto nem sempre todo fenômeno ENOS observado foi
responsável por secas ou chuvas deficientes na região. Isto é, existem outras variáveis
que também podem controlar o índice de chuvas no setor norte do NEB, como por
exemplo, as que ocorrem na Bacia do Oceano Atlântico Tropical.
Apesar dos numerosos estudos sobre os padrões anômalos da circulação
atmosférica e precipitação sobre algumas regiões da América do Sul, tenham associado
esses padrões as TSMs anômalas no Pacífico equatorial (associadas aos eventos ENOS),
alguns trabalhos consideraram no entanto, que o efeito desse fenômeno não explica
totalmente os padrões climáticos anômalos observados sobre o setor norte do NEB.
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Várias análises de correlações indicaram que o ENOS explica somente em torno de 10%
da variabilidade da precipitação sobre o NEB (HASTENRATH & HELLER, 1977;
KOUSKY ET AL., 1984).
Nos meses do outono austral, março-abril-maio, período coincidente com a
estação chuvosa do setor norte do NEB, o modo de variabilidade oceano-atmosfera de
grande escala dominante sobre a Bacia do Atlântico Tropical é o conhecido Padrão de
Dipolo do Atlântico (HASTENRATH & HELLER, 1977; MOURA & SHUKLA, 1981;
NOBRE & SHUKLA, 1996). O Padrão de Dipolo caracteriza-se pela manifestação
simultânea de anomalias de TSM configurando-se espacialmente com sinais opostos
sobre as Bacias Norte e Sul do Atlântico Tropical. Esse padrão térmico inverso gera,
conseqüentemente, o aparecimento de um gradiente térmico meridional e interhemisférico sobre o Atlântico Equatorial, o qual exerce influências no deslocamento
norte-sul da ZCIT (HASTENRATH & GREICHSCAR, 1993; NOBRE, 1993; NOBRE
e SHUKLA, 1996), que se constitui no principal sistema meteorológico indutor de
chuvas na região do Semi-Árido no período da estação chuvosa.
A figura 7 mostra como as fases do Padrão de Dipolo controlam o
posicionamento da banda de nebulosidade e precipitação associada a ZCIT. O eixo
principal da ZCIT tende a posicionar-se, preferencialmente, sobre a região para onde
está direcionado o gradiente térmico. Por exemplo, na fase positiva do Dipolo
(anomalias positivas de TSM na Bacia Norte e negativas na Bacia Sul) o gradiente
térmico aponta para o Hemisfério Norte.
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Figura 7 - Anomalias de TSM em oC (isolinhas) e de precipitação (áreas hachuradas)
para o quadrimestre fevereiro a maio nos anos em que se observaram: (a)
fase positiva; (b) fase negativa do Padrão de Dipolo sobre o Atlântico
Tropical. As isolinhas contínuas representam valores positivos e as
tracejadas valores negativos. As áreas hachuradas indicam anomalias
positivas (cores vermelhas) e negativas (cores azuis) de precipitação. As
setas indicam o sentido do gradiente térmico para onde a ZCIT tende a
posicionar-se.
Fonte: Adaptado de SOUZA ET AL. (1998).
A figura 8 mostra as características espaciais da distribuição pluviométrica
no setor norte do NEB em anos de ocorrência de Dipolo Positivo e Negativo. Nota-se a
ocorrência de um predomínio de desvios negativos (positivos) ao longo da Região nos
anos de ocorrência da fase positiva (negativa) do Dipolo de TSM no Atlântico Tropical,
consistente com o esquema mostrado nas figuras 7a e 7b.
19
8a
8b
Figura 8 - Distribuição espacial dos desvios de precipitação (x 100) ao longo do setor
norte do NEB período fevereiro a maio. 8a) para uma composição de anos
com ocorrência de Dipolo Positivo (1951, 1953, 1945, 1956, 1958, 1955,
1966, 1970, 1978, 1979, 1980, 1981, 1982 e 1983) e 8b) para uma
composição de anos com ocorrência de Dipolo Negativo (1949, 1964, 1965,
1971, 1972, 1973, 1974, 1977, 1985, 1986 e 1989). Os anos de Dipolo
Positivo e Negativo e como estes foram definidos podem ser encontrados
em SOUZA (1997).
Outras variáveis meteorológicas sobre os oceanos tropicais têm seu
monitoramento feito rotineiramente executado, ao longo do mês, e são importantes para
a questão de monitoramento e previsão hidro-meteorológica, e também apresentam
padrões diferentes em áreas de influência nas chuvas do setor norte do NEB, e
possivelmente outras áreas dessa região, e afluência de água em reservatórios hídricos
do NEB. As figuras 9 e 10 mostram a correlação entre a pressão ao nível do mar (PNM)
na bacia do oceano Atlântico Tropical e as chuvas no setor norte do Nordeste, e
anomalias de TSM e vazão em reservatórios hídricos do NEB.
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Figura 9 – Coeficiente de correlação (R) entre as anomalias do Índice de Chuva para o
setor norte do Nordeste e de PNM, com defasagem de um mês chuva em
fevereiro (FEV), e PNM em janeiro (JAN) e simultaneamente chuva em
fevereiro (FEV) e PNM em fevereiro (FEV). Isolinhas tracejadas indicam
correlação negativa. Valores de r em módulo acima de 0,3 são
significativos a 99,5% segundo teste t Student (1945-1989).
A figura 10 mostra o campo de correlação entre as anomalias de TSM nos
oceanos Pacífico e Atlântico Tropicais e as vazões observadas no Açude Orós. Nota-se
correlações negativas nas áreas de Niño no Pacífico Tropical e negativa (positivas) nos
setores norte (sul) do oceano Atlântico Tropical.
Após essas análises de correlações, em função dos valores, podem-se escolher
áreas pré-especificadas, que apresentem as maiores correlações e usá-las como
indicadores ou variáveis de predição na modelagem estatística de previsão. A tabela 1
mostra um exemplo das correlações simultâneas entre as vazões afluentes no Açude
Orós e as anomalias de TSM em algumas áreas chamadas de El Niño e de dipolo de
TSM no Atlântico Tropical.
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Figura 10 – Correlação linear entre vazões afluentes no Açúde Orós (janeiro a março –
ano 0) e anomalias de TSM nos oceanos Pacífico e Atlântico Tropicais (abril a junho –
ano –1). 1948-1995. Fonte: Souza Filho e Lall (2002).
As regiões foram, Niño 3 (definida como a anomalia de temperatura da
superfície do mar na região do Pacífico equatorial entre 150oW e 90oW e 5oS e 5oN) e
um gradiente de TSM do Atlântico (EAD), definido como a diferença mensal da
anomalia de TSM na região do Atlântico Norte (5-20oN, 60-30oW) e da região do
Atlântico Sul (0-20oS, 30oW-10oE). A série de tempo mensal para estes índices foi
derivada
da
malha
de
dados
de
TSM
desenvolvido
e
disponível
em
http://ingrid.ldeo.columbia.edu/SOURCES/KAPLAN/EXTENDED.
Tabela 1 - Correlação entre a vazão anual do reservatório Orós e os índices sazonais do
clima. Encontra-se em negrito as correlações com nível de significância superior a 95%.
Fonte: Souza Filho e Lall (2002).
EAD OND Nino3 OND EAD JAS Nino3 JAS EAD AMJ Nino3 AMJ
1
EAD OND
0.08
1
Nino3 OND
0
1
EAD JAS
0.76
0.05
-0.02
1
Nino3 JAS
0.90
0.01
0.02
1
EAD AMJ
0.54
0.83
-0.10
-0.19
1
Nino3 AMJ
0.64
0.74
-0.20
OROS
0.51
-0.21
0.47
-0.20
0.33
-0.23
Atualmente essas informações podem ser acessadas em grande parte "on line" ao
longo do mês e ao final de cada mês e início do mês seguinte. Após o cálculo de seus
valores médios mensais e suas anomalias, essas informações podem ser usadas no
22
monitoramento e métodos de previsão. Um grande passo para o monitoramento no
Atlântico Tropical foi dado com o Projeto Pirata (Servain, 1998), cujos dados de várias
variáveis no Atlântico Tropical podem ser cessados em tempo real, maiores detalhes
desse projeto pode ser encontrado no site da FUNCEME (http:www.funceme.br). Pelas
informações acima e os relativos impactos de variáveis atmosféricas e oceânicas no
regime climático do NEB, fica evidente que atenção que deve ser dada ao
monitoramento e recebimento contínuo desses dados hidro-climáticos e futuramente
estes serem condensados em um bando de dados de fácil manuseio, para que as
informações de subsídios ao planejamento regional sejam efetivadas e disseminadas
sem maiores problemas.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALVES, J. M. B; SOUZA, E. B.; REPELLI, C. A .; VITORINO, M. I.; FERREIRA, N.
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25
CAPÍTULO 2: A MODELAGEM CLIMÁTICA
REGIONALIZADA
David Ferran Moncunill e Liqiang Sun
Introdução
Uma grande perspectiva em melhorar a informação climática, isto é reduzir a sua escala
de centenas de quilômetros para algumas dezenas, tem sido implementada nos últimos
anos em vários centros internacionais de meteorologia com resultados promissores. Essa
técnica é chamada de downscaling (Roads, et al; 2003).
Atualmente a aplicação de resultados da previsão climática tem exigido o
desenvolvimento de técnicas ou métodos que aprimorem o prognóstico de variáveis nas
escalas temporal e espacial. Nas últimas duas décadas ocorreu uma significativa
evolução dos estudos a cerca do entendimento dos processos físicos que interferem na
distribuição de chuva, principalmente das áreas tropicais do globo.
Para a Região Nordeste do Brasil (NEB), sua área mais semi-árida, sabe-se atualmente
que as fontes e sumidouros térmicos nos oceanos Atlântico e Pacífico Tropicais e suas
variabilidades termodinâmicas são os principais fatores que influenciam na ocorrência
de anos de secas e enchentes sobre essa região (Hastenrath e Heller, 1977, Moura e
Shukla, 1981; Nobre e Shukla, 1996; Uvo et al., 1998, entre outros).
As técnicas de previsões climáticas, estatísticas ou numéricas se desenvolveram,
principalmente, a partir da década de 1990, com uma maior cobertura de dados sobre os
oceanos e a disponibilidade de computadores com maior capacidade de fazer cálculos
em um volume extenso de dados. Estas tiveram como base as condições
termodinâmicas sobre os oceanos tropicais. Para o setor norte do Nordeste podem-se
citar inúmeros estudos que elaboraram métodos estatísticos/estocásticos (Hastenrah &
Greischar, 1993; Repelli & Alves, 1996, Ward e Folland, 1991; Xavier et al., 2000), ou
experimentos númericos, modelagem matemática/física da atmosfera (Moura e Shukla,
1981; Mechoso et al., 1990 entre outros). Entretanto, apesar desses esforços, a previsão
climática de larga escala utilizando Modelos de Circulação Geral da Atmosfera
(MCGAs), modelos com resolução acima de 200 Km, ainda não atende, por exemplo,
26
um prognóstico mais detalhado espacialmente da distribuição de chuva intrasazonal,
além da própria variabilidade temporal dessa distribuição de precipitação.
Por essa limitação da previsão climática de grande escala, nos últimos anos em alguns
institutos nacionais e internacionais de Meteorologia, grupos de pesquisa passaram a
testar a chamada técnica de downscaling. Essa técnica consiste, basicamente, do
aninhamento dos resultados de uma modelagem de grande escala servindo de entrada
para alimentar um modelo regional de área limitada, com uma resolução da ordem de
dezenas de quilômetros (Dickinson et al. 1989; Giorgi e Bates, 1989; Liu et al., 1994).
Resultados desses estudos se mostraram promissores em relação às limitações
mencionadas anteriormente.
Simulações aplicando essa técnica têm sido executadas para algumas regiões do globo,
como na África (Sun e Graham, 2001), na região de Monções Asiáticas (Ji e Vernekar,
1997) e Nordeste do Brasil, região semi-árida, (Nobre et al. 2001) e para América do
Sul (Chou et al., 2000, Seth a Rojas, 2003; Rojas e Seth, 2003). Áreas, em geral, cuja
modelagem numérica de grande escala apresentou uma melhor capacidade de previsão
sazonal. Os resultados desses estudos revelaram que a técnica de downscaling, nessas
áreas, foi capaz de capturar a assinatura da distribuição espacial e temporal da
precipitação e o padrão de circulação atmosférica observados - cita-se caso das
Monções Asiáticas (Ji e Vernekar, 1997). Segundo Giorgi (1990), os modelos regionais,
cujas grades incorporam uma alta resolução de topografia, não implícita na modelagem
de grande escala, tendem a representar melhor os efeitos da orografia na distribuição de
chuva intra-regional da área de interesse modelada.
Mais especificamente para a Região Nordeste do Brasil, Nobre et al. (2001) fizeram um
estudo com a técnica de downscaling para a previsão de três membros aninhando um
Modelo
Regional
Espectral
(MRE)
desenvolvido
no
National
Centers
for
Environmental Prediction - NCEP, em um MCGA (ECHAM3.6), com três diferentes
condições iniciais para o período de fevereiro a maio de 1999. As previsões foram feitas
utilizando-se duas grades para o MRE, uma de 80 Km e outra menor de 20 Km, sendo
que os resultados prognosticados na grade de 80 Km foram usados como dados de
entrada a cada 6 horas para a grade de 20 Km. Seus resultados mostraram que o modelo
regional com 80 Km de resolução obteve melhor desempenho do que o modelo de
grande escala reduzindo seus erros sazonais e quadráticos para uma área sobre o
27
Nordeste do Brasil. Essa característica também foi observada quando se compararam os
resultados obtidos com 80 Km em relação ao de 20 Km. Com a resolução de 20 Km o
MRE mostrou um incremento da chuva nas áreas de topografia mais elevadas, não
consistente com a realidade, indicando possíveis problemas na parametrização da
convecção utilizada. Outro resultado interessante foi uma melhor previsão da posição e
largura da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) sobre o Atlântico tropical feita
pelo MRE de 80 Km em relação ao MCGA. Nobre et al. (2001) mostraram também que
os resultados do MRE com 80 Km apresentam a possibilidade da previsão da freqüência
de distribuição de dias secos e chuvosos dentro da quadra chuvosa do setor norte do
Nordeste (período de fevereiro a maio). Outro estudo sobre estimativa de balanço de
água no solo para a região semi-árida do Nordeste usando um MRE foi executado por
Böhm et al. (1998).
O sistema de modelagem regional do clima para o Nordeste do Brasil foi implementado
na Fundação Cearense de Meteorologia (FUNCEME) em parceria com o International
Research Institute (IRI), Universidade de Columbia (EUA), como parte do convênio
oficializado entre ambas as Instituições. O sistema utiliza o modelo regional em uma
versão hidrostática do MRE do National Centers Environmental Prediction - NCEPEUA (Juang e Kanamitsu, 1994), com 18 níveis na vertical aninhado no MCGA
ECHAM4.5 do Max Plank Institute, que tem um truncamento triangular no número de
onda T42 (aproximadamente 2,8o de latitude e longitude) e também18 níveis na vertical.
O sistema de previsão climática regionalizada utiliza dois conjuntos de cenários de
Temperatura da Superfície do Mar (TSM) como forçante do modelo Global. Um
cenário utiliza a persistência da anomalia da TSM e o outro utiliza a previsão da
anomalia da TSM. Cada conjunto utiliza 10 membros e a diferença entre cada membro é
a condição inicial da atmosfera no momento de iniciar a simulação. Esta etapa é realiza
é processada mensalmente no IRI e enviado para a FUNCEME. As simulações do
modelo regional são executadas operacionalmente no Ceará. Posteriormente é elaborado
o pós-processamento para interpretação dos resultados e geração de produtos. (figura
abaixo)
28
SISTEMA DE PREVISÃO CLIMATICA REGIONALIZADA
DOWNSCALING DINÂMICO
Persisted
SST
Predicted
Global
Model
SST
10 MEMBROS
10 MEMBROS
Regional
Model
IRI
PostProcessing
2 dias
4 dias
5 dias
Para viabilizar o processamento das simulações a FUNCEME conta atualmente com um
cluster de 14 computadores tipo PC interligados por uma rede de 100Mbps. Cada uma
das máquinas possui a seguinte configuração:
Processador Pentium III de 1 GHz
Memória RAM de 512 MB
HD SCSI de 36 GB
Sistema Operacional Linux Conectiva
29
Sobre Algumas Características do MRE
O MRE aqui usado é uma versão do MRE desenvolvido no Centro de Modelagem de
Meio Ambiente do National Centers for Environmental Prediction (NCEP)
desenvolvido por Juang e Kanamitsu (1994). Uma importante característica do MRE é a
resolução da perturbação atmosférica dependente do tempo e a acuracidade de alta
ordem da computação que utiliza o método espectral. O MRE tem a mesma física do
modelo espectral global (MEG) que é usado para previsão de médio prazo como
descrito em Kanamitsu et al. (1991). Um importante avanço foi também endereçado na
dinâmica do MRE para manter a sua estabilidade computacional, uma opção de difusão
local contida no MEG foi implementada (Iridell e Purser, 1994). A mesma pode ser
utilizada para passos de tempo mais longos e faz uma checagem e difusão das áreas de
ventos fortes que poderiam causar instabilidade computacional. Essa opção pode não ser
ideal para previsão em áreas onde correntes de jato são importantes dinamicamente para
sistemas atmosféricos de curta duração, entretanto pode ser útil para estudos climáticos
que requerem integrações mensais com MRE de alta resolução.
O MRE tem 18 níveis sigma na vertical, com as seguintes características físicas:
radiação de onda longa e onda curta com variação diurna, interação com radiação de
nuvem, uma camada na superfície com propriedades físicas da camada limite planetária,
arrasto por onda de gravidade, convecção cumulus tipo Arakawa-Shubert simplificada
(Pan e Wu, 1994; Hong e Pan, 1996), convecção rasa e alguns processos hidrológicos
(Kanamitsu, 1989). As parametrizações físicas são computadas a cada passo de tempo,
exceto para a rotina de radiação que é chamada a cada 1 hora pelo MRE. Além disso,
têm sido testados e implementados vários pacotes físicos, particularmente para
parametrização de convecção (Juang et al., 1997). O MRE também usa um modelo de
solo de 2 camadas de Pan e Marth (1987). Esse modelo de solo é usado para descrever o
papel da vegetação e interação com a umidade no solo em modificar as trocas entre a
superfície-atmosfera de fluxos de momento, energia e vapor d’água.
30
Sobre Algumas Características do MCGA (ECHAM4.5)
O modelo ECHAM4.5 é baseado no modelo de previsão de tempo do European Centre
for Medium Range Weather Forecasts (ECMWF). Várias modificações tem sido
aplicadas no mesmo no Max Planck Institute for Meteorology and German Climate
Computing Centre (DKRZ) para melhorar a previsão climática, estando o mesmo
atualmente na quarta geração. Uma detalhada descrição do ECHAM4 pode ser
encontrada em Roeckner et al. (1996). Na versão padrão do modelo o mesmo tem 19
níveis híbridos usados em um sistema de coordenadas de pressão-sigma. O domínio
vertical estende-se até o nível de pressão de 10 hPa. Variáveis prognósticas são
vorticidade, divergência, logaritmo de pressão a superfície, temperatura, umidade
específica, razão de mistura e total de água de nuvem. Exceto para componentes de
vapor o prognóstico das variáveis são representados por harmônicos esféricos com
truncamento triangular no número de onda T42.
O passo de tempo para a dinâmica e a física é de 24 minutos para a resolução horizontal
T42. O passo de tempo para a radiação é 2 horas. Os ciclos diurnos e sazonal da
forçante solar são simulados. Para o transporte de vapor d’água e água de nuvem um
semi-lagrangeano esquema é usado. Os fluxos turbulentos de superfície são calculados
através do Monin-Obukov bulk usando teoria da similaridade (Louis, 1981). Dentro e
acima da camada limite atmosférica um esquema fechado de alta ordem é usado para
computar a transferência turbulenta de momento, calor, mistura e água de nuvem. Os
coeficientes de difusão turbulenta são calculados com função da energia cinética
turbulenta (E). O modelo de solo contempla os balanços de calor, água no solo, pacote
de neve sobre o continente e balanço de calor de gelo no continente.
Efeitos de vegetação tais como interceptação de chuva na copa das árvores e controle de
evapotranspiração pelos estômatos são parametrizados. O esquema de estimativa do
escoamento superficial tem como base a área de captação da bacia hidrográfica e leva
em consideração as variações de sub-grade da capacidade máxima de armazenamento
de água no solo (capacidade de campo) sobre áreas continentais não homogêneas.
Parâmetros de superfície tais como albedo, rugosidade, tipo de vegetação, índice de área
foliar e parâmetros de solo tais como, capacidade de armazenamento de água,
capacidade e condutividade térmica foram compilados segundo Claussen et al., 1994.
31
As parametrizações de convecção cumulus (rasa, média e profunda) são baseadas no
conceito de fluxo de Tiedtke (1989).
Síntese sobre o alinhamento entre os modelos e métodos de avaliação e resultados
encontrados
O aninhamento entre dos modelos é de forma unidirecional (Juang et al., 1997). As
forçantes de larga escala utilizados para a inicialização do MRE foram obtidos das
simulações do MCGA ECHAM4.5 para os meses de janeiro a junho de 1971-2000. As
informações de larga escala das componentes meridional e zonal, umidade específica,
temperatura e pressão serviram de entrada a cada 6 horas para alimentar o domínio do
MRE. Temperatura da Superfície do Mar (TSM) observada nos Oceanos Pacífico,
Atlântico e Índico no período de 1971-2000 do conjunto de dados chamados "Optimum
Interpolation" (Reynolds & Smith, 1994) foi usada como variável de contorno à
superfície nas simulações do modelo ECHAM4.5e do MRE.
O método de perturbação aninhada usado seguiu o utilizado no MCGA sobre todo o
domínio, e não somente na zona de fronteira lateral. As variáveis dependentes no MRE
são definidas como a soma da perturbação e o campo base (campo que depende do
ajuste do MCGA em relação ao MRE). A resolução da perturbação no domínio regional
incluiu um esquema semi-implícito, com filtragem no tempo com difusão horizontal
semi implícita. Maiores detalhes sobre as características do MRE podem ser
encontradas em Juang et al. (1997). O MRE foi integrado, com um conjunto de 10
membros, na versão não-hidrostática, passo de tempo 600 segundos em modo de
simulação, com um espaçamento de grade de 60Km centrada na latitude de 3oSul e na
longitude de 27°Oeste, e 18 níveis verticais. A vegetação é do tipo savana com 70% de
cobertura da área de cada grade do domínio nos continentes, e o domínio compreende
desde o oeste da África do Sul até Região Amazônica (Figura 1). A simulação foi
executada para um período de seis meses (janeiro a junho) durante 30 anos, de 1971 a
2000. Uma topografia mais refinada (60 Km), comparada a do ECHAM4.5, sobre a
região Nordeste foi utilizada como variável de contorno no MRE (Figura 2).
Em termos de especificações físicas na superfície do MRE, o mesmo foi simulado com
um modelo de solo de duas camadas (Pan & Marth, 1987). O modelo de solo é
32
designado para descrever o papel da vegetação e a interação da umidade do solo em
modificar as trocas de momento, vapor d’água e energia.
Figura 1 - Domínio dos modelos MCGA (ECHAM4.5) utilizado como forçante de entrada nas
simulações do ECHAM4.5 e do MRE (área A1 da figura).
a)
b)
Figura 2 - Topografia sobre a Região Nordeste (m). a) MCGA (ECHAM4.5), b) MRE.
O espaçamento entre as isolinhas da figura 2a é de 50 m, e da 2b é de 100 m.
um modelo de solo de duas camadas (Pan & Marth, 1987). O modelo de solo é
Os dados observados de precipitação para NEB (obtidos na FUNCEME; CRU05, New
et al.2000 e no Instituto Nacional de Meteorologia - INMET) nos meses de janeiro a
33
junho de 1971-2000, interpolados para a grade de domínio do modelo regional serviram
de base observacional para comparar com os resultados das simulações. Uma análise do
desempenho das simulações do MRE foi investigada, utilizando-se a estatística descrita
abaixo. Foi calculado segundo Shukla et al. (2000) os termos de variâncias devidos o
sinal (influência da forçante térmica (TSM), em função dos membros (conjuntos das
simulações chamada também de variância do ruído) e a variância total (Rowell et al.
1995), que é definido como a soma da variância devido ao sinal mais a variância do
ruído.
As formulações abaixo mostram os cálculos das variâncias mencionadas. Seja para uma
variável climática média xij para N anos (i=1,2,3, ...N), e n conjunto de membros do
experimento de simulação (j=1, 1,2,3, ...n), a média dos membros xi(barra) e a média
climatológica (dos conjuntos) x(duas barras) podem ser definidas como mostrado
abaixo. σEM significa o desvio padrão dos membros. Esses cálculos foram definidos para
cada ponto de grade do domínio do MRE. Alguns exemplos da saída do PPCR de
precipitação para o NEB e alguns resultados preliminares são apresentados a seguir.
xi =
1
n
n
∑
j =1
2
σ ruído
=
xi j ; x =
1
nN
N
n
∑∑
2
σ EM
=
xij .
i =1 j =1
(
N n
1
xij − xi
∑∑
N (n − 1) i =1 j =1
)
2
(
)
2
1 N
xi − x .
∑
N − 1 i =1
1
n
2
2
2
σ sinal
= σ EM
− σ ruído
.
2
2
2
σtotal
=σruído
+σsinal
.
Para verificar a habilidade desse método em reproduzir os aspectos característicos
regionalizados do clima na região do NEB integrou-se, de forma retrospectiva, o MRE
no período de 1971 a 2000. Posteriormente, compararam-se os dados simulados com os
observados e foi calculado o índice de correlação espacial entre eles. Os índices de
correlação obtidos foram similares aos obtidos por MCGAs já apresentados na
literatura, porém com uma ênfase regional, informações da ordem de 60 Km,
característica que o MCGAs não informam (suas saídas são da ordem de 300km ou
mais). A figura 3 mostra-se a uma comparação entre a simulação feita pelo MRE para
34
precipitação no setor norte do NEB, dada pelo coeficiente de correlação espacial entre a
precipitação simulada e a observada obtida para o período de fevereiro a maio. Nota-se
que em grande parte do setor norte do NEB a correlação entre o MRE e a precipitação
observada chega a valores superiores a 0.8 em algumas áreas do norte do NEB.
Figura 3 – Coeficiente de correlação entre as anomalias de precipitação simuladas e
observadas de 1971 a 2000. a) observado x ECHAM4.5 e b) observado x MRE.
A figura 4 mostra que tanto para o setor norte do NEB como para o leste do NEB há
uma concordância entre o valor da precipitação simulada pelo MRE com o observado,
mais consistente porém para o setor norte do Nordeste.
A figura 5 apresenta as variâncias total, do ruído e do sinal simuladas pelo MRE e a
variância dos dados observados para o setor norte do NEB. A variância do MRE (Figura
5a) em algumas áreas da região superestimou a variância observada (Figura 5d). A
contribuição da variância do sinal (devido a SST - Figura 5c), implícita nos resultados
do MRE devido aos dados de entrada vindos das simulações do ECHAM4.5, sendo essa
a principal variável de controle a superfície para precipitação nos trópicos; mostra que
essa variância explicou mais de 60% da variância total apenas nas áreas em que o
ECHAM4.5 superestimou a precipitação observada acentuadamente, sendo esse fato
também refletido no MRE.
35
Essa característica é similar à observada por Shukla et al. (2000) avaliando a
modelagem de grande escala para a precipitação sobre a bacia do Oceano Pacífico
Tropical, embora que nesses resultados de Shukla e colaboradores para a precipitação
sobre o Pacífico Tropical a variância do sinal explica em grande parte dessa região mais
de 70% da variância da precipitação. A variância do MRE, principalmente, no setor
oriental do Nordeste (centro norte do estado do Piauí) superestimou a variância
observada. Nas demais áreas do NEB não ocorreu uma grande diferença entre a
variância do sinal e do ruído, implicando que estatísticamente o número de membros
ainda parece ser pequeno (Rowell et al., 1995) para mostrar uma maior influência da
condição de contorno, sinal da TSM, que fisicamente é comprovado sobre a
precipitação dessa região.
Figura 4 - Anomalia de precipitação (mm/dia), média, para o setor norte do NEB (42oW
a 37oW e 8oS a 2oS) e leste do NEB (37oW a 34,5oW e 10oS e 5oS) simulada pelo MRE
(linha verde) e observada (linha preta) para o período 1971-2000. Os números nos eixos
dos x representa os anos 1(1971) e 30(2000), respectivamente.
36
Ainda relacionado à variabilidade interanual a figura 6 mostra a correlação entre as
anomalias do total de chuva fevereiro a maio observadas e simuladas (pixel a pixel) para
uma área do setor norte do Nordeste (45oW, 37oW e 2oS e 12oS), dos 10 membros da
simulação e a média desses membros para cada ano do período de 1971-2000. Nota-se
que quando a correlação é abaixo ou acima de 0,4 em módulo predominou uma grande
dispersão no valor do coeficiente entre os membros. Outra característica observada
nessa figura é que na maior parte dos anos de El Niño (1983, 1992, 1998, por exemplo),
não há grande dispersão entre os membros e a correlação é acima de 0,6 característica
que não é tão evidente nos anos de La Niña (1975, 1985 e 1986). Os maiores valores de
variância no setor centro-norte dos estados do Maranhão e Piauí coincidem com a área
de maior erro sistemático (“bias” positivo) do modelo ECHAM4.5 (figura não
mostrada), sendo reproduzido pelo modelo regional.
Figura 5 - Variância interanual (mm2/dia2) para o quadrimestre fevereiro a maio. a)
variância total; b) variância do ruído (SST), c) variância do sinal e d) variância
observada.
37
1
0 ,8
Correlação (r)
0 ,6
0 ,4
0 ,2
0
-0 ,2
-0 ,4
-0 ,6
-0 ,8
19 71 19 7 4 1 9 77 1 9 80 1 98 3 1 98 6 1 98 9 19 92 19 95 19 98
Anos
Figura 6 - Coeficiente de correlação entre o simulado pelo MRE e o observado para o
setor norte do Nordeste (45oW, 37oW e 2oS e 12oS). Os pontos representam o
coeficiente para cada um dos 10 membros. A marca em vermelho é o coeficiente para a
média dos 10 membros.
As figuras 7 e 8 mostram uma comparação para o vento (componentes u e v) para 1000
hPa entre o simulado pelo modelos ECHAM4.5 e MRE e o observado (reanálises
Kalnay et al. (1996) para dois anos de contrastes climáticos 1983 e 1985 (período de
fevereiro a abril). As análises feitas por essas figuras se deterão a bacia do Oceano
Atlântico Tropical, cuja circulação atmosférica de baixos níveis tem relações
importantes com as chuvas do SNNEB.
Nessas figuras 7 e 8 pode-se notar que a configuração das componentes u e v simuladas
pelos modelos ECHAM4.5 e pelo MRE para os referidos anos de contrastes é similar a
observada pelos dados de reanálises. Entretanto, as simulações mostram um
superestimativa dos máximos de ventos de norte e leste ao longo da bacia do oceano
Atlântico Tropical, mais intensa na componente zonal (u) do vento. Um resultado
interessante é que a posição da isolinha de 0 (zero) na componente meridional do vento,
indicativo da posição da ZCIT no bacia do oceano Atlântico Tropical (Xavier et al.,
2000), foi melhor simulada pelo MRE na bacia do Oceano Atlântico Tropical, sendo
mais consistente sua localização, mais ao norte do equador no ano de 1983; comparável
aos dados de reanálises (figura 7d).
38
a)
b)
c)
d)
e)
f)
c)
Figura 7 – Componentes zonal (u) e meridional (v) do vento (m/s) para 1983 (fevereiro
a abril). a) u reanálises, b) u ECHAM4.5, c) u MRE, d) v reanálises, e) v ECHAM4.5 e
f) v MRE.
a)
b)
d)
e)
c)
f)
Figura 8 – Componentes zonal (u) e meridional (v) do vento (m/s) para 1985 (fevereiro
a abril). a) u reanálises, b) u ECHAM4.5, c) u MRE, d) v reanálises, e) v ECHAM4.5 e
f) v MRE.
A distribuição da freqüência e da intensidade dos eventos diários da precipitação podem
ser mais importante do que a precipitação total da estação (por exemplo, Sun et al.
2003). Os dados de precipitação diária observada disponíveis são somente sobre o
39
estado de Ceará e o estado não é uma região homogênea para o componente local da
precipitação, foi então selecionada uma área relativamente pequena (isto é, perto de ser
uma região homogênea).
Figura 9. Estações de precipitação utilizadas no Ceará para gerar a precipitação mensal
na grade do MRE. As localizações são os quadrados, e as cores indicam a altitude da
estação. A unidade é em metros acima do nível do mar. A área hachurada em amarelo
foi a utilizada para estudos dos veranicos.
A Fig. 9 mostra a região que possui agricultura de sequeiro de subsistência.
Corresponde a 13 caixas da grade do MRE, e a meia caixa de grade do AGCM. Foram
utilizados os dados diários precipitação de 64 estações desta região. A análise da
precipitação diária mostra uma coerência elevada entre estas estações. Desta forma foi
utilizada a média diária da precipitação de todas as estações e comparado com a
precipitação diária do MRE calculada como sendo a média sobre os 13 pontos de grade.
Os eventos diários da precipitação foram classificados em intervalos da intensidade 0-1,
40
1-5, 5-10, maior do que 10 milímetros, e os valores da freqüência, normalizados pelo
número total dos dias na estação de Fevereiro a Março, foram usados para a análise da
intensidade da precipitação. A Fig. 10 mostra a climatologia da Distribuição da
Intensidade da Precipitação (DIP) e os coeficientes de correlação entre observado e a
intensidade simulada no MRE.
Figure 10. (a) Climatologia da distribuição de intensidade de precipitação. (b)
Correlação entre observação e a simulação para eventos sem chuva, eventos de chuva
fraca, eventos com chuva média, and eventos com chuva intensa. Ambos para o período
de fevereiro a abril de 1974 a 2000 na região definida.
Os eventos com precipitação diária na escala de 0-1 milímetros, 1-5, 5-10, e maior que
10 milímetros são categorizados como eventos sem chuva, eventos de chuva fraca,
eventos de chuva média, e eventos chuva intensa, respectivamente. Claramente o MRE
sobrestima a frequencia de eventos sem chuva, e subestima as freqüências de eventos
chuva fraca, chuva média, e de eventos chuva severa. Isto se atribui em parte à
parametrização de cumulus no MRE e em parte no fato que a precipitação de MRE é
mais representativa de uma média sobre o tamanho da caixa da grade melhor que de um
valor do ponto. Estes erros sistemáticos do MRE podem facilmente ser corrigidos por
ferramentas estatísticas. O MRE captura bem a variabilidade interanual dos eventos sem
41
chuva, de eventos com chuva média, e de eventos com chuva intensa, com correlações
99% acima do nível da confiança. O MRE mostra também alguma habilidade em
reproduzir a variabilidade interanual de eventos com chuva fraca. Excede o nível da
confiança de 90%. As habilidades do MRE em simular a variabilidade da freqüência de
eventos da precipitação são relacionadas em parte a variabilidade da magnitude
observada. O modelo é geralmente capaz de capturar a variabilidade observada forte, e
tem dificuldade em capturar a variabilidade observada fraca. É observada uma alta
variabilidade para os eventos sem chuva, os eventos com chuva intensa e os eventos
com chuva média, e a baixa variabilidade de eventos com chuvas fracas.
Os veranicos são raramente discutidos em artigos de modelagem de clima, embora que
sua importância às aplicações reais sejam significativas (Sun et al. 2003). Neste estudo
foi investigada a habilidade do MRE em simular os veranicos, visto que a população
local tem uma grande vulnerabilidade por dependerem da agricultura de subsistência de
sequeiro (Chimeli e Filho 2003). A Fig. 11 mostra a climatologia (1974-2000) de
números de veranicos observados e simulados no período com diferentes limiares, e as
habilidades do MRE em simular os veranicos. Observamos que o MRE sobrestima
sistematicamente os números de veranicos com períodos que variam de 3 a 18 dias.
Entretanto, o MRE captura a variabilidade interanual da freqüência de veranicos com
limiares que variam de 2 a 15 dias. As correlações entre os veranicos observados e os
simulados superam 0,3 com limiares que variam de 2 a 15 dias, e se reduzem para
limiares de mais de 15 dias. Vale salientar que só ocorreram 4 veranicos com mais de
15 dias durante o período FMA 1974-2000.
Figura 11. Climatologia de ocorrência de veranicos com diferentes durações (frequencia
no eixo esquerdo). Em verde a correlação entre o observado e o simulado para veranicos
42
de diferentes durações. Ambos para o perído de fevereiro a abril de 1974-2000 na região
definida.
A freqüência e a duração dos veranicos são importantes para avaliações do clima. Neste
estudo, definimos um indice de veranicos D, como
n
D = ∑ Li • W
(2)
i =1
onde n é o número total de veranicos por ano, o Li é a duração do ith veranico, e
W = 1 se Li < 11
W = 5 se Li >= 11
Assim, D é um parâmetro para indicar a severidade do veranico. A Fig. 12a mostra o
índice de veranico D observado e o simulado para o período de 1974-2000. O MRE
capturou a variabilidade interanual do índice observado. A correlação entre eles é 0,67.
Encontramos que as grandes anomalias (negativas) positivas do total da precipitação
estão associadas geralmente com os índices (maiores) menores de veranicos. Entretanto,
o índice de veranico pode também variar significativamente nos anos com precipitação
em torno da normal. Como exemplo, o total da precipitação está próximo do valor
climatológico em 1981 e em 1994, e o índice de veranico é elevado em 1981 e muito
baixo em 1994. Encontramos também que a variabilidade interanual do índice de
veranico é maior que o total da precipitação. A razão do "desvio padrão" com a "média"
é 40% (43%) para (RSM simulado) o total observado da precipitação, e 77% (66%) para
(simulado) o índice observado de veranico. Assim, o índice de veraníco é um parâmetro
melhor do que o total da precipitação para medir a severidade de condições da seca.
43
Figura 16. (a) Indice de veranico (D) observado e simulado (b) Indice de enchente (F)
simulado e observado. Ambos para fevereiro a abril na região definida.
Definimos também um índice F de enchente ou "período molhado", para medir a
severidade de condições de enchente.
n
F = ∑ Pi
(3)
i =1
onde n é o número total de enchentes por um ano, Pi é a duração do período ith. Um
período molhado é definido como três dias consecutivos ou mais com precipitação
diária maior de 10 milímetros. A Fig. 12b mostra o indice F observado e simulado para
o período de 1974-2000. O MRE capturou a variabilidade interanual do índice F. A
correlação entre eles é 0,75. O índice de enchente pode também variar
significativamente nos anos com precipitação em torno da normal. Por exemplo, a
anomalia da precipitação é 0,7 mm/dia em 1996 e -0.4 mm/dia em 1997. O F é 0 em
1996 e em 7 em 1997. Nós encontramos também a variabilidade interanual maior para o
índice F do que o total da precipitação. A razão entre o "desvio padrão" e a "media" é
124% (81%) para (RSM simulado) o índice observado enchente.
44
Produtos gerados
Nas Figuras 13, 14 e 15 são mostrados três dos produtos de previsão gerados pelo
modelo para o período de março a maio de 2004, realizada em março de 2004. A figura
9 mostra a previsão do percentual da climatologia da precipitação do modelo. As áreas
em verde indicam a previsão para chuvas acima da média, em branco em torno da média
e em amarelo e vermelho abaixo da média histórica. As áreas em cinza mostram onde o
modelo não teve habilidade em realizar a previsão, considerando que o coeficiente de
correlação foi menor que 0,3 na simulação "histórica".
Figura 13 - Previsão da distribuição do percentual da climatologia da precipitação (com
mascara estatística) para os meses de março a maio de 2004, com TSM prevista a partir
do mês de fevereiro de 2004.
As anomalias da precipitação observadas e simuladas (1971 a 2000), para cada membro
e para a média dos membros foram classificadas em 3 categorias em cada ponto de
grade, sendo considerado que 1/3 dos anos mais chuvosos foi categorizada como
"Acima do Normal"; o 1/3 dos anos mais secos como "Abaixo do Normal" e o 1/3 dos
anos restantes como "Próximo da Normal". Posteriormente foram construídas tabelas de
contingência, as quais relacionam a categoria simulada com a observada e permitem
avaliar o desempenho da simulação histórica.
Na figura 14, observam-se quatro mapas relacionados com a previsão de probabilidade
por categorias de anomalia da precipitação no período de março a maio de 2004. Para
cada uma das três categorias é mostrado o mapa com a probabilidade de ocorrência
45
"histórica", gerado a partir da anomalia de precipitação média dos membros (conjunto
médio) simulados com condições iniciais de fevereiro de 2004 e a respectiva tabela de
contingência. O quarto mapa mostra a "previsão reconstruída" seguindo os critérios
dados na Tabela 1.
Tabela 1- Definição das categorias da previsão reconstruída. As condições são obtidas
dos percentuais mostrados nos mapas de probabilidade de ocorrência de cada categoria
(tabela de contingência).
Condições
Categoria
Acima da normal > 50 %
Acima da normal (A)
Próximo da normal > 50 %
Próximo a Normal (N)
Abaixo da normal > 50 %
Abaixo da normal (B)
Abaixo da normal > Acima da normal e acima da normal < 30 % Não Acima da normal (NA)
Acima do normal > abaixo da normal e abaixo da normal < 30 % Não abaixo da normal (NB)
Nenhuma das condições acima
Sem habilidade de previsão
46
Figura 14 - Previsão da probabilidade da categoria de precipitação baseada no conjunto
médio dos membros. Mapa "Abaixo da Normal": probabilidade percentual de ocorrer na
categoria A. Mapa "Normal": probabilidade percentual de ocorrer na categoria N: Mapa
"Acima da Normal": probabilidade percentual de ocorrer na categoria A, Mapa "Rebuilt
Previsão reconstruída": Categoria prevista de acordo com os critérios da tabela 1: onde
azul é categoria A, verde NB, amarelo N, laranja NA, vermelho B, e cinza indica que o
modelo não teve habilidade.
A figura 15 mostra a previsão de probabilidade de precipitação por bacia hidrográfica
do Ceará e regiões do Nordeste para os meses de março a maio de 2004, realizada em
março de 2004, por categorias de ocorrência, com alguns comentários logo após a
figura. Esta figura é parte do resultado da interpretação dos produtos gerados pelo
modelo.
47
Figura 15 - Previsão de probabilidade por categoria para os meses de março a maio de
2004, realizada em março de 2004. Cada região ou bacia esta identificada na tabela e no
mapa com números de 1 a 29.
O sistema de previsão climática regionalizada utilizando a técnica de "downscaling"
dinâmico, implantado na FUNCEME em parceria com o IRI, tem-se mostrado uma
ferramenta de grande importância, por fornecer maior detalhamento sobre as
características climáticas encontradas no NEB. O usuário poderá ter acesso
mensalmente a previsões através do site www.funceme.br/demet/ds/index.htm e
utilizar-se destas informações em um nível mais compatível com o seu processo de
tomada de decisão.
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53
CHAPTER 3: DOWNSCALING OF DAILY RAINFALL
OCCURRENCE OVER NORTHEAST BRAZIL USING A
HIDDEN MARKOV MODEL
Andrew Robertson
68 páginas
54
CAPÍTULO 4: MODELO DE PREVISÃO DE VAZÕES
SAZONAIS E INTERANUAIS
Francisco de Assis de Souza Filho e Upmanu Lall
INTRODUÇÃO
Regiões semi-áridas, como o Nordeste do Brasil, são particularmente vulneráveis a
flutuações do clima e seus impactos nos suprimentos de água. Modelos de previsão de
vazões em rios para horizonte de alguns meses ou ano tornam-se muito interessantes
com vistas a operação mais eficiente dos suprimentos de água e o processo de alocação
de água entre usos e usuários conflitantes.
A previsão de vazão pode ser realizada utilizando-se modelagem dinâmica ou
estatística. Um procedimento para a realização de tais previsões é o uso de Modelos de
Circulação Gerais (GCMs) do oceano e a atmosfera, seguindo-se por "downscaling" que
usa modelos regionais de previsão de clima ou aproximações estatísticas, seguido por
modelos chuva-deflúvio concentrados ou distribuídos. Esta é uma direção de pesquisa
útil. Neste momento, ainda estão sendo avaliados assuntos relacionados à propagação de
incerteza ao longo da metodologia, processos estão sendo parametrizados e capacidade
de previsão final esta sendo avaliada.
Uma alternativa a esta metodologia é o desenvolvimento direto de previsões estatísticas
para os aportes de água e as demanda a partir de uma adequada seleção de preditores de
clima. Um novo método de previsão estatística de escoamento em rios é apresentado
neste texto.
Souza Filho e Lall (2002) apresentaram metodologia para a previsão de vazões sazonais
e interanuais utilizando a “pull regression” na obtenção de regressão linear. No presente
artigo será apresentada uma regressão após Análise dos Componentes Principais;
avaliando-se os ganhos com relação à metodologia utilizada naquele trabalho.
Objetivando um entendimento da abordagem realizada, reproduziremos de forma
atualizada a descrição dos estudos anteriores e da análise e diagnóstico descritos no
referido trabalho.
55
O objetivo é desenvolver uma metodologia que fosse compatível com as necessidades
de informação e métodos de análise de uma agência de água responsável para operar um
sistema de reservatórios em um rio. Isto é, o método pretende prever vazões mensais
mantendo a estrutura espacial e temporal da série de vazões históricas e em um período
de operação de três meses a 18 meses. Muitos operadores de hidrossistemas tomam
decisões simulando-o a partir de reamostragem de uma série de registros de vazões
históricas e demandas projetadas. Desenvolveu-se neste trabalho um método de reamostragem de vazões condicionada ao estado climático. Utilizaram-se técnicas de
regressão multivariada para explorar a relação entre vazões anuais (ou sazonais) e um
conjunto de potenciais preditores climáticos. Ponto chave nesta previsão é a potencial
relação não linear e os resíduos desta regressão não apresentarem uma distribuição
normal. A regressão linear é utilizada aqui para transformar o espaço das variáveis
preditoras. Emprega-se, no espaço transformado das variáveis preditoras, uma
aproximação não paramétrica para a densidade de probabilidade condicional da matriz
de vazões mensais. Em todos os locais, para o horizonte de interesse, é realizada
simulações de Monte Carlos para as vazões futuras geradas pelo método não
paramétrico k-Nearest Neighbor (Lall e Sharma, 1996). Desagregação para balanças de
tempo de diário, usando métodos relacionados apresentados em Kumar et al (2000)
também pode ser considerado.
Em uma análise de capacidade de previsão dos principais modelos de Circulação Geral
oceano-atmosfera para precipitação sazonal, Rajagopalan et al (2001), concluiu que o
Nordeste do Brasil é uma das regiões do mundo onde se apresenta de forma consistente
e estatisticamente significativa durante a estação chuvosa primária (março-maio) melhor
capacidade de previsão. Seca é uma preocupação permanente no estado de Ceará. E o
sistema de reservatórios freqüentemente é levado a seus níveis mínimos mesmo sendo
projetados para regularização plurianual com volumes aproximadamente duas vezes a
vazão média afluente. Dado o potencial para previsões de horizonte longo duração, e a
alta utilidade de tal informação, o Ceará provê um estudo de caso importante para os
métodos desenvolvidos aqui. A metodologia de previsão desenvolvida é aplicada para o
sistema de 6 reservatórios nas Bacias do Jaguaribe e Metropolitanas no Ceará.
Em próximos trabalhos mostrar-se-á como a previsão devera ser utilizada para a
construção de curvas guia e operação "ótima" de hidrossistemas.
56
ESTUDOS ANTERIORES
Inicialmente é analisada a informação sobre as secas no Ceara e as suas decorrências no
suprimento de água e na demanda e a variação da vazão afluente aos reservatórios. Os
Esforços anteriores de previsões estatísticas de vazões ou precipitação na região serão
analisados no contexto da identificação de um conjunto satisfatório de preditores
climático para o Ceará.
O sistema de água de interesse é o Hidrossistema Jaguaribe-Metropolitano (JMH) no
Ceará. Este é o sistema de água mais importante no Estado. Seis reservatórios principais
(veja Tabela 1 - o primeiro três estão na Bacia de Jaguaribe e o restante na Bacia
Metropolitana) provêem as áreas irrigadas do Jaguaribe e a área metropolitana
(Fortaleza). Os primeiros quatro reservatórios estão na região semi-árida do estado.
Precipitação nas bacias dos rios Pacoti-Riachao e Cocó são influenciadas por chuvas
orográficas da serra de Baturité. Os registros de Chuva nas bacias estão disponível
desde aproximadamente 1911. O Registro de vazão nos locais tem diferentes dadas de
início variando de 1912 a 1970. Por conseguinte, calibrou um modelo chuva-deflúvio
para reconstruir a vazão em cada um dos reservatórios. Espera-se que a qualidade dos
dados de vazão seja melhor para o reservatório de Orós, e pior para o Pacoti-Riachão.
Observa-se certa quantidade de anos com vazão anual zero.
A vazão anual em todos os locais é altamente variável e assimétrica (Tabela 1). Noventa
por cento das vazões tem sua ocorrência nos meses de janeiro a junho. O Plano Estadual
de Recursos Hídricos (SRH, 1991) e Plano de Bacia de Hidrográficas (COGERH,
2000a; COGERH, 2000b) provem as projeções de demanda para JMH. A Bacia do
Jaguaribe a demanda de água é 80% Irrigação e 20% urbano. A demanda de água das
Bacias Metropolitanas é predominantemente para uso Urbano e Industrial. Por
conseguinte, são distribuídas relativamente uniformemente as demandas na bacia
Metropolitana durante o ano, enquanto esses na bacia de Jaguaribe se concentram na
estação de irrigação (agosto a novembro).
Alguns esforços recentes de identificação dos mecanismos e causas climáticas do
regime de chuva e vazão no Nordeste do Brasil são discutidos em Uvo et al (2000), Uvo
e Graham (1998), Uvo et al (1998), Marengo et al (1998), e Xavier et al (2000). A
57
chuva na região é altamente variável no espaço, dentro da estação chuvosa e durante
anos (Kousky, 1979). A sazonalidade da chuva regional, e conseqüentemente das
vazões, é governado em grande parte pela migração norte/sul da Zona de Convergência
Intertropical (ITCZ). Uvo et al (1998) sintetize uma descrição da conexão entre chuva e
o ITCZ baseado em pesquisas passada. Eles indicam que a estação chuvosa principal é
iniciada entre fevereiro e março, quando a ITCZ sobre o Oceano Atlântico tropical
alcança sua posição mais ao sul. A migração da ITCZ para o norte sinaliza o fim da
estação chuvosa. O início e o fim deste processo tem datas com alta variabilidade, e este
fato afeta significativamente o total de chuva sazonal. A chuva de janeiro-fevereiro é
afetada por frentes frias ou por mecanismos a elas associados (Kousky, 1979).
Conexões entre o Pacífico Oriental e o comportamento de ITCZ no Atlântico Tropical
foi estudado por Nobre e Shukla (1996), Saravanan e Chang (2000), e Chiang et al
(2000) com duas hipóteses contrastantes. Nobre e Shukla explicam a conexão entre um
ENSO maduro no inverno boreal e a parte do norte do SST Atlântico tropical no
inverno e a primavera seguinte em termos de uma "ponte atmosférica". Saravanan e
Chang apontam ao papel de Circulação de Walker nesta conexção. Chiang et al
oferecem apoio observacional para este mecanismo e analisam suas variações
interdecadais (estes relacionam diretamente à freqüência variável de El Nino e La Nina
com eventos de 21 anos em janelas móveis).
A variabilidade de chuva foi relacionada a variações em Temperaturas de Superfície de
Mar (Markham e McLain (1977), Moura e Shukla (1981), Hastenrath et al (1984),
Hastenrath (1990), Ward et all (1991), Ward et al (1988), e Ward et al (1993)). Ward e
Folland (1991) achou que é melhor usar o EOFs só das temperaturas de Superfície de
Mar Atlânticas tropicais como preditores da chuva de Nordeste. As Anomalias de
Pacífico associadas com ENSO representam um papel mais fraco. Ward et al (1993)
indicou que os padrões espaciais de EOF no Atlântico não são freqüentemente robustos
com respeito ao período de análise e especulam várias razões para este fato. Eles
demonstram que as previsões são estatisticamente significativas de chuva sazonal no
Nordeste sazonal com de 0 a 2 meses de antecipação usando regressão linear múltipla e
análise de discriminante linear. O trabalho de Uvo et al (1998) considerando uma
modelagem multivariada mais detalhada espacialmente (105 estações) e tempo (mensal
e sazonal) analisa a precipitação no Nordeste e sua relação com as SSTs. Os resultados
indicam que as anomalias de SST no Atlântico equatorial Meridional é associado com
58
uma migração mais cedo do ITCZ e conduz a aumento de chuva em partes do Nordeste
inclusive no Ceará. De acordo com estudos prévios a ITCZ em abril e maio, e
conseqüentemente o fim da estação chuvosa no Norte do nordeste, é em grande parte
determinada por um gradiente de Norte-Sul na SST do Atlântico equatorial. A
correlação com um índice de ENSO-Pacífico durante este período também é
significativa. Baseado nos resultados da análise de multivariada, Uvo et al constroem
índices de SST para o Pacífico Central, o Atlântico equatorial norte e sul, e a diferença
entre o Atlântico norte e sul. Observaram que o índice do "dipolo do Atlântico"
equatorial é um preditor das precipitações do Nordeste com 1 a 3 meses de
antecedência, e confirma trabalho anterior que reconhece a utilidade de tal um índice.
Avaliaram que os meses de abril e maio eram os mais importantes nas variações
interanuais das precipitação do Nordeste, e que o índice do dipolo Atlântico é altamente
correlatado com estas flutuações. O ENSO tem importância menor, mas estatisticamente
significativo, e é associado com precipitação em Janeiro e Fevereiro, e de abril-maio.
Um contexto para estas observações é provido pela análise de Chiang et al (2000) que
também enfocou a dependência das chuvas no Ceará com os índice ENSO e o gradiente
de SST entre o atlântico equatorial Norte e sul. Chiang observa que aumentos no
NINO3 a amplitude e média das chuvas no Ceará tendem a decrescer. A interpretação
sugerida por aqueles autores é que quando há pequena convenção no Oceano Pacifico
equatorial leste (La Nina), a ITCZ do Atlântico Tropical é influenciado por outros
fatores, principalmente o gradiente de SST entre o Atlântico tropical norte e sul. Como
aumentos da convecção sobre o Pacífico equatorial oriental, subcidência anômala sobre
o Atlântico tropical reduz a chuva no nordeste do Brasil e sua variação. A relação não
linear entre a SSTs do Pacífico e a convecção e sua influência na SST do Atlântico
Tropical e as chuva no Ceará é identificada como um fator nas aparente mudança nas
correlação entre NINO3 e suas teleconexões sobre o Atlântico.
A previsão de vazões com uma ou duas estação de antecedência para a região
Amazônica foi realizada por Uvo et al (2000) utilizando regressão através de redes
Neuronais utilizando a SSTs so Pacífico equatorial e do Atlântico Tropical para o
período de 1946-1992. Obtiveram-se correlações entre observado e previsto das vazões
no rio em 9 localidades que variam de 0.35 a 0.76. Estes resultados foram melhorados
com a utilização de um modelo de regressão linear canônico implantado por Uvo e
Graham (1998). A região Amazônica tem clima bastante diferente da região Nordeste, e
59
conseqüentemente não está claro se tal resultado pode ser extrapolado para o Ceará.
Não é claro porem a possibilidade do método de redes neurais ser eficaz na geração de
cenários probabilísticos para diversos locais ao mesmo tempo mantendo a mesma
estrutura nos diversos locais e sendo de fácil comunicação para o operador de
reservatórios.
No contexto das previsões de vazões, as conexões do ENSO no inicio da estação
chuvosa pode ser importante para prescrever a umidade do solo inicial e
conseqüentemente potencial de deflúvio. Considerando que se esta interessado nas
previsões de vazões no meio do ano anterior ao que se pretende prever, esta-se
interessado em na previsibilidade potencial dos índices do Atlântico ou do Pacífico para
os meses que antecedem a estação chuvosa. Uma investigação completa da dependência
da vazão com relação a SST com diferentes defasagens em toda a região de interesse.
Esta análise não será realizada neste momento, utilizar-se-á os preditores identificados
por outros pesquisadores. Neste trabalho procura solucionar assuntos relacionados a não
linearidade e não normalidade das relações estatísticas, e as modificação necessária nos
métodos clássicos de análise linear e multivariada. As duas séries temporais
selecionadas como preditores são o NINO3 (definida como a anomalia de temperatura
da superfície do mar na região do Pacífico equatorial entre 150 graus W e 90 graus W e
5 graus S e 5 graus N) e um Gradiente de SST do Atlântico (EAD) série definida como
a diferença na média mensal da anomalia de SST na região do Atlântico Norte (5-20N,
60-30W) e a média mensal da região do Atlântico Sul (0-20S, 30W-10E). A série de
tempo mensal para estes índices foi derivada da malha de dados de SST desenvolvidos
por
Kaplan
et
al
(1996)
e
disponível
em
http://ingrid.ldeo.columbia.edu/SOURCES/KAPLAN/EXTENDED/.
DESENVOLVIMENTO DO MODELO DE PREVISÃO
O procedimento utilizado para desenvolver as previsões para os seis locais no Ceará
utilizando a série de EAD e NINO3 é descrita aqui. Os resultados das previsões serão
analisados. A descrição geral do algoritmo utilizado é descrita a seguir.
As idéias principais são:
60
i) As vazões nos seis locais de Ceará têm alta correlação espacial e são aparentemente
influenciadas pelo clima de uma maneira semelhante, e este fato sugere a possibilidade
da utilização de um mesmo modelo para todas as localidades.
ii) enquanto os índices de clima são autocorrelacionados, e tendo distribuição
aproximadamente normal, as vazões anuais não parecem ser correlacionadas(pelo
menos na análise autoregressiva habitual), sugerindo que um procedimento de previsão
apropriado pode ser obtido pela regressão das vazões anuais/mensais e uma seqüência
de valores de índices de climáticos;
iii) o uso do de métodos estatísticos tradicionais, métodos paramétricos para construir
um modelo comum de regressão linear para construir um modelo de previsão na escala
anual e posterior desagregação mensal podem ser de difícil elaboração devido a grande
assimetria das distribuições anuais e mensais, o grande número de vazões zero, e a
relação de não linear entre vazão e os índices do clima, e entre vazões mensais e anuais;
iii) os métodos não paramétricos para a regressão e estimativa da densidade de
probabilidade podem também ter um sucesso limitado em uma aplicação direta, devido
a grande amplitude dos dados de vazão, as dimensões do problema multivariado no
espaço, e a quantidade de dados disponível;
iv) por conseguinte, desenvolveu-se uma aproximação semi-paramétrica decompondo o
problema de estimação em três partes: (1) a transformação das vazões anuais em cada
local, com vistas a garantir na regressão destas vazões com os índices um resíduo
normal e com variância aproximadamente constante; (2) um modelo de regressão de
vetor (por exemplo, regressão agrupada, regressão de componente principal, ou
regressão canônica) com redução de dimensão com vistas a desenvolver um modelo
comum de previsão das vazões anuais utilizando como preditores um conjunto de
índices climáticos com certa antecedência; e (3) Utilizar este modelo de previsão para a
reamostragem não paramétrica do conjunto de dados anuais da série histórica (e
conseqüentemente um conjunto de vazões mensais/anuais em todos os locais),
reamostragem esta construída a partir de valores atuais dos índices climáticos.
A previsão por reamostragem semi-parametrica utilizará uma série histórica de dados de
1914-2000 para as vazões e para os índices climáticos. Reservou-se um bloco contínuo
de 5 a 10 anos para a validação e verificação do ajuste do modelo.
61
O preditores considerados para a previsão de julho das vazões anuais (Jan-Dec) para o
ano seguinte são os valores dos índices do NINO3 e EAD de abril-maio-junho (AMJ).
A Tabela 3, mostrada anteriormente, indicam que estes índices não são correlacionados.
Utilizou-se uma transformação de potência nas vazões anuais (Jan. para Dec.) para cada
um dos seis locais de interesse. A transformação raiz cúbica proporcionou uma
distribuição de probabilidade aproximadamente simétrica para as vazões anuais em cada
local, e os resíduos das regressão nos dois índices tiveram variância aproximadamente
constante, mas estas distribuições tiveram caudas mais grossas que as da distribuição
Normal.
Avaliaram-se duas metodologias alternativas para a regressão. A primeira é proposta
por Souza Filho e Lall (2002), que consiste em uma regressão agrupada. A segunda
realiza a regressão da primeira componente principal com os índices climáticos.
A primeira metodologia. Os coeficientes lineares para os índices foram obtidos por um
procedimento de regressão de stepwise em todos os locais. Em seguida, calculou-se uma
regressão agrupada (Dillon ar al, 1984) da transformação das vazões anuais qs = (as1/3media(as1/3))/stdev(as1/3), na série de AMJ de EAD e NINO3. Aqui, as é o vetor que
contém a série temporal de vazões anuais no local s. A regressão agrupada (q=Xβ+ε)
não foi achado para ser diferente das seis regressões (veja Tabela 4) para cada local com
um nível de significância de 95%.
Como uma alternativa para a regressão agrupada, foram consideradas também
regressões dos componentes principais. Obtiveram-se os componentes principais das
variáveis qs. Sob o primeiro componente principal realizou-se a regressão dos índices
climáticos.
Considerando que o interesse está em gerar uma previsão de vazões anuais e mensais, o
modelo de regressão não foi usado de forma direta na previsão. Para gerar uma previsão
de vazões anuais, precisa-se de estimativas das distribuições de probabilidade
condicional f(at+f,s|xt) do vetor de vazões anuais do local s, at+f,s. Assume-se um modelo
para a distribuição de probabilidade dos resíduos da regressão, e realiza-se a
transformação da variável retornando ao espaço inicial das vazões. Este procedimento
gera vazões negativas, caso seja imposto para estas vazões negativas serem iguais a zero
a funções densidade de probabilidade não se parecerá com a função densidade de
62
probabilidade dos dados originais. Outra dificuldade neste processo de geração é a
preservação da estrutura de correlação espacial entre os locais após a transformação
inversa. Para os valores de vazões mensais em cada local, seria necessário calcular a
distribuições de probabilidade condicional o f(mt+f | at+f, xt), f(mt+f | at+f) ou f(mt+f | xt),
como apropriado para os dados. A desagregação de vazões anuais para a estimativa das
vazões mensais (por exemplo, Bras e Rodriguez-Iturbe, 1984, segundo 3.5) com vistas a
preservar a consistência espacial e temporal pode ser considerada.
Objetivando a
geração de previsão realizada por um conjunto de valores obtida de uma re-amostragem
dos dados sa série histórica apresentar conveniência pratica.
Utiliza-se uma metodologia não paramétrica neste ponto. O procedimento k-nearest
neighbor de estimativa da função de densidade descritos em Lall e Sharma (1996) e
Karlsson e Yakowitz (1987) é adaptado ao problema atual.
Dado um vetor com dados atuais 1*p de preditores x*, realiza-se uma reamostragem das
vazões anuais at+f e o vetor correspondente mt+f das vazões mensais que implicitamente
reflete a distribuição de probabilidade condicional f(M|x). A estratégia básica é
selecionar os k vizinhos mais próximos de x* no conjunto de dados histórico X, estimase os pesos apropriados ou probabilidades para nomear a cada um destes vizinhos, e
então reamostra-se o vetor das vazões (no local s correspondente) M, estimando as
probabilidade para cada um dos valores reamostrados. Por exemplo, suponha que o
único preditor era o NINO3, desejamos emitir uma previsão para o próximo ano em
janeiro que usa os dados para NINO3 os valores de OND. Suponha que em janeiro o
NINO3 para os meses de OND anteriores foi estimado em 2.5. Então localizaria na série
histórica k (por exemplo, 30) dos valores mais próximos deste valor do NINO3. A
probabilidade de cada um destes k anos selecionados sera proporcional ao quão próximo
o valor do NINO3 estará do valor 2.5. Estes anos selecionados serão utilizados para a
operação do sistema de reservatórios, ao invés de uma série sorteada ao acaso. Os
parâmetros chaves do algoritmo são o número de vizinhos, k, usar, a seleção da métrica
para definir a "proximidade" nos espaço dos preditores, particularmente no contexto de
análise multivariada, e os pesos da probabilidade. No contexto deste trabalho o
procedimento utilizado é o descrito a seguir:
1. Cálculo da distancia entre o valor do vetor de preditores atual x* e o valor dos
preditores em sua série histórica, xi, na forma:
63
{(
) }
d i2 = ∑ j =1 x *j − xi , j γ
p
2
j
(1)
onde x* é um vetor 1*p, xi é um vetor 1*p de preditores durante o ano de ith usado no
modelo ajustando, e γ é um vetor p*1 (coeficiente da regressão da variável das vazões q
padronizada e transformada e os índices climáticos EAD e NINO3, respectivamente, no
caso da regressão agrupada ou da regressão do primeiro componente principal com os
índices climáticos).
As distâncias registram a semelhança da condição de preditor atual com cada uma das
condições passadas. A seleção das variáveis paramétricas, transformação e
procedimento de regressão usados no passo preliminar são usados aqui para desenvolver
"pesos" para cada componente da matriz dos preditores. Por conseguinte, a distância
Euclididana é usada para definir semelhança dos k-vizinhos mais próximos,
e
"transfere" o conhecimento da regressão paramétrica multivariada das vazões anuais.
2. usando o vetor de distância d calculado no passo anterior, identifica-se o conjunto de
valores mais próximos identificando a posição em um ordenamento realizado a partir do
índice J dos vizinhos mais próximos. O elemento de jth deste conjunto registra o ano t
associou a jth com xi mais próximo de x*. O núcleo da reamostragem é definido no
passo 3 baseado na ordem de elementos em J. Onde vários observações tem a mesma
distância, o ordenamento original dos dados podem influenciar o ordenando em J. Para
evitar tais problemas, nós copiamos o índices do vetor tempo t em um vetor temporário
e proporcionamos uma perturbação randomica no ordenamento deste vetor antes de
realizar o ordenamento do vetor pelas distâncias.
3. Seleciona-se o número de vizinhos a serem utilizados (k) e o núcleo da reamostragem
ou função de peso K(j). A escolha núcleo da reamostragem segundo Lall e Sharma
(1996):
K ( j) =
1/ j
k
∑1/ i
i =1
Uniforme: K(j)=1/k
64
Combinações diferentes de k e K(j) podem dar resultados semelhantes, propriedades de
núcleo são discutidas em Hardle (1991).
4. a matriz de previsão de vazões é então reamostrata utilizando o núcleo K(j). Se o
elemento de jth é tirado do núcleo, o ano correspondente é identificado de J, e a
previsão é o conjunto de vazões ocorridas naquele ano e nos meses deste ano em todas
as localidades. Este processo é repetido para gerar o número desejado de previsões de
conjunto de at+f e mt+f.
RESULTADOS COM O CÁLCULO DOS COEFICIENTES UTILIZANDO A
REGRESSÃO AGRUPADA
A metodologia utilizada para o cálculo dos coeficientes utilizando Regressão Agrupada
foi desenvolvida e apresentada em Souza Filho e Lall (2003).
Testaram-se os valores de k que variam de 10 a 30, e os primeiros dois núcleos
indicados anteriormente. As diferenças por tipo de núcleo utilizadas são secundárias, e
a previsão mediana é bem parecido com 10 ou 30 vizinhos. Observou-se que a mediana
da previsão é sempre mais próxima dos valores observados que a mediana
climatológica, e que a variação nos quartis da previsão são menores que o os da
climatologia. A correlação da previsão mediana com as observações é 0,91 durante os 8
anos de validação do modelo 1993-2000.
Os anos secos de 1993 e 1998 tiveram uma boa sinalização pelo modelo, enquanto a
previsão durante os anos 1994 e 2000 foi mais difusa.
65
Figura 1. Correlações da Temperatura da Superfície do Mar (TSM) com as vazões do
Oros com Oros no período de Janeiro a Junho com 9 e 3 meses de lags.
Oros Annual Inflow (m3/s) for Year t+1
66
150
100
50
0
-0.7
-0.2
0.3
0.8
EAD Index for July-Aug-Sep for Year t
150
100
50
0
-1.6
-1.1
-0.6
-0.1
0.4
0.9
1.4
1.9
NINO3 index for July-Aug-Sep for Year t
Figura 2. Correlação não linear entre as vazões anuais afluentes ao Orós e os Índices de
Temperatura da Superfície do Mar (TSM). Relações similares são encontradas em
outras estações. A curva é um spline suavizado ajustado aos dados.
67
Tabela 1: Dados Básicos e Estatísticos da afluência anual aos reservatórios (m3/s)
baseados nos dados de 1913-1990
Reservatório
Oros
Banabuiu
Pedras Branca
Pacajus
Pacoti Riachao
Gaviao
Rio
Jaguaribe
Banabuiú
Sitiá
Choró
Pacoti-Riachão
Cocó
24563
14931
1787
4060
1108
95
Armazenamento (hm ) 1956
1800
434
148
420
54
1st Quartio
6.9
4.5
0.7
2.9
2.8
0.4
Median
18.5
15.1
2.1
17.3
7.1
0.8
3rd Quartio
37.2
34.3
5.9
32.7
12.0
1.5
2
Area da Bacia(km )
3
Média
30.0
26.6
5.2
24.6
8.5
1.2
Std Dev
37.8
31.8
8.0
29.5
7.8
1.1
CV
1.3
1.2
1.5
1.2
0.9
0.9
Tabela 2: Correlação anual das vazões nos locais
Oros
Banabuiu
Pedras Branca
Pacajus
Pacoti Riachao
Gaviao
Oros
1.00
Banabuiu
0.76
Pedras Branca 0.78
Pacajus
0.78
Pacoti Riachao 0.65
0.76
1.00
0.83
0.73
0.63
0.78
0.83
1.00
0.83
0.73
0.78
0.73
0.83
1.00
0.84
0.65
0.63
0.73
0.84
1.00
0.64
0.56
0.67
0.82
0.94
Gavião
0.56
0.67
0.82
0.94
1.00
0.64
Tabela 3: Correlação entre a vazão anual do reservatório e os índices sazonais do clima.
Encontra-se em negrito as correlações com nível de significância superior a 95%.
EAD OND
Nino3 OND
EAD JAS
Nino3 JAS
EAD OND
1
Nino3 OND
0.08
1
EAD JAS
0.76
0
1
Nino3 JAS
0.05
0.90
-0.02
1
EAD AMJ
0.54
0.01
0.83
0.02
EAD AMJ
Nino3 AMJ
1
Nino3 AMJ
-0.10
0.64
-0.19
0.74
-0.20
1
OROS
0.51
-0.21
0.47
-0.20
0.33
-0.23
68
Tabela 4: Coeficientes da Regressão linear das variáveis transformadas e padronizadas
com relação ao índice sazonal NINO3 e EAD.
Data da PrevisãoÆ
Reservatório
Outubro
Coef. Nino3 Coef.
EAD
-0.43
0.76
-0.38
0.82
-0.39
0.98
Julho
Coef. Nino3 Coef. EAD Coef. Nino3
Pacajus
Pacoti-Riachão
Gavião
Janeiro
Coef.
EAD
1.14
1.28
1.46
-0.33
-0.26
-0.30
0.39
0.48
0.59
-0.35
-0.25
-0.31
Pedras Branca
Banabuiú
Orós
Pooled
1.18
1.03
1.32
1.23
-0.32
-0.19
-0.37
-0.35
-0.21
-0.13
-0.37
-0.27
0.45
0.61
0.62
0.52
-0.23
-0.16
-0.40
-0.28
0.87
0.92
1.22
0.93
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WARD, M. N., E C. K. FOLLAND, Prediction Of Seasonal Rainfall In The North Nordeste Of Brazil
Using Eigenvectors Of Sea-Surface Temperatures, INT. J. OF CLIMATOLOGY, 11, 711-743,
1991.
XAVIER, T.M.B, Tempo de Chuva. EDITORA ABC, 2001.
70
CAPÍTULO 5: ACOPLAMENTO DO MODELO CLIMÁTICO E
MODELO HIDROLÓGICO
Francisco de Assis de Souza Filho e Ruben Porto
Introdução
A previsão de vazão pode ser realizada utilizando-se modelagem dinâmica ou
estatística. Um procedimento para a realização de tais previsões é o uso de Modelos de
Circulação Gerais (GCMs) do oceano e a atmosfera, seguindo-se por "downscaling" que
usa modelos regionais de previsão de clima ou aproximações estatísticas, seguido por
modelos chuva-deflúvio concentrados ou distribuídos. Esta é uma direção de pesquisa
útil. Neste momento, ainda estão sendo avaliados assuntos relacionados à propagação de
incerteza ao longo da metodologia, processos estão sendo parametrizados e capacidade
de previsão final esta sendo avaliada.
O modelo climático utilizado foi simulado com temperatura da superfície do mar (TSM)
no Atlântico conhecida. Este modo de previsão produz o melhor resultado possível do
modelo.
Este trabalho apresenta o acoplamento de um modelo hidrológico concentrado com um
modelo de previsão climática regional.
A região de Aplicação
A aplicação da metodologia foi realizada na Bacia Hidrográfica do reservatório Orós.
Este reservatório tem uma bacia hidrográfica de 25.000 km2 e localiza-se no sul do
Ceará na bacia do Alto Jaguaribe. A sua bacia de contribuição tem no semi-árido da
depressão sertaneja sua maior área, recebendo aportes dos rios Bastiões e Jucá que
drenam água de região subúmida do Cariri cearense.
71
Modelo Climático
Com a disseminação e a recente demonstração da previsibilidade de eventos climáticos,
em particular o evento El Niño - Oscilação Sul e seus impactos de longo Prazo (Cane et
al., 1986; Barnston et; 1999b; Mason et al., 1999b), tem havido um grande interesse
pelo uso das previsões climáticas resultantes dos Modelos de Circulação Geral da
atmosfera – MCGA’S (Rajagalopan et al., 2002).
Nos últimos anos devido à acelerada demanda pela informação climática e a restrição de
escala espacial dos MCGA’S, alguns centros de pesquisa em meteorologia passaram a
aplicar a chamada técnica do “Downscaling” (redução de escala da informação
climática regional) em algumas regiões onde as MCGA’S apresentam melhor
previsibilidade sazonal (Ji & Vernekar, 1997; Nobre et al., 2001; Sun & Graham, 2001).
Uma das dificuldades aparentes é traduzir essa informação climática para os usuários
interessados e mostrar ou reduzir sua incerteza associada (erros). Em geral, os
resultados da previsão climática são apresentados como a chance (%) de acertar dentro
de uma categoria de percentis, ou quanto o valor quantitativo previsto se afasta da
média ou normal climatológica da variável considerada (Mason et al., 1999;
Krishnamurti et al., 2000). Rajagalopan et al, 2002, usando técnicas estatísticas,
mostram um método que combina a probabilidade climatológica de cada categoria com
a seqüência de previsões probabilística resultante do MCGA relacionando-as com a
previsão climática.
O sistema de previsão regional do clima, aqui utilizado, é o implementado na Fundação
Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos – FUNCEME em convênio com o
International Research Institute (IRI), Universidade de Columbia (EUA). O sistema
utiliza o modelo regional espectral (MRE97), uma versão do MRE do National Centers
Environmental Prediction - NCEP-EUA (Juang e Kanamitsu, 1994), sendo rodado com
os dados de entrada do MCGA (ECHAM4.5) do Max Plank Institute. O modelo
ECHAM4.5 tem um truncamento triangular no número de onda 42 (aproximadamente
2,8o de latitude e longitude). Maiores detalhes deste modelo pode ser encontrado em
Roeckner et al. (1996).
72
O acoplamento entre os modelos é unidirecional. As forçantes de larga escala utilizadas
para a inicialização do MRE foram obtidos das simulações do MCGA ECHAM4.5 para
os meses de fevereiro a maio de 1971-2000. A informação de larga escala das
componentes meridionais e zonal, umidade específica, temperatura e pressão foram
utilizadas como contorno do modelo que utilizou um passo de atualização de 6 horas na
das informações do contorno. A Temperatura da Superfície do Mar (TSM) observada
nos Oceanos Pacífico, Atlântico e Índico no período de 1971-2000 do conjunto de dados
chamados "Optimum Interpolation" (Reynolds e Smith, 1994) serviram de variáveis de
contorno à superfície nas simulações do modelo ECHAM4.5.
O método de perturbação aninhada usado seguiu o utilizado no MCGA sobre todo o
domínio, e não somente na zona de fronteira lateral. As variáveis dependentes no MRE
são definidas como a soma da perturbação e o campo base (campo que depende do
ajuste do MCGA em relação ao MRE). A resolução da perturbação no domínio regional
incluiu um esquema semi-implícito, com filtragem no tempo com difusão horizontal
semi implícita. Maiores detalhes sobre as características do MRE podem ser
encontradas em Juan et al., 1997.
O MRE foi integrado, com um conjunto de 10 membros, na versão não-hidrostática,
passo de tempo 600 segundos em modo de simulação, com um espaçamento de grade de
60Km centrada na latitude de 3oSul e na longitude de 27° Leste, e 18 níveis verticais. A
vegetação usada foi do tipo savana com 70% de cobertura da área de cada grade do
domínio. O domínio compreende desde o oeste da África do Sul até Região Amazônica.
Uma topografia mais refinada (60 Km), comparada a do ECHAM4.5, sobre a região
Nordeste foi utilizada como variável de contorno no MRE.
um modelo de solo de duas camadas (Pan e Marth, 1987). O modelo de solo é
73
Modelo Hidrológico e o Acoplamento
O modelo hidrológico utilizado é um modelo concentrado e bastante simplificado
baseado na equação do Soil Conservation Service (SCS). Como a bacia do Orós
encontra-se, em grande parte, em região cristalina, com camada de solo muito pequena.
Assumiu-se em uma primeira abordagem a inexistência de contribuição de base. O
modelo de previsão climática apresenta resultados de saída diária das chuvas, porém
estes modelos não têm uma boa capacidade de prever a seqüência entre dias úmidos e
secos; como esta informação é decisiva para a utilização de modelos chuva-deflúvio em
base diária optou-se pela utilização de modelo chuva-deflúvio com base mensal, de
forma que o erro associado à diversidade de possibilidade das ocorrências diárias
possíveis estivesse estimado no cálculo do resíduo da previsão de vazões. Dois modelos
foram analisados um modelo estatístico baseado na equação de partição chuva-deflúvio
do Soil Conservatio Service e o outro é o modelo SMAP, Lopes et al(1982).
O modelo Estatístico
O modelo estatístico utilizado baseou-se em uma regressão não linear sobre a equação
do SCS modificada para a forma descrita a seguir. Este modelo é robusto, parcimonioso
em parâmetros e extremamente simples. Este modelo foi aplicado para os totais de
chuva do período de Fevereiro a Abril.
Q=k
(P − δ 1 )2
(P + δ 2 )
Onde Q é a vazão e P é a precipitação. K,

e
são os parâmetros do modelo. O
parâmetro K tem por função ajustar a escala da precipitação observada e da precipitação
obtida do modelo.
O modelo SMAP
O modelo SMAP desenvolvido por Lopes et al (1982) é construído a partir da equação
de partição chuva deflúvio do SCS
e possui dois reservatórios
(subsuperficial e
subterrâneo). O modelo tem seis parâmetros de ajuste e a Figura 4 apresenta a sua
estrutura conceitual.
74
Resultados
Modelo estatístico
O modelo foi ajustado para a vazão sazonal do período de fevereiro a abril. Utilizou-se
o período de 1971-1992 para calibrar os parâmetros e o período de 1993 a 1996 para
análise.
O resultado da previsão de vazões do modelo para o período de 1993 a 1996 é
apresentado na Figura 1. Observa-se que os valores observados mantiveram-se entre os
quantis de 25% e 75% em todos os anos e a previsão acompanhou a tendência de maior
vazão em 1995 e de vazões mais baixas em 1993, 1994 e 1996.
A Figura 2 apresenta a previsão de precipitações médias na bacia do Óros. A correlação
para o período de 1971-2000 foi de 0,79. O ano de 1971 foi o ano que apresentou maior
erro. Retirando-se o ano de 1971 a correlação cresceria para 0,84. Observa-se que há
uma mudança na escala da chuva observada e na chuva previstas no modelo, o valor
máximo da precipitação no modelo é de 700 mm e o observado é de 1000mm.
O comportamento das vazões previstas com relação às vazões observadas é apresentado
na Figura 3. Observa-se que o erro na previsão das precipitações de 1971 tornou-se mais
pronunciados após o calculo das vazões associadas. A correlação entre vazão observada
e vazão prevista é de 0,83; caso seja removido o ano de 1971 esta correlação subiria
para 0,91
Modelo SMAP
Utilizou-se a precipitação e vazões observadas no período (1973-1996) para a
calibração do modelo. Na calibração do modelo obteve-se uma correlação de 0,93 entre
as vazões do modelo e observadas. O resultado da calibração é mostrado na Figura 5.
O modelo simulou o período de 1971-2000 utilizando a precipitação obtida no modelo
climático regional. Esta precipitação foi corrigida utilizando-se a distribuição de
probabilidade acumulada da precipitação observada e prevista, Figura 6. A correlação
entre os totais observados e previstos do período de janeiro a junho foi de 0,81. A
75
Tabela 1 apresenta a correlação mês a mês dos valores observados e previstos. Observase que o modelo não tem capacidade de prever as vazões no mês de janeiro na bacia do
Orós. Este fato é atribuído a dois fatores o primeiro ao sistema que produz chuva em
janeiro é associado as frentes frias, que tem maior dificuldade de previsão que as chuvas
associadas a zona de convergência (produtores das chuvas de meados de fevereiro a
maio); e o segundo fator é a sensibilidade do modelo as condições iniciais de umidade,
pois o primeiro mês de simulação é janeiro e um dos parâmetros de ajuste do modelo á
condição precedentes.
Figura 1: Previsão de vazões para o período 1993 a 1996 realizadas a partir das precipitações do RSM
76
35.0
30.0
Observação
Q25
25.0
Q50
Vazão(m3/s)
Q75
20.0
15.0
10.0
5.0
0.0
1993
1994
1995
1996
77
Figura 2: Relação entre precipitação observada e prevista nos meses de fevereiro, março
e abril na bacia hidrográfica do reservatório Orós.
800
Precipitation Forcasting (mm)
700
600
1971
500
400
300
200
Correlation 0.79
w ithout 1971 is 0.84
100
0
0
200
400
600
800
Precipitation Observ (mm)
1000
1200
78
90,0
80,0
70,0
60,01971
50,0
40,0
30,0
20,0
10,0
0,0
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
80,0
90,0
Vazão Observada (m3/s)
Figura 3: Relação entre vazão observada e prevista nos meses de fevereiro, março e abril na
bacia hidrográfica do reservatório Orós.
79
Figura 4: Estrutura do modelo SMAP
Tabela 1: Correlação entre os valores previstos e observados no período 1971-2000
Mês
Correlação
JAN
FEV
0,05
MAR
0,58
ABR
0,52
MAI
0,72
JUN
0,92
0,56
80
Figura 5: Resultado da calibração do modelo SMAP
160,0
0
100
140,0
200
120,0
300
100,0
400
calculada
80,0
500
observada
Chuva
600
60,0
700
40,0
800
20,0
900
0,0
ja
n/
73
ja
n/
74
ja
n/
75
ja
n/
76
ja
n/
77
ja
n/
78
ja
n/
79
ja
n/
80
ja
n/
81
ja
n/
82
ja
n/
83
ja
n/
84
ja
n/
85
ja
n/
86
ja
n/
87
ja
n/
88
ja
n/
89
ja
n/
90
ja
n/
91
ja
n/
92
ja
n/
93
ja
n/
94
ja
n/
95
ja
n/
96
1000
Figura 6: Correção de escala entre a precipitação do modelo e a observada é realizada utilizando
a distribuição de probabilidade acumulada. Distribuição de probabilidade acumulada para o mês
de abril.
1
0,9
0,8
Probabilidade
0,7
0,6
Observação
RSM
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
RSM
PREVISÃO
0
0
50
100
150
200
Precipitação (mm)
250
300
350
400
81
Figura 7: Vazões observadas e previstas com o RSM (previsão climática regional) e SMAP
(modelo hidrológico chuva-deflúvio) para o mês de maio.
50,0
45,0
Vazão Prevista(m3/s)
40,0
35,0
30,0
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0
0,0
10,0
20,0
30,0
Vazão Observada (m3/s)
40,0
50,0
Observações Finais
Os resultados obtidos foram satisfatórios e apresentaram a potencialidade desta linha de
trabalho. O aprimoramento do modelo hidrológico é um passo importante.
O modelo SMAP e o estatístico tiveram performances similares. Estes são apenas os
resultados preliminares do modelo SMAP, analise mais detalhada da performance deste
modelo e melhoria na metodologia de calculo estão sendo implementadas.
Os modelos hidrológicos concentrados produzem bons resultados com baixo custo
computacional, como se pode observar. Modelos concentrados mais completos e utilizando
dados na escala diária estão sendo analisados. Os modelos concentrados possibilitam,
devido ao seu pequeno numero de parâmetros e baixo custo computacional, a analise das
incertezas associados aos seus parâmetros com técnicas tais como Monte Carlo Markov
Model (MCMC).
O modelo climático utilizado foi simulado com temperatura da superfície do mar (TSM) no
Atlântico conhecida. Este modo de previsão está associado ao melhor resultado possível do
modelo. Nas previsões reais não se conhece as TSMs devido a este fato a previsão real
deverá produzir resultados de pior qualidade que os aqui apresentado. Está-se concluíndo a
geração das previsões do modelo para o período de 1971 a 2000 com a utilização das TSM
previstas. Este resultado poderá fornecer uma nova analise da performance-se do modelo.
Referências
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CANE, M.A.; ZEBIAK, S.E; DOLAN; S.C. experimental forecast of El Niño. Nature, 321,
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South America using the regional eta model. J. Geophys. Res. 105, d8, 10.147-10160.
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LOPES, J.E, BRAGA, B.F.F, CONEJO, J.L. A Simplifield Hydrologic Model in Applied
Modeling in Catchment Hydrology. Ed. V.P. Singh. Water Reosources Publication. 1982.
82
MASON, S.J.L. et al. The iri Seasonal Climate Prepitation System and the 1997/98 El Niño
event. Bull. Amer. Meteor. Soc, 80, 1953-1973, 1999.
NOBRE, P.; MOURA, A. D.; SUN, L. Dynamical downscaling of seasonal climate
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RAJAGOPALAN, B.; LALL, M.; ZEBIAK, S. E. Categorial Climate forecast through
regularization and optimal combination of multiple GCM ensembles. Pg. 1-34. In. press.
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ROECKNER, E., et al. The Atmospheric General Circulation Model ECHAM-4: Model
Description and Simulation of Present-day Climate. Max Planc Institute for Meteorology.
Report No 218. 1996.
SUN, L.; GRAHAM, N. Climate simulation over East Africa using the NCEP Regional
Spectral Model. Submitted to J. Geophys. Res. 2001.
KRISHNAMURTY, T.N. et al. Multimodel ensomble forecast for Weather and Seasonal
Climate. J. Climate, 13, 4196-4216.2000.
83
CAPÍTULO 6: GERENCIAMENTO DE RECURSOS HÍDRICOS E
A VARIABILIDADE CLIMÁTICA NOS SEMI-ÁRIDOS
BRASILEIROS.
Upmanu Lall
Rubem L.L. Porto
I N T RO D U Ç Ã O
O Nordeste Semi-Árido tem como uma de suas características marcantes a alta variabilidade
climática. Esta variabilidade esta associada a um elevado nível de vulnerabilidade e a ocorrência de
eventos extremos de secas que já marcaram o imaginário popular brasileiro. Sobre este cenário
colocam-se agora as incertezas associadas a uma potencial mudança climática. O gerenciamento de
recursos hídricos é parte de uma solução que seja sustentável e que consiga gerenciar os riscos
associados às mencionadas incertezas (associada a variabilidade e a mudança). A construção de
elementos de contextualização da intervenção de recursos hídricos no semi-árido neste ambiente de
incerteza crescente é objeto deste texto.
A análise da variabilidade e mudança climática sobre os recursos hídricos do Nordeste Semi-Árido foi
analisada em cinco blocos: a)o primeiro procura identificar o comportamento médio do clima nos oceanos,
atmosfera e sobre os recursos hídricos em sua fase aérea (principalmente precipitação) e superficial; b) analisa
a variabilidade de cada um dos comportamentos médios analisados no primeiro bloco; c)analisa o processo de
mudança global e das mudanças em escala local; d) procura identificar o impacto associado aos padrões de
variabilidade climática e e)procura analisar caminhos a se seguir na política de recursos hídricos no ambiente
de incerteza crescente. O diagrama conceitual da análise esta apresentada na Figura 1.
O trabalho tem dois momentos, na primeira parte apresenta os modos de variação do clima no Semi-Árido e
na segunda parte sugerem-se medidas e atributos que o sistema de gerenciamento de recursos hídricos deve
adotar para mitigar os efeitos negativos desta variabilidade.
A VA R I A B I L I DA D E C L I M Á T I C A
O clima no semi-árido tem como sua principal característica a alta variabilidade espacial e temporal. Esta
variabilidade climática se manifesta em um padrão de variação sazonal, interanual e decadal.
O padrão de variação anual e decadal impõe significativamente incertezas no comportamento da natureza do
semi-árido. Estes padrões de variação local estão associados a outros padrões de variação de escala global.
A variabilidade climática do Nordeste Brasileiro introduz significativa vulnerabilidade ao ambiente semiárido. As incertezas associadas as disponibilidades hídricas impõem uma utilização conservadora dos
estoques de água disponíveis, impondo, assim, uma relativa redução na quantidade de água disponível. A
variabilidade elevada esta associada a ocorrência de eventos extremos mais severos que em regiões de menor
variabilidade. Documento vivo deste fato são as secas associadas no imaginário popular brasileiro ao nordeste
semi-árido.
O clima tem uma forte relação com o solo e a vegetação. Desta inter-relação formou-se em
porções significativas do nordeste semi-árido solos com forte teor de sal. Impondo às águas que
lavam estes solos concentrações de sal elevadas. Este fato associado aos elevados tempos de
84
residência das águas no lagos, necessário para transportar a água no tempo a fim de prover uma
regularização plurianual, proporcionam a salinização de águas de alguns reservatórios. Reduz-se
assim a qualidade da água disponível (aumenta o nível de salinidade).
Desta forma a variabilidade climática gera impactos em todo o sistema de recursos hídricos
demandando adaptações e ajustes a esta realidade dos instrumentos e práticas de gestão de recursos
hídricos.
Utilizando os dados de precipitação e vazões do litoral e sertão Cearenses para exemplificar a ocorrência
deste padrão de variação constata-se que o Ceará tem 93% de seu território sob o clima semi-árido.
O padrão da variação sazonal pode ser observada através da precipitação média no estado do
Ceará. A Figura 5 mostra a distribuição mensal de precipitação média no Ceará, o que caracteriza a
distribuição temporal das chuvas no Estado. Cerca de 24 % do total precipitado anual ocorre no
mês mais chuvoso do ano (Março), mais de 60% no trimestre mais chuvoso do ano (F-M-A) e mais
de 90% do total anual no primeiro semestre do ano.
Os escoamentos reproduzem a sazonalidade da precipitação. O escoamento ocorre predominantemente no
primeiro semestre do ano, como conseqüência da concentração temporal na distribuição das chuvas. A Figura
6 apresenta a média, mediana e os quantis (10, 25, 75 e 90) para o escoamento médio mensal.
O variabilidade interanual no nordeste semi-árido é uma das maiores do mundo. A Tabela 2
apresenta uma comparação do coeficiente de variação das séríes de diversos rios no mundo e podese observar que os tipos do semi-árido são os de valores mais elevados. A ocorrência desta
variabilidade pode ser observada na assimetria da função de distribuição de probabilidade de
diversos rios do Ceará, mostrada na Figura 7. Esta assimetria esta associada a eventos extremos de
cheia. A Figura 7 apresenta as funções de distribuição de probabilidade, derivadas utilizando-se
estatística não paramétrica, para os 6 reservatórios que compõem o sistema de Jaguaribe e Bacias da
Região Metropolitana de Fortaleza. Pode-se ainda verificar que as séries de escoamento anual
apresentam as mesmas tendências, especialmente no que se refere a extremos. Isto pode ser
verificado, também, na Figura 8 que apresenta as séries de escoamento anual padronizadas para os
açudes Orós, Pacajus e Banabuiu. A Tabela 3 apresenta os dados básicos e estatísticas das vazões
afluentes anuais (m3/s) com base no registro 1913-1990.
A Variação Decadal pode ser observada a partir da análise do comportamento de uma série centenária de
vazões, a série do posto fluviométrico de Iguatu. A Figura 9 apresenta a regressão local aplicada a blocos de
10 e 30 anos de dados de vazões anuais. Esta análise nos possibilita fazer inferência sobre as variações
decadais e de mais longo período das vazões do posto. Em termos de longo período verifica-se claramente
uma tendência negativa nas vazões afluentes a este reservatório após 1970. Identifica-se um padrão de
variação de longo período.
85
Precipitação
30.00%
25.00%
24.0%
Percentual da precipitação anual (%)
22.7%
20.00%
15.0%
15.00%
12.6%
10.3%
10.00%
5.6%
5.00%
3.4%
3.0%
0.8%
0.6%
0.8%
1.1%
Ago
Set
Out
Nov
0.00%
Jan
Fev
Mar
Abr
Mai
Jun
Jul
Dez
Figura 5: Variação Sazonal da Precipitação média no estado do Ceará
Pacajus
Pacoti Riachao
Gaviao
Banabiu
Pedras Branco
Oros
0.6
0.4
0.2
0.0
-2
0
2
4
6
Figura 7: Função Kernel das vazões anuais afluentes aos reservatórios do sistema.
86
5.00
Variável padronizada
4.00
3.00
OROS
2.00
Pacajus
Banabuiu
1.00
0.00
1910
1920
1930
1940
1950
1960
1970
1980
1990
2000
-1.00
ano
30
20
0
10
vazão (m3/s)
40
50
Figura 8: Séries padronizadas de vazões anuais afluentes ao açudes Orós, Pacajus e Banabuiu.
1910
1920
1930
1940
1950
1960
1970
1980
1990
2000
ano
Figura 9: Regressão local aplicada a blocos de 10 (linha mais fina) e 30 anos (linha mais grossa) de
dados de vazões anuais do posto fluviométrico de Iguatu. Para efeito de vizualização foi considerada
uma faixa de variação para vazão menor do que a dispersão natural dos dados.
87
A VA R I A B I L I DA D E D O C L I M A N O N O R D E S T E E N O C L I M A G L O B A L
O clima no nordeste tem sua variabilidade associada a padrões de variação em escala planetária. Estes padrões
de variação estão associados ao comportamento dos oceanos Atlântico e Pacífico.
O clima do oceano pacífico. Um dos fenômenos responsáveis por maiores anomalias climáticas ao longo do
globo é o El Nino/Oscilação Sul (ENOS). A oscilação sul funciona como um balanço de massas atmosférico
de grande escala, envolvendo trocas entre leste e oeste do pacifico. O centro de ação localiza-se entre a
Indonésia e o Oceano Pacífico Tropical Sul. Esta circulação leste-oeste, denominada Célula de Walker, com
ramo ascendente no oceano pacífico oeste e subsidente no pacífico leste. O ENOS é uma anomalia na TSM
do pacifico, esta anomalia desloca as águas mais quentes de este para leste. Este fato desloca a Célula de
Walker para leste, o ramo descendente desloca-se do oeste da América do Sul para Leste da América do Sul
(o NEB).
O clima do oceano Atlântico. Nos meses do outono austral, março-abril-maio, período coincidente com a
estação chuvosa do setor norte do NEB, o modo de variabilidade oceano-atmosfera de grande escala
dominante sobre a Bacia do Atlântico Tropical é o conhecido Padrão de Dipolo do Atlântico. O Padrão de
Dipolo caracteriza-se pela manifestação simultânea de anomalias de TSM configurando-se espacialmente com
sinais opostos sobre as Bacias Norte e Sul do Atlântico Tropical. Esse padrão térmico inverso gera,
conseqüentemente, o aparecimento de um gradiente térmico meridional e inter-hemisférico sobre o Atlântico
Equatorial, o qual exerce influências no deslocamento norte-sul da ZCIT, que constitui-se no principal
sistema meteorológico indutor de chuvas na região do Semi-Árido no período da estação chuvosa.
O Atlântico apresenta três modos principais de variação: Oscilação do Atlântico Norte (NAO), Variabilidade
do Atlântico Tropical (TAV) , Circulação do Atlântico Meridional (MOC). O NAO é a flutuação na diferença
de pressão ao nível do mar entre as baixas pressões da Islândia e a alta pressão dos Açores. A TAV é a
flutuação de TSM tropical e dos ventos alísios e afeta o posicionamento da ZCIT. MOC é a flutuação na
circulação da termoclina do Atlântico Tropical. A MOC é responsável por um overturning no atlântico. Este
fenômeno é um sumidouro de CO2. Reduzindo a concentração de CO2 na atmosfera. A redução no
overturning reduz a intensidade do sumidouro de CO2, intensificando os efeitos da emissão de CO2 para a
atmosfera.
A Figura 10 apresenta a localização das áreas do El Nino e do dipolo entre as bacias norte e sul do atlântico.
A evolução do El Nino no século XX é apresenta na Figura 11. Observe que o padrão de variação decadal do
El Nino é inverso ao observado para o padrão das vazões do posto de Iguatu (apresentado na figura 9). Em
décadas com o El Nino aquecido temos um ciclo de variação decadal das vazões mais baixas neste posto
fluviométrico.
Os índices associado as anomalias de Temperatura da Superfície do Mar (TSM) do atlântico e pacifico estão
associados as vazões no nordeste setentrional. Parcela da informação sobre as vazões futuras encontra-se nos
oceanos com uma antecipação de alguns meses. A Figura 12(a) apresenta a relação entre o Dipolo do
Atlântico (definido como a diferença entre a anomalia de temperatura do atlântico sul menos a do atlântico
norte) no trimestre de julho, agosto e setembro e as vazões do ano seguinte. Não obstante certa dispersão dos
dados, maior dipolo esta associado a maiores vazões. A Figura 12 (b) apresenta o resultado para o El Nino,
observa-se que temperaturas mais altas estão associados vazões menores. As Figuras 12 mostram que a
relação entre vazão e TSM não é linear.
A Figura 13 mostra as correlações entre a temperatura da superfície do mar e as vazões do posto de Iguatu de
Janeiro a Março com (a) 9 e (b) 3 meses de defazagem, respectivamente. Pode-se verificar nestas últimas as
correlações negativas no Pacífico, aproximadamente na costa do Peru (região conhecida como NINO3), assim
como no Atlântico (Lat 10N, próximo a costa Africana). Em termos de correlações positivas destaca-se a
região do Atlântico entre o Nordeste brasileiro e a costa Africana. Estas duas regiões do Atlântico forma o que
se chama DIPOLO do Atlântico.
O comportamento da série para variações decadais foi analisando utilizando o espectrum wavelet. O
espectrum global wavelet para as vazões do posto de iguatu indica uma oscilação com aproximadamente um
período de 12 anos que é estatisticamente significante relativo ao espectrum de ruído vermelho. Variações
interanuais em um período de 3-7 anos também parece ser importante. A natureza multi-anual e eventual
destas “oscilações”é evidente nas series temporais e no espectrum wavelet. Os espectros wavelets das séries
do Dipolo e NINO3 são similares para ambas estações consideradas. As flutuações Dipolo correspondem de
forma mais intensa à variação decadal, e as flutuações NINO3 correspondem as variações interanuais e as
variações decadais nas vazões. Observa-se no gráfico do El Nino da Figura 11 que a variação ocorre de
88
forma simétrica a variação de vazões do posto de Iguatu, apresentado na Figura 9. Este comportamento
confirma a análise realizada no espectrum wavelet.
As incertezas no suprimento devido a grande variabilidade das regularizações impacta a definição dos
volumes alocáveis e o valor médio de longo período da tarifa de água. Uma análise da incerteza das
regularizações foi realizada para o reservatório Pesqueiro. Foram construidas 154 séries afluentes de 30 anos
e simulado o reservatório para cada uma destas séries para uma garantia de 90%. O Coeficiente de Variação
(CV) das para a série de valores das vazões regularizadas com garantia de 90% com 30 anos de série é de 0,3,
próximo ao CV das chuvas.
A variabilidade dos regimes fluviais submete o reservatórios plurianuais a grande tempo de residência, fato
associada a uma alto oportunidade de evaporação. Este fato produz um importante mecanismo de
Atlântico Norte
concentrações de sais.
Nino 3
Figura 10: localização das áreas do El Nino e do dipolo entre as bacias norte e sul do atlântico
0.00
-0.50
-0.25
Nino3fmam
0.25
0.50
Atlântico Sul
1870
1880
1890
1900
1910
1920
1930
1940
1950
1960
1970
1980
1990
2000
ano
FIGURA 11: Evolução El Nino no período de 1870-2000. Regressão local aplicada a blocos de 10 (linha mais
fina) e 30 anos (linha mais grossa).
89
(a)
(b)
Figura 12: Nesta figura apresenta-se (a)Dipolo do Atlântico versus Vazão anual afluente ao Orós no ano seguinte ; (b) El Nino versus Vazão
150
100
50
0
150
100
50
0
-0.7
-0.2
0.3
EAD Index for July-Aug-Sep for Year t
0.8
-1.6
-1.1
-0.6
-0.1
0.4
0.9
1.4
1.9
NINO3 index for July-Aug-Sep for Year t
anual afluente ao Orós no ano seguinte.
90
(a) 9 meses de defazagem
(a) 3 meses de defazagem
Figure 13: Correlações entre a temperatura da superfície do mar e as vazões afluentes ao Orós de
Janeiro a Março com (a) 9 e (b) 3 meses de defazagem, respectivamente.
91
Figura 14: Análise Wavelet.
92
E VO L U Ç Ã O D O G E R E N C I A M E N TO D O S R E C U R S O S H Í D R I C O S
A água foi colocada por muitos e por muito tempo como o problema do semi-árido. Na realidade a construção
de uma política de desenvolvimento para o semi-árido exige uma abordagem mais ampla que a questão da
água. Problemas como a estrutura fundiária e o grau de educação de nossas populações são problemas
decisivos para a construção de uma política de desenvolvimento para o semi-árido. A água, porém, continua a
ser um fator limitante ao desenvolvimento e a sobrevivência de muitas populações, demandando uma política
pública especifica e prioritária. A política de água teve quatro fases no Nordeste semi-árido: Fase
Voluntarista; Fase DNOCS; Fase SUDENE/DNOCS; Fase Estado. Nestas quatro fases utilizaram paradigmas
diferentes para a abordagem da questão hidrica.
A primeira fase, Voluntarista, caracterizou-se pela ausência de aparato institucional na região para a execução
de ações. Pode-se dizer que esta fase teve inicio em 1856 com a vinda ao Ceará uma comissão técnica para
definir ações de convivência com o semi-árido e teve seu impulso decisivo com a desastrosa seca de 1877.
Esta comissão além de propor a folclórica vinda de camelos argelinos (que vieram em número de quatro),
identificou que era necessário iniciar uma política de infra-estrutura para o nordeste. Esta infra-estrutura seria
construída através de reservatórios, estradas (naquela época fundamentalmente estradas de ferro) e a
construção do porto de Fortaleza. Estas idéias não foram implementas.
A tradição de açudagem inaugurada idealmente nesta fase tem uma origem no colonizador português. Câmara
Cascudo diz sobre a herança Moura o seguinte: os Mouros não vieram fisicamente para o Brasil, mas, vieram
na cabeça dos portugueses. Destacam-se duas tecnologias mouras adequadas para o nordeste semi-árido. A
primeira é o reservatório, o açude (que é um nome Mouro). E, o segundo é a irrigação. A irrigação no sul da
Espanha é herança moura e tem como origem à região entre o Tigre e o Eufrades que já faziam irrigação há
pelo menos dois mil anos. Assim, os portugueses tiveram acesso a esta tecnologia e provavelmente daí surge a
tradição da açudagem no Nordeste semi-árido.
A segunda Fase nasce com o surgimento do DNOCS em 1909. Inicia-se uma ação institucional no Nordeste.
Isto foi importante. Inciou-se de forma mais consistente a política de açudagem e uma série de estudos
básicos sobre os recursos naturais do Nordeste semi-árido e começou-se a construir uma inteligência regional
sobre a questão do semi-árido e seus recurso naturais. Procurava-se reduzir a vulnerabilidade climática através
da construção dos reservatórios, fato que nomeou esta fase de HIDRÁULICA.
As respostas governamentais nesta fase sempre ocorreram em reação ao processo de seca. Tanto é que essa
ação não foi continua. A política de açudagem teve um primeiro auge com a construção de grandes
reservatórios que foram iniciados 1929 e não foram concluidos, após a morte de Eptassio Pessoa. Depois
disso a política de açudagem tem seu auge com Juscelino, que iniciou em 1958 a construção de alguns dos
principais reservatórios do semi-árido. A Figura 18 apresenta a evolução dos estoques de água no Estado do
Ceará.
Ainda no governo Juscelino, Celso Furtado funda a SUDENE e inaugura o terceiro ciclo. A SUDENE propõe
um novo paradigma. Não basta construir o estoque água. Era necessário se pensar o desenvolvimento de um
ponto de vista mais integrado. Propõe-se uma série de políticas públicas como a produção e distribuição de
energia elétrica a implantação de um parque industrial. Inicia-se o processo de industrialização na década de
60. E inicia-se a implantação dos perímetros de irrigação através do DNOCS. Inaugurando uma nova fase
para a política de águas a fase dos aproveitamento hidroagrícolas. Os aproveitamentos de água exigiam a
geração de benefícios sociais e estes viriam através da produção agrícola irrigada. Essas atividades confluem
para a redução da vulnerabilidade a seca na agricultura.
A fase Estado. Inaugura um novo paradigma no gerenciamento dos recursos hídricos. Esta fase procura
gerenciar os recursos hídricos com três focos: gestão da oferta (aumento da disponibilidade hidrica atravês da
exploração de novos estoques, obras de transferencia hídrica, novos mananciais, tais como, dessalinização e
reuso); gestão da demanda (mecanismos de conservação de água, utilizando mecanismos, tais como, a
cobrança de água bruta) e a gestão dos conflitos pela água (utilizando mecanismos como a participação
publica). O desafio maior não é a construção de novas infra-estruturas, mas é a administração dos estoques
existentes.
O passo necessário agora é construir mecanismos de integração das políticas de Gestão dos recursos hídricos
e da Gestão ambiental. Observa-se porem que as duas políticas são distintas e em certa medida conflitantes.
A gestão ambiental tem como objeto a água (a coisa em si, a entidade físico química existente na natureza); a
política de recursos hídricos tem por objeto os recursos hídricos (a coisa para nós, a utilização social e
econômica da água). Estes dois momentos estão em conflito na medida em que muitas vezes faz-se necessário
93
transformar a natureza (impactá-la) para transformar a água em recursos hídricos. Neste momento, a política
de recursos hídricos deve ser objeto de controle da política ambiental. Há confluência nas duas políticas. A
água é o provavelmente o maior indicador agregado do estado dos recursos naturais. A água traz em si as
marcas do uso e ocupação do solo e pode-se pensar uma discussão dos demais compartimentos ambientais
através do tema água e suas organizações sociais. Nisto reside a necessidade de integração das duas políticas.
FIGURA 18 : Evolução dos Estoques de Água do Ceará
16000
14000
12000
Volume (hm3)
10000
8000
6000
4000
2000
0
1900
1920
1940
1960
1980
2000
2020
ano
As incertezas hidrológicas exige mecanismos de gestão de risco. A gestão de risco exige flexibilidade e
capacidade de adaptação dos sistemas jurídico-institucionais. A flexibilidade busca a redução da
vulnerabilidade ao meio ambiente dos hidrossistemas. Esta flexibilidade deverá ser buscada através de ações
estruturais e não-estruturais. Como exemplo de que processo está associada esta flexibilidade podemos citar:
i)o sistema de alocação de água flexível deverá prever formas ágeis de realocação de água em anos secos;
ii)um sistema de oferta hídrica que disponha de mananciais alternativos e boa capacidade de transporte
espacial desta disponibilidade.
A água pode ser utilizada como um instrumento de construção territorial. Deste ponto de vista a água não se
reduz a uma gestão de estoques e torna-se um importante indutor do desenvolvimento regional. Podendo ser
um mecanismos de produção de equilíbrio interregionais e um importante mecanismo de construção do uso e
ocupação do solo.
D E S A F I O S PA R A O G E R E N C I A M E N TO D E R E C U R S O S H Í D R I C O S E M A M B I E N T E D E
A LTA VA R I A B I L I DA D E ( O U C A M I N H O S PA R A A C O N V I V Ê N C I A C O M A S I N C E RT E Z A S )
O gerenciamento de recursos hídricos tem como foco atualmente construir um sistema para administrar a
escassez relativa dos recursos hídricos e os conflitos oriundos da mesma. Neste processo, o gerenciamento
dos recursos hídricos tem quatro grandes macro funções: oferta, demanda, conflito e políticas públicas. A
Tabela 9 apresenta as ações de recursos hídricos associadas a cada uma destas macro funções. O arcabouço
jurídico e institucional que deve abrigar estas funções deverá estar capacitado a administrar os eventos
extremos e as incertezas a estes associados. Em cenário de grande variabilidade climática com incerteza
crescente em função dos efeitos não identificados por completo das potenciais mudanças climáticos este
desafio cresce. Algumas medidas e propriedades que o sistema deve realizar ou possuir neste ambiente de
crescente incerteza são enunciadas a seguir.
Deve-se analisar a vulnerabilidade das ações estruturais e não estruturais dos sistemas hídricos considerando
as mudanças climáticas e a variabilidade climática. Os modelos legais, institucionais e técnicos e
procedimentos econômicos devem ser analisados sob este cenário.
Flexibilidade e capacidade de adaptação. A flexibilidade busca a redução da vulnerabilidade ao meio
ambiente dos hidrossistemas. Esta flexibilidade deverá ser buscada através de ações estruturais e nãoestruturais. Como exemplo de que processo está associada esta flexibilidade podemos citar: a)o sistema de
alocação de água flexível deverá prever formas ágeis de realocação de água em anos secos; b)Um sistema de
94
oferta hídrica que disponha de mananciais alternativos (tais como, reúso e dessalinização) e boa capacidade
de transporte espacial desta disponibilidade.
Água como uma política pública. No Nordeste Brasileiro e em particular em seu semi-árido a água é um
decisivo fator limitante ao desenvolvimento. A política de água é básica para o desenvolvimento das demais
políticas setoriais. A análise dos processos e condicionantes históricos nos leva a afirmar que: o entendimento
de que o foco é o homem e que em certa medida faz-se necessário conviver e integrar diferentes formas e
setores de produção (da de subsistência a indústria petroquímica) são ingredientes indispensáveis para a
construção de uma solução socialmente justa e tecnicamente sustentável para o nordeste.
Gestão da oferta ( infra-estrutura hidráulica e transposições de bacias). Aumentar a capacidade de
armazenamento de água: Transporte da água no tempo, mitigando os efeitos da variabilidade temporal.
Trasposições de bacias: transporte da água no espaço, mitigando os efeitos da variabilidade espacial. Fontes
de suprimento alternativos: tais como reuso da água e dessalinização. Melhorar os sistemas de operação de
reservatório de curto prazo incorporando previsão climática. Melhorar as ferramentas de operação de
reservatório de longo prazo com vistas a incorporar as incertezas oriundas da variabilidade (mudança)
climática.
Programas de gerenciamento da demanda. Gerenciamento da Demanda e adaptação institucional são
componentes principais no aumento da flexibilidade do sistema necessária diante das incertezas da
variabilidade (mudança) climática. Cadastro de usuários de água: este programa é básico para a realização
dos programas de direito da água, hidrometração e cobrança. Consiste no levantamento de todos os usários e
de alguns atributos tais como pontos de retirada d´água e quantidade. Programa de Hidrometração: consiste
na hidrometração dos maiores e mais importantes usuários da bacia hidrográfica. Programa de Direito de
Uso. Conssiste na elaboração de um modelo de alocação e a definição de regras claras de alocação e emissão
dos títulos que personificação os usuários com direito a uso. Programa de Cobrança de água bruta:
Programa que procura racionalizar o uso através de uma valoração econômica para água. Programa de
Educação: Este programa procura difundir técnicas de uso racional da água. Programa de desenvolvimento
tecnológico: Este programa procura desenvolver tecnologias (estruturais ou não estruturais) que reduzam a
uso da água.
Os hidrossistemas devem possibilitar: a) um bom modelo de alocação; b) racionalização do uso:
incentivos a conservação e proteção dos suprimentos de água; c)possibilidade de transferência de
água entre usos e usuários em respostas a mudança nas condições de suprimento e da demanda;
d)modificação na operação da infra-estrutura atual para adaptar as mudanças; d)transposições e
integração de bacias.
Planejamento e gestão de riscos. Na construção de cenários de futuros para o Planejamento de Longo Prazo à
estas incertezas nas vazões são acrescidas as incerteza na projeção de demandas futuras oriundas das
próximas mudanças climáticas ou da modelagem do comportamento dos diversos atores econômicos e sociais
que definem esta demanda. Assim, melhoraria nos métodos de planejamento sob incerteza deve ser realizada,
através de ações de desenvolvimento e aplicação. Planos de contingência (a seca e os recursos
hídrico).Associado ao planejamento de longo prazo deverão ser formulados planos de contingência,
continuamente atualizados, que servirão de guia de ação em momentos de eventos extremos e devem preparar
as condições que mitiguem a ocorrência dos mesmos. A Figura 10.1 apresenta o ciclo hidro-ilogico associado
a falta de planejamento e ação mesmo em anos não extremos com vistas a mitigar a intensidade dos efeitos do
evento extremo.
Melhorar os modelos de previsão climática. A previsão climática no nordeste tem hoje na modelagem das
temperaturas da superfície do mar do Atlântico o seu maior desafio. O acoplamento de modelos hidrológicos
aos modelos de previsão climático constitui este desafio associado a avaliação de impactos na agricultura,
economia e recursos hídricos no processo de previsão.
Conhecer melhor a natureza para prever mudanças. Conhecer melhor os processo físicos nas bacias
hidrograficas. Melhorar a previsão climática. Incorporar a previsão no processo de decisão.
Producão de conhecimentos. Trocas entre as instituições de administração da água dever ser
feitas objetivando a atualização do conhecimento sobre mudança e variabilidade climática.
95
Tabela 9: Apresenta as ações inerentes ao setor de recursos hídricos
CLASSE DE AÇÕES
ESTRUTURAL
•
MACRO FUNÇÕES
OFERTA
•
•
DEMANDA
CONFLITO
IMPLANTAÇÃO DE GRANDES
OBRAS (ADMINISTRAÇÃO,
PROJETO, CONSTRUÇÃO...)
IMPLANTAÇÃO DE PEQUENAS
OBRAS
RECUPERAÇÃO
NÃO E
•
•
•
•
•
OPERAÇÃO E MA
PROTEÇÃO DE M
SEGURANÇA DA
ESTRUTURA
MONITORAMEN
LICENÇA DE OB
•
•
•
•
•
OUTORGA
COBRANÇA
MONITORAMEN
FISCALIZAÇÃO E
EDUCAÇÃO PAR
CONSERVAÇÃO
•
•
PARTICIPAÇÃO
ALOCAÇÃO DE R
•
ELABORAÇÃO E
APRIMORAMEN
POLITICAS
ARCABOÇO LEG
PLANEJAMENTO
•
PÚBLICAS
• COORDENAÇÃO
INFORMAÇÕES
DEF.
DA POLITIC
•
ARTICULAÇÃO
I
•
• COMUNICAÇÃO
• PROGRAMA DE C
HIDROAMBIENT
¾ O SISTEMA DE INFORMAÇÕES EM RECURSOS HÍDRICOS, ARCABOÇO LEGAL E INSTITUCIONAL e
(PARTICIPAÇÃO PÚBLICA) são funções que perpassam todo o sistema.
CHAPTER 7: DYNAMIC WATER ALLOCATION FRAMEWORK FOR
MULTIPLE USES I: PERFORMANCE UNDER RESERVOIR INFLOW
FORECASTS OF KNOWN SKILL
A.Sankarasubramanian, Upmanu Lall, and Ashish Sharma
INTRODUCTION
Reservoir operating policies are usually derived based on the likely inflows, net water
demand as well as considering the policy and environmental constraints that prescribe minimum
releases in a particular season/year. Reservoir rule curves, which specify the volume of water to
be kept in the reservoir at a particular time of the year to supply water for future needs, are often
employed to quantitatively express these operating policies for implemental guidance.
Traditionally, these rule curves are obtained for the given seasonal/annual demand based on the
driest envelope in the entire historical record, thereby adhering to the same rule curve every year
for reservoir operation. But, the reservoir inflows that actually occur in a particular season/year
may be predictable based on catchment storage and longer scale climatic fluctuations. Recent
advances in linking exogenous climatic conditions such as tropical sea surface temperature (SST)
anomalies to local and regional hydroclimatology support towards this by showing significant
hydrologic predictability on a season ahead and long-lead (12 to 18 months) basis (Hamlet and
Lettenmaier, 1999; Sharma, 2000a; Piechota et al., 2001; De Souza and Lall, 2003). This
improved predictability resulting from the state of large-scale exogenous climatic indices could
provide potential benefits in improving the management of water supply systems (Dracup and
Kahya, 1994; Cayan et al., 1999; Sharma, 2000b). However, only a few studies have investigated
in detail the likely benefits that could be harnessed in water systems management utilizing
season ahead and long-lead forecasts of streamflow (Yao and Georgakakos, 2001; Hamlet et al.,
2002; Arumugam et al., 2003).
This research article, first in the two-paper series, appraises the potential improvement
that could be obtainable towards water allocation from a multipurpose reservoir utilizing inflow
forecasts of different predictive skill. This study also proposes and formulates a dynamic bulk
sector water allocation framework that obtains maximum reservoir yield for the specified
reliability of use contingent on the climate information based streamflow forecasts. The reservoir
performance is assessed based on generic indices proposed by Hashimoto et al., [1982] viz.,
reliability, resilience and vulnerability as well as based on improved yields for each use. The
reduction in system losses, spill and evaporation, and the effect of pricing on multiple uses is
also explored based on synthetic forecasts of different predictive skills. The second paper
[Sankarasubramanian et al., 2003] of this two part series applies this framework for allocating
water from the Oros reservoir in the Jaguaribe-Metropolitan Hydro (JMH) System in Ceara,
North East Brazil utilizing the 12 months lead climate information based retrospective
streamflow forecasts.
A brief overview of the utility of streamflow forecasts in water resources management
and their associations to low frequency climatic variability is presented. A framework for
dynamic water allocation that obtains maximum reservoir yields for multiple uses is then
described using a simulation-optimization scheme.
In the following section, a parametric
approach used to generate reservoir inflow forecasts of different skills is outlined ensued with the
performance measures used to assess the system performance. Finally, the utility of ensemble
streamflow forecasts towards bulk sector water allocation is assessed along with the role of
pricing of water contracts under reservoir inflow forecasts of different skills.
Ensemble Streamflow forecasts and its utility in Water Management
Seasonal forecasts of streamflow may be beneficial for bulk sector water allocation and
for developing appropriate contingency and mitigation measures during periods of extreme
inflows (Lettenmaier and Wood, 1993).
The National Weather Service River Forecasting
System (NWSRFS) issues 3-months lead probabilistic forecasts of streamflow for many river
basins in the contiguous U.S. from twelve river forecasting centers. The Ensemble Streamflow
Prediction (ESP) system from NWSRFS uses conceptual hydrologic models to issue streamflow
forecasts based on the current soil moisture, river, reservoir conditions and by assuming that past
meteorological events will recur in the future with historical probabilities (Schaake and Larson,
1998). But, recent investigations focusing on the teleconnection between conditions in SSTs and
land surface fluxes show that interannual and interdecadal variability in exogenous climatic
indices modulate the continental scale rainfall patterns [Trenberth and Guillemot, 1996; Cayan et
al., 1999] and streamflow pattern at both global and hemispheric scales [Dettinger et al., 2000b]
as well as at regional scales [e.g., Guetter and Georgakakos 1996; Piechota and Dracup, 1996].
Seasonal streamflow forecasts based on exogenous climatic indices can be obtained using
both dynamical and statistical modeling approaches. The dynamical modeling involves coupling
of a hydrological model with a Regional Climate Model (RCM) that preserves the boundary
conditions specified by the General Circulation Model (GCM) outputs considering the
topography of the region [e.g., Leung et al., 1999; Nijssen, 2001].
However, uncertainty
propagation from the coupling of GCM-RCM-hydrologic model [Kyriakidis et al., 2001],
representation of physical processes and low predictive skills of GCM outputs at longer leads
(12-18 months) severely limit the utility of these forecasts towards bulk sector water allocation
as well as towards developing strategies for short-term water management. The alternative of
developing a statistical model has been successfully pursued by many investigators focusing on
the estimation of conditional distributions/expectations of streamflow based on current/known
conditions of snow pack, streamflow volume and SST anomalies to issue seasonal and long-lead
streamflows forecasts. The statistical techniques employed towards this purpose ranges from
simple regression models [Hamlet and Lettenmaier, 1999; Maurer and Lettenmaier, 2003], to
complex methods like linear discriminant analysis [Piechota et al., 2001], spatial pattern analysis
[Sicard et al., 2002; Sharma and Lall, 2003] and semi-parametric resampling strategies [De
Souza and Lall, 2003]. The companion paper considers one such approach [De Souza and Lall,
2003] to assess the utility of 12-months ahead inflow forecasts in improving the water allocation
from the Oros reservoir. In this study, we employ the parametric gamma autoregressive model
developed by Fernandez and Salas [1989] to generate synthetic reservoir inflow forecasts using
which the reservoir performance under different predictive skills is assessed.
The National Research Council [2002] emphasizes the importance of linking the
improved
hydrologic
predictability
arising
from
ocean-atmospheric
interactions
and
teleconnections to the benefits and potential improvement in reservoir system performance.
Using the retrospective streamflow forecasts for the Columbia River, Hamlet et al., [2002] show
that the long-lead streamflow forecasts can be effectively utilized in operating reservoirs to
obtain increased annual average hydropower. Georgakakos et al., [1998] showed that using
coupled
hydraulic-hydrologic
prediction
models
along
with
robust
forecast-control
methodologies can increase resilience of the reservoir systems to climate variability and change.
Arumugam et al., [2003] propose a water allocation framework for multiple uses that could be
effectively combined with the long-lead ensemble streamflow forecasts to obtain reservoir yields
of specified reliability. These studies show that long lead and seasonal streamflow forecasts can
be effectively utilized towards bulk sector water allocation and in developing season specific
strategies for reservoir operation. In the following section, we present a dynamic framework for
water allocation that specifies water contract terms and obtains reservoir yields of specified
reliability by exploiting the ensemble streamflow forecasts.
Dynamic Water Allocation Framework for Multiple Uses
Predictability of streamflow at longer-lead time scales based on exogenous climatic
indices offer us scope for improved short-term water management by offering guidance for
setting water contracts and for within season reservoir operation. In this section, we propose and
formulate a framework for dynamic water allocation that encompasses (a) Specification of Water
Contract terms (b) Water Allocation Model that obtains varying yields every year/season for
multiple uses based on contract specification. The water allocation model presented here is a
single site, multi purpose reservoir optimization model that maximizes the net benefit from all
releases of specified reliability of supply by meeting policy and physical constraints contingent
upon the given ensemble streamflow forecasts. The model is similar to previous formulations
[Lall and Miller, 1988; Lall, 1996] encompassing a simulation module to obtain reservoir states,
but modified to include an end of the year storage constraint and annual target reliability for each
use.
Water Contracts Specification
A water supply contract for use ‘i’ is described by: (a) duration, T (b) total volume of
water, Ri, to be delivered over the contract period (c) within period demand fraction, βti (d)
amount, φi, to be paid for the water if all contract terms are met (e) target reliability, (1-pfi) (f)
Restriction volume, wi*, that the supplier can impose as part of the contract if the inflows are
lesser than forecast (g) Restriction fraction, αil, signifying the reduced supply under restriction
level ‘l’ (where l = 1, …, nr with nr is the total number of restriction levels agreed by the water
users and the agency) (h) Compensation amount, γil, for the contract holder if restriction level ‘l’
is imposed (i) Compensation schedule, νi, for the contract holder in the event of contract failure
(i.e., if the total possible restriction is inadequate to meet the shortfall in the forecasted
streamflow).
It might be useful to develop generic contracts for each category of use adhering to the
guidelines set by the local Water Committee/agency in the region. These contracts become the
instruments on which water trading can take place with clear knowledge of the terms including
the reliability of supply and the restriction pattern. Water that is needed for basic services like
domestic water supply, ecosystem services can be allocated separately by assigning high
priorities. In order to face the situations if the actual flows are drier than the forecasted flows,
restriction levels are imposed at the reservoir level under which the each contract receives
reduced supply of water, αil Ri, that is signified by the restriction fraction, αil (i denotes user, l
denotes restriction level). Higher levels of restrictions could be imposed as the severity of the
deficit/shortfall increases. For instance, under initial stages (correspondingly initial levels of
restriction) of drought, one would expect no restriction (αil= 0) for municipal water supply
whereas releases for lawn maintenance and recreation could be reduced significantly (αil > 0).
Hence, each water use could have different restriction fraction under a particular restriction level.
The compensation schedules for restrictions and contract failure need to be realistic relative to
the contract price, reliability and target yield. They need to function as elements of a well-priced
insurance system that recognizes the value of the guarantee of water and the ensuing costs of
failure.
Water Allocation Model for Bulk Sector Contracts using Ensemble Forecasts
Given T-months lead ensemble streamflow/reservoir inflow forecasts qtk (obtained either
GCM-RSM-Hydrologic Model ensembles or using the approach similar to De Souza and Lall,
2003), where t=1,2,…,T denoting the period of operation (usually t is in months, hence T = 12),
k = 1,2,…, N is the index representing a particular ensemble out of ‘N’ ensembles and the initial
reservoir storage, S0*, at the beginning of the allocation period, the water allocation model
described in this section determine the annual releases (Ri) for each use ‘i’ corresponding to the
specified reliability (1-pfi). In addition, the procedure requires: (a) an end of year target storage,
ST*, with failure probability ps (b) number of restriction levels, nr, and the corresponding failure
probability, pl, of each level. The end of the year target storage ST* could be obtained either
based on climatology considering the long-term water rights (typically more than 1 year) or by
forcing it as a decision variable in the optimization model. The model formulation also
incorporates all the specification of contract terms defined in section 3.1 in order to obtain
varying yields each year.
Objective Function
The goal is to maximize the annual yield (Ri) for different uses from the reservoir with
reliability (1-pfi) such that the end of year storage is less than ST*, with probability ps. Hence, the
decision variables are the annual releases Ri for ‘n’ different uses. Expressing this, the objective
is to maximize the net benefit from multiple uses
O=
n
∑φi Ri
…(1)
i =1
where φi denotes the value of each use. These annual yields Ri could specify the terms for the
annual contract with the monthly yields disaggregated based on the within year demand fraction,
.
ti
Constraints
The constraints in the water allocation model presented here can be grouped into two
categories: (a) Contract level Constraints (b) Reservoir level Constraints. Contract level
constraints prescribe the minimum and maximum release and the target reliability for each use
that enforces the probability of supplying the contracted volume, Ri, without imposing
restriction. Reservoir level constraints specify the end of the year target storage and the
restriction level failure probability. The information for these two sets of constraints could be
obtained from the contract specification described in section 3.2.1.
In the operation of most water supply systems, water for human and animal consumption
is assigned high priority (accordingly target reliability is high) with a specified lower bound.
Similarly, water necessary to maintain prescribed water quality characteristics for the sustenance
of aquatic life could be expressed, as the sum of releases from all contracts along the river reach
should be above the minimum prescribed amount. These policy or physical considerations may
enforce the release for each contract to be constrained between an upper and lower bound, which
could be expressed as
Ri,min ≤ Ri ≤ Ri,max
…(2)
The target reliability (1- pfi) of supply of the contracted quantity, Ri is enforced by specifying
that the likelihood of actual restrictions, wi, for each contract being greater than maximum
allowed restriction volume, wi*, should be lesser than the contract failure probability, pfi
(equation 3). The maximum allowed restriction volume, wi* and the contract reliability (1- pfi)
act together to provide a safety/protection mechanism for both the user as well as the supply
agency.
P(wi ≥ wi* )≤ pfi
…(3)
Constraints applied at the reservoir level binds all contracts: (a) an end of the year target
storage constraint (b) the constraint on the probability of imposing a particular restriction level.
The end of the year storage, ST*, prescribes the minimum quantity of water to be maintained in
the reservoir at the end of the contract period considering various issues including the minimum
quantity needed for basic human need (even if worst drought occurs) in the ensuing year as well
as water that needs to be stored to meet long-term water contracts. To ensure this, a probability
constraint on the end of the year storage could be introduced as in (4).
P(ST≤ST*) ≤ ps
…(4)
Enforcing restriction levels too frequently can lead to skepticism on the benefits that the
contract system can offer. To negate this, the probability of each restriction level ‘l’ being
enforced in the upcoming year should be lesser than prl, which could be again specified through
deliberations between the water users and the agency. Further, this constraint ensures each use
the probability of receiving reduced supply of water imposed under each restriction level. For
instance, under beginning of restriction, one would choose the restriction fraction (
il)
to be
close to zero for uses that are of basic need. To express this,
P(RLl) ≤ prl where l = 1,2,…, nr
…(5)
where RLl denotes the restriction level ‘l’. Note that si, ST and wi are not decision variables.
These state variables expressed as functions of the release, Ri, are evaluated during each iteration
of the optimization model using the reservoir simulation described below. All probability
constraints (2), (4), (5) and (6) are evaluated by counting the number of times the respective
inequalities are satisfied.
Reservoir Simulation
Most of the reservoir optimization models consider the state variables as explicit decision
variables, thereby increasing the dimensionality of the problem and computation time. This could
be avoided by encompassing a simulation module inside the optimization scheme [Lall and
Miller, 1988 Lall, 1996]. Essentially, the simulation module obtains the reservoir storages using
basic continuity equations for the current value of the decision variable Ri in the optimization
scheme. For detailed discussion of the merits of the combined simulation-optimization approach,
see Koutsoyiannis and Economou [2003].
For each sequence ‘k’ (k =1, 2,…, N) in the ensemble, we compute the reservoir storages
given the initial reservoir storage, S0 = S0* and the release, Ri. Using the basic continuity
equation, we write monthly storage equations as
n
S t = S t −1 + qt − Et − ∑ Rti , t= 1,2,…,T
…(6)
i =1
SDt = -St | St < 0
…(7)
Monthly storage equations are constrained so that the storage is between zero and
maximum possible storage, Smax. Monthly releases, Rti, are computed using monthly demand
fractions.
St=min (St, Smax), St = max(St,0)
…(8)
Rti= tiRi
…(9)
Evaporation, Et, at each month is computed as a function of average storage during the month
using the area-storage relationship of the reservoir.
Et = ψ t δ1 (( S t + S t −1 ) / 2)δ 2
…(10)
where ψt is the monthly evaporation rate, δ1 and δ2 are coefficients describing the area-storage
relationship. Table 1 gives the monthly evaporation rate for the Oros reservoir, North East
Brazil.
To evaluate the reliability constraint in (5), it is important to distribute the deficit SDt to
each user ‘i’ using the agreed restriction levels and the corresponding restriction fraction.
Computing the total deficit, D, in trace ‘k’
D=
T
∑ SDt
…(11)
t =1
If D =0, then Si > 0 implying wi = 0. On the other hand, if D> 0, compute CDil, the total
restriction received by user ‘i’ in the restriction level ‘l’ to account shortfall/deficit ‘D’ in trace
‘k’ using (12).
j −1 n
CDil = min( ilRi (D-ADl-1)/λl, λil) ; ADl −1 = ∑∑ CDil ; AD0 = 0
l =1 i =1
…(12)
where ADl-1 is the total deficit accounted up to restriction level ‘l-1’,
il
=
ilRi
is the maximum
n
amount of restriction that can be placed on user ‘i’ under restriction level ‘l’ and λl = ∑ λil is
i =1
the maximum amount of restriction that can be accounted under restriction level ‘l’ considering
all the contracts. Note both
il,
l
can be calculated upfront based on the current value of Ri and
they do not change for each ensemble. Based on this information, wi for each use can be
expressed as
nr
wi = ∑ CDil
…(13)
l =1
Looking across all the traces in the ensemble, compute the probabilities
(a) P[wi > wi*] as the number of traces in which (wi > wi*)/ total number of traces, N
(b) P(ST≤ST*) as the number of traces in which ST≤ST* / total number of traces, N
(c) P(RLl) as the # of traces in which restriction level ‘l’ is enforced/ total number of traces, N.
We consider N=1000 ensembles that contains monthly streamflow forecasts and the above
probabilities are computed across the ensembles to evaluate constraints (3), (4) and (5). The
optimization solver, Fortran Feasible Sequential Quadratic Programming (FFSQP) developed at
the University of Maryland (Zhou et al., 1997), maximizes the net value, O, from the reservoir
by satisfying the constraints in section 3.2.2 and using the reservoir simulation details listed in
(6)-(13).
Reservoir Inflow Forecasts of Known Predictive Skill
The main objective of this study is to relate reservoir inflow forecasts of different
predictive skills to the potential improvement in reservoir yields that could be effectively
harnessed towards bulk sector water allocation. With regard to this, we develop ensemble
streamflow forecasts of different predictive skills using the parametric periodic gamma
autoregressive model [Fernandez and Salas, 1989]. The performance of the reservoir in terms of
increased reservoir yields and reduced system losses (spill and evaporation) is compared with the
climatological (Null forecast) forecasts that does not have any skill. To quantify this, we
consider Oros reservoir, the biggest reservoir in the Jaguaribe-Metropolitan System, Ceara North
East Brazil supplying water for multipurpose use. De Souza and Lall [2003] demonstrated that
18-months lead reservoir inflow forecasts developed for the Oros reservoir obtained based on the
states of Nino 3.4 (denoting El-Nino Southern Oscillation) and North Atlantic Dipole (denoting
difference in SST anomalies between equatorial tropical Atlantic ocean) using the semiparametric resampling algorithm correlates well (correlation = 0.91) with the observed flows.
The companion paper [Sankarasubramanian et al., 2003] employs these retrospective forecasts
[De Souza and Lall, 2003] to assess the utility of climate forecasts in improving the Oros
performance towards multipurpose bulk sector water allocation. In this study, we apply the
proposed water allocation framework in section 3 for the Oros reservoir to quantify the potential
improvement that could be sought with reservoir inflow forecasts of different predictive skill.
Reservoir Inflow Forecasts of known predictive skill
Given the uncertainty in the forecast, it is important to evaluate the reservoir performance
under inflow forecasts of different predictive skills. The information from this exercise would
provide the range in the reservoir performance that one could expect under climate information
based forecasts of different predictive skills. In order to generate reservoir inflow forecasts of
different skills, we basically perturb the observed historical flow sequence by adding varying
amount of noise in such a way that it preserves the monthly correlation structure at the Oros
reservoir. This is implemented by generating ensembles of monthly streamflow forecasts using
(13) with the errors being generated from a periodic gamma autoregressive model that preserves
monthly correlation structure [Fernandez and Salas, 1986].
Qt' , j = Qt , j + ε t
…(14)
where Qt' , j and Qt , j are the forecasted and observed flows in month ‘t’ in year ‘j’ respectively
and ε t follows a periodic gamma autoregressive model having zero mean, standard deviation
σˆ t and skewness γˆt with the autoregressive structure preserving the observed lag-one monthly
correlation( ρ̂ t ) given in Table 2. The skewness γˆt employed for simulation is estimated using
the bias correction factors suggested by Bobee and Robitaile [1995]. Fernandez and Salas
[1986] give the feasible parameter space for the periodic gamma autoregressive model as
ρˆ t ≤ γˆt / γˆt −1 ≤ 1 / ρˆ t . Because of this constraint, periodic gamma autoregressive model cannot be
employed for generating inflows into the Oros reservoir from July-December. Since the flows
during those months were near to zero in the past 47 years (1949-1995), we assume that the
generated flows during those months as zero. Using the observed monthly skewness γˆt , lag-one
monthly correlation ( ρ̂ t ) and the error variance obtained using (15) and (16), the error term ε t
is generated using a periodic gamma autoregressive model. The procedure given in (14) can
generate negative flows if the observed flows ( Qt , j ) are close to zero. In such a case, the
generated flows are assumed to be zero. The advantage of using the gamma autoregressive
model is that it directly preserves the observed monthly skewness and correlation structure
without any transformation to normality. A common measure used to quantify the predictive
skill of any forecasting scheme is the correlation ρ QQ'
ρ Q Q = Cov(Qt , Qt ' ) /(σ Q σ Q′ )
t
t
'
t
t
…(15)
where Qt′ and Qt are the forecasted and observed flows at month ‘t’. This can be expressed as
σ ε2 = (1 − ρ Q2Q′ )σ t2
t
…(16)
To generate ensembles of monthly streamflows having different predictive skills, we choose
different values of ρ QQ ' to generate gamma autoregressive noise having different monthly
variance. Note that the lag-one monthly correlation ( ρ̂ t ) does not change by perturbing the
monthly noise variance. Varying ρ QQ ' in (16) changes the variance σ ε2t of the noise term in (14),
thereby producing ensembles of streamflows with different forecast skill.
Using the above procedure, synthetic reservoir inflow forecasts are generated for the
period 1949 July – 1950 June. Table 2 provides the monthly statistics of simulated flows, mean,
standard deviation, lag-one correlation for three predictive skills ρ QQ ' = 1.0, 0.75 and 0.5 along
with the observed statistics. The monthly statistics of simulated flows are obtained by averaging
across the 1000 ensembles. As one can infer from Table 2, the mean monthly flows and the lagone monthly correlation are preserved under the three predictive skills considered. Similarly,
Table 2 also shows the average of monthly standard deviation across the ensembles, which
increases according to the predictive skill chosen. The assumption of zero flows during JulyDecember did not affect the annual flows statistics, since the inflows are almost zero during
those months.
Climatological Forecasts of Streamflow (Null Forecast)
The lag-one correlation between the annual flows at the Oros reservoir is near zero. Hence, to
develop climatological ensembles of streamflow, we simply resample the observed annual flows
to form 1000 ensembles every year. The monthly streamflow sequence corresponding to the
bootstrapped annual flow would form the respective monthly flows in that ensemble. This
procedure is repeated for 47 years (1949-1995) to constitute the climatological ensembles of
streamflow. Though this approach preserves the statistics of the monthly flows and the lag-one
monthly correlation ( φˆ ), the correlation between the observed annual flows and the bootstrapped
flows is zero indicating that the climatological approach does not have any predictive skill
( ρ QQ ' ≅ 0).
Bulk Sector Water Allocation Under Reservoir Inflow Forecasts of Known Skill
This section relates the potential improvement that could be achieved towards bulk sector
water allocation under reservoir inflow forecasts of different predictive skills (developed in
section 4). For this purpose, we consider the basic reservoir performance indices suggested by
Hashimoto et al., [1982]. The synthetic reservoir inflow forecast ensembles from periodic
gamma autoregressive model are combined with the water allocation framework in section 3 to
study the reservoir performance towards single purpose and multipurpose water allocation. The
following section describes the experimental design and the relevant reservoir performance
evaluation measures.
Experimental Design
For the purpose of relating reservoir performance with inflow forecasts of different
predictive skills, we consider the Oros reservoir in the JMH basin, Ceara, North East Brazil. We
make an ad hoc choice that the target year-end storage probability ps as equal to the target
restriction level failure probability prl. The end of year target storage, ST* is assumed to be 10
hm3 (1 hm3 = 106 m3) for all the years. The maximum storage (Smax) available in the Oros
reservoir for allocation is 1940 hm3. The total annual evaporation for the Oros reservoir is 1.590
m and the coefficients of the area-storage relationship
1
and
2
are 0.338 and 0.842 respectively.
*
The initial storage, S0 , available in the beginning of July 1949 is assumed to be 50 hm3.
Using the initial storage available at the beginning of July 1949, monthly reservoir
inflow forecasts for the period July 1949-June 1950 corresponding to a particular predictive skill
is run with the water allocation model in 3.2 to obtain the yield (Ri) for the year 1949-1950 for
the given set of uses with each having a reliability of supply (1-pfi) by maximizing the net
benefit from all the contracts. Based on these optimized yields, Ri, and the corresponding within
year demand fractions ( ti) for each use, monthly releases are made from the reservoir using the
observed monthly flows (Qt,j) for the period July 1949- June 1950 based on the storage
continuity equations (6-13). In other words, the annual reservoir yields obtained using the
reservoir inflow forecasts are combined with the observed flows to record monthly storages,
shortfalls and spills for the year 1949-1950. Let us denote the storages in the reservoir at each
month by adhering to the target monthly yield (βtiRij) using the observed flows (Qt,j) as S t , j (‘j’
denotes the year from July 1949- June 1950). Then, the annual spill (SPj) and shortfall (SFj)
volumes in year ‘j’ can be expressed as
SP j =
T
∑ (St , j − S max ) St , j > S max
…(17)
t =1
T
SFij = ∑ ( β ti Rij − Rtij′ ) ( β ti Rij − Rtij′ ) > 0
…(18)
t =1
where Rtij′ is the actual release that was made in the month ‘t’ in year ‘j’ for use ‘i’. The actual
release Rtij′ would be lesser than the target yield (βtRij) if the actual flows were drier than the
forecasted flows. The end of the year storage (ST,j) obtained from reservoir simulation would be
assumed to be the beginning of the year storage for the year ‘j+1’ using which the annual yields
for all the uses in year ‘j+1’ are obtained. This entire procedure is repeated from July 1949 to
June 1995 to obtain annual reservoir yields (Rij) and annual shortfalls (SFij) for different uses,
annual spill (SPij) and evaporation (Ej) from the reservoir. To summarize, this experiment
actually walks through the entire water allocation procedure from July 1949 to June 1995 and
records the releases, spills, shortfalls, storages and evaporation that would have happened if these
synthetic reservoir inflow forecasts were utilized for determining the annual yield from the
reservoir. This experimental design was repeated for synthetic forecasts of three different
predictive skills ( ρ QQ' = 1.0, 0.75 and 0.5) as well as for climatology and the respective annual
releases, spills, shortfalls for different uses, storages and evaporation were recorded. The next
section uses this information to quantify potential improvement in system performance under
inflow forecasts of different predictive skills.
Performance Measures
Hashimoto et al., (1982) define three criteria namely resilience ϕ, reliability α and
vulnerability for evaluating a reservoir performance over the long-term. We compute these three
indices using the releases (Rij) and shortfalls (SFij) for each contract as well as using the spills
(SPj) and evaporation (Ej) obtained for each year using the four sets of ensemble streamflow
forecasts (Climatology/Null, ρ QQ' = 1.0, 0.75 and 0.5). The utility of reservoir inflow forecasts
towards bulk sector water allocation is assessed based on: (a) the ability to supply the contracted
volume without shortfall that is quantified by the actual reliability of supply ( i); (b) the ability to
recover from shortfalls which is expressed as resilience (ϕi). Both these indices are calculated
based on the shortfall (SFij) information available for each contract over the period of simulation
(M = 47 years).
M
1 if SFij = 0
where I ij = 
 0 otherwise
α̂ i =
1
M
ϕˆ i =
M
1 if I ij = 0 and
1
K ij where K ij = 
∑
M (1 − α ) j =1
0 otherwise
∑I
j =1
ij
…(19)
I ij +1 = 1
…(20)
Vulnerability is quantified at both the reservoir level and at the contract level. At the
contract level, the mean and standard deviation of shortfalls ( µˆ SF ,i ,σˆ SF ,i ) for each use ‘i’ are
computed using equations (21) and (22).
µ̂ SF =
σˆ SF =
1
M
M
∑ SF
j =1
…(21)
j
M
1
(SF j − µˆ SF )2
∑
( M − 1) j =1
…(22)
At the reservoir level, the mean and standard deviation of spills ( µˆ SP ,σˆ SP ) and
evaporation ( µˆ E , σˆ E ) is computed based on the simulation results obtained through the
procedure described in section 5.1.
µ̂ SP =
σˆ SP =
1
M
M
∑ SP
j =1
1
M
…(23)
j
∑ (SP
M
j =1
j
− µˆ SP )
2
…(24)
Results and Discussion
In this section, we present results on the potential improvement in system performance
that is obtainable utilizing reservoir inflow forecasts of different predictive skills for both single
purpose and multipurpose bulk sector water allocation. Under single purpose, the entire annual
yield from the reservoir is assigned towards municipal and industrial consumption. The analysis
of results under single purpose water allocation compares the reservoir performance indices viz.,
resilience, reliability and vulnerability under reservoir inflow forecasts and under climatological
ensembles. Figure 1 gives the within year demand fraction for three different uses. In the
Jaguaribe Metropolitan Hydro System, Ceara, the consumption towards agriculture is mainly
during August-November, whereas release towards human and industrial demands is constant all
through the year. Results presented under multipurpose bulk sector water allocation focus on the
role of pricing of different water contracts and the resulting annual yields for the respective use.
Single Purpose Bulk Sector Water Allocation
The experimental procedure described in section 5.1 is carried out by allocating water for
single purpose use (Municipal and Industrial with no difference in pricing) for the period July
1949-June 1995. The annual shortages, storages, spills, evaporation and yield from the reservoir
are recorded by releasing according to the contracted volume using the observed flows. Table 3
gives the correlation between the observed flows and the annual reservoir yields for four
reliabilities (1-pf), 0.25, 0.5, 0.75 and 0.9 obtained using the reservoir inflow forecasts of three
different predictive skills ( ρ QQ ' = 1.0, 0.75 and 0.5). Null hypothesis stating that these
correlations are equal to zero can be rejected under 95% confidence interval except for the yields
obtained from the climatological ensembles. Correlations presented in Table 3 show that the
reservoir yields obtained using the reservoir inflow forecasts vary according to the variability in
annual flows. As it can be seen from Table 3, null forecasts do not have any skill in obtaining
reservoir yields according to the nature of flows. On the other hand, correlations shown under
synthetic forecasts ( ρ QQ ' = 1.0, 0.75 and 0.5) indicate that the increased skill in forecasts can
result in annual release varying according to the nature of flows. However, the correlation shown
in Table 3 is significantly lower than the predictive skills of reservoir inflow forecasts. This is
mainly because of the storage effect and over year capacity of the reservoir in reducing the
varying in yield. But, releases obtained using reservoir inflow forecasts having significant
predictive skills dynamically vary the reservoir yield according to the nature of the inflow in a
year. Note all these four sets of streamflow forecasts preserve the monthly correlation structure.
The performance of the reservoir over the long-term is summarized in Table 4 in terms of
reservoir performance indices viz., reliability, resilience and vulnerability for each retrospective
forecasts. The vulnerability in bulk sector water allocation is characterized by the summary
statistics of simulated shortfall/deficit in releasing the contracted volume and the spill from the
reservoir. Apart from this, Table 4 also summarizes the mean and standard deviation of annual r
yield and evaporation from the reservoir.
Reliability
The reliability ( α̂ ) of annual yield from the reservoir computed using equation (19) for
reservoir inflow forecasts having different skills and for the Null forecast should approach the
target reliability (1-pf) over the long-term. In general, the computed reliability ( α̂ ) for the
synthetic periodic gamma forecasts is much higher than the target reliability (1-pf) except for
target reliability = 0.75. This is because the synthetic inflow forecasts ( ρ QQ ' = 1.0, 0.75 and 0.5)
are obtained by adding noise with the observed flow information to develop ensembles that
results in lesser number of years having shortfall. Hence, the possibility of allocating the
specified release Rj is high particularly for target reliability. But, the reliability of annual yield
from the Null forecast approach the contract reliability (1-pf). Basically, the reliability ( α̂ )
computed for all the four forecasts ensure that the dynamic water allocation framework preserves
the reliability of contracts over the long-term.
Resilience
Resilience ( ϕ̂ ) computed using (20) indicates the ability of the system to recover from
failures. From Table 4, we see that synthetic reservoir inflow forecasts have higher resilience
than the Null forecast. Further, as the predictive skill of the forecast drops, the system resilience
also reduces significantly. Basically, these results give us the information that improved
predictive skill vary the annual yield according to the nature of flows and also preserve the end
of the year storage constraint (assumed to be 10 hm3) to have significant carryover storage from
one year to next year. Note that if the end of the year storage (June) and the inflow into the
reservoir is zero, then shortfall in July is inevitable. For target reliability =0.9, resilience is
undefined for synthetic forecasts, since the number of failure events is zero. This is
understandable since the annual release will always be lower than the observed flows Qt,j, since
the monthly forecast distribution is centered around the observed flows.
Shortfall/Deficit
Table 4 gives the mean and standard deviation of annual shortfall/Deficit computed using
equation (21) and 22) respectively for each reliabilities for the synthetic forecasts as well as for
the Null forecast. The vulnerability statistic, annual shortfall, basically denotes that the actual
inflows were lesser than the forecasted inflows. Table 4 shows clearly that higher the predictive
skill of inflow forecasts, lesser the long-term average of the annual shortfall particularly for high
reliabilities greater than 0.5. Note that the magnitude of mean shortfall decreases as the target
reliability increases. From Table 4, we can infer that even inflow forecasts of moderate
predictive skill ( ρ QQ ' = 0.5) can have lesser shortfalls than the null forecast for higher
reliabilities.
Figure 2 gives the difference in shortfall between synthetic forecasts ( ρ QQ ' = 0.75) and the
climatology for reliability 0.5 and 0.9 for the period 1919-1995. The difference is expressed as a
% of the capacity of the Oros reservoir. So, if the difference is negative, it indicates that the
shortfall in that particular year under synthetic forecasts is lesser than the climatology. Basically,
Synthetic Inflow forecast from periodic gamma autoregressive model perform better than
climatology in almost all years for 0.9 reliability (Figure 2b). Table 5 gives the number of years
the synthetic forecasts of different predictive skills had lesser shortfall than the climatology for
all the four reliabilities. Number outside (inside) the parenthesis indicate the number of years
synthetic forecasts (climatology) performed better than the climatology (synthetic forecasts). In
Table 5 also we can see that the number of years inflow forecasts outperformed climatology in
terms of shortfall decreases as the predictive skill decreases. To summarize the findings on
shortfall/deficit, we infer that even using reservoir inflow forecasts of moderate predictive skill,
the number of years of shortfall under synthetic forecasts will be considerably lesser than
climatology for high reliabilities.
Spill and Evaporation
Spill and Evaporation basically signify the lost opportunity in terms of system losses.
Table 4 gives mean and standard deviation of spill and evaporation for all the four candidate
forecasts under different reliabilities. A simple observation across four reliabilities shows that a
conservative approach of adopting high target reliability for all the contracts will results in
increased system losses (as spill and evaporation) irrespective of the predictive skill of the
forecasts. This basically advocates choosing the appropriate reliability for each use by trading off
between shortfall and spill instead of adopting the conservative option. However, system losses
under synthetic inflow forecasts are considerably lesser than the system losses that could occur
under climatological approach. Hence, given the reliability for a particular use, it is always better
to obtain the yield using reservoir inflow forecasts, even if the predictive skill is moderate.
Figure 3 shows the difference (expressed as % of maximum storage) in spill between the
synthetic forecast ( ρ QQ ' = 0.75) and the climatology for the period 1949-1995. As we can see
clearly from Figure 3 that reduced spill using inflow forecasts is quite high particularly in high
flow years and for high target reliability. Table 5 gives the number of years the spill using
synthetic forecasts is lesser (outside the parenthesis) than the spill under climatology. For almost
all reliabilities, we see that the spill volume using inflow forecasts is considerably lesser than the
spill volume under climatology. To capitulate, reservoir inflow forecasts of even moderate
predictive skill significantly reduce system losses in terms of spill and evaporation in comparison
with the climatological approach.
Reservoir Yields/Contract Release
Reduced System losses should increase the annual yield from the reservoir. Table 4
summarizes this information in terms of mean and standard deviation of release obtained under
synthetic forecasts of different predictive skills as well as for climatology. We see clearly higher
the predictive skill, higher the yield from the system particularly for high reliabilities (pf = 0.75
and 0.9). The variability in yield is higher, since the annual yield varies according to the nature
of predicted flows. However this increased yield from the system is not achieved by frequent and
increased shortfalls. This improved system performance is achieved by dynamically varying the
yield according to the nature of flows by reducing the system losses in terms of evaporation and
spill. Climatological approach does not carry any information regarding the nature flows, which
results in increased system losses and shortfalls.
Improvements in Bulk Sector Water Allocation – An Assessment from System Perspective
In this section, we investigate the level of forecasting skill required to make substantial
improvements in bulk sector water allocation utilizing probabilistic streamflow forecasts for
different reservoir system configurations. To assess the utility of streamflow forecasts having
different skills in improving water allocation, we consider different storage to annual demand
ratios (given in Table 7) for the Oros system by reducing the current storage capacity and by
increasing the annual demand to be supplied by the Oros system.
For these system
configurations, the water allocation model presented in section 3.0 was run using probabilistic
streamflow forecasts developed in section 4 ( ρ QQ ' = 1,0, 0.75 and 0.5) along with the
climatological forecasts. For this purpose, we consider bulk sector water allocation from the
Oros reservoir considering all the three uses, municipal, industrial and agricultural, with
municipal being given the highest priority followed by industrial and then agriculture.
The
water allocation model was run using each probabilistic streamflow forecasts for the period
1949-1996 and reservoir yields corresponding to 90% reliability were obtained for each year for
each use under nine different system configurations. The net annual yield for all the three uses
over the period 1949-1996 was calculated for each scenarios of storage to demand ratio and for
each candidate streamflow forecasts. Using the net annual yield, the percentage improvement in
water allocation using streamflow forecasts of skill, ρ QQ ' , in comparison the climatological
forecast was calculated based on equation (25) for each set of storage/demand ratio given in
Table 7.
M 3



Rij ρ Q ,Q ' 
∑∑


j =1 i =1
% Improvement = 1 −
 *100
M 3

Rij ρ Q ,Q ' = 0 
 ∑∑

j =1 i =1


…(25)
Figure 4 shows the % improvement in water allocation for different reservoir system
configurations using reservoir inflow forecasts of different skill. From figure 5, we can see
clearly that as forecasting skill increases the % improvement in water allocation in comparison to
climatological approach increases. However, the % improvement is much higher for systems
having low storage to demand ratio. This is mainly because systems having large storage to
demand ratio have the ability to supply the annual demand (including evaporation losses) purely
based on the initial storage, So, in many years thereby nullifying the utility of probabilistic
streamflow forecasts. On the other hand, streamflow forecasts are much more useful in systems
having low storage to demand ratio, since the initial storage at the beginning of the year always
constrains the system allocation. This is well illustrated in Figure 6. Under current system
configuration (Figure 6a), the difference in annual yield (expressed as Rj( ρ QQ ' ) – Rj( ρ QQ ' = 0
3
where Rj =
∑R
ij
with ‘i’ denoting each uses and ‘j’ denoting the year) between streamflow
i =1
forecasts having a particular skill and the climatological approach is zero in many years, since
the entire annual yield was met using the initial storage available at the end of June. For systems
having low storage to demand ratio (Figure 5b), the difference in annual yield varies according to
the nature of flows. In above normal inflow years, the difference in annual yield is positive
indicating yield obtained using the forecast is much higher than the climatological approach and
vice versa during below normal inflow years. The difference in annual yield shown in Figure 6b
increases as the forecast skill increases, which are reflected in Figure 4 too. It is also important to
note that % improvement given in Figure 4 quantifies only the net annual yield, not the increased
net benefits using probabilistic streamflow forecasts. Increased net benefits depend on the
purpose for which the increased yield is put into use. For instance, if the increased yield is
utilized for power generation for which the shadow price of the water is relatively high in
comparison to other uses, then the net benefit or the increased revenue using the probabilistic
streamflow forecasts will be much higher. A recent study by Maurer and Letternmaier (2003)
shows that a 1% improvement in water allocation for the upper Missouri system using the
climate information based streamflow forecasts could result in increased net benefits as high as
$11million. Thus, climate information based streamflow forecasts would have higher utility in
systems with multiple uses constraining the allocation process as well as in systems having very
low storage to demand ratio. In the case of Oros reservoir, reservoirs have very high storage to
demand ratio, thereby limit the potential utility of streamflow forecasts in improving bulk sector
water allocation. The second part of this two paper series [Sankarasubramanian et al., 2003]
focuses on bulk sector water allocation towards multiple uses using the 12 months lead climate
information based streamflow forecasts for the Oros reservoir and assesses the utility of climate
information based forecasts in improving the Oros reservoir performance based on the semiparametric resampling strategy of De Souza and Lall [2003].
SUMMARY AND CONCLUSIONS
A dynamic water allocation framework that takes probabilistic streamflow forecasts to
obtain releases for multiple uses was formulated. The water allocation model encompasses an
insurance structure, allowable restriction and compensation for each use to account for the
uncertainty in the forecasted inflows and reliability specification for each use upon quantification
of the annual/seasonal demand to be supplied. The dynamic water allocation framework promote
a participatory management and would facilitate improved bulk sector water allocation by
utilizing the probabilistic streamflow forecasts that could be obtained based on exogenous
climatic and within basin land surface conditions.
In this paper, we assess the potential improvement that could be obtainable towards
multipurpose water allocation utilizing reservoir inflow forecasts of different skill. For this
purpose, we generate synthetic streamflow forecasts of different skills by adding periodic gamma
autoregressive noise [Fernandez and Salas, 1986] with the observed monthly flows of the Oros
reservoir, Ceara North East Brazil. The noise variance of the periodic gamma autoregressive
process increases as the skill of the synthetic streamflow forecast decreases. Three set of monthly
synthetic forecasts having skill, ρ QQ ' = 1.0, 0.75 and 0.5, were generated using the periodic
gamma autoregressive process and their utility in improving bulk sector water allocation was
assessed against the climatological ( ρ QQ ' = 0) streamflow forecasts. Two sets of experiments
namely single purpose and multipurpose water allocation were considered. Under single purpose
experiment, the analyses showed that significant improvement in bulk sector water allocation
could be obtained by reducing the system losses (spill and evaporation) using streamflow
forecasts. The reservoir system performance increases through increased yields and reduced
system losses as the skill of the forecast increases.
In the multipurpose water allocation
experiment, the analyses focused on the level of forecast skill required for different reservoir
system configurations to ensure improvements in water allocation over the climatological
approach. For this purpose, we developed nine different scenarios of storage to demand for the
Oros reservoir and evaluated the performance of these nine different system configurations under
synthetic streamflow forecasts having three different skills. The improvement in water allocation
for each system configuration is summarized in terms of percentage improvement in net annual
yield in comparison to the climatological approach. The analyses show that reservoir systems
having smaller storage to demand ratio could benefit substantially even with streamflow
forecasts of modest skill. The percentage improvement using the streamflow forecasts is much
smaller even utilizing perfect forecast for systems having large storage to demand ratios. This is
mainly because large systems having their ability to store multiple years of demand suppress the
utility of streamflow forecasts by allocating the water purely based on the initial storage
available at the beginning of the year. On the other hand, performance of systems having smaller
storage to demand ratio could be substantially improved by utilizing streamflow forecasts of
moderate skill. In other words, streamflow forecasts are much more beneficial in a system that
has competing uses of water constraining the decision process. In the case of Oros reservoir, the
storage to demand ratio is very high (5.32) which limit the utility of streamflow forecasts in
above-normal and below-normal inflow years. The companion paper [Sankarasubramanian et
al., 2004] looks at these issues in detail by developing climate information based retrospective
streamflow forecasts for the Oros reservoir utilizing the dynamic water allocation framework
developed in this study.
Table 1: Monthly evaporation rate, ψt in m, for the Oros reservoir used for simulation. The total annual evaporation
is 1.590 m with the area-storage coefficients assumed to be δ1 = 0.338 and δ2 = 0.842.
ψt
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
0.151
0.174
0.175
0.189
0.172
0.170
0.129
0.091
0.072
0.069
0.081
0.118
Table 2: Comparison of monthly statistics of simulated flows using the periodic gamma autoregressive model of
Fernandez and Salas [1986] following the generation scheme defined in section 4.1. All the statistics are given in
m3/sec. Monthly statistics
µ̂ Q , σ̂ Q
and φˆ denote the observed monthly mean, standard deviation and lag-one
monthly correlation respectively. The statistics for the period July-December is not presented, since the average
inflow into the Oros reservoir is almost zero.
Statistic
January
February
March
April
May
June
Observed
µ̂ Q
4.37
28.43
103.08
184.74
56.57
9.81
ρ QQ′ = 1.0
µˆ Q
4.67
29.11
103.33
185.57
57.05
10.39
ρ QQ′ = 0.75
µˆ Q
4.83
29.54
103.81
185.70
57.35
10.59
ρ QQ′ = 0.5
µˆ Q
4.87
29.97
103.91
185.85
57.45
10.83
Observed
σ̂ Q
7.97
54.63
151.66
279.02
100.86
21.07
ρ QQ′ = 1.0
σˆ Q
12.24
54.49
152.60
280.29
100.70
21.06
ρ QQ′ = 0.75
σˆ Q
12.53
62.47
180.02
327.19
116.84
24.29
ρ QQ′ = 0.5
σˆ Q
13.76
82.61
240.42
434.48
156.12
32.53
Observed
φˆ
0.68
0.29
0.46
0.57
0.85
0.67
ρ QQ′ = 1.0
φˆ
0.67
0.24
0.45
0.55
0.83
0.64
ρ QQ′ = 0.75
φˆ
0.63
0.23
0.42
0.53
0.82
0.60
ρ QQ′ = 0.5
φˆ
0.63
0.20
0.39
0.51
0.81
0.58
'
'
'
'
'
'
Table 3: Correlation between observed annual flows and the annual single purpose reservoir yield obtained using the
ensemble reservoir inflows for different predictive skills
Reliability, (1-pf)
ρ QQ′ = 1.0
ρ QQ′ = 0.75
ρ QQ′ = 0.5
Null
0.25
0.50
0.75
0.90
0.26
0.29
0.30
0.31
0.23
0.27
0.30
0.31
0.23
0.25
0.30
0.31
0.08
0.08
0.07
0.05
Table 4: Performance of the Oros Reservoir over the long-term with respect to a single purpose reservoir yield using
the ensemble reservoir inflow forecasts pertaining to three different predictive skill. # - Denotes cannot be estimated
or undefined. Subscripts denote: SF –Shortfall,
SP – Spill, E – Evaporation, R – Release,
Reliability,
(1-pf)
0.25
ϕ̂
µ̂ SF
σˆ SF
µ̂ SP
σ̂ SP
µ̂ E
σ̂ E
µ̂ R
σ̂ R
ρ QQ′ = 1.0
0.19
0.62
ρ QQ′ = 0.75
49.5
123.0
192.7
771.3
62.3
48.7
827.7
895.8
0.17
0.53
ρ QQ′ = 0.5
91.1
211.1
192.0
769.9
60.22
46.1
873.3
961.0
0.17
0.49
108.5
234.6
191.3
768.5
59.2
45.2
892.9
985.9
0.26
0.22
68.5
151.7
198.9
803.5
63.22
51.0
840.2
883.3
ρ QQ′ = 1.0
0.55
0.69
ρ QQ′ = 0.75
14.8
63.4
193.0
771.9
65.7
50.7
788.8
852.3
0.60
0.56
ρ QQ′ = 0.5
31.2
98.9
193.2
772.6
65.0
49.8
806.1
870.7
0.62
0.49
42.8
123.9
193.4
773.5
64.5
49.4
818.1
884.2
ρ QQ′ = 1.0
0.49
0.21
40.4
102.5
204.8
821.0
69.7
55.1
799.1
815.1
0.96
1.0
ρ QQ′ = 0.75
4.7
29.5
193.4
773.0
70.1
51.4
771.6
800.9
0.89
0.71
ρ QQ′ = 0.5
3.5
15.5
196.3
778.4
76.4
54.5
760.3
740.7
0.89
0.50
3.6
11.3
196.9
781.8
80.4
57.7
754.8
714.9
0.79
0.44
8.1
26.6
224.4
869.7
87.8
65.8
723.9
631.8
1.00
#
ρ QQ′ = 0.75
0.0
0.0
193.9
774.3
73.9
51.2
761.7
766.6
1.00
#
ρ QQ′ = 0.5
0.0
0.0
196.3
780.5
90.1
58.3
738.9
658.5
1.00
#
0.0
0.0
201.8
784.3
96.8
62.5
725.5
634.3
0.91
0.40
3.1
11.8
234.7
891.4
96.6
67.2
697.6
590.8
Null
0.9
α̂ - fraction of years without shortfall.
α̂
Null
0.75
- resilience,
FORECAST
Null
0.5
ϕ̂
ρ QQ′ = 1.0
Null
Table 5: Reservoir performance comparison accounting the number of years the synthetic reservoir inflow forecasts
of known skill performed better than the climatological forecast in terms of shortfall and spill towards single
purpose use. Years outside the parenthesis indicate number of years reservoir inflow forecasts performed better,
whereas years inside the parenthesis give the number of years climatology performed better.
Reliability, (1-pf)
Shortfall
Spill
ρ QQ′ = 1.0
ρ QQ′ = 0.75
ρ QQ′ = 0.5
ρ QQ′ = 1.0
ρ QQ′ = 0.75
33(12)
23(7)
10(2)
4(0)
27(12)
23(4)
9(2)
4(0)
22(23)
20(6)
9(2)
4(0)
2(2)
4(1)
5(1)
6(0)
2(2)
4(1)
5(1)
6(0)
0.25
0.5
0.75
0.9
ρ QQ′ = 0.5
3(1)
4(1)
5(1)
6(0)
Table 6: Utility of Reservoir Inflow forecasts towards improving Bulk-Sector Water Allocation for multipurpose use
and in reducing System Losses. The Pricing Ratio is assumed to be 3 (Human): 2 (Agriculture): 1(Industry). All
values are in hm3.
Reliability, (1-pf)
Human = 0.9
Agriculture = 0.5
Industry = 0.5
Human = 0.9
Agriculture = 0.75
Industry = 0.75
Human = 0.9
Agriculture = 0.9
Industry = 0.9
FORECAST
µ̂ SF
σ̂ SF
ρ QQ′ = 1.0
0.0
0.0
ρ QQ′ = 0.75
0.0
0.0
ρ QQ′ = 0.5
0.0
0.0
Null
2.77
0.0
ρ QQ′ = 1.0
ρ QQ′ = 0.75
0.0
ρ QQ′ = 0.5
0.0
Null
2.71
0.0
ρ QQ′ = 1.0
ρ QQ′ = 0.75
0.0
ρ QQ′ = 0.5
0.0
Null
2.88
µ̂ SP
σˆ SP
µ̂ E
σ̂ E
199.75
801.48
69.35
46.22
205.67
810.86
80.54
51.39
211.97
12.66 232.62
0.0
199.75
0.0
205.70
0.0
211.97
12.30 232.36
0.0
201.29
0.0
202.45
0.0
208.47
12.30 233.67
831.13
889.01
87.73
86.50
56.36
58.39
791.75
69.64
46.93
811.01
80.81
51.07
831.13
888.91
87.73
87.32
56.36
59.76
800.03
69.87
45.60
809.06
84.56
54.65
805.98
891.40
88.16
88.27
55.97
60.28
∑ µ̂
745.27
729.10
715.54
762.85
745.22
729.60
714.19
763.52
744.61
733.02
714.84
Table 7: Storage to Demand Ratios considered for analyzing the utility of streamflow forecasts in improving bulk
sector water allocation using forecasts of different skill. Current capacity of Oros reservoir is 1940 hm3 and the
annual demand to be supplied by Oros for the JMH system is 365 hm3.
Ri
765.25
Storage (in hm3)
1940
1455
970
1940
1455
970
1940
1455
970
Demand (in hm3)
365
365
365
730
730
730
1095
1095
1095
Storage/Demand Ratio
5.32
3.99
2.66
2.66
1.99
1.33
1.77
1.33
0.89
Figure 1: Within Year Demand Fraction for Multiple Uses
0.45
Within-year Demand Fraction
0.4
Human
Agriculture
Industry
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun
Month
Figure 2: Difference in shortfall obtained using the Reservoir inflow forecasts ( ρ QQ′ = 0.75 ) and the Null forecast
towards single purpose use. (2a) Reliability 0.5; (2b) Reliability 0.9. Shortfall is expressed as % of the maximum
storage of the Oros reservoir (Smax = 1940 hm3).
Forecast - Climatology (Reliability = 0.5)
Observed Flows
40
3
5000
20
4000
10
3000
0
1949
Observed Flows (m /s)
6000
30
Deficit/Storage Max (in %)
7000
1959
1969
1979
1989
-10
2000
1000
-20
0
Year
1959
1969
1979
1989
6000
5000
3
0.0
1949
-0.5
7000
Observed Flows
0.5
-1.0
-1.5
4000
-2.0
3000
-2.5
2000
-3.0
1000
-3.5
-4.0
0
Year
Figure 3: Difference in spill obtained using the Reservoir inflow forecasts ( ρ QQ′ = 0.75 ) and the Null forecast
towards single purpose use. (3a) Reliability 0.5; (3b) Reliability 0.9. Spill is expressed as % of the maximum storage
(Smax = 1940 hm3).
2.0
1959
1969
1979
1989
6000
5000
3
Spill/Storage Max (in %)
0.0
1949
-2.0
7000
Observed Flows
-4.0
-6.0
4000
-8.0
3000
-10.0
2000
-12.0
1000
-14.0
-16.0
0
Year
1959
1969
1979
1989
6000
5000
3
0.0
1949
-5.0
7000
Observed Flows
5.0
-10.0
4000
-15.0
3000
-20.0
2000
-25.0
-30.0
1000
-35.0
0
Year
Figure 4: Utility of Streamflow forecasts in improving water allocation under different reservoir system
configurations. Net annual yield corresponding to 90% reliability is obtained for each uses using the within year
demand fractions given in Figure 1. Note % improvement plotted in Y-axis in comparison to climatology is in the
logarithmic scale. The figure shows clearly that as the forecasting skill increases % improvement increases for the
given storage to demand ratio. However, the% improvement is much more significant for systems with low storage
to demand ratio than over systems having larger storage to demand ratio.
Correlation 1.0
Correlation 0.75
Correlation 0.5
101.0
8
7
6
5
4
% Improvement
3
2
100.0
8
7
6
5
4
3
2
10-1.0
0
1
2
3
Storage/Demand
4
5
Figure 5: Difference in annual yield using streamflow forecasts having a particular skill and using climatology for
two different system configurations. (5a) Current system configuration (Storage = 1940 hm3; Annual Demand =
365 hm3) (5b) Modified System Configuration (Storage = 970 hm3; Annual Demand = 1095 hm3).
100
Forecast Skill (Correlation = 1.0)
80
Flows
2500
60
2000
40
20
1500
0
0
-20
10
20
30
40
1000
Observed Flow (in hm3)
Rj|ρQ,Q' - Rj|(ρQ,Q' =0) in hm3
3000
-40
500
-60
-80
0
Year Index
Forecast Skill (Correlation =1.0)
Flows
400
2500
200
2000
100
1500
0
0
10
20
-100
40
1000
500
-200
-300
0
Year Index
REFERENCES
30
Observed Flow (in hm3)
Rj|ρQ,Q' - Rj|(ρQ,Q' = 0) in hm3
300
3000
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CHAPTER 8: DYNAMIC WATER ALLOCATION FRAMEWORK FOR
MULTIPLE USES II: PERFORMANCE UNDER CLIMATE
INFORMATION BASED RESERVOIR INFLOW FORECASTS
A.Sankarasubramanian, Upmanu Lall, Ashish Sharma and Gianluca Guidotti
Introduction
Recent advances in understanding the linkages between exogenous climatic conditions such as tropical sea
surface temperature (SST) anomalies to local/regional hydroclimatology offer the scope of predicting the
rainfall/streamflow potential on a season ahead and long-lead (12 to 18 months) basis [Hamlet and Lettenmaier,
1999; Sharma, 2000a; Piechota et al., 2001; De Souza and Lall, 2003]. The National Research Council [2002]
emphasizes the importance of harnessing this enhanced hydrologic predictability towards potential benefits in water
resources system operation. For instance, reservoir rule curves that specify the volume of water to be kept in the
reservoir at a particular time of the year to meet the future demand are often obtained based on the driest envelope in
the entire historical record, thereby adhering to the same rule curve every year for reservoir operation. In this
regard, a commonly adopted strategy in the U.S. is to lower the reservoir to a prespecified level every year during
the winter to accommodate the later winter and spring peak flows. This unconditional/static risk management
strategy could be modified to evolve a dynamic risk management strategy based on the winter and spring climate
information based streamflow forecasts. Several investigators have emphasized the importance of exploiting this
improved hydrologic predictability to enhance operation and management of water supply systems [Dracup and
Kahya, 1994; Cayan et al., 1999; Sharma, 2000b].
This main intent of this study is to assess the utility of climate information based reservoir inflow forecasts
in improving multipurpose bulk sector water allocation over the long-term.
The first paper, dynamic water
allocation framework I [Sankarasubramanian et al., 2003a], relates reservoir inflow forecasts of known predictive
skill to reservoir performance indices defined by Hashimoto et al., [1982]. In this study, we utilize 12 months lead,
cross-validated, retrospective reservoir inflow forecasts obtained based on exogenous climatic indices for allocating
water annually for multiple uses. For this purpose, we adopt the dynamic water allocation framework developed by
[Sankarasubramanian et al., 2003] to obtain yields for multiple uses contingent on the climate information based
reservoir inflow forecasts. The study site considered is the Oros reservoir, Ceara, North East Brazil [De Souza and
Lall, 2003].
Seasonal forecasts of streamflow could be utilized effectively for multipurpose water allocation and to
prepare adequate contingency measures to mitigate hydroclimatic disasters [Lettenmaier and Wood, 1993]. The
National Weather Service River Forecasting System (NWSRFS) issues 3-months lead ensemble forecasts of
streamflow for many river basins in the contiguous U.S. using a conceptual hydrologic model based on the
climatological information of precipitation and temperature in that region/site, current soil moisture, river and
reservoir conditions [Schaake and Larson, 1998]. But, recent studies show that the low frequency variability in
climate could alter pathways of moisture transport in a region due to ocean-atmosphere teleconnection, which
influence significant continental scale rainfall [e.g.,Trenberth and Guillemot, 1996] and streamflow patterns at both
global and hemispheric scales [e.g.,Dettinger et al., 2000b] as well as at regional scales [e.g., Guetter and
Georgakakos 1996; Piechota and Dracup, 1996].
Seasonal streamflow forecasts based on exogenous climatic indices could be obtained either by
nesting a large-scale hydrologic model with GCM outputs [e.g., Nijssen, 2001; Yu et al., 2002] or by
estimating the distribution of streamflows contingent on climatic indices [Hamlet and Lettenmaier, 1999;
Piechota et al., 2001; De Souza and Lall, 2003]. Low predictive skills of GCM outputs at longer lead (> 3
months) and uncertainty propagation from the nesting of models [Kyriakidis et al., 2001] limit the
application of former approach towards short-term water management. In this study, we adopt the latter
approach, semi-parametric resampling strategy of De Souza and Lall [2003], to develop 12-months ahead
retrospective inflow forecasts for the Oros reservoir.
Though considerable progress has been made in predicting the seasonal hydroclimatology of a region, very
few studies have investigated the benefits of improved hydrologic predictability on water resources system operation
and management. Utilizing the retrospective streamflow forecasts for the Columbia River, Hamlet et al., [2002]
show that long-lead streamflow forecasts could be effectively utilized in operating reservoirs to obtain increased
annual average hydropower. Georgakakos et al., [1998] showed that using coupled hydraulic-hydrologic prediction
models along with robust forecast-control methodologies can increase resilience of the reservoir systems to climate
variability and change. Fowler et al., [2003] analyzed the impacts of climate change and climate variability on
northern England’s using a water resources system model. In this study, we assess the utility of 12 months lead
climate information based ensemble streamflow forecasts in improving the multipurpose annual water allocation
from the Oros reservoir.
Formulation of the reservoir model that utilizes the ensemble streamflow forecasts is described in the next
section using a simulation-optimization scheme. Following that, the candidate-forecasting scheme, semi-parametric
resampling algorithm of De Souza and Lall [2003] is outlined along with the presently adopted strategy in Ceara,
North East Brazil that allocates water for multiple uses assuming zero inflow for the next 12 months. Finally, the
experiment design used to assess the utility of ensemble streamflow forecasts is presented along with the selected
reservoir performance evaluation criteria using which the potential improvement in bulk sector water allocation
from the Oros reservoir performance is investigated.
Formulation of a Single Reservoir, Multipurpose Water Allocation Model
The water allocation model presented here is an optimization model that obtains the maximum yield with a
specified reliability of supply from the reservoir by meeting policy and physical constraints for the ensemble inflow
sequences. A single site, multi purpose reservoir is considered with an objective to maximize the net income from
different uses based on ensemble streamflow forecasts. The model encompasses a contract structure for each use that
quantifies the yield (Ri) for the user specified reliability of supply (1-pfi, pfi = failure probability) along with a
maximum allowable restriction volume (wi) that could be enforced as part of contract specification if actual flows
were drier than the forecasted flows. The decision variables are the releases/yields, Ri, for each use having an
associated reliability of supply. For more details on contract specification, see Sankarasubramanian et al., [2003a].
The following section briefly describes the system of reservoirs and the water allocation process in the JaguaribeMetropolitano Hidrossytem (JMH) in Ceara, North East Brazil.
Study Site Description
Ceara, a semi-arid state in the North East Brazil, is a drought prone region that is heavily
influenced by the anomalous conditions in SST over tropical Atlantic and Pacific. Figure 1 shows the six
major reservoirs and different irrigation districts in the JMH. This study considers the largest reservoir in
the JMH system, Oros, for the purpose of assessing the utility of climate information based reservoir
inflow forecasts in improving multipurpose water allocation. The first three reservoirs in Jaguaribe Basin
primarily supply water for irrigated areas, while the rest in the Metropolitan Basin serve towards the
municipal and industrial demand of the largest metropolitan area, Fortaleza. The Jaguaribe Basin water
demand is 80% Irrigation and 20% urban. The Metropolitan Basin water demand is mainly towards urban
and industrial use. Hence, the demands in the Metropolitan basin are relatively uniformly distributed
during the year, while those in the Jaguaribe basin are concentrated during the irrigation season (AugustNovember). Rainfall records for each basin are available since 1911. But, streamflow records at different
reservoirs vary in their starting date. Consequently, calibrated rainfall-runoff models have been used to
reconstruct the inflow at each reservoir. The quality of the inflow data is expected to be the best for the
Oros reservoir, and weakest for Pacoti-Riachão. The annual inflows into the Oros reservoir were nearly
zero in several of the years with the flow being highly variable and skewed. Ninety-five percent of the
annual inflow typically occurs during January through June. Thus, the storage at the end of June in the
Oros reservoir primarily specifies the water that is available for human and animal needs as well as for
irrigation. Though agriculture contributes only 5.6% of the state’s gross domestic product, it accounts for
40% of the livelihood of the state’s population. Thus, even a marginal improvement in water allocation
would have substantial benefit in terms of improving the livelihood of the society as well as in setting
priorities among competing uses of water and in instituting appropriate contingency measures. For more
information about the JMH system, see De Souza and Lall [2003].
Water allocation process in JMH basin, Ceara usually occurs at the end of wet season, in July every year in
each sub basins (Figure 1). The annual water committee meeting coordinated primarily by the water allocation
agency, COGERH, with members representing different water user groups (predominantly Municipal, agricultural
and industrial use). The user groups deliberate upon water sharing based on the simulated water levels (prepared by
COGERH) in the major six reservoirs, which is obtained for different release pattern by assuming zero inflow for
the next 12 months. This strategy (zero inflow assumption) basically allocates water for different uses based on the
storage available in June. In this process, priority in water allocation is given to municipal use followed by industrial
use and the remaining storage water is allocated for irrigation. As an outcome of this negotiation, both COGERH
and each user group agrees upon the volume of water to be supplied over the next 12 months (July-June) as well as
on the end of the year target storage (June in the ensuing year) to be kept in the six reservoirs (Figure 1). Thus, the
timeline of the water allocation process described above basically necessitates the development of reservoir inflow
forecasts for the period July-June (lead time of 12 months) based on the climatic information available up to June to
facilitate annual bulk sector water allocation. De Souza and Lall [2003] show that annual streamflow forecasts
obtained based on the April-June average conditions in East Atlantic Dipole (EAD) and Nino3.4 correlate well with
observed flows in the six reservoirs in Ceara, Brazil. This study adopts the same approach to develop 12-months
lead ensemble streamflow forecasts for the Oros reservoir. The following section briefly describes the water
allocation framework suggested by Sankarasubramanian et al., [2003a] to obtain releases for multiples uses
contingent on climate information based reservoir inflow forecasts.
Water Allocation Model for Bulk Sector Contracts using Ensemble Forecasts
Given the ensemble streamflow forecasts qtk, where t=1,2,…,T denoting the period of operation (usually
months, hence T = 12) and k = 1,2,…, N is the index representing a particular ensemble out of ‘N’ ensembles and
the initial reservoir storage, S0*, at the beginning of the year, the water allocation model described in this section
determine the annual releases (Ri) for each use ‘i’ that can be obtained from the reservoir for the given reliability (1pfi) . The water committee specifies the target storage ST* to be kept in the reservoir at the end of June and the
minimum and maximum releases from the reservoir for each use. Most of the previous analyses on the assessment of
the utility of long lead climate information based streamflow forecasts focused on the economic value that can be
obtained by deriving adaptive reservoir operation rule curves [Hamlet et al., 2002; Yao and Georgakakos, 2001;
Faber and Stedinger, 2001]. In this study, we focus on the improvement in reservoir system performance in terms of
reliability, resilience and vulnerability utilizing the long-lead streamflow forecasts developed for the Oros reservoir.
Objective Function
The goal is to maximize the annual yield (Ri) for different uses from the reservoir with reliability (1-pfi)
such that the end of year storage is less than ST*, with probability ps. Hence, the decision variables are the annual
releases Ri for ‘n’ different uses. Expressing this, the objective is to maximize the net benefit from multiple uses
n
O=
∑φi Ri
…(1)
i =1
where φi denotes the marginal net benefit from each use.
Constraints
In most seasonal/annual water allocation decisions, water that is needed for basic services like
domestic water supply, ecosystem services is allocated separately by assigning high priorities that could
be set by assigning appropriate marginal net benefit, φi, for each use. The constraints that are enforced to
maximize (1) can be grouped into (a) Contract/water use level constraints (b) Reservoir level constraints.
Contract level constraints enforce physical bounds of supply as well as target reliability of supply (1-pfi)
for each use. On the other hand, reservoir level constraints ensure the end of the year target storage with
associated failure probability ps, and the probability of enforcing a particular restriction level. During
drier periods, Sankarasubramanian et al., [2003a] propose enforcing restriction levels (if the actual flows
are drier than the forecasted flows) as part of water allocation model formulation. Restriction levels
imposed at the reservoir level specify the reduced supply of water, αil Ri, that is signified by the restriction
fraction, αil (i denotes user, l denotes restriction level) for each contract/use. Higher levels of restrictions
could be imposed as the severity of the deficit/shortfall increases.
Constraint 1: Reliability of supply for each use
The target reliability (1- pfi) of supply of the contracted quantity, Ri is enforced by specifying that
the likelihood of actual restrictions, wi, for each contract being greater than maximum allowed restriction
volume, wi*, should be lesser than the contract failure probability, pfi (equation 2). The maximum allowed
restriction volume, wi* and the contract reliability (1- pfi) act together to provide a safety/protection
mechanism for both the user as well as the supply agency.
P(wi ≥ wi* )≤ pfi
…(2)
Constraint 2: Bounds on the Allocation for each use
Policy or physical considerations may enforce the annual release from the reservoir to be constrained
between an upper and lower bound. This could be either based on the agreement in the water committee meeting or
based on the minimum recommended supply for each use.
Ri,min ≤ R ≤ Ri,,max
…(3)
Constraint 3: End of the Year Target Storage
To ensure, adequate storage is maintained in the reservoir at the end of contract period as per the water
committee decision, a probability constraint on the end of the year storage is introduced. A typical year-end target
storage that is commonly adopted in Ceara is to ensure 18 months of municipal water demand beyond the allocation
period.
P(ST≤ST*) ≤ ps
…(4)
Constraint 4: Restriction Enforcement
To ensure restriction levels are not enforced too frequently, the probability of each restriction level ‘l’ being
enforced in the upcoming year should be lesser than prl, which could be again specified through deliberations
between the water users and the agency. This could be expressed as,
P(RLl) ≤ prl where l = 1,2,…, nr
…(5)
where RLl denotes the restriction level ‘l’. Note that St, t = 1,2,…, T are not decision variables. These state variables
are evaluated during each iteration of the optimization model using the reservoir simulation described below as
functions of the current value of releases for each use. The probability constraints (2), (4) and (5) are evaluated by
counting the number of times the respective inequalities are satisfied in ‘N” ensembles.
For each sequence ‘k’ (k =1, 2,…, N) in the ensemble, we compute the reservoir storages given the initial
reservoir storage, S0 = S0* and release for each use, Ri, obtained from the current iteration of the optimization
algorithm. Using the basic continuity equation, we write monthly storage equations as
n
S t = S t −1 + qt − Et − ∑ Rti , t= 1,2,…,T
…(6)
i =1
SDt = -St | St < 0; SPt = (St- Smax) | St > Smax
…(7)
Monthly storage equations are constrained so that the storage is between zero and maximum possible
storage, Smax. Monthly releases, Rti, are computed using monthly demand fractions.
…(8)
Rti=
…(9)
tiRi
Evaporation, Et, at each month is computed as a function of average storage during the month using the area-storage
relationship of the reservoir.
Et = ψ t δ1 (( S t + S t −1 ) / 2)δ 2
…(10)
where ψt is the monthly evaporation rate, δ1 and δ2 are coefficients describing the area-storage relationship. Table 1
gives the monthly evaporation rate for the Oros reservoir, North East Brazil.
The deficit allocation policy is to enforce restriction levels sequentially (as the restriction level increases,
severity/deficit increases) to distribute the shortfall to all users based on the restriction fraction,
il,
which was
agreed during the negotiation process. The combined restriction volume in all the restriction levels prescribes the
maximum allowable restriction volume, wi*, for each user using which we evaluate the reliability constraint in (2).
Thus, we distribute the deficit SDt in the current iteration to each user ‘i’ based on the agreed restriction levels and
the corresponding restriction fraction,
il.
Computing the total deficit, D, in trace ‘k’
T
D=
∑ SDt
…(11)
t =1
If D =0, then St > 0 for all t implying wi = 0 for all ‘i’. On the other hand, if D> 0, compute CDil, the total
restriction received by user ‘i’ in the restriction level ‘l’ to account shortfall/deficit ‘D’ in trace ‘k’ using (12).
CDil = min(
ilRi(D-ADl-1)/λl,
λil) ; ADl −1 =
j −1 n
∑∑ CD
l =1 i =1
il
; AD0 = 0
…(12)
where
ADl-1 is the total deficit accounted up to restriction level ‘l-1’,
il
=
ilRi
is the maximum amount of
n
restriction that can be placed on user ‘i’ under restriction level ‘l’ and
λl = ∑ λil
is the maximum amount of
i =1
restriction that can be accounted under restriction level ‘l’ considering all the contracts. Note both
il,
l
can be
calculated upfront based on the current value of Ri and they do not change for each ensemble. Based on this
information, wi for each use can be expressed as
nr
wi = ∑ CDil
…(13)
l =1
Looking across all the traces in the ensemble, compute the probabilities
(d) P[wi > wi*] as the number of traces in which (wi > wi*)/ total number of traces, N
(e) P(ST≤ST*) as the number of traces in which ST≤ST* / total number of traces, N
(f) P(RLl) as the # of traces in which restriction level ‘l’ is enforced/ total number of traces, N.
We consider N=1000 ensembles containing monthly streamflow forecasts and the above probabilities are computed
across the ensembles to evaluate constraints (2), (4) and (5). The optimization solver, Fortran Feasible Sequential
Quadratic Programming (FFSQP) developed at the University of Maryland [Zhou et al., 1997], maximizes the net
value, O, from the reservoir by satisfying the constraints in section 2.2.2 and using the reservoir simulation details
listed in (6)-(13).
Retrospective Streamflow Forecasts for the Oros reservoir
The main objective of this study is to assess the utility of climate information based inflow forecasts in
improving the reservoir performance over the long-term and illustrate the usefulness of generic water allocation
framework developed by Sankarasubramanian et al., [2003a] towards bulk sector water allocation. The reservoir
performance in reducing system losses (spill and evaporation) utilizing K-NN retrospective forecasts is compared
with the system losses under zero inflow forecast that is currently pursued for water allocation in JMH, Ceara and
with the climatological (Null forecast) ensembles of streamflow. These forecasts developed for the water allocation
years 1949-1995 are known as retrospective reservoir inflow forecasts having 1000 ensembles of monthly
streamflows for each year. As mentioned earlier, a water allocation year (e.g., 1949 water allocation year implies
1949 July – 1950 June) in Ceara typically spans from July-June of the calendar year with the allocation for different
uses decided through water committee meeting. Hence, the retrospective forecasts obtained using the K-NN
resampling algorithm utilizes the climate information available up to the June of the current year to develop 12
months lead (July-June) reservoir inflow forecasts for the ensuing year.
Semi-parametric K-Nearest Neighbor Resampling Algorithm
Using the semi-parametric K-nearest neighbor resampling algorithm of De Souza and Lall [2003],
ensembles of retrospective monthly streamflow forecasts for each year from July 1949- June 1995 is developed
based on the April-June average of East Atlantic Dipole (EAD), Nino 3.4, January-March average of SST anomaly
in the central south pacific region (CSP), and the April-May average of geopotential height (GPH) at 500mbar over
the Lao Plato basin (Figure 2). For more information about the relation between these predictors and the Oros flows,
see Sankarasubramanian et al., [2003b]. NINO 3.4, the most commonly used index to represent ENSO condition in
the tropical Pacific, is defined as the average Sea Surface temperature anomaly in the region bounded by the eastern
equatorial Pacific 150 degrees W to 90 degrees W and 5 degrees S to 5 degrees N. The other climatic index, East
Atlantic SST Gradient (EAD), is defined as the difference in the monthly average of the SST anomaly in the region
bounded by North Atlantic (5-20N, 60-30W) and the monthly average of the region bounded by South Atlantic (020S, 30W-10E). The monthly time series for these indices were derived from the gridded SSTA data sets developed
by [Kaplan et al., 1998] available at (http://ingrid.ldeo. columbia.edu/SOURCES/.KAPLAN/.EXTENDED/). Table
2 gives the correlation between the Oros flows and the four predictors. The null hypothesis stating that these
correlations are equal to zero can be rejected at 95% significance level. Figure 3a shows the conditional distribution
of 12-months ahead retrospective forecasts for water allocation years 1970-1996 obtained in a leave one-out cross
validation mode using the K-NN resampling algorithm. The inset in Figure 3 gives the number of times the quartiles
of the simulated flows exceeded the observed flows over 47 years indicating that the simulated conditional
distributions lead to the observed marginal distribution of flows. The correlation between the observed annual flows
and the ensemble average of the simulated annual flows obtained is 0.73. Table 3 compares the verification statistics
of the resampled monthly flows using the K-NN resampling algorithm obtained in a leave one-out cross validation
mode with the observed monthly flow statistics at Oros. Figure 3b shows the ensemble average and median of
adaptive forecasts developed for the period July 1990- June 2000 obtained using the respective years April-June
conditions of Nino3.4 and Dipole. The data available for the period July 1949- June 1990 was employed for
resampling the flows. The correlation between the ensemble average of forecasted flows and the observed annual
flows at Oros for the period July 1990-June 2000 is 0.7. Information presented in Table 3 and Figure 3 show that the
resampled flows using the approach of De Souza and Lall [2003] correlate well with the observed annual flows and
preserves the monthly mean, standard deviation and correlation structure.
The lag-one correlation between the annual flows at the Oros reservoir is near to zero. Hence, to
develop climatological ensembles of streamflow, we simply bootstrap the observed annual flows to form
1000 ensembles every year. The monthly streamflow sequence corresponding to the bootstrapped annual
flow would form the respective monthly flows in that ensemble. This procedure is repeated for 47 years
(July 1949- June 1995) to constitute the climatological ensembles of streamflow. Though this approach
preserves the statistics of the monthly flows and the lag-one monthly correlation ( ρ̂ t ), the correlation
between the observed annual flows and the ensemble median of the bootstrapped flows is zero indicating
that the climatological approach does not have any predictive skill.
Zero Inflow Policy
Since the entire state of Ceara North East Brazil is a semi-arid, drought prone region, COGERH,
the water allocation agency for the Jaguaribe Metropolitan Hydro System assumes zero inflow for the
next twelve months (July-June) to allocate water for different uses. In other words, this approach
allocated water purely based on the currently available storage to ensure maximum possible storage in the
reservoir even if multiyear droughts occur. This is presumably a conservative approach with an
underlying reliability of supply being equal to 1. We have included this as a scenario/ candidate forecast
and analyzed the reservoir yields for multiple uses based on this assumption.
Assessment of the Utility of Long-Lead Streamflow forecasts
In this section, we assess the utility of retrospective reservoir inflow forecasts (developed in section 3)
towards potential improvement in annual water allocation for multipurpose use in the JMH basin, Ceara. To
demonstrate this, we consider the basic reservoir performance indices suggested by Hashimoto et al., [1982]. The
candidate forecasting schemes outlined in section 3 consisting of ensembles of monthly streamflows are utilized to
evaluate the performance of the Oros reservoir. It is important to note that the predictive skill of the candidate
forecasting model(s) could be negative. In such a case, the climatological forecasts should be considered instead of
climate information based forecasts. The following section describes the experimental design and the relevant
reservoir performance evaluation measures.
Experimental Design
The utility of climate information based long-lead streamflow forecasts is assessed for both single and
multi purpose water allocation from the Oros reservoir by maximizing the net benefits function in (1) for the period
1949 July – 1995 June. We make an ad hoc assumption that the target year-end storage probability, ps and target
restriction level failure probability, prl as equal to the contract failure probability, pfi. The end of year target storage,
ST* is assumed to be dead storage 20 hm3 (1 hm3= 1 million m3) for all the years unless otherwise specified. The
maximum storage (Smax) available in the Oros reservoir for allocation is 1940 hm3. The average annual evaporation
for the Oros reservoir is 1.590 m and the coefficients of the area-storage relationship
1
and
2
are 0.338 and 0.842
*
respectively. The initial storage, S0 , available in the beginning of water allocation year 1949 is assumed to be 50
hm3.
Using the initial storage available at the beginning of July 1949, 12 months-lead streamflow forecasts for
the water allocation year 1949 from the K-NN resampling algorithm is run based on the water allocation model in
2.2 to obtain the maximum yields (Ri) for the specified reliability of use (1-pfi) for the period July 1949-June 1950.
Water is allocated for three different uses, municipal, industrial and agriculture, for three different reliability of use
(1-pfi = 0.9, 0.75 and 0.5). Figure 4 gives the typical within year demand fraction for three different uses. Using the
observed monthly flows (Qt,j) for the same period, monthly releases are made from the reservoir based on the
appropriate within year demand fraction (
ti)
to meet the annual target yield (Ri) using the storage continuity
equations (6-13). In other words, the annual reservoir yields obtained using the 12-month lead climate information
based forecasts are combined with the observed flows to record monthly storages, evaporation, shortfalls and spills
for the period July 1949- June 1950. Figure 5 shows the generalized schematic diagram of the experimental design
for any given evaluation period.
Let us denote the storages in the reservoir at each month by releasing the target monthly yield (βtRi) using
the observed flows (Qt,j) as S t , j . Then, the annual spill (SPj) and shortfall (SFj) volumes 12 months can be
expressed as
SP j =
T
…(14)
t =1
T
SFij = ∑ ( β ti Rij − Rtij′ ) ( β ti Rij − Rtij′ ) > 0
…(15)
t =1
′ is the actual release that was made in the month ‘t’ in year ‘j’ for use ‘i’. The actual release Rtij′ would be
where Rtij
lesser than the target yield (βtRij) if the actual flows were drier than the forecasted flows. The end of the year storage
(ST,j) obtained from reservoir simulation using (6)-(13) would be assumed to be the beginning of the year storage for
the year ‘j+1’. This entire procedure is repeated from 1949 to 1995 to obtain maximum reservoir yields (Rij) and the
corresponding annual spills (SPj), annual shortfalls (SFij) and monthly evaporation (Et,j) are noted. To summarize,
this experiment actually walks through the entire water allocation procedure from July 1949 to June 1995 and
records the releases, spills, shortfalls, storages and evaporation that would have happened if these 12-months lead
retrospective forecasts of streamflow were utilized for determining the annual yields from the reservoir. Following
the same experimental design in Figure 5, we also obtain the releases, spills, shortfalls, storages and evaporation that
would have occurred if one adopted the zero inflow policy and the climatological ensembles of streamflows for
water allocation from the Oros reservoir.
Performance Measures
Hashimoto et al., (1982) define three criteria namely resilience γ, reliability α and vulnerability for
evaluating the reservoir performance over the long-term. We compute these three indices using annual evaporation
(Ej), shortfalls (SFj) and spills (SPj) obtained for each year using the three sets of streamflow ensembles (KNN,
Climatology/Null, Zero Inflow Policy). The reliability and resilience of the reservoir over the long-term (M = 47
years) can be obtained from the shortfall information.
α̂ =
1 if SF j = 0
1 M
I j where I j = 
∑
M j =1
 0 otherwise
γˆ =
M
1 if I j = 0 and
1
K j where K j = 
∑
M (1 − α ) j =1
 0 otherwise
…(16)
I j +1 = 1
…(17)
Vulnerability is quantified in terms of mean and standard deviation of spills at the reservoir level
( µˆ SP , σˆ SP ) and shortfalls ( µˆ SF ,σˆ SF ). This can be expressed as
µ̂ SF =
1
M
σˆ SF =
µ̂ SP =
n
j =1
i =1
∑ SF j ; SF j = ∑ SFij
…(18)
M
1
(SF j − µˆ SF )2
∑
( M − 1) j =1
…(19)
1
M
σˆ SP =
M
M
∑ SP
j =1
j
M
1
(SPj − µˆ SP )2
∑
( M − 1) j =1
…(20)
…(21)
Apart from this, the mean and standard deviation of annual evaporation ( µˆ E , σˆ E ) from the reservoir is also
calculated using the simulated storages (St,j).
The utility of climate information based forecasts in improving water allocation from Oros reservoir is
assessed for both single and multipurpose use. Under single purpose use, we consider the allocation for municipal
use only with the within year demand fraction being uniform. As mentioned earlier, the consumption in the
Jaguaribe basin is primarily municipal and agriculture uses, whereas in Metropolitan basin, the demand is mainly
towards municipal and industrial uses. Under multipurpose use, allocation is prioritized with municipal use being
the top priority followed by industrial use and the remaining water is allocated to agricultural use. To implement this
prioritized allocation, a differential pricing scheme, with φi for municipal, industrial and agriculture having a ratio
5:3:1 respectively.
Water Allocation for Single Purpose Use
The main purpose of single purpose water allocation experiment is to assess the utility of climate forecasts
in improving reservoir performance indices (16)-(21). Since Oros is an over-year storage reservoir, we assume the
single purpose annual demand as unbounded which basically transforms the behavior of reservoir into a within year
reservoir. In other words, all the inflows in a particular year are fully utilized for release drawing the reservoir to the
dead storage volume (20 hm3). The multipurpose experiment summarized in section 4.3.2 evaluates a realistic
scenario of water allocation utilizing the adaptive forecasts (Figure 3b) developed for the period July 1990-June
2000 considering the actual annual demand to be supplied by the Oros reservoir for the JMH system.
Assuming the entire annual yield is assigned for municipal use, the water allocation model presented in
Section 2.2 is run based on the experimental design given in 4.1 and the reservoir performance indices in (16)-(21)
are calculated. Table 4 gives the correlation between the observed flows and the annual reservoir yields obtained
using K-NN ensemble forecasts as well as using the climatological ensembles for four reliabilities (1-pf), 0.25, 0.5,
0.75 and 0.9. Null hypothesis stating that these correlations are equal to zero can be rejected under 95% confidence
interval except for the yields obtained using the climatological ensembles. The correlations between the annual
yields obtained using the zero inflow policy and the observed annual flows is 0.11. Correlations presented in Table 4
show that the reservoir yields obtained using the K-NN forecasts vary according to the variability of annual flows in
the Oros reservoir. As it can be seen from Table 4, the currently pursued zero inflow policy and null forecasts do not
have any skill in obtaining reservoir yields according to the nature of flows. Sankarasubramanian et al., [2003a]
report similar correlation between the annual yields obtained using reservoir inflow forecasts of known predictive
skill and observed annual flows at the Oros reservoir. However, increasing the end of the year target storage, ST,
would result in decreased correlation between reservoir yields and the observed flows. As the end of year target
storage approaches the storage maximum of the reservoir, the correlation between the reservoir yields and the
observed flows decreases.
Dynamic Water Allocation Framework: An illustration
Annual reservoir yields conditioned on climate information obtained using the water allocation in section
2.2 provide a dynamic water allocation framework that varies according to the nature of flows. To illustrate this, we
show the reliability-yield curve for a high flow year (1988) and low flow year (1992) as well as the yields obtained
using climatological ensembles (Figure 5). The reliability-yield curves shown in Figure 6a are obtained by assuming
the storage in the reservoir in the beginning of July 1988 and July 1992 to be 50 hm3. From Figure 2, it can be seen
that the flow in 1988 is among the largest flows that often occurs if La Nino conditions persist in the tropical Pacific.
On the other hand, flow in 1992 corresponds to a low flow year that typically occurs during El Nino events.
Reservoir yields obtained using the climate information based streamflow forecasts reflect this with the yield being
higher in 1988 and lower in 1992, whereas reservoir yields obtained from climatological ensembles do not vary
from year to year. Figure 6b shows the reservoir rule curves that specify the amount of water to be kept in the
system to supply the specified yield at 90% reliability for years 1988 and 1992. The reservoir rule curve is obtained
based on the median of the 1000 ensembles of simulated storages for 90% reliability yield using K-NN and
climatological ensembles. Rule curves specify the amount of water to be kept in the reservoir at each month to
release water for the remaining period in the calendar year including evaporation losses. To supply the higher annual
target in 1988, the rule curve for 1988 is higher than the rule curve for 1992. The rule curves obtained based on
climatological yields do not change, since the information in the ensembles remain the same every year.
Reliability and Resilience of the System
The performance of the reservoir over the long-term is summarized in Table 5 in terms of reservoir
performance indices viz., reliability, resilience and vulnerability for each forecasting scheme. The reliability ( α̂ ) of
annual yield from the reservoir computed using equation (16) under K-NN forecast and with Null forecast approach
the target reliability (1-pf) over the long-term. Sankarasubramanian et al., [2003a] show that the reservoir
performance in terms of all three indices (reliability, resilience and vulnerability) improves considerably under
reservoir inflow forecasts of higher predictive skill. In terms of resilience ( γˆ ), K-NN forecast performs better than
the Null forecast in all the target reliabilities (1-pf). Higher resilience is achieved under climate forecasts since the
yields vary according to the nature of flows, thereby preserve the end of the year target storage. On the other hand,
climatological ensembles do not meet the end of the year target storage resulting in lower resilience. In the case of
Zero Inflow Policy, the reliability of awarding the contracted volume is 100% (hence resilience is undefined), since
it basically obtains the annual yield purely based on the initial storage available in June.
Vulnerability: Deficit/Shortfall
The vulnerability statistic, mean and standard deviation of shortfalls computed using equations (18-19) are
given in Table 5. From Table 5, one can see that as reliability increases, the mean shortfall decreases under both
KNN forecast and Null forecast indicating that lower target yields for higher reliabilities result in lesser shortage.
Since the Zero inflow policy obtains annual yield purely based on the initial storage, there is no shortfall recorded in
the entire 47 years. However, the mean shortfall ( µ̂ SF ) under K- NN forecast is lesser than the mean shortfall
under null forecast for all reliabilities. Since the yields obtained using the climate information forecasts correlate
better with the annual flows, the mean and variability of shortfall ( µ̂ SF , σˆ SF ) under K-NN forecasts is
considerably lesser than the corresponding statistics under Null forecast. To understand this better, we show the
difference in shortfall each year between K-NN forecasts and the Null forecasts in Figure 7 along with the observed
flows at the Oros reservoir. The difference in shortfall between K-NN forecast and climatology is expressed as % of
maximum storage capacity of the Oros reservoir. If the difference reported in Figure 6 is negative, then it indicates
the shortfall under KNN-forecast is lesser than the climatology. From Figure 7, we can see clearly that the shortfall
obtained under K-NN forecasts is considerably lesser than Null forecast particularly in low flow years. Table 6 gives
the number of years the shortfall under K-NN forecast was less than shortfall under climatology for four reliabilities.
Years inside the parenthesis give the number of years the shortfall under climatology was lesser than the shortfall
under forecast. From Table 6, we infer that the yields obtained using the K-NN forecasts result in lesser shortfalls
than the shortfall obtained using the climatological ensembles. To summarize, from Tables 5 and 6 and Figure 7, we
infer that the volume of shortfall in meeting the specified annual target yield is considerably lesser utilizing K-NN
forecasts in comparison to the climatological approach. The currently pursued strategy, the Zero inflow policy, do
not result in any shortfall since it obtains the annual yields purely based on the storage available in July. However,
we will see in the next section, this leads to enormous spill and evaporation from the reservoir.
System Losses: Spill and Evaporation
Shortfall basically implies the actual flows were drier than the forecast, whereas spill occurs if the actual
flows were wetter than the forecast resulting in the storage to exceed the maximum possible storage in any given
month during the period of allocation. Hence, spill and evaporation basically quantify the lost opportunity in terms
of system losses. From Table 5, the mean and standard deviation of spills ( µˆ SF ,σˆ SF ) and annual evaporation
( µ̂ E , σ̂ E ) computed using the K-NN forecasts is significantly lower than corresponding statistics obtained under
climatological forecasts for all reliabilities.
Under 90% reliability, the reduction in system losses (spill and
evaporation) utilizing climate forecasts over climatological approach is around 13 hm3/year. This is mainly because
the conditional variance of the K-NN forecasts is lesser than conditional variance of the climatological ensembles.
Total volume of spill and evaporation under zero inflow policy, is considerably higher than the total volume of spill
and evaporation under K-NN forecasts and climatological ensembles. The difference between total amount of
unutilized water (sum of spill and evaporation) under K-NN forecasts for 90% reliability and under zero inflow
policy is 125 hm3/year, which is roughly equal to 15% of the annual water demand of the Fortaleza city. Thus, the
Zero inflow policy may not lead any shortfalls since it allocates purely based on initial storage available in June.
But, the approach is very conservative leading to increased system losses and reduced yields.
The current annual water demand for the Fortaleza city is 840 hm3 [De Souza and Lall, 2003], which is
approximately half the maximum storage (Smax = 1940 hm3) available for allocation from the Oros reservoir. Thus
1% saving in shortfall reported in Figure 6 will serve to benefit the Metropolitan system water demand by 2%.
Figure 8 shows the difference in spill under the K-NN resampled forecasts and the Null forecast with the difference
being expressed as % of the maximum storage of the Oros reservoir. From Figure 7, we see clearly the reduction in
spill utilizing K-NN forecasts could be as high as 5% of the total capacity of the Oros reservoir during high flow
years. Table 6 gives the number of years the spill under K-NN forecast is lesser than climatological forecast and vice
versa (values in parenthesis). Table 6 and Figure 7 show that one can significantly reduce the spillage from the
system utilizing climate information based forecasts. To summarize this section, the total mean annual losses from
the system, quantified in terms of mean annual spill and evaporation, is considerably reduced by utilizing climate
information based forecasts in comparison to the losses that can occur under climatological approach. System losses
under Zero inflow policy is very high that arises from the large volume of spill during high flow years and increased
evaporation arising from relatively higher storage levels.
Reservoir Yields/Releases
The reduction in system losses in terms of spill and evaporation essentially leads to increased annual yields
from the reservoir. From Table 5, we see the mean annual release obtained under K-NN forecasts is higher than
mean annual yields obtained under Null forecast for all reliabilities except for reliability pfi = 0.75. Similarly, the
mean annual yield under zero inflow policy is considerably lower than mean annual yield obtained using
climatological and K-NN forecast ensembles. The variability in annual yield under K-NN forecasts is higher than
the climatology, since the K-NN forecasts obtained based on climatic indices correlate well with the observed flows.
Thus, the increased mean annual yield is primarily achieved by reducing the amount of mean annual spill and the
evaporation losses (Table 5) from the reservoir.
To summarize the results from the single purpose allocation experiment, reservoir inflow forecasts based
on climate forecasts improve the resilience of the reservoir and reduce the shortfalls. Since the reservoir inflow
forecasts have better information about the nature of flows in a particular year, increased annual reservoir yields are
obtained using the reservoir inflow forecasts arising from the reduction in spill and evaporation. Further, the
variability in annual yields is also considerably reduced using climate forecasts resulting from the increased variance
in spill and evaporation. The utility of climate information based reservoir inflow forecasts is much more
pronounced during above-normal and below-normal inflow years (Figures 7 and 8). The reduction in spill (shortfall)
is considerably significant using K-NN forecasts during high (low) flow years. The currently pursued approach of
zero inflow assumption leads to considerable spill and evaporation resulting in a net reduction in yield of around 125
hm3/year. The results from this exercise point to the usefulness climate information based ensemble streamflow
forecasts in improving bulk sector water allocation, particularly in regions that exhibit strong associations with lowfrequency climate variability.
Bulk Sector Water Allocation for Multiple uses
In this section, we show the utility of climate information based reservoir inflow forecasts in improving
multipurpose water allocation based on the actual annual demand to be supplied by the Oros reservoir for the JMH
system. For this purpose, we consider the adaptive forecasts developed for the period July 1990-June 2000 (Figure
3b) to obtain annual reservoir yields for municipal, industrial and agriculture use. Figure 5 shows the typical within
year consumption in the JMH basin for municipal, agriculture and industrial use. In the JMH basin, water allocation
is prioritized with the municipal use is given the highest priority with industry assigned the next priority followed by
agriculture. We also showed in the last section that the currently pursued approach of zero inflow leads to decreased
yields and increased spill and evaporation. In other words, zero inflow assumption would implicitly reduce the
allocation for agriculture use in the upcoming irrigation season (August-November) under the current strategy of
prioritized allocation. On the other hand, K-NN adaptive forecasts (Figure 3b) could be employed to maximize
annual yields for all the uses based on the reservoir inflows forecasts contingent on the current conditions of climatic
predictors (Figure 2).
The multipurpose water allocation experiment is run using the adaptive forecasts developed for the period
July 1990-June 2000 based on the schematic diagram in Figure 4. The actual recorded volume in Oros reservoir on
July 1, 1990 was 1914.17 hm3. Using this initial storage for year 1990 and the adaptive forecasts developed for the
period July 1990-June 1991, we obtain annual reservoir yields for the above period for each use with municipal
being given the highest priority. Table 7 gives the maximum annual demand to be supplied by the Oros in the JMH
system for the considered three uses. The experiment is run only for 90% reliability (1-pfi) for each use. Since Ceara
is a semi-arid region having experienced multi-year droughts, the currently adopted strategy is to fix the end of the
year storage so that the resulting storage can supply 18 months of municipal demand (including evaporation losses)
even if zero inflow occurs. To be precise, by assuming such a high target end of year storage, the system is protected
from failure to supply municipal demand for almost 30 months. For the annual municipal demand given in Table 7,
the end of year target storage to supply 18 months of municipal demand under zero inflow assumption including
evaporation losses is 260 hm3. Based on this end of year storage constraint, the annual reservoir yields for the three
uses are obtained using the adaptive forecasts July 1990-June 1991. The release policy for that year was based on
these yields using the observed flows during that period and the shortfall, spill and evaporation and actual release
was noted. The resulting end of year storage was assumed to be initial storage for the next year (July 1991- June
1992). This procedure was repeated for all the 10 years (July 1990-June 2000) following the scheme described in
Figure 4 using the end of year target storage constraint based on the prioritized strategy. Similarly, the same
experiment was carried out using the zero inflow assumption and the shortfall, spill, evaporation and annual yields
were noted.
Table 7 gives the annual average yields for human, industrial and municipal use using the K-NN forecasts
and the Zero inflow assumption along with the maximum annual demand for each use. Table 7 also summarizes the
annual average shortfall, spill and evaporation in meeting the target yield obtained using both the approaches. As
we can see from Table 7, there is no difference in annual allocation for municipal and industrial use using either of
the two approaches. But, average annual yield for agriculture could be considerably increased using the K-NN
forecasts, which is mainly obtained by reduction in spill and evaporation. Table 7 also quantifies the variability in
annual yields, evaporation and spill from the reservoir. Note that the variability in agriculture yield using the K-NN
forecasts is lesser than the variability in agriculture yield obtained using the zero inflow assumption. Since Oros is
an over-year reservoir designed to protect the JMH system from multi-year droughts, annual demand for municipal
and industrial use was allocated in each year during the period July 1990-June 2000. Figure 9a shows the difference
between yields obtained using K-NN forecasts and yields obtained using Zero inflow assumption along with the
observed annual flows in that particular year. The only difference is in year 1993 for agriculture use during which
yield obtained using K-NN forecasts are higher than the Zero inflow assumption. Note that there is no shortfalls
(Table 7) in supplying these target releases. This is mainly because the initial storage is continuously depleting
(Figure 9b) and the forecasted inflow into that particular year is very close to zero. Hence, the utility of climate
forecasts is much more pronounced during critical drought periods. Figure 9b gives the simulated reliability of
supply for each use for forecast yields specified in Figure 9a. During the period 1990-1993, the simulated reliability
of supply for each use is 100%, since the initial storage in July of that particular year alone could supply the annual
demand for each use in Table 7. But, in year 1994 with the initial storage at the lowest in 10 years, the simulated
reliability of supply using K-NN forecasts for municipal use is 90%. It is important to mention that supply to both
industrial and agricultural uses for year 1994 were zero using both K-NN forecasts and Zero inflow assumption.
Figure 10 shows the system losses in terms of evaporation and spill for the period July 1990-June 2000.
Figure 10a shows that the evaporation using K-NN forecasts is lower than the zero inflow assumption, since K-NN
forecasts draw more water in year 1993 by reducing the reliability of supply of each use to 90%. Figure 10b shows
the reduction in spill (around 40 hm3) that was achieved using K-NN forecasts over the zero inflow assumption. The
tropical Pacific was going through a La Nina phase in year 1996-1997 that usually leads to above normal inflows
into Oros reservoir. Once the reservoir builds up sufficiently with high initial storage conditions, then there is no
difference in reservoir yields using climate information based reservoir inflow forecasts and zero inflow assumption.
From this view point, if ENSO cycle enters first La Nino conditions followed by El Nino conditions, then water
management during drought periods (during El Nino conditions) becomes relatively easy since sufficient storage is
built up during La Nino conditions. Reversal of this scenario (with El Nino first followed by La Nina conditions)
would be difficult from short-term water management point of view.
The worst situation would be if two
consecutive ENSO cycles were of diametrically opposite (i.e. La Nino-El Nino-neutral-El Nino-La Nino).
Results from this exercise point that the utility of climate forecasts for multi purpose water allocation from
the Oros reservoir is more pronounced during above-normal and below-normal inflow years. Since Oros is a multiyear storage reservoir that ensures sufficient initial storage conditions in July, the reservoir yields obtained using
both K-NN forecasts and zero inflow assumption do not differ during normal conditions. Comparison of these
results with the single purpose water allocation exercise that assumes unbounded annual demand show that the
climate forecasts are more beneficial in water allocation from a within-year reservoir system over a multi-year
storage system. Thus, reservoir yields obtained using climate information based forecasts of even moderate
predictive skill essentially reduce the losses from the reservoir system that actually results in increased yields over
the long-term. The currently pursued strategy of zero inflow assumption only leads to increased losses from the
system. Hence, climate information based forecasts offers lot of scope towards short-term water management for the
semi-arid region Ceara since the entire Jaguaribe-Metropolitan system is quite vulnerable to recurrent droughts that
affects the livelihood of majority of population in JMH, Ceara. Our future work will focus on carrying out a scenario
analysis on bulk sector water allocation towards multiple uses for the entire Jaguaribe-Metropolitan system by
analyzing different strategies that can reduce the vulnerability of the different sectors from recurrent droughts.
SUMMARY AND CONCLUSIONS
A dynamic water allocation framework that utilizes the ensemble forecasts for a multipurpose, single
reservoir is presented. The water allocation model incorporates constraints in a probabilistic framework to quantify
the reliability of supply for each use in a particular year/season for the given demand by ensuring specified target
storage at the end of the water allocation period. Based on the semi-parametric approach of De Souza and Lall
[2003], 12 months lead retrospective reservoir inflow forecasts were developed for the period 1949-1995 for the
Oros reservoir utilizing the climatic conditions available up to June of that year. The correlation between observed
annual flows and ensemble average of the forecasted flows suggest that the K-NN resampling strategy of De Souza
and Lall[2003] could be useful in annual water allocation from the Oros reservoir of the JMH System.
The utility of climate forecasts in improving bulk sector water allocation is assessed for both single purpose
and multipurpose water allocation from Oros reservoir. Under single purpose experiment, the behavior of the Oros
reservoir is modified to a within-year storage system by forcing the annual demand to be unbounded. The main
purpose of this assumption is to understand the performance of the reservoir in terms of resilience, reliability and
vulnerability indices suggested by Hashimoto et al., [1982]. Utilizing the retrospective reservoir inflow forecasts, the
entire water allocation exercise was carried for the period 1949-1995 to quantify shortfalls, spill, evaporation and
release from the reservoir by combining with the observed flows. Results from this exercise suggest that
considerable reduction in spill and evaporation from the reservoir could be achieved using climate information based
reservoir inflow forecasts leading to increased annual reservoir yields over the long-term in comparison to the
climatological ensembles and Zero inflow forecasts. Results also show that these increased reservoir yields do not
result in increased shortfalls/deficit, but improves the overall resiliency of the system. Further, utility of climate
forecasts is much more pronounced during high flow and low flow years resulting in reduced spill and evaporation.
The currently pursued strategy of Zero inflow assumption leads to increased system losses and reduces the annual
reservoir yields substantially.
Considering the actual annual demand to be supplied by the Oros reservoir for the JMH system, the utility
of climate forecasts towards multipurpose water allocation is assessed utilizing the adaptive forecasts developed for
the period 1990-2000. The performance of reservoir system under climate forecasts is compared with the currently
pursued Zero inflow assumption for 90% reliability of supply for each use and the prioritized allocation strategy
with municipal use having the highest priority. Since Oros reservoir is a multi-year storage reservoir, the initial
storage available in July of every year was adequate enough to supply water for all the uses even under zero inflow
assumption thereby reducing the utility of climate forecasts during normal inflow years. However, as the initial
storage depletes during drought periods, the utility of climate forecasts in predicting the annual inflows is beneficial
in supplying water for agriculture in the upcoming irrigation season. This also reduces the annual evaporation during
those periods, since the increased yields reduce the reservoir yields. Further, prediction of high inflow years also
proves to be beneficial in reducing the spill from the reservoir if the initial storage is inadequate to supply the actual
annual demand for each use. To summarize, climate information based reservoir inflow forecasts is more beneficial
in meeting the annual demands of the Oros system during above-normal and below-normal inflow years than during
normal inflow years. However, under future conditions of increased demand scenarios (as mentioned in De Souza
and Lall[2003]), the utility of climate forecasts would prove to be more beneficial without increasing the existing
capacity of current reservoirs or investing in new systems. Our future work will consider such scenarios for shortterm water management in the Jaguaribe-Metropolitan system, Ceara, Brazil.
ψt
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
0.151
0.174
0.175
0.189
0.172
0.170
0.129
0.091
0.072
0.069
0.081
0.118
Table 2: Correlation between the Oros flows and the climatic predictors used in the study to obtain the 12 months
lead streamflow inflow forecasts for the Oros reservoir based on the K-NN resampling algorithm of De Souza and
Lall [2003].
Predictors
Longitude
Latitude
Time
Correlation
Nino 3.4
150 W – 90W
5S – 5N
April – June
-0.311
Dipole
60W – 30W
5N – 20N
April – June
-0.424
CSP
30W– 10E
0S – 20S
January-March
0.380
GPH
175E to 165W
10S to 25S
April - June
0.416
56W to 46W
16S to 22S
Table 3: Comparison of monthly statistics of simulated flows obtained in a leave one-out cross validation mode
using K-nearest neighbor resampling algorithm with the observed monthly inflow statistics at the Oros reservoir. All
the statistics are given in m3/sec. Monthly statistics
µ̂ q , σ̂ q , φˆ
denote the monthly mean, standard deviation and
lag-one monthly correlation respectively. In the case of January, φˆ denotes the correlation between the January and
December flows. Note that the average inflow is almost zero during July – November. The skill of the K-NN
resampling algorithm in predicting the monthly flows is given by ρ, which denote the correlation between the
observed monthly flows and the monthly ensemble average of K-NN forecasts
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
µ̂Qt
- Observed
2.3
0.9
0.4
0.3
0.1
3.0
4.4
28.4
103.1
184.7
56.6
9.8
µˆ Q '
- Simulated
2.1
0.9
0.3
0.2
0.1
3.8
4.7
23.4
98.3
146.2
47.9
9.4
σˆ Qt
- Observed
4.5
2.5
1.5
1.1
0.2
16.4
8.0
54.6
151.7
279.0
100.9
21.1
σˆ Q '
- Simulated
3.4
1.8
0.9
0.7
0.2
14.5
7.6
35.8
123.0
163.4
60.8
19.5
t
t
φˆ
- Observed
0.88
0.89
0.96
0.17
-0.06
0.68
0.29
0.46
0.57
0.85
0.67
0.64
φˆ
- Simulated
0.91
0.86
0.89
0.55
-0.08
0.66
0.18
0.23
0.31
0.70
0.65
0.09
0.47
0.28
0.11
-0.05
-0.02
-0.11
-0.12
0.13
0.14
0.76
0.76
0.28
ρ
Table 4: Correlation between observed annual flows and the annual reservoir yields for single purpose use (human
consumption only) obtained using three different forecasting schemes described in section 4.0. The correlation
between the annual yields obtained using the Zero inflow policy and annual flows is 0.11.
Reliability, (1-pf)
K-NN
Null
0.25
0.28
0.08
0.50
0.25
0.08
0.75
0.27
0.07
0.90
0.30
0.05
Table 5: Performance of the Oros Reservoir over the long-term with respect to a single purpose reservoir yield using
the retrospective climate information based inflow forecasts obtained using the K-NN resampling algorithm. For
comparison, reservoir performance obtained using the zero inflow forecast and climatology is also given. Subscripts
denote: SF –Shortfall, SP – Spill, E – Evaporation, R – Release,
ϕ̂
- resilience,
α̂ -
fraction of years without
shortfall.
Reliability,
FORECAST
α̂
ϕ̂
µ̂ SF
σˆ SF
µ̂ SP
σ̂ SP
µ̂ E
σˆ E
µ̂ R
σˆ R
KNN
0.23
0.30
62.05
155.8
191.3
769.3
62.5
49.5
842.2
887.4
Null
0.26
0.22
68.5
151.7
198.9
803.5
63.2
51.0
840.2
883.3
KNN
0.57
0.47
28.6
95.6
202.4
804.4
67.0
52.7
792.4
845.2
Null
0.49
0.21
40.4
102.5
204.8
821.0
69.7
55.1
799.1
815.1
KNN
0.91
0.80
0.53
3.6
209.6
820.8
78.3
57.3
744.9
738.3
Null
0.79
0.44
8.1
26.6
224.4
869.7
87.8
65.8
723.9
631.8
KNN
0.96
1.0
0.04
0.03
225.2
869.0
93.2
65.8
708.6
615.1
Null
0.91
0.40
3.1
11.8
234.7
891.4
96.6
67.2
697.6
590.8
Zero Inflow
1.0
#
0.0
0.0
295.1
1004.1
148.8
79.9
580.7
475.1
(1-pf)
0.25
0.5
0.75
0.9
1.0
Table 6: Reservoir performance comparison accounting the number of years climate information based reservoir
inflow forecasts performed better than the climatological forecast in terms of shortfall and spill towards single
purpose use. Years outside the parenthesis indicate number of years reservoir inflow forecasts performed better,
whereas years inside the parenthesis give the number of years climatology performed better. Under Zero inflow
forecast, there was no shortfall, but the volume of spill in six spilling years were considerably greater than the spill
occurred in those corresponding years utilizing K-NN forecast and climatological ensembles.
Shortfall
Spill
Reliability, (1-pf)
KNN
KNN
0.25
30(9)
3(1)
0.5
19(7)
3(2)
0.75
10(2)
6(0)
0.9
4(2)
6(0)
Table 7: Utility of Reservoir Inflow forecasts towards improving Bulk-Sector Water Allocation for multipurpose use
and in reducing System Losses. Priority based allocation was pursued with human consumption having the highest
priority followed by industry and agriculture assuming a 90% reliability of supply for each use. The end of year
target storage was assumed to be 260 hm3 to supply 18 months of municipal demand even if zero inflow occurs
during that period. All values are in hm3.
K-NN Forecast
Zero Inflow
Mean
Mean
Standard
Deviation
Standard
Annual
Demand
Deviation
Yield (Human)
130.0
0.0
130.0
0.0
130.0
Yield (Agriculture)
130.5
45.9
120.2
53.3
145.0
Yield (Industry)
81.0
28.5
81.0
28.5
90.0
Deficit/Shortfall
0.0
0.0
0.0
0.0
-
Evaporation
239.6
98.6
245.6
92.8
-
Spill
46.2
146.2
50.5
159.7
-
Figure 1. Location of Ceara, Brazil and the Reservoir Inflow Locations. 1=Oros, 2=Banabuiu, 3=Pedras Branca,
4=Pacajus, 5=Pacoti Riachao, 6=Gaviao. The major irrigation demand areas are indicated by squares and the
municipal and industrial demand areas served are indicated by filled circles. Only features of the Jaguaribe and
Metropolitan basins are filled in. Other basin boundaries are marked.
Figure 2: Climatic Predictors (in Table 2) used for forecasting Oros inflows for the period July 1949-June 1995.
Figure 3: Performance of the K-nearest neighbor-resampling algorithm in simulating the observed flows at the Oros
reservoir. (3a) The conditional distribution of simulated annual flows for 1970-1995 obtained in a leave-one out
cross validation mode. The correlation between the observed flows and the average of the ensembles is 0.73. The
inset in the figure gives the percentage exceedance (%E) of the simulated quartiles over the observed flows for the
period 1949-1995. (3b) Adaptive forecasts for the period 1990-1999 obtained using the flow values and predictors
available for the period 1949-1989. The correlation between the observed flows and the average of the ensembles is
0.7.
obs
First Q uantile
M edian
Third Q uantile
M ax
225
200
175
3
Flow (m /s)
150
125
100
75
50
25
0
1970
1975
1980
1985
1990
1995
Quartile
%E
First
72.3
Second
55.3
Third
27.6
Y ear
70
M edian
Average
O bserved
60
3
Flow (m /s)
50
40
30
20
10
0
1990
1992
1994
Y ear
1996
1998
Figure 4: Schematic Diagram of the experimental design adopted to validate the utility of climate information based
retrospective forecasts.
Year Index, j = Start Year
Initial Storage for year ‘j’ (S0, j)
Using contract terms and candidate streamflow
forecasts, obtain Release Rij
Follow the Release Policy based on the above Rij using the
observed flows (Qt,j) for year ‘j’
Calculate Annual System Losses (Spill, SPj, Evaporation, Ej) and Shortfall (SFj)
from the above simulation
End of year storage (ST) from above becomes initial Storage (S0) for the next
year, S0, j+1 = ST, j
j = j +1
NO
j = End year
YES
Stop
Figure 5: Within Year Demand Fraction for multiple uses. The monthly consumption is assumed to be uniform for
both human consumption and industry, whereas the consumption for agriculture is primarily between AugustNovember.
0.45
Within-year Demand Fraction
0.4
Human
Agriculture
Industry
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun
Month
Figure 6: Bulk Sector Water allocation for years 1988 and 1992 for the Oros reservoir using the 12-months lead
semi-parametric K-NN forecast and using the climatological forecasts. (5a) Reliability-Yield Curve (5b) Reservoir
Rule Curve for supplying 90% reliability. The yield-reliability curves for both forecast and climatology are obtained
by assuming the initial storage (S0*) in the beginning of July 1988 and July 1992 to be 50 hm3. Reservoir Rule
curve shown is the median of the 1000 ensembles of reservoir storages obtained for yield at 90% reliability for years
1988 and 1992.
Reliability-Yield Curve
1200
Forecast 1988
Forecast 1992
Climatology
Yield (hm3)
1000
800
600
400
200
0
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Reliability
Reservoir Rule Curves
1000
Forecast Year 1989
Climatology
Forecast Year 1993
900
Storage (hm3)
800
700
600
500
400
300
200
100
0
1
2
3
4
5
6
7
Time
8
9
10
11
12
Figure 7: Difference in shortfall obtained using the 12 months lead K-NN forecasts and the Null forecast from
1949-1995. (4a) Reliability 0.5 (4b) Reliability 0.9.Shortfall is expressed as % of the maximum storage of the Oros
reservoir (Smax = 1940 hm3).
Observed Flows
6
6000
2
3
5000
4
7000
0
1949
-2
1959
1969
1979
1989
4000
3000
-4
2000
-6
1000
-8
-10
0
Year
1959
1969
1979
1989
6000
5000
3
0.0
1949
-0.5
7000
Observed Flows
0.5
-1.0
-1.5
4000
-2.0
3000
-2.5
2000
-3.0
1000
-3.5
-4.0
0
Year
Figure 8: Difference in spill obtained using the 12 months lead K-NN forecasts and the Null forecast from 19491995. (4a) Reliability 0.5 (4b) Reliability 0.9. Spill is expressed as % of the mximum storage (Smax = 1940 hm3).
Observed Flows
4.0
3.0
7000
6000
5000
1.0
0.0
1949
-1.0
Observed Flows (m3/s)
2.0
4000
1959
1969
1979
1989
3000
-2.0
2000
-3.0
1000
-4.0
-5.0
0
Year
Observed Flows
1.0
6000
1959
1969
1979
1989
0.0
1949
7000
-1.0
5000
-2.0
4000
-3.0
3000
-4.0
2000
-5.0
1000
-6.0
0
Year
Figure 9: Performance of adaptive K-NN forecasts for multipurpose water allocation. (9a) Difference in Forecasted
Yield and Zero Inflow Yield for three uses. Note the difference is only in agriculture use in year 1993 during a
drought year. (9b) Simulated Reliability of supply using the K-NN forecast ensembles for each use. High initial
storage in July ensures 100% reliability of supply for each use, even though the annual inflows during that period
are below normal.
120
Forecast Yield - Zero Inflow Yield (hm3)
100
80
50
60
40
40
30
20
20
0
10
-20
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
70
Human
Agriculture
60
Industrial
Flow
0
1999
Year
102
2000
100
98
1200
96
94
800
92
Human
Agriculture
Industrial
Initial Storage
90
88
1990
1992
1994
Year
1996
1998
400
0
Initial Storage (hm3)
Reliability of Supply (%)
1600
Figure 10: System Losses from Oros reservoir utilizing K-NN forecasts and based on Zero Inflow assumption. The
end of the year target storage was assumed to 260 hm3 that would ensure municipal supply for 18 months. Priority
in allocation is assumed with municipal being the top most priority followed by industry and agriculture. The
reliability of supply for each use is assumed to be 0.9. (9a) Evaporation (9b) Spill
320
Evaporation (in hm3)
70
K-NN Forecast
Zero
Observed Flows
60
50
240
40
30
160
20
400
80
10
0
1990
0
1992
1994
1996
1998
Year
Spill (in hm3)
60
400
50
320
40
240
30
160
20
80
10
0
1990
0
1992
1994
Year
1996
1998
3
480
70
K-NN Forecast
Zero
Observed Flows
560
REFERENCES
(accepted), 2002.
Resour. Res., 32, 131–137.
249 (1-4): 113-133, 2001.
91-101.
140-160, 2001.
Geophys. Res., 101, D8, 12,803-12,817, 1996.
the southern Alps, New Zealand, using the spring Southern Oscillation index. J. Hydrol.,
184, 175–188.
1374.
Research 27, 2381–2399, 1991.
(1-4), 212-225, 2002.
CHAPTER 9: ASSESSMENT OF THE UTILITY OF LONG-LEAD
RESERVOIR INFLOW FORECASTS IN IMPROVING RESERVOIR
PERFORMANCE
A.Sankarasubramanian, Upmanu Lall, and Ashish Sharma
1.
Introduction
Reservoir operating policies are usually derived based on the likely inflows, net water
demand as well as considering the policy and environmental constraints that prescribe minimum
releases in that particular season/year. From the water manager perspective, reservoir-operating
policies imply rule curves that specify the volume of water to be kept in the reservoir at a
particular time of the year to meet the future demand. Traditionally, these rule curves are
obtained for the given demand by assuming the monthly inflows into the reservoir would be the
climatological (expected) values, thereby adhering to the same rule curve every year for reservoir
operation. But, the reservoir inflows that actually occur in a particular season/year are often
predictable based on catchment storage and longer scale climatic fluctuations. Recent advances
in linking remote climatic conditions such as tropical sea surface temperature (SST) anomalies to
local and regional hydroclimatology support towards this by showing significant hydrologic
predictability on a season ahead and long-lead (12 to 18 months) basis (Hamlet and Lettenmaier,
1999; Sharma, 2000a; Piechota et al., 2001; De Souza and Lall, 2003). This improved
predictability resulting from the state of large-scale exogenous climatic indices could provide
additional benefits towards better management of water supply systems (Dracup and Kahya,
1994; Cayan et al., 1999; Sharma, 2000b; Goddard et al., 2001). However, very few studies have
investigated the potential benefits that could be obtained in water systems management utilizing
season ahead and long-lead forecasts of streamflow (Yao and Georgakakos, 2001; Hamlet et al.,
2002; Arumugam et al., 2003).
This study assesses the utility of reservoir inflow forecasts obtained using exogenous
climatic indices in improving the reservoir performance over the long-term. These exogenous
climatic indices denote the slowly varying anomalous conditions in SST over different parts of
the globe that influence the moisture transport into a region on a seasonal/long-lead basis. Based
on the state of these exogenous climatic indices, one can issue ensemble forecasts of reservoir
inflows using which the annual/seasonal releases pertaining to the reliability of use could be
obtained. The study site considered for this purpose is the Oros reservoir, Ceara, North East
Brazil [De Souza and Lall, 2003].
A brief overview of different ensemble streamflow forecasting methodologies and its
utility in water resources management is presented. Formulation of the reservoir model that
utilizes the ensemble streamflow forecasts is then described using a simulation-optimization
scheme. In the following section, the semi-parametric resampling algorithm of De Souza and
Lall [2003] is outlined to develop retrospective streamflow forecasts for the Oros reservoir along
with a parametric approach that generates reservoir inflow forecasts of given predictive skill.
Finally, the experimental design to assess the utility of ensemble streamflow forecasts is
presented along with the selected reservoir performance evaluation criteria using which the
potential improvement in Oros reservoir performance is investigated.
2.
Ensemble Streamflow forecasts and its utility in Water Management
Seasonal forecasts of streamflow may be very beneficial for bulk sector water allocation
and in developing appropriate contingency and mitigation measures during periods of extreme
inflows (Lettenmaier and Wood, 1993). The National Weather Service River Forecasting
System (NWSRFS) issues 3-month lead probabilistic forecasts of streamflow for many river
basins in the contiguous U.S. from twelve river forecasting centers. The Ensemble Streamflow
Prediction (ESP) system from NWSRFS uses conceptual hydrologic models to issue streamflow
forecasts based on the current soil moisture, river, reservoir conditions and by assuming that past
meteorological events will appear in the future (Schaake and Larson, 1998). Recent
developments in understanding the interannual and interdecadal variability in climate show that
large spatial scale, low frequency climatic modes influenced by the anomalous conditions in the
SSTs modulate continental scale rainfall and flood patterns [Trenberth and Guillemot, 1996;
Cayan et al., 1999]. Several investigators have investigated teleconnection between anomalous
conditions in the SSTs and streamflow pattern at both global and hemispheric scales by Dettinger
et al. [2000b] and at regional scales [e.g., Guetter and Georgakakos 1996; Piechota and Dracup,
1996; De Souza and Lall, 2003].
Seasonal streamflow forecasts based on exogenous climatic indices could be obtained using both
dynamical and statistical modeling approaches. The dynamical modeling involves coupling of a
hydrological model with a Regional Climate Model (RCM) that preserves the boundary
conditions specified by the General Circulation Model (GCM) outputs considering the
topography of the region [e.g., Leung et al., 1999; Nijssen, 2001; Yu et al., 2002]. However,
uncertainty propagation from the coupling of GCM-RCM-hydrologic model [Kyriakidis et al.,
2001], representation of physical processes and low predictive skills of GCM outputs at longer
leads (12-18 months) question the adoption of these forecasts for short-term water management.
The alternative of developing a statistical model has been successfully pursued by many
investigators to issue seasonal and long-lead streamflows forecasts conditioned on exogenous
climatic indices [Hamlet and Lettenmaier, 1999; Piechota et al., 2001; De Souza and Lall, 2003].
This study considers a similar approach [De Souza and Lall, 2003] to issue 18-month ahead
inflow forecasts for the Oros reservoir.
Several investigators used current conditions of snow pack, streamflow volume and SST
anomalies to issue streamflow forecasts for the upcoming season. Piechota et al., [2001] used
ENSO, several Pacific and Indian SST anomalies and previous season streamflow volume to
obtain 3-month ahead streamflow forecasts for Australian catchments by performing linear
discriminat analysis. Garen [1992] used principal component regression to obtain the median of
the seasonal streamflow forecasts for the western U.S. based on snow pack depth, streamflow
persistence and exogenous climate information. For more information on historical perspective
of climate and water supply forecasts issued by the Natural Water Resources Conservation
Service in the western U.S., see Pagano and Garen [2003]. For the Jaguaribe-Metropolitan Hydro
system in Ceara North Brazil, De Souza and Lall [2003] employed a semi-parametric resampling
strategy for forecasting the annual inflows into the six reservoirs based on the state of Nino 3.4
(an indicator of El Nino and Southern Oscillation) and North Atlantic Dipole. Recent studies that
focus on the space-time analysis of multivariate hydrologic data in the North East Brazil region
have employed both statistical pattern analysis [Sicard et al., 2002; Sharma and Lall, 2003] and
neural network based regression approaches [Uvo et al., 2000] to issue probabilistic streamflow
and rainfall forecasts.
The National Research Council [2002] emphasizes the importance of linking the
improved hydrologic predictability to the benefits and potential improvement in reservoir system
performance. Using the retrospective streamflow forecasts for the Columbia River, Hamlet et al.,
[2002] show that the long-lead streamflow forecasts can be effectively utilized in operating
reservoirs to obtain increased annual average hydropower. Georgakakos et al., [1998] showed
that using coupled hydraulic-hydrologic prediction models along with robust forecast-control
methodologies can increase resilience of the reservoir systems to climate variability and change.
Arumugam et al., [2003] propose a water allocation framework for multiple uses that can be
effectively combined with the long-lead ensemble streamflow forecasts to obtain reservoir yields
of specified reliability. These studies show that long lead and seasonal streamflow forecasts can
be effectively utilized towards bulk sector water allocation and in developing season specific
strategies for reservoir operation. In the following section, we present the water allocation model
formulation that utilize the probabilistic streamflow forecasts to obtain the annual releases
pertaining to the specified reliability for the Oros reservoir.
3.
Water Allocation Model Formulation for the Oros Reservoir
Water allocation model is basically an optimization model that obtains the maximum yield with
the specified reliability of supply from the reservoir by meeting policy and physical constraints
for the given inflow sequence. The water allocation presented here is for a single site, multi
purpose reservoir with an objective to maximize the net income from different uses based on the
ensemble streamflow forecasts. The decision variables are the releases, Ri, for different uses that
have an associated reliability of supply. The reservoir allocation model is similar to those used
by [Lall and Miller, 1988; Lall, 1996], but modified to include the end of year storage constraint
and the annual target reliability for each release. The water allocation process in Ceara occurs
between July-October every year with the annual water committee meeting to decide about the
volume of water to be supplied for different user groups and the end of year target storage to be
kept in the six reservoirs (see Figure 1)[Renzo et al., ?]. This necessitates the development of
reservoir inflow forecasts for the period January-December in the ensuing year based on the
climatic information available up to June (lead time of 18 months) in the current year. De Souza
and Lall [2003] show that the annual streamflow forecasts obtained based on the April-June
average conditions in East Atlantic Dipole (EAD) and Nino3.4 correlate well the observed flows
in the six reservoirs in Ceara, Brazil. This study adopts the same approach in developing 18months lead ensemble forecasts of streamflow for the Oros reservoir. The following section
briefly describes the system of reservoirs that supply water to the Jaguaribe-Metropolitano
Hidrossytem (JMH) in Ceara, North East Brazil.
3.1
Study site Description
Ceara, a semi-arid state in the North East Brazil, is a drought prone region that is heavily
influenced by the anomalous conditions in SST over tropical Atlantic and Pacific. Figure 1
(replace new figure) shows the six major reservoirs and different irrigation districts in the JMH.
Though agriculture contributes only 5.6% of the state gross domestic product, but accounts for
40% of the livelihood of people. Thus, even a marginal improvement in water allocation will
have substantial benefit in terms of livelihood and also would facilitate in setting priorities
among competing uses as well as appropriate contingency measures. Oros reservoir in the state
of Ceara, Brazil is currently the largest reservoir in the Jaguaribe-Metropolitano Hidrossytem
(JMH). The first three reservoirs are in Jaguaribe Basin supplying the major irrigated areas with
the rest in the Metropolitan Basin serving for the municipal water demand in the largest
metropolitan area (Fortaleza). The Jaguaribe Basin water demand is 80% Irrigation and 20%
urban. The Metropolitan Basin water demand is mainly towards Urban and Industrial use. Hence,
the demands in the Metropolitan basin are relatively uniformly distributed during the year, while
those in the Jaguaribe basin are concentrated during the irrigation season (August-November).
Rainfall records for each basin are available since 1911. But, streamflow records at different
reservoirs vary in their start date. Consequently, calibrated rainfall-runoff models have been used
to reconstruct the inflow at each reservoir. The quality of the inflow data is expected to be the
best for the Oros reservoir, and weakest for Pacoti-Riachão. The annual inflows into the Oros
reservoir were zero in several of the years with the flow being highly variable and skewed.
Ninety-five percent of the annual inflow typically occurs during January through June. Thus, the
storages in the reservoir at the end of June primarily determine the area to be irrigated during the
current year. For more information about the JMH system, see De Souza and Lall [2003].
3.2
Reservoir Model
Given the ensemble streamflow forecasts qtk (obtained using the hydrologic forecasting model
described in section 4.1) for the ensuing year, where t=1,2,…,T denoting the period of operation
(usually months, hence T = 12) and k = 1,2,…, N is the index representing a particular ensemble
out of ‘N’ ensembles and the initial reservoir storage, S0*, at the beginning of the year, the water
allocation model described in this section determine the annual releases (Ri) for each use ‘i’ that
can be obtained from the reservoir for the given reliability (1-pfi, pfi = failure probability) . The
water committee specifies the end of the year target storage ST* and the minimum and maximum
releases from the reservoir for each uses. Most of the previous analyses on the assessment of the
utility of long lead streamflow forecasts focused on the economic value that can be obtained by
deriving adaptive reservoir operation rule curves depending on the nature of climate forecast
(Hamlet et al., 2002; Yao and Georgakakos, 2001; Faber and Stedinger, 2001). In this study, we
focus on the improvement in reservoir system performance in terms of reliability, resilience and
vulnerability utilizing the long-lead streamflow forecasts for the Oros reservoir.
3.2.1 Objective Function
The goal is to maximize the annual yield (Ri) for different uses from the reservoir with
reliability (1-pfi) such that the end of year storage is less than ST*, with probability ps. Hence, the
decision variables are the annual releases Ri for ‘n’ different uses. Expressing this, the objective
is to maximize the net benefit from multiple uses
O=
n
∑φi Ri
…(1)
i =1
where φi denotes the net benefit from each use. For the purpose of this study, we consider only
municipal water supply as the only use for which the entire annual release from the Oros
reservoir is allocated.
3.2.2
Constraints
To ensure the annual yield, R from the reservoir pertains to the target reliability (1-pf), we
ensure that the storage in the reservoir remains positive which can be expressed as
P(S < 0) ≤ pf, where S = [S1, S2,…,ST]
…(2)
Policy or physical considerations may enforce the annual release from the reservoir to be
constrained between an upper and lower bound.
Rmin ≤ R ≤ R,max
…(3)
To ensure, adequate storage is maintained in the reservoir at the end of contract period
according to the water committee decision, a probability constraint on the end of the year storage
is introduced.
P(ST≤ST*) ≤ ps
…(4)
Note that St, t = 1,2,…, T are not decision variables. These state variables are evaluated during
each iteration of the optimization model using the reservoir simulation described below as
functions of the current value of R. The probability constraints (2) and (4) are evaluated by
counting the number of times the respective inequalities are satisfied in the ‘N” ensembles.
3.2.3
For each sequence ‘k’ in the ensemble we compute the storage at each month given the initial
Reservoir storage, S0 = S0* and the decision variable, release R in the current iteration of the
optimization algorithm. Using the basic continuity equation, the monthly storage equations can
be written as
S t = S t −1 + qt − Et − Rt , t= 1,2,…,T
…(5)
SDt = -St | St < 0
Otherwise SDt = 0
…(6)
SPt = (St-Smax)| St > Smax
Otherwise SPt = 0
…(7)
Equations (6) and (7) record the shortfalls (SDt) and spills (SPt) respectively at each month.
Monthly storage equations are constrained so that the storage is between zero and maximum
possible storage, Smax.
…(8)
Monthly releases, Rt are computed using monthly demand fractions, βt. In the case of municipal
water demand βt is assumed to be uniform supply during the period of operation.
Rt= tR
…(9)
Evaporation, Et, at each month is computed as a function of average storage during the month
using the area-storage relationship of the reservoir.
Et = ψ t δ1 (( S t + S t −1 ) / 2)δ 2
…(10)
where ψt is the monthly evaporation rate, δ1 and δ2 are coefficients describing the area-storage
relationship. Table 1 gives the monthly evaporation rate from the Oros reservoir and the areastorage coefficients δ1 and δ2. The total annual shortfall (SD) and spill (SP) can be defined as
SD =
T
∑ SDt
…(11)
t =1
SP =
T
∑ SPt
…(12)
t =1
Looking across all the traces in the ensemble, we compute the probabilities
(g) P[SD ≥ 0] as the number of traces in which SD ≥ 0 / total number of traces, N
(h) P(ST≤ST*) as the number of traces in which ST≤ST* / total number of traces, N
The statement specified in (a) is equivalent to the constraint in (2) implying that the probability
of shortfall/deficit should be lesser than the failure probability, pf. The probability computed
from (b) corresponds to the end of the year target storage constraint given in (4). The
optimization procedure is implemented using Fortran Feasible Sequential Quadratic
Programming (FFSQP) developed at the University of Maryland (Zhou et al., 1997). The
optimization solver maximizes the net value, O, from the reservoir by satisfying the constraints
2,3 and 4 and using the reservoir simulation described in 3.2.3.
4.
Retrospective Streamflow Forecasts for the Oros reservoir
In this section, we present three different approaches of developing streamflow forecasts
for the Oros reservoir. These forecasts developed for the period 1950-1996 are known as
retrospective reservoir inflow forecasts having 1000 ensembles of monthly streamflows for each
year. Apart from the K-nearest neighbor resampling algorithm of De Souza and Lall [2003], we
also present a parametric approach of generating streamflow forecasts of given predictive skill
using a periodic gamma autoregressive model [Fernandez and Salas, 1989] and the null
hypothesis climatological forecasts of streamflows.
4.1
Semi-parametric K-Nearest Neighbor Resampling Algorithm
Using the semi-parametric K-nearest neighbor resampling algorithm of De Souza and
Lall [2003] given in Figure 2, ensembles of retrospective monthly streamflow forecasts for each
year between 1950-1996 is developed based on the previous year April-June average of East
Atlantic Dipole (EAD) and Nino 3.4 and two other predictors found to be influencing Oros flows
(Sankarasubramanian et al., 2003). NINO 3.4, the most commonly used index to represent ENSO
condition in the tropical Pacific, is defined as the average Sea Surface temperature anomaly in
the region bounded by the eastern equatorial Pacific 150 degrees W to 90 degrees W and 5
degrees S to 5 degrees N. The other climatic index, East Atlantic SST Gradient (EAD), is
defined as the difference in the monthly average of the SST anomaly in the region bounded by
North Atlantic (5-20N, 60-30W) and the monthly average of the region bounded by South
Atlantic (0-20S, 30W-10E). The monthly time series for these indices were derived from the
gridded SSTA data sets developed by [Kaplan et al., 1998] available at
(http://ingrid.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.KAPLAN/.EXTENDED/). The correlation between
the annual flows at Oros and the preceding season April-June average of EAD is 0.33, whereas
the correlation between the Oros annual flows and the preceding season April-June NINO 3.4 is
–0.23. The detailed correlation analysis between these four predictors and the Oros flows is
given in Sankarasubramanian et al., [2003]. The null hypothesis stating that these correlations are
equal to zero can be rejected at 95% significance level. Figure 3 shows the conditional
distribution of 18-months ahead retrospective forecasts for the period 1970-1996 obtained in a
leave one-out cross validation mode. Figure 3 also gives the number of times the quartiles of the
simulated flows exceed the observed flows over 47 years indicating that the simulated
conditional distributions lead to the observed marginal distribution of flows over the long-term.
The correlation between the observed annual flows and the ensemble average of the simulated
flows obtained in a leave one out cross validation mode is 0.76. Table 2 compares the
verification statistics of the resampled monthly flows using K-NN algorithm with the observed
monthly flow statistics at Oros. Information presented in Table 1 and Figure 3 show that the
resampled flows using the approach of De Souza and Lall [2003] correlate well with the
observed annual flows and preserves the monthly mean, standard deviation and monthly
correlation structure.
4.2
Reservoir Performance Evaluation under different Forecast skill
Given the uncertainty in the forecast, it is important to evaluate the performance of the
reservoir under different forecast skills. The main objective is to generate reservoir inflows that
have different levels of correlation with the observed flows at Oros and evaluate the performance
of the reservoir in terms of reliability, resilience and vulnerability utilizing these generated
forecasts. This would give a range in the reservoir performance, which can give the basis for
understanding the maximum and minimum improvements one can expect utilizing climatic
forecasts. To obtain this scenario, we develop ensembles of streamflow forecasts using (13) with
the errors being generated from a periodic gamma autoregressive model [Fernandez and Salas,
1986].
Qt' , j = Qt , j + ε t
…(13)
where Qt' , j and Qt , j are the forecasted and observed flows in month ‘t’ in a particular year ‘j’
respectively and ε t follows a periodic gamma autoregressive model having zero mean,
standard deviation σˆ t and skewness γˆt with the autoregressive structure preserving the observed
lag-one monthly correlation( ρ̂ t ). The standard deviation σˆ t and skewness γˆt are estimated
from the observed monthly streamflows for the Oros reservoir and the generated noise at each
month is added with the observed flows to form monthly ensembles of streamflow for the period
1950-1996. Fernandez and Salas [1996] give the feasible parameter space for the periodic
gamma autoregressive model as 0 ≤ γˆt / γˆt −1 ≤ 1 / ρˆ t . Because of this constraint, periodic gamma
autoregressive model is inapplicable for generating inflows into the Oros reservoir from JulyDecember. Since the flows during those months were near to zero in the past 47 years (19501996), we assume that the generated flows during those months as zero. The procedure given in
(13) can generate negative flows if the observed flows ( Qt , j ) are close to zero. In such a case,
the negative flows are assumed to be zero. The advantage of using the gamma autoregressive
model is that it preserves the observed monthly skewness and does not require any
transformation to normality. For more information on periodic gamma autoregressive model, see
Fernandez and Salas [1986]. The common measure used to quantify the forecast skill is the
correlation Cf
C 2f = 1 −
E (Qt′ − Qt )
E (Qt′ − Qt )
…(14)
where Qt′ and Qt are the forecasted and observed flows at month ‘t’. This can be expressed as
σ ε2 = (1 − C 2f )σ t2
t
…(15)
To generate ensembles of monthly streamflows having different forecasting skills, we choose
different values of Cf to generate gamma autoregressive noise having different variance. Note
that the lag-one monthly correlation ( ρ̂ t ) does not change by perturbing the noise variance.
Thus, varying Cf in (15) and using that noise variance in the periodic gamma autogressive
generation scheme in (13) can produce ensembles of streamflows with different forecast skill.
For this study, we generate two sets of ensembles with the forecast skill Cf ≅ 1.0 and Cf ≅ 0.5.
4.3
The lag-one correlation between the annual flows at the Oros reservoir is near to zero. Hence, to
form climatological ensembles of streamflow, we simply bootstrap the observed annual flows to
form 1000 ensembles every year. The monthly streamflow sequence corresponding to the
bootstrapped annual flow would form the respective monthly flows in that ensemble. This
procedure is repeated for 47 years (1950-1996) to constitute the climatological ensembles of
streamflow. Though this approach preserves the statistics of the monthly flows and the lag-one
monthly correlation ( ρ̂ t ), the correlation between the observed annual flows and the ensemble
median of the bootstrapped flows is zero indicating that the climatological approach is not
having any forecast skill (Cf≅ 0).
5. Assessment of the Utility of Long-Lead Streamflow forecasts
This section assesses the utility of retrospective reservoir inflow forecasts (developed in
section 4) towards potential improvement in reservoir system performance. For this purpose, we
consider the basic reservoir performance indices suggested by Hashimoto et al., [1982]. The
candidate forecast is the semi-parametric K-nearest neighbor resampling of De Souza and Lall
[2003] that uses 18-months lead climate information to obtain inflow forecasts for the Oros
reservoir. The synthetic forecasts from the periodic gamma autoregressive model (developed in
section 4.2) provide the basis about the range of performance one can expect utilizing long-lead
climate forecasts. It is important to note that the predictive skill of the candidate forecasting
model(s) could be negative. In such a case, the climatological forecasts should be considered
instead of climate information based forecasts. The following section describes the experimental
design and the relevant reservoir performance evaluation measures.
5.1
Experimental Design and Reservoir Performance Evaluation Measures
The utility of climate information based long-lead streamflow forecasts are assessed
towards single purpose water allocation from the Oros reservoir by maximizing annual reservoir
yields every year during the period 1950-1996. The maximum yield from the reservoir towards
single purpose could be obtained by assuming n = 1 in (1). For the sake of simplicity, the
monthly yields from the reservoir are assumed to be uniform (βt = 0.083) throughout the year
implying that the demand is primarily towards municipal water use. We assume the target yearend storage probability, ps as equal to the failure probability of the yield, pf, since the reliability
constraint on the yields binds the end of the year storage constraint in most of the situations. The
end of year target storage, ST* is assumed to be 10 hm3 for all the years. The maximum storage
(Smax) available in the Oros reservoir for allocation is 1940 hm3. The total annual evaporation for
the Oros reservoir is 1.590 m and the coefficients of the area-storage relationship 1 and 2 are
0.338 and 0.842 respectively. The initial storage, S0, available in the beginning of the year 1950
is assumed to be 50 hm3.
Using the initial storage available at the beginning of 1950, 18 months-lead streamflow
forecasts for the year 1950 from the candidate forecasting model (semi-parametric K-NN
resampling algorithm) is run based on the water allocation model in 3.2 using the optimizationsimulation scheme to obtain the maximum yield (Rj) (j = 1,2,…,M with ‘j’ representing the
calendar years and M = 47, the total number of years) corresponding to the reliability (1-pf) for
the year 1950. Now, releases from the reservoir are made using the observed flows (Qt,j) based
on the yield (Rj) for the year 1950 according to the continuity equations (7-11). In other words,
the annual reservoir yields obtained using the 18-month lead climate information based forecasts
are combined with the observed flows to record monthly storages, shortfalls and spills for the
year 1950. Let us denote the storages at each month by releasing according to Rj using the
observed flows Qt,j as S t , j . The total spill (SPj) and shortfall (SFj) over the year can be
expressed as
SP j =
T
…(16)
t =1
SD j =
T
∑ − St , j St , j < 0
…(17)
t =1
As one can note from the water allocation model described in 3.2, we need the initial storage
S0,j+1 to obtain the maximum reservoir yield Rj+1 for the next year. The year-end storage ST,j
would be assumed to be the beginning of the year storage for the year ‘j+1’. Thus S12,j becomes
equal to S0,j+1 using which the maximum yield for the year ‘j+1’ is obtained. This entire
procedure is repeated for all the years from 1950 to 1996 to obtain maximum reservoir yields
(Rj) and the corresponding total spills (SPj) and total shortfalls (SFj) are recorded. To summarize,
this experiment actually walks through the entire water allocation procedure from year 1950 to
1996 and records the releases, spills and shortfalls that would have happened if these 18-months
lead retrospective forecasts of streamflow were available each year. By adopting the above said
procedure, we also obtain the releases, shortfalls and spills that would have occurred if one
adopted the climatological ensembles of streamflows and the periodic gamma autoregressive
model generated forecasts (Cf =1 and Cf=0.5).
Hashimoto et al., (1982) define three criteria namely resilience γ, reliability α and
vulnerability for evaluating a reservoir performance over the long-term. We compute these three
indices using the releases (Rj), shortfalls (SFj) and spills (SPj) obtained for each year using the
four sets of ensemble streamflow forecasts (Climatology/Null, K-NN, periodic gamma Cf=1,
periodic gamma Cf=0.5). The reliability and resilience of the reservoir over the long-term (M =
47 years) can be obtained from the total shortfall in each year.
α̂ =
1 if SF j = 0
1 M
I j where I j = 
∑
M j =1
 0 otherwise
γˆ =
M
1 if I j = 0 and
1
K j where K j = 
∑
M (1 − α ) j =1
 0 otherwise
…(18)
I j +1 = 1
…(19)
Vulnerability is quantified in terms of mean and standard deviation of spills ( µˆ SP ,σˆ SP )
and shortfalls ( µˆ SF ,σˆ SF ) over the number of years of shortfalls ((1 − αˆ ) M ) and spills (ν ) .
Vulnerability statistics are expressed as a percentage of the maximum storage available in the
reservoir.
µˆ SF =
M
100
SF j
∑
S max (1 − αˆ ) M j =1
σˆ SF =
100
S max
µˆ SP =
100 M
∑ SPj
S maxν j =1
M
µˆ S
1

 SF j − SF max
∑
((1 − αˆ ) M − 1) j =1
100
…(20)



2
…(21)
…(22)
σˆ SP =
5.2
100
S max
µˆ S
1 M
 SPj − SP max
∑
(ν − 1) j =1
100



2
…(23)
Table 3 gives the correlation between the observed flows and the annual reservoir yields
obtained using the 18-months lead streamflow forecasts obtained using the K-NN resampling
algorithm for four reliabilities (1-pf), 0.25, 0.5, 0.75 and 0.9. Null hypothesis stating that these
correlations are equal to zero can be rejected under 95% confidence interval except for the yields
obtained from the climatological ensembles. Table 3 also shows the correlation between the
observed flows and the annual reservoir yields that is obtainable under perfect forecast (Cf=1)
and under forecast of reasonable skill (Cf =0.5). As it can be seen from Table 3, null forecasts
does not have any skill in allocating more water according to the nature of flows. On the other
hand, correlations shown under perfect forecast (Cf=1) indicate that increased skill in forecasts
can vary the annual release according to the nature of flows. Note all these four sets of
streamflow forecasts preserve the monthly correlation structure. Correlations presented in Table
3 show that the reservoir yields obtained using the K-NN ensemble inflow forecasts also vary
according to the variability in annual flows. But the correlation presented in Table 3 for K-NN is
low in comparison with the periodic gamma forecasts, since it is based on the observed monthly
flows. To illustrate that the allocated water vary according to the nature of flows, reservoir
yields obtained using climate information based streamflow forecasts are compared with the
reservoir yields obtained using climatological or null inflow forecasts for high flow and low flow
years. Figure 4 compares the reservoir yields obtained using climate information based
streamflow forecasts (K-NN) for the years 1974 and 1992 with the reservoir yields obtained
using climatological forecasts. From Figure 3, it can be seen that the flow in 1974 is among the
largest flows, which occurs often if La Nino conditions persist in the tropical Pacific. On the
other hand, flow in 1992 corresponds to a drought year with the inflow into the Oros being below
average, which occurs commonly during El Nino events. Reservoir yields obtained using the
climate information based streamflow forecasts reflect this with the yield being higher in 1974
and lower in 1992 in comparison with the reservoir yields obtained purely from climatology.
Using the four sets of streamflow forecasts described in section 4, the performance of the
reservoir over the long-term is summarized in Table 4 separately in terms of reservoir
performance indices viz., reliability, resilience and vulnerability. The reliability ( α̂ ) of annual
yield from the reservoir computed using equation (18) using the K-NN forecast and Null forecast
approach the target reliability (1-pf) over the long-term. On the other hand, the computed
reliability ( α̂ ) for the synthetic periodic gamma forecasts (Cf=1 and Cf=0.5) is much higher than
the target reliability (1-pf). This is because the variance of a perfect forecast (Cf=1) is very small
and it is centered around the observed monthly flows, Qt,j. Hence, the possibility of allocating the
specified release Rj is high particularly under high target reliability. However, the main point by
considering perfect forecast is that the reservoir performance in terms of all three indices
(reliability, resilience and vulnerability) improves considerably if the forecast skill is high. In
terms of resilience ( γˆ ), the K-NN forecast performs better than the Null forecast for all target
reliability (1-pf). We can also see that the resilience of the reservoir increases if the forecast skill
increases. For target reliabilities 0.75 and 0.9 using synthetic forecasts (Cf=1, Cf=0.5), resilience
is undefined since the number of failure events is zero. This is understandable since the annual
release will always be lower than the observed flows Qt,j. The vulnerability statistics are
expressed in terms of mean and standard deviation of shortfalls and spills computed using
equations (20-23), which are expressed as % of storage maximum of the reservoir. The current
annual water demand for Fortaleza is 840 hm3 [De Souza and Lall, 2003], which is
approximately half the maximum storage (Smax = 1940 hm3) available for allocation. Thus 1%
improvement in the vulnerable statistics reported in Table 4 will serve to benefit the
Metropolitan system water demand by 2%. The mean and standard deviation of shortfalls
( µˆ SF ,σˆ SF ) computed using the K-NN forecasts is lower than corresponding statistics obtained
under climatological forecasts for reliability 0.25 and 0.5, whereas the shortfall statistics
( µˆ SF ,σˆ SF ) computed using climatological ensembles is lesser than the K-NN ensembles for
reliability 0.75 and 0.9. This is mainly because of the inability of the K-NN forecasts in
predicting the lower quantiles of the conditional distribution and the low correlation between the
observed monthly flows and K-NN forecasts during January-March (Table 2). However, the
vulnerability statistics reported under synthetic forecast (Cf=1 and Cf= 0.5) show the potential
benefits of improved forecasts. The vulnerability statistics of the synthetic forecasts even under
moderate predictive skill (Cf= 0.5) is better than the climatological forecast and could improve
the system performance dramatically. In the case of spills, the converse of what is observed in
shortfall is true. The mean and standard deviation of spills ( µ̂ SP , σˆ SP ) obtained under K-NN
forecasts is better than the climatological ensembles for reliabilities 0.75 and 0.9. To understand
why the climate information based forecasts did not produce better results than the
climatological forecasts, we plot the difference between shortfall under the K-NN forecast and
under climatological forecast along with the observed flows for the period 1950-1996 (Figure 4).
Similarly, Figure 5 shows the difference in spill under the K-NN resampled forecasts and the
Null forecast. The difference is expressed as a % change of the maximum storage with the
negative difference implying that the K-NN performs better than the Null forecast and vice
versa. Table 5 quantifies the number of years the shortfall and spill under K-NN forecast is lesser
than climatological forecast and vice versa. In the case of shortfall (Figure 4 and Table 5) for
reliability 0.25 and 0.5, the K-NN forecasts better than the climatological forecast, whereas
shortfall under climatology is lesser for reliability 0.75 and 0.9. In general, the performance of
the K-NN forecast drops particularly for high reliabilities implying that the conditional predictors
during low flow years are not well established (Figure 4b). In the case of reducing spill (Figure 5
and Table 5), the K-NN forecast performs better than the climatological forecast for high
reliabilities indicating that the K-NN forecasts predict the high flow years better than the low
flow years. To summarize, improving the forecast skill of the K-NN forecast particularly during
January-March could improve the Oros reservoir performance substantially which could be
inferred from the synthetic forecasts of known predictive skill. In the case of Ceara, this is
important, since the basin itself is limited in water resources and reducing the spill and shortfall
would be the appropriate strategy towards short-term water management. The results from this
exercise point both to the usefulness of the water allocation framework proposed in this study
with the scope that the utilization of climate based ensemble streamflow forecasts in water
system management can lead to development of adaptive strategies in regions where the link to
low-frequency climate variability is strong.
ψt
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
0.129
0.091
0.072
0.069
0.081
0.118
0.151
0.174
0.175
0.189
0.172
0.170
Table 2: Comparison of monthly statistics of simulated flows obtained in a leave one-out cross validation mode
using K-nearest neighbor resampling algorithm with the observed monthly inflow statistics at the Oros reservoir. All
the statistics are given in m3/sec. Monthly statistics
µ̂ q , σ̂ q , φˆ
denote the monthly mean, standard deviation and
lag-one monthly correlation respectively. In the case of January, φˆ denotes the correlation between the January and
December flows. Note that the average inflow is almost zero during July – November. The skill of the K-NN
resampling algorithm in predicting the monthly flows is given by ρ, which denote the correlation between the
observed monthly flows and the monthly ensemble average of K-NN forecasts.
µ̂Qt
- Observed
4.4
Feb
28.4
Mar
103.1
Apr
184.7
May
56.6
Jun
9.8
Jul
2.3
Aug
0.9
Sep
0.4
Oct
0.3
Nov
0.1
Dec
3.0
µˆ Q '
- Simulated
4.2
24.2
95.6
155.0
44.6
9.0
1.9
0.9
0.4
0.3
0.1
1.7
σˆ Qt
- Observed
8.0
54.6
151.7
279.0
100.9
21.1
4.5
2.5
1.5
1.1
0.2
16.4
σˆ Q '
- Simulated
6.9
37.3
102.0
154.8
51.8
16.6
3.3
2.0
1.2
1.0
0.1
5.1
t
t
Jan
φˆ
- Observed
-0.10
0.29
0.46
0.57
0.85
0.67
0.85
0.88
0.89
0.96
0.17
-0.06
φˆ
- Simulated
-0.05
0.10
0.30
0.41
0.59
0.76
0.85
0.92
0.95
0.76
0.25
0.01
-0.20
0.02
0.36
0.74
0.76
0.25
0.30
-0.1
-0.2
-0.1
-0.1
ρ
-0.0
Table 3: Correlation between observed annual flows and the annual reservoir yields obtained using the four different
forecasting schemes described in section 4.0.
Reliability, (1-pf)
0.25
0.50
0.75
0.90
K-NN
0.59
0.43
0.35
0.41
Cf ≅ 1.0
0.54
0.63
0.73
0.73
Cf ≅ 0.5
0.29
0.44
0.76
0.71
Null
0.08
0.08
0.07
0.05
Table 4: Performance of the Oros Reservoir over the long-term using the different streamflow forecasting schemes
described in 4.0. # - Denotes cannot be estimated or undefined.
Reliability,
(1-pf)
0.25
0.5
0.75
0.9
FORECAST
γˆ
α̂
µ̂ SF
σˆ SF
µ̂ SP
σ̂ SP
K-NN
Cf ≅ 1.0
Cf ≅ 0.5
Null
K-NN
Cf ≅ 1.0
Cf ≅ 0.5
Null
K-NN
Cf ≅ 1.0
Cf ≅ 0.5
Null
K-NN
Cf ≅ 1.0
Cf ≅ 0.5
Null
0.23
0.49
0.28
0.15
0.28
0.53
0.25
0.15
0.25
#
#
0.22
0.35
#
#
0.33
0.40
0.43
0.36
0.36
0.60
0.81
0.67
0.55
0.72
1.0
1.0
0.83
0.85
1.0
1.0
0.91
5.4
1.6
9.4
15.1
3.8
0.6
10.6
12.7
3.7
0.0
1.5
3.7
2.5
0.0
0.0
2.0
6.8
2.1
10.6
17.5
4.7
0.5
12.8
12.3
3.8
#
#
2.5
2.0
#
#
1.2
107.6
86.3
78.2
89.9
117.2
95.7
81.6
98.8
100.5
70.7
77.5
115.6
102.0
97.5
72.2
119.2
96.4
88.2
88.9
100.4
102.8
88.6
85.2
102.1
102.7
79.3
82.3
100.1
103.2
93.9
85.4
99.8
Table 5: Reservoir performance comparison accounting the number of years the K-NN forecast performed better
than the climatological forecast in terms of shortfall and spill.
Reliability, (1-pf)
0.25
0.5
0.75
0.9
SFj|K-NN < SFj|Null
24
17
2
1
Shortfall
SFj|K-NN > SFj|Null
13
10
10
7
SPj|K-NN < SPj|Null
3
3
5
6
Spill
SPj|K-NN > SPj|Null
3
3
1
0
Figure 1. Location of Ceara, Brazil and the Reservoir Inflow Locations. 1=Oros, 2=Banabuiu, 3=Pedras Branca,
4=Pacajus, 5=Pacoti Riachao, 6=Gaviao. The major irrigation demand areas are indicated by squares and the
municipal and industrial demand areas served are indicated by filled circles. Only features of the Jaguaribe and
Metropolitan basins are filled in. Other basin boundaries are marked.
Assemble a predictor matrix Xf (e.g., lagged seasonal predictors EAD and NINO3, and past inflows)
If predictors are correlated, identify p1f leading Principal Components of Xf, as Pf, else Pf=Xf
Transform and standardize annual flows, as at each site, s, to qs such that the residuals es,f from the site by site regression qs,f =
Pfβs,f+ es,f are approximately Normal, and have constant variance.
Is a pooled regression across all sites adequate? i.e., is the model
equivalent to the s individual regression models.
q’f = P’fβ’,f+ e’,f
Yes
No
Use Canonical Regression, Qf = Pf βf + Ef : Eigendecomposition:
(1) Qf =Uf Gf (2) Pf= VfHf. Retain p2f of the p1f potential predictors.
Identify Cf as projection of Xf on to the retained predictors, e.g., for pooled regression, Cf = Rf where Rf is a pf*p2f
matrix with 0’s and 1’s that identifies predictors kept. Define Bf=Xf Cf.
Project the current predictor x* to the b*= x*TCf.
Find the k-nearest neighbors of b* in Bf using dit= βf T(b*-bfi)T(b*-bfi) βf
Resample the space-time streamflow data for the years of the k-nearest neighbors using the selected kernel
Figure 2. Flowchart for a general version of the semi-parametric, multivariate forecasting algorithm for annual and
monthly flow ensemble generation given a set of climate predictors (adopted from De Souza and Lall, 2003).
Figure 3: Performance of the K-nearest neighbor resampling algorithm in simulating the observed flows at the Oros
reservoir showing the conditional distribution of simulated annual flows for 1970-1996. The correlation between
the observed flows and the average of the ensembles is 0.75. The inset in the figure gives the number of times (NE)
the simulated quartiles
exceeded the observed flows over the period 1950-1996.
225
obs
First Quantile
Median
Third Quantile
Max
200
175
Flow (m3/s)
150
125
100
Quartile
NE
First
Second
Third
33
25
15
75
50
25
0
1970
1975
1980
1985
Year
1990
1995
Figure 3: Reliability-yield curves for Years 1974 and 1992 for the Oros reservoir using the 18-months lead semiparametric K-NN forecast and using the climatological forecasts.
4000
Forecast 1974
Forecast 1992
Climatology
3500
Yield (hm3)
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
Reliability
0.8
0.9
1
Figure 4: Difference in shortfall obtained using the 18 months lead K-NN forecasts and the Null forecast from
1950-1996. (4a) Reliability 0.5 (4b) Reliability 0.9.Shortfall is expressed as % of the maximum storage (Smax = 1940
hm3).
Observed Flows
15
10
7000
6000
0
1950
-5
5
5000
1960
1970
1980
1990
-10
4000
3000
-15
2000
-20
1000
-25
-30
0
Year
Observed Flows
5.0
4.0
7000
6000
5000
2.0
4000
1.0
0.0
1950
-1.0
3.0
3000
1960
1970
1980
1990
2000
-2.0
1000
-3.0
-4.0
0
Year
Figure 4: Difference in spill obtained using the 18 months lead K-NN forecasts and the Null forecast from 19501996. (4a) Reliability 0.5 (4b) Reliability 0.9. Spill is expressed as % of the maximum storage (Smax = 1940 hm3).
Observed Flows
15.0
5.0
0.0
1950
-5.0
5000
1960
1970
1980
1990
4000
3000
-10.0
2000
-15.0
-20.0
1000
-25.0
0
Year - Climatology (Reliability = 0.9)
Forecast
Observed Flows
5.0
0.0
1950
-5.0
6000
1960
1970
1980
1990
7000
6000
10.0
7000
5000
-10.0
-15.0
4000
-20.0
3000
-25.0
-30.0
2000
-35.0
1000
-40.0
-45.0
0
Year
REFERENCES
(accepted), 2002.
Resour. Res., 32, 131–137.
249 (1-4): 113-133, 2001.
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1374.
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(1-4), 212-225, 2002.
CAPÍTULO 10: OPERAÇÃO DOS RESERVATÓRIOS DO SISTEMA
JAGUARIBE-METROPOLITANO – CE. COM O USO DE
INDICADORES CLIMÁTICOS E OTIMIZAÇÃO/SIMULAÇÃO.
Giovanni Brígido Bezerra Cardoso, Eduardo Sávio Passos Rodrigues Martins e Francisco de
Assis de Souza Filho
1- INTRODUÇÃO
Em um Estado com tanta carência hídrica como é o caso do Ceará, faz-se necessaria a
busca constante por alternativas que visem minimizar os efeitos deste quadro. O uso de Previsão
de Afluências a partir de índices climáticos e a operação de reservatórios embasada em técnica
de otimização e simulação do balanço hídrico funciona como ferramenta de apoio para um
planejamento mais seguro por parte dos decisores em Recursos Hídricos.
O Semi-Árido nordestino brasileiro tem, dentre suas principais características, um regime
de chuvas caracterizado por uma alta variabilidade espacial e temporal, esta última tanto intracomo inter-anualmente; rios intermitentes; alta evaporação, causando déficit hídrico e solos, em
geral, rasos e sobre um substrato cristalino, resultando em uma menor capacidade de infiltração e
armazenamento.Ver Figura 1.1.
Fonte: CPRM/FUNCEME/FUNCEME
Figura 1.1 – Esboço Geológico Simplificado do Ceará
Várias incertezas inerentes ao processo de gerenciamento dos Recursos Hídricos estão
relacionadas à oferta hídrica do Nordeste Semi-Árido, tendo como causa a variabilidade natural
do regime de deflúvios, o que caracteriza a incerteza na quantidade de água disponível, ao passo
que o aumento da população, a urbanização e o uso ineficiente da água agravam o quadro de
demanda da região nordestina. No Estado do Ceará, o regime de deflúvios se concentra no 1o
semestre, sendo o 2o semestre caracterizado pela ausência do mesmo.
A distribuição mensal de precipitação média no Ceará é caracterizada por uma concentração temporal na
distribuição de chuvas. Cerca de 24% do total precipitado anual ocorre no mês mais chuvoso do ano
(Março), mais de 60% no trimestre mais chuvoso do ano (Fevereiro-Março-Abril) e mais de 90% do total
anual no primeiro semestre do ano.
Regiões Semi-Áridas, como o Nordeste Brasileiro, são vulneráveis à variação do clima e
seus efeitos nos suprimentos de água. Modelos de previsão de vazões em rios para horizonte de
alguns meses podem ser úteis no processo de alocação de água entre usos conflitantes.
1.1 – Objetivos da pesquisa
O objetivo central deste trabalho é fazer uso de técnicas de otimização/simulação para determinação de
políticas ótimas na operação tática dos reservatórios do Sistema Jaguaribe-Metropolitano, incorporando a
previsão de afluências a partir de índices climáticos (ex: El Niño, Dipolo do Atlântico). A operação tática
é realizada a nível mensal, utilizando-se uma abordagem combinada de Programação Não Linear com
simulação.
A metodologia proposta é aplicada aos reservatórios que compõem o Sistema
Jaguaribe-Metropolitano. Como já citado, a previsão de afluências na definição destas políticas é
considerada, o que permitirá a adaptação dos procedimentos correntes de operação adotados pela
COGERH para incorporar a informação climática.
Utilizando-se esta abordagem, pretende-se alcançar os seguintes objetivos específicos:
¾ realizar a previsão de afluência dos reservatórios do Sistema Jaguaribe-Metropolitano;
¾ estabelecer Níveis Meta para operação dos reservatórios do sistema com base na
climatologia (série histórica) e previsão;
¾ comparar os resultados obtidos a partir do conhecimento dos Níveis Meta (climatologia e
previsão), da operação adotada pela COGERH com aqueles correspondentes a melhor
operação possível diante dos objetivos pré-estabelecidos (Futuro Conhecido) para o
período de 1994 a 2001.
Foi assumido que o reservatório Pedras Brancas atende a demandas locais da Bacia do Banabuiú, não
sendo aqui considerado. O reservatório Castanhão não foi incluído pois, como já mencionado, o objetivo
central deste trabalho fazer uso de técnicas de otimização/simulação para determinação de políticas
ótimas na operação tática dos reservatórios do Sistema Jaguaribe-Metropolitano, incorporando a previsão
de afluências a partir de índices climáticos. Para isto, são necessários os volumes iniciais dos reservatórios
que compõem o sistema no dia 1o de Julho durante os anos de 1993 a 2000, volumes estes que não
existem para o Castanhão, já que ainda não havia sido construído.
2
–
2.1 –
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Uso de métodos de otimização/simulação
As primeiras aplicações de otimização na área de Recursos Hídricos acontecem na década
de 60, no âmbito dos trabalhos do “Harvard Water Resources Group”, onde se fez uso de
Programação Linear em um problema de gerenciamento de água subterrânea. A principal
dificuldade do uso de PL em Recursos Hídricos é a ocorrência de não-linearidade nas restrições
e/ou Função Objetivo. Uma maneira de superação desta dificuldade é a linearização das funções
não-lineares por partes; contudo, a cada segmento linearizado surge uma nova variável,
aumentando sobremaneira o esforço computacional, esforço este que cresce com o cubo do
número de restrições (Braga Jr., 1987).
A popularização dos computadores e a contínua melhoria da performance dos mesmos faz surgir novas
técnicas de otimização como a Programação Não Linear (PNL). A PNL surge com o trabalho pioneiro
de Kuhn e Tucker (1951), e a partir da década de 70 aumentam as pesquisas e aplicações, devido
principalmente ao grande desenvolvimento dos microcomputadores. A grande vantagem da PNL está na
sua flexibilidade, todavia havendo problemas relacionados à incerteza de que a solução ótima obtida é
realmente um máximo global. As técnicas de PNL mais conhecidas são a Programação Quadrática e a
Geométrica.
Entre uma das mais importantes áreas de aplicação dos modelos de Análise de Sistemas Hídricos se
destaca a do Planejamento e Operação de Sistemas de Reservatórios. Diferenças fundamentais existem
entre modelos voltados para planejamento e aqueles voltados para curto prazo ou operação de
reservatórios em tempo real (Datta e Houck, 1984). Essas diferenças são baseadas no tipo de informação
fornecida aos modelos e nos objetivos a serem satisfeitos.
2.1.1 – Programação Não Linear
A formulação matemática dos processos físicos que
acontecem na prática corrente em engenharia geralmente é
composta de fórmulas e equações não lineares. A
Programação Não Linear não é muito difundida, quando
comparada com modelos de PL e PD, devido à lentidão e à
exigência de grande capacidade de armazenamento de
dados. Segundo Simonovic (1992), PNL tem sido tratada
extensivamente na literatura de pesquisa operacional,
contudo não tem se tornado tão popular quanto PL e PD na
Análise de Sistemas de Recursos Hídricos, visto que as
técnicas de PNL são lentas, iterativas e consomem grande
tempo e espaço dos computadores. Por outro lado, PNL
oferece uma formulação matemática para operação de
reservatórios mais geral.
Há duas desvantagens na PNL: i) em geral, a solução
ótima não pode ser garantida; ii) a carga computacional é
muito intensa, limitando sua aplicação a pequenos
sistemas, apesar de algumas tentativas terem sido feitas
por Hicks et al. (1974) e Hiew (1987).
Como já citado, as principais técnicas de PNL são a
Programação Quadrática e a Geométrica. Alguns trabalhos
sobre Programação Quadrática são desenvolvidos por
Powell (1983) e por Marino e Loaiciga (1985), que formulam
um modelo quadrático para obter regras de operação para o
projeto do California Central Valley. Os principais trabalhos
de PNL com Programação Quadrática e Geométrica em
Sistemas de Recursos Hídricos são apresentados por Yeh
(1985), Simonovic (1992) e Wurbs (1996).
Cirilo (1997) apresenta diversas variantes com relação à classificação da PNL. Essa classificação está
associada diretamente à técnica utilizada. Uma maneira usual divide os métodos como técnicas analíticas e
técnicas de busca direta.
Técnicas analíticas são métodos que procuram determinar soluções ótimas resolvendo sistemas de
equações, com o uso de derivadas. A otimização pode ser reduzida à procura das raízes desses sistemas. São
exemplos clássicos o método de Cálculo Diferencial, o método dos Multiplicadores de Lagrange e a
Programação Geométrica.
Técnicas de busca direta são métodos que usam informações passadas, em um processo iterativo,
para gerar melhores soluções no processo de otimização. Esse tipo de técnica de otimização permite ainda o
emprego de métodos numéricos para solucionar problemas em que a solução analítica é desconhecida. Apesar
de as técnicas analíticas serem mais comuns e de mais fácil assimilação, as técnicas de busca são mais
abrangentes, possibilitando a solução de uma gama mais ampla de problemas de otimização. Em geral, estas
últimas demandam um maior esforço computacional.
O modelo matemático ORNAP é apresentado por Curi e Curi (2001), sendo um programa de
otimização baseado no algoritmo Nelder-Mead, desenvolvido no ambiente MATLAB, visando maximizar
múltiplos benefícios ou objetivos relativos aos múltiplos usos da água resultantes da operação de um sistema
de reservatórios com vistas a dar subsídios para o planejamento ou gerenciamento de Bacias Hidrográficas.
Para dar flexibilidade ao atendimento de diversos tipos de associações de reservatórios e demandas, o
ORNAP foi projetado tendo como base a teoria de sistemas físicos onde as informações físicas de cada
componente do sistema é fornecida de forma independente.
O comportamento da operação de um sistema constituído de três reservatórios em paralelo, sujeitos
a múltiplos usos localizados na Bacia do Capibaribe-PE, com o uso de um modelo de otimização é estudado
por Barbosa et al. (2001). O objetivo é maximizar os benefícios financeiros líquidos advindos da irrigação de
três perímetros irrigados e da piscicultura, atendidos os requerimentos de água para o abastecimento urbano,
necessidades hídricas de regularização e controle de cheia. O modelo de otimização trabalha a nível mensal e
é baseado no algoritmo Nelder-Mead. A análise do comportamento do sistema hídrico é feita para um ano no
qual são adotados dados hidroclimáticos mensais médios. O modelo se mostra adequado e aplicável a esta
classe de problemas.
Andrade et al. (2001) apresenta resultados de estudos para operação ótima do sistema hídrico
formado pelos reservatórios, em série, Jucazinho e Carpina, e três perímetros de irrigação, localizado na Bacia
do rio Capibaribe-PE. O processo de otimização é resolvido, numericamente utilizando o algoritmo NelderMead, contemplando uma Função Objetivo que maximiza a receita líquida anual advinda da agricultura
irrigada, e avalia também o retorno financeiro da piscicultura extensiva nos reservatórios.
2.1.2 – Simulação
Yeh (1982) divide a estrutura básica de um modelo de simulação para representação de
um sistema de reservatórios em:
- variáveis de entrada: vazões afluentes, precipitações, evaporações;
- variáveis de estado: volume armazenado no reservatório;
- variáveis de saída: respostas da simulação, escolhidas pelo responsável pela
operação, como por exemplo custo ou benefício da operação do reservatório;
- parâmetros do modelo: variáveis que caracterizam o sistema, tais como capacidade
do reservatório;
- intervalo de tempo: determinado de acordo com as necessidades do estudo.
Há pacotes computacionais genéricos e pacotes específicos no uso de modelos de
simulação. Modelos genéricos são mais flexíveis, ao passo que os específicos são mais rápidos e
econômicos (Braga Jr., 1987).
Os modelos de simulação podem ser determinísticos ou estocásticos. Quando o sistema
está sujeito a eventos aleatórios, o modelo é considerado estocástico. Caso não haja componente
aleatório, o modelo é determinístico. Alguns modelos podem operar nas duas maneiras, variando
de um para o outro conforme o estado do sistema (Loucks et al., 1981).
Studart e Campos (2001) utiliza o método de Simulação de Monte Carlo para avaliar a
influência da escolha do volume inicial nas vazões regularizadas por um reservatório isolado,
supondo diferentes padrões de variabilidade para seus deflúvios naturais, traduzidos por
coeficientes de variação iguais a 0,2, 0,8 e 1,6. Os resultados mostram que para regiões semiáridas, o volume inicial exerce uma enorme influência nos resultados obtidos para a vazão
regularizada, sendo necessário a adoção de um volume adequado.
2.1.3 – Modelos conjuntos de simulação - otimização
O uso conjunto dos modelos de otimização e simulação é apresentado de duas formas. A
primeira utiliza a simulação como técnica preliminar para delimitar espaços de soluções
possíveis, sendo então pesquisados de maneira mais precisa por modelos de otimização para
encontrar o ponto de solução ótima. Na segunda, os modelos de otimização são usados, em
sistemas com simplificações, na determinação de regras de operação, nas quais serão em seguida
processadas nos modelos de simulação em sistemas sem simplificações, sendo avaliada a
praticidade e o grau de afastamento do ótimo.
Em um sistema de reservatórios na Bacia do Delaware River, Jacoby e Loucks (1972) usa
um modelo de otimização para a escolha prévia de alternativas, visto que o número total de
possibilidades a serem simuladas inviabilizaria uma tomada de decisão próxima do ótimo.
Para um sistema de 48 reservatórios na Bacia do Trent River em Ontario, Canadá,
Sigvaldason (1976) realiza otimizações baseadas em Programação Linear como sub-modelos
agregados a um modelo de simulação para determinação da política de operação de um sistema.
Observa-se que esta metodologia apresenta melhores resultados do que os modelos de
simulação.
Uma estratégia freqüentemente utilizada na operação de reservatórios é a operação
segundo volumes de alerta, por ser uma regra que se baseia no armazenamento do reservatório,
deve ser determinada com precisão para que não ocorram perdas provocadas pelos altos níveis de
armazenamentos ou falhas devido a baixos volumes de alerta incapazes de cessar o rebaixamento
do nível em tempo real. Reis et al. (2001) aplica um esquema de otimização enumerativa
combinada com simulação em uma operação de reservatório a fim de que sejam determinadas as
máximas retiradas e o volume de alerta que otimiza a operação de modo que o sistema responda
dentro das restrições impostas pelo planejador.
2.1.4 – Recentes avanços em informação climática/previsão de afluências
Em todas as técnicas de otimização/simulação citadas anteriormente mencionadas podese agregar informação climática visando reduzir o impacto de variáveis hidrológicas em
atividades humanas. Previsões podem ser baseadas em várias informações hidrológicas tais como
precipitações e séries de vazões (Hipel, 1985); variáveis climáticas, tais como Dipolo de
Temperatura do Atlântico, El Niño (ENSO - El Nino Southern Oscillation) e outras variáveis de
escala global (Hamlet e LettenMaier, 1999). Desde a última década, muitas informações têm se
tornado úteis devido aos avanços no entendimento de sistemas climáticos, particularmente o
fenômeno El Niño (Wilks, 2001).
A variabilidade de chuva é relacionada a variações em temperaturas de superfície do mar
(Markham e Maclain, 1977; e Moura e Shukla ,1981). Ward e Forlland (1991) apresenta
resultados satisfatórios quanto ao uso de funções empíricas ortogonais somente das
Temperaturas de Superfície do Mar Atlântico Tropical como preditores das chuvas do Nordeste
Brasileiro, ao passo que anomalias do oceano Pacífico associadas com El Niño representam um
papel mais fraco.
Dentre os trabalhos recentes de identificação dos mecanismos e causas climáticas do
regime de chuva e vazão no Nordeste Brasileiro, merecem destaque Kousky (1979), Marengo et
al. (1998) e Uvo et al. (1998).
A chuva na região é muito variável no espaço, dentro da estação chuvosa ao longo dos
anos (Kousky, 1979). A sazonalidade da chuva regional e por conseguinte das vazões é explicada
em sua maior parte pela migração norte/sul da Zona de Convergência Inter-Tropical (ZCIT). Uvo
et al. (1998) sintetiza uma descrição da conexão entre chuva e o ZCIT com base em estudos
anteriores, indicando que a estação chuvosa principal tem início entre Fevereiro e Março, quando
a ZCIT alcança sua posição mais ao sul sobre o Oceano Atlântico Tropical, e o fim da estação
chuvosa é sinalizado pela migração da ZCIT para o Norte.
Uvo et al (1998) identifica as áreas de influência do fenômeno El Niño, sobre as chuvas
do Nordeste Brasileiro (NEB), assim como sua variabilidade intra-sazonal. São feitas correlações
simultaneamente em cada mês da estação chuvosa, e posteriormente são correlacionados os
meses de defasagem, com o intuito de descobrir os padrões no campo de Temperatura da
Superfície do Mar (TSM) do Pacífico que precedem sistematicamente os padrões da precipitação
do NEB.
Devido ao avanço no estudo do fenômeno El Niño nas últimas duas décadas e outros
indicadores climáticos, tem se difundido o uso de preditores climáticos no gerenciamento de
Recursos Hídricos. Correlações entre a Temperatura da Superfície do Mar e as vazões afluentes
aos reservatórios do Sistema Jaguaribe-Metropolitano sugerem o uso desta informação para
previsão de afluências (Souza Filho e Lall, 2003). Pode-se verificar correlações negativas no
Pacífico, aproximadamente na costa do Peru (região conhecida como Niño3), assim como no
Atlântico (Lat 10N, próximo à costa Africana). Em termos de correlações positivas destaca-se a
região do Atlântico entre o Nordeste Brasileiro e a costa Africana. O gradiente de temperatura
destas duas regiões forma o que se chama de Dipolo de Temperatura do Atlântico, ou
simplesmente, Dipolo do Atlântico.
A partir das informações climáticas identificadas como sendo correlacionadas as vazões
afluentes a reservatórios, pode-se identificar um modelo de previsão de vazões sazonais e inter
anuais (Souza Filho e Lall, 2003). Os autores utilizam uma abordagem semi-paramétrica para
previsão de vazões mensais. Nesta abordagem um modelo de regressão entre vazões anuais e
indicadores climáticos (porção paramétrica deste modelo) é utilizada apenas para escolha dos
anos mais próximos do ano da previsão (porção não-paramétrica deste modelo). Uma vez
identificados estes anos pode-se estimar estatísticas da previsão, como, por exemplo, quantis.
A utilidade de previsões hidrológicas modernas, através de conceitos e idéias de
gerenciamento de Recursos Hídricos, combinadas com informações climáticas na Bacia do Lago
Folsom, Califórnia, é apresentada por Georgakakos et al. (2001). Este trabalho é um esforço
conjunto do Hydrologic Research Center – HRC, Scripps Institute of Oceanography – SIO e o
Water Resources Georgia Institute.
Obeysekera et al. (2001) usa uma abordagem multi-objetivo para o sistema de
gerenciamento de Recursos Hídricos no Sul da Flórida, uma vez que o sistema é extremamente
complexo, e envolve o abastecimento d’água para usuários urbanos e agrícolas. O sistema é
baseado no uso de Redes Neurais e vem sendo utilizado na previsão de vazões do Lago
Okeechobee a partir do El Niño. Além do uso de Redes Neurais, o sistema faz uso de uma
análise de risco conhecida como Análise de Posição, usada para comprovar a melhor
performance do gerenciamento de Recursos Hídricos associado à previsão climática.
A U.S. Geological Survey (USGS) em cooperação com o Bureal of Reclamation,
desenvolveu um programa computacional, que dentre outras aplicações, auxilia no
gerenciamento de reservatórios através da previsão de vazões por intermédio da metodologia do
National Weather Service Extended Streamflow Prediction (ESP). Muitas agências de
gerenciamento de Recursos Hídricos nos Estados Unidos utilizam ESP para previsão de vazões
afluentes, cuja metodologia assume que os dados históricos de clima são bons parâmetros para o
futuro através do estudo de anos similares em relação aos preditores El Niño, La Niña e o índice
de Oscilação Inter-Decadal do Pacífico (Jeton, 2001).
Baldwin (2001) apresenta uma metodologia para previsão de afluências, aplicando-a a
quatro reservatórios no Estado de Denver (USA). Os índices climáticos considerados foram:
Nino3, no Oceano Pacífico Equatorial que representa o El Niño; Oscilação Inter-Decadal do
Pacífico e o índice do Oceano do Atlântico Norte. A medida de similaridade usada para
determinar os anos mais próximos relativos aos preditores climáticos é a distância Euclidiana,
definida explicitamente na equação 2.1.
{
D i = (X1m − X1i ) + (X 2m − X 2i ) + ... + (XNm − XNi )
2
2
}
2 0.5
(2.1)
onde Di é a distância entre o ano corrente m e todos os outros anos i, para todo i ≠ m; XNm é o
enésimo preditor do ano de interesse e Xni é o enésimo preditor de todos os outros anos. Quando
há apenas um preditor, o cálculo da distância é trivial, ou seja, o valor absoluto da diferença entre
o preditor histórico e o preditor do ano corrente. Os anos que apresentam as menores distâncias
são os similares utilizados na previsão.
Impulsionados por novas demandas provocadas pelo imenso crescimento populacional no
oeste americano, pesquisas sobre previsão de afluências de Abril a Julho no rios South Lake e
Colorado, baseadas em índices climáticos dos Oceanos Pacífico e Atlântico, vem sendo
desenvolvidas pela Utha State University para a cidade de Denver (Bray et al., 2001).
Inicialmente, a aplicação tem sido direcionada a prioridades de operação secundária, tais como:
geração de energia, recreação e programas de restauração aquática.
Estudos na Bacia do Rio Mahaweli, no Sirilanka, tem procurado correlacionar o
fenômeno do El Niño com vazões afluentes ao longo do ano. A relação entre o Niño3 (índice do
El Niño) e vazão afluente é significativa no período de Janeiro a Setembro, podendo haver assim
uma contribuição na previsão de vazões (Zubair, 2003).
3 – SISTEMA JAGUARIBE-METROPOLITANO
O Sistema Jaguaribe-Metropolitano, composto pelos reservatórios Orós, Banabuiú,
Pacajus, Pacoti-Riachão e Gavião, é operado para atender às demandas de usuários agrícolas,
industriais e de abastecimento humano. Comitês de Bacias realizam encontros várias vezes ao
ano para tomada de decisões com base na análise de vários cenários de oferta e demanda
apresentada por técnicos da Companhia de Gestão de Recursos Hídricos (COGERH) para grupos
de usuários. Esse processo decisório tem impactos sociais, políticos e econômicos,
particularmente em anos secos. Cenários para o próximo ano de disponibilidade hídrica em cada
reservatório, de demanda para cada uso e potenciais impactos de diferentes propostas para
alocação de água são críticos para decisões participativas da comunidade. Este trabalho pretende
fazer uso da informação climática para determinar as afluências aos reservatórios do sistema, e
usá-las para operação dos mesmos.Ver Figura 3.1.
Fonte:COGERH
Figura 3.1 – Sistema Jaguaribe-Metropolitano
4 – METODOLOGIA
4.1 – Previsão de Afluências
A utilização de métodos paramétricos para construir um modelo comum de
regressão linear a fim de obter um modelo de previsão na escala anual e posterior
desagregação mensal podem ser de difícil elaboração por causa da grande assimetria das
distribuições mensais e anuais, da grande quantidade de vazões com valor zero e da relação
de não-linearidade entre vazão e os índices climáticos. Os métodos não paramétricos para a
regressão e estimativa da densidade de probabilidade são de difícil aplicação devido à
grande amplitude dos dados de vazão, às dimensões do problema multivariado no espaço e
à quantidade de dados disponíveis. Logo, foi utilizada uma abordagem semi-paramétrica
(Lall e Sharma, 1996; Souza Filho e Lall, 2003), sendo dividida em três partes:
¾ uma transformação de raiz cúbica é feita nas vazões anuais, obtendo-se uma
distribuição de probabilidade aproximadamente normal. Em seguida, faz-se uma
normalização da vazão transformada, ou seja, diminui do valor da vazão
transformada sua média e, em seguida, divide pelo desvio padrão;
QS = (as1/3 - média(as1/3))/(desvio padrão(as1/3))
(4.1)
em que as é o vetor que contém a série temporal de vazões anuais de 1913 a 1992 no
local s.
s
¾ uma regressão entre a variável transformada reduzida (Q ) e os valores médios dos
índices climáticos Niño3 e Dipolo de Abril-Maio-Junho no período de 1912 a 1991
(Tabela 4.1), obtendo-se os coeficientes lineares para os índices climáticos (Tabela
4.2);
Tabela 4.1 – Valores médios dos índices
Climáticos Niño3 e Dipolo
(série histórica).
Fonte: FUNCEME
Tabela 4.2 – Coeficientes Lineares para
os índices climáticos Niño3
e Dipolo.
Fonte: Souza Filho e Lall (2003)
QS t
x1 =
Xtx2 . β2x1 +ξtx1
(4.2)
Xtx2
 Niño31
 ⋅

= ⋅

 ⋅
 Niño3 t
Dipolo1 
⋅ 
⋅ 

⋅ 
Dipolo t 
β Niño 3 
β 2 x NR = 

β Dipolo 
(4.3)
(4.4)
onde
ξt
= resíduo da regressão,
βNiño3 = coeficientes de regressão correspondente ao fator climático Niño3.
βDipolo
X
= coeficientes de regressão correspondente ao fator climático Dipolo.
= matriz de preditores climáticos de 1912 a 1991
Contudo, a regressão acima não foi utilizada para gerar previsão uma vez que há
interesse na previsão de vazões mensais, sendo utilizada somente para medida de
distância entre o ano da previsão e os anos da série histórica (1913-1992).
¾ um modelo de previsão para a reamostragem não paramétrica do conjunto de dados
anuais da série histórica, reamostragem esta obtida de valores atuais dos índices
climáticos, cuja metodologia é explicada a seguir.
Utilizando uma metodologia não paramétrica, o procedimento do método dos
Vizinhos (“K-Neighbors”) de estimativa da função de densidade descrito por Lall e Sharma
(1996) é adaptado ao problema atual conforme Souza Filho e Lall (2003). O método dos
Vizinhos é descrito abaixo.
Para o ano i, calcula-se a distância di entre o valor do vetor dos preditores atuais x* (Tabela 4.3)
e o valor dos preditores em sua série histórica, xi, na forma:
2
di2 = ∑ {(xj* - xi,j) . γj}2
j =1
(4.5)
onde x* é um vetor 1
x
modelo ajustado; γ
[β1 β2]T e βi é o coeficiente de regressão entre a variável da vazão
=
2, xi é um vetor 1
x
2 de preditores durante o i-ésimo ano usado no
transformada e os índices climáticos Niño3 e Dipolo. As distâncias assinalam a similaridade da
condição de preditor atual com cada uma das condições passadas. Com o vetor de distância d,
determina-se o conjunto de valores mais próximos aos preditores atuais x* (correspondentes ao
ano de previsão), identificando-se a posição em um ordenamento dos vizinhos mais próximos (o
elemento j está associado ao j-ésimo x mais próximo de x*).
Tabela 4.3 – Valores médios dos índices
climáticos Niño3 e Dipolo
(preditores atuais).
Fonte: FUNCEME
Resta selecionar ainda o número de vizinhos (k) a serem utilizados e a função de peso (ou
probabilidade) K(j) a ser associada a cada um dos k vizinhos. As funções de peso podem ser
divididas em:
K(j) =1/k
K(j) =
1/j
(Lall e Sharma, 1996)
k
∑ 1/i
i=1
K(j) =
wj
onde wi = 1/di e di = [β.(x* - xi)]2
k
∑ wi
i=1
(4.6)
(4.7)
(4.8)
4.2 - OPERAÇÃO DOS RESERVATÓRIOS DO SISTEMA
4.2.1 – Determinação de Níveis Meta
Os Níveis Meta podem ser interpretados como uma aproximação ao comportamento
ótimo global do sistema, com base em toda a série histórica (1913 a 1992). Estes níveis
podem ser utilizados como referência para operação dos reservatórios do sistema.
O cálculo dos Níveis Meta foi realizado com base no algoritmo simplex NelderMead, sendo a estocasticidade considerada de forma implícita através da utilização de
seqüências de vazões afluentes mensais de 18 meses (Julho do ano corrente até Dezembro
do ano seguinte). Estas seqüências correspondem a seqüências de vazões afluentes com 18
meses de duração para o período de 1913 a 1992, uma vez que o período de 1994 a 2001 foi
separado para a análise da performance da previsão.
Assim sendo, para as demandas estabelecidas e níveis iniciais de armazenamento
iguais aquele do ano de análise (final de Junho do ano corrente), o algoritmo de
otimização/simulação é executado para o sistema de reservatórios e para cada uma das
seqüências de 18 meses neste período (Jul-1913 a Dez-1914, Jul-1914 a Dez-1915, ..., Jul1992 a Dez-1993) obtendo-se as retiradas e os volumes armazenados para cada um dos
reservatórios, além das transferências entre bacias.
Em seguida, faz-se o cálculo dos
quantis de 25, 50 e 75% referentes aos volumes armazenados ótimos, definindo os Níveis
Meta para operação com base na climatologia, este termo sendo utilizado para representar
o uso de toda a série histórica de afluências. Este processo está ilustrado na Figura 4.1 (a).
No caso da previsão, o método dos Vizinhos foi utilizado para identificar os 30 anos
da série histórica (1913 a 1992) mais próximos ao ano de análise, sendo somente estes
utilizados para determinação dos Níveis Meta, ou seja, os quantis de 25, 50 e 75%
referentes aos volumes armazenados ótimos a partir dos 30 anos mais próximos (Figura
4.1- b).
(a)
Figura 4.1 -
(b)
Séries observadas: (a) todos os anos da climatologia e (b) somente
anos similares baseados na previsão.
Por exemplo, para o ano de previsão (ou análise) de 1994, a Figura 4.2 (a) mostra a
evolução do armazenamento durante os 18 meses de operação para os 80 anos da série
histórica de afluências ao reservatório Orós, partindo-se do volume inicial do final de
Junho de 1993, aqui representado por V 94
i . Na Figura 4.2 (b) são apresentadas apenas as
curvas de armazenamento correspondentes aos 30 anos mais próximos aquele da previsão.
Nas Figuras 4.2 (c) e 4.2 (d) são apresentados os Níveis Meta correspondentes à
climatologia e previsão, calculados a partir das curvas apresentadas nas Figuras 4.2 (a) e
4.2 (b), respectivamente.
Como, para cada um dos anos de análise (1994 a 2001), as afluências são conhecidas,
pode-se identificar a melhor operação possível dos reservatórios do sistema para atendimento
das demandas pré-estabelecidas. Esta operação será denominada Operação com Futuro
Conhecido (FC) e será utilizada como parâmetro de comparação da performance da operação
estabelecida com base na climatologia, na previsão e a operação adotada pela COGERH. O
Futuro Conhecido e a operação feita pela COGERH para o reservatório Orós são também
apresentados nas Figuras 4.2 (c) e 4.2 (d).
(a)
(c)
Figura 4.2 –
(b)
(d)
Determinação dos Níveis Meta, Futuro Conhecido (FC) e operação da
COGERH a partir da climatologia (a, c) e previsão (b, d) para o
reservatório Orós em 1994
4.2– Descrição do programa de otimização/simulação
Nesta pesquisa foi desenvolvido um programa com o uso de otimização e simulação do
balanço hídrico em MATLAB com o objetivo de encontrar as liberações e transposições ótimas
dos reservatórios do Sistema Jaguaribe-Metropolitano. Estas variáveis de decisão são
determinadas pelo algoritmo Simplex Nelder-Mead que procura minimizar os custos de
atendimento às demandas e bombeamentos considerados em uma Função Objetivo, apresentada
no item 4.4.
Inicialmente são lidos os dados de entrada dos reservatório Orós, Banabuiú, Pacajus,
Pacoti-Riachão e Gavião: volume inicial em 1o de Julho de 1993 a 2000, liberação máxima,
demanda a ser atendida, capacidade máxima de armazenamento, total mensal médio evaporado
durante 18 meses (Julho do ano anterior a Dezembro do ano seguinte), vazões afluentes de 1913
a 1992 e coeficientes da curva área x volume. Os dados de entrada necessários à operação do
sistema são:
¾
¾
¾
¾
¾
¾
volume inicial no final de Junho de 1993 a 2000;
liberações máximas;
demandas a serem atendidas;
coeficientes do modelo de regressão não linear Área (Volume);
capacidades máximas de armazenamento;
evaporações;
¾ vazões afluentes.
O algoritmo utilizado na otimização, como já mencionado, é o Simplex (Nelder- Mead),
sendo utilizado os seguintes critérios de parada: número máximo de iterações, precisão da
Função Objetivo e das variáveis de decisão. O algoritmo procura as liberações ótimas para os 18
meses de operação, iniciando em 1o de Julho, para cada ano do período de 1913 a 1992. Assim
teremos 80 curvas de armazenamento, para as quais podem-se calcular os Níveis Meta (quantis
de 25, 50 e 75%) para todos eles ou somente para aqueles considerados próximos (Figura 4.1-b).
Atenção especial deve ser dada aos seis primeiros meses de operação, uma vez que, a partir de
Dezembro, atualizações da previsão de afluências estarão disponíveis.
As variáveis de decisão, determinadas pelo algoritmo, servem como dados de entrada para a simulação do
balanço hídrico, onde são feitas as simulações e obtidos os armazenamentos por processo iterativo. A
Figura 4.3 mostra esquematicamente como o algoritmo de otimização, Função Objetivo e balanço hídrico
se inter-relacionam.
O valor retornado pela Função Objetivo é resultante da otimização/simulação a partir das
condições iniciais pré-estabelecidas (volume inicial para o ano de análise ou previsão). No
atendimento das demandas agrícolas foi calculado um coeficiente de cultura, que representa a
demanda a ser atendida mensalmente para cada unidade de volume. Isto garante, uma vez
determinada a demanda semestral, a não interrupção do ciclo das culturas.
otimização
Variáveis de Decisão
PAJ
(Retiradas, Q CT )
Função Objetivo
Retiradas: Semestral
Mensal
Simulação do balanço hídrico
Figura 4.3 – Desenho Esquemático do processo de otimização/simulação.
O algoritmo Simplex Nelder-Mead demandou um grande esforço computacional,
impossibilitando uma análise pós-ótimo adequada, sendo necessárias 20 horas de processamento
de um cluster de 8 computadores (Pentium IV; 1,70 GHz, ), cada um dos quais responsável por
um ano de análise.
4.3 – Simulação do balanço hídrico
A simulação do balanço hídrico dos reservatórios do sistema começa a partir da definição
do valor das variáveis de decisão pelo algoritmo de otimização. As variáveis de decisão são as
retiradas semestrais dos cinco reservatórios do sistema e o volume mensal transferido do Sistema
Jaguaribe para o Metropolitano. As retiradas semestrais são transformadas em mensais a partir de
coeficientes de demandas, os quais podem ser definidos como a razão entre a demanda mensal e
a do correspondente semestre. No caso das demandas agrícolas, esta sazonalidade reflete as
necessidades hídricas das culturas, como explicado no item anterior. Já no caso das demandas
urbanas, os coeficientes são quase constantes, variando somente em função do número de dias do
mês.
Assim, uma vez definidas as retiradas mensais de cada reservatório e o volume
PAJ
), pode-se proceder com o balanço
transferido do Sistema Jaguaribe para o Metropolitano ( Q CT
hídrico mensal. O balanço hídrico é assim realizado:
Caso (S(j,i–1) + Afl(j,i) – E(j,i) . A (j,i) – R(j,i) +T(j,i)) > K(j)
V(j,i)
=
(4.9)
S(j,i–1) + Afl(j,i) – E(j,i) . A (j,i) – R(j,i) + T(j,i) - K(j)
(4.10)
S(j,i)
=
K(j)
(4.11)
V(j,i)
=
0
(4.12)
Senão
S(j,i)
=
S(j,i–1) + Afl(j,i) – E(j,i) . A (j,i) – R(j,i) – V(j,i) + T(j,i)
A (j,i) = 0,5 . α (j) . (S (j, i
–1)^ β (j)
+ S(j,
i)^ β (j))
(4.13)
com
(4.14)
sendo a área média e o armazenamento final obtidos por processo iterativo.
O volume de transposição é assim definido:
T(j,i)
=
0 se j =1 ou 2, e
PAJ
(i)- Q P/R
T(3,i= [ Q CT
PAJ (i)
GV
T(4,i)= [ Q P/R
PAJ (i)- Q P/R (i)
(4.15)
]
(4.16)
]
(4.17)
T(5,i = Q GV
P/R (i)
(4.18)
As variáveis e índices estão descritos abaixo:
j
reservatórios (1=Orós, 2=Banabuiú, 3=Pacajus, 4=Pacoti/Riachão e 5=Gavião)
i
meses (18 meses de operação)
S
armazenamento
Afl
A
R
V
T
afluência
área média
retirada
vertimento
volume de transposição. Pode ser positivo ou negativo. Positivo se o volume
transferido ao reservatório é maior que o volume transferido do reservatório j, e
negativo se vice-versa.
α(j) e β(j)
coeficientes de regressão não linear (Equação 4.19)
K
capacidade do reservatório
E
evaporação mensal
Os coeficientes α e β foram calculados para os reservatórios Orós, Banabuiú, Pacajus,
Pacoti-Riachão e Gavião através do ajuste do modelo aos dados da tabela Área x Volume de
cada reservatório. Os coeficientes α e β da equação 4.19 foram identificados pelos Mínimos
Quadrados utilizando a ferramenta Solver da planilha eletrônica Excel (Microsoft).
Área Calculada = α . Volumeβ
(4.19)
PAJ
A disponibilidade para atender às demandas agrícolas é dada por (R1 + R2 - Q CT
), R1,
PAJ
R2 e Q CT
sendo variáveis de decisão. A demanda difusa ao longo do Canal do Trabalhador é
considerada totalmente atendida (D4 = Dmax4; ver definição a seguir), e a disponibilidade restante
PAJ
- D4) é rateada em função das demandas máximas a serem atendidas (demandas
(R1 + R2 - Q CT
D1, D2 e D3). No atendimento às demandas considera-se que a demanda atendida no local j e no
mês i é menor ou igual à demanda pretendida no local j e no mês i.
i
i
D j ≤ Dmax j
(4.20)
onde
i
Dj
demanda atendida no local j e no mês i
i
Dmax j
demanda pretendida no local j e no mês i
A vazão do Canal do Trabalhador é igual à vazão bombeada do Canal do Trabalhador
para Pacajus mais as demandas agrícolas difusas ao longo do percurso do Canal do Trabalhador
( D max i4 = D i4 ).
Q CT
=
PAJ
+ D4
Q CT
(4.21)
As demandas atendidas pelos reservatórios Pacajus e Pacoti/Riachão são iguais ao
mínimo entre as liberações destes reservatórios e as demandas pretendidas pelos respectivos
reservatórios.
D i5 = min(R i3 , Dmax i5 )
(4.22)
D i6 = min(R i4 , Dmax i6 )
(4.23)
P/R
(Pacajus
As vazões bombeadas Q GV
P/R (Pacoti/Riachão Gavião) e Q PAJ
Pacoti/Riachão) são iguais às suas liberações menos as demandas atendidas pelo reservatório de
origem, Pacoti/Riachão e Pacajus, respectivamente.
Q GV
P/R = R 4 - D 6
(4.24)
Q P/R
PAJ = R 3 - D 5
(4.25)
A demanda atendida pelo reservatório Gavião é igual a liberação do reservatório Gavião.
D7
=
R5
(4.26)
4.4 - Função Objetivo utilizada na otimização
A Função Objetivo, aqui utilizada, prioriza o abastecimento da Região Metropolitana de
Fortaleza (RMF), introduzindo uma grande penalidade quando as demandas da RMF não são
atendidas. Penalidades no não atendimento às demandas agrícolas são também utilizadas, sendo
estas bem inferiores às da RMF. As penalidades introduzidas e a Função Objetivo foram
baseadas nos trabalhos de Lima (2000) e Souza Filho e Lall (2003).
Os custos de bombeamento nos canais que compõem o sistema são também levados em
consideração. Estes custos referem-se aos do Canal do Trabalhador para o reservatório Pacajus,
do reservatório Pacajus para o reservatório Pacoti, do reservatório Pacoti-Riachão para o
reservatório Gavião e do reservatório Gavião para a Estação de Tratamento de Água.
Matematicamente, os custos podem ser expressos por:
PAJ
PAJ
P/R
P/R
ETA
ETA
. QCT
+ α PAJ
. QPAJ
+ α PGV/ R . QPGV/ R + α GV
. QGV
CB = α CT
(4.27)
em que CB é o custo total de bombeamento, os α’s são coeficientes de custos por unidade de
PAJ
P/R
ETA
, QPAJ
, QPGV/ R e QGV
são, respectivamente, as vazões bombeadas do
vazão transferida, e QCT
Canal do Trabalhador para o reservatório Pacajus, do reservatório Pacajus para o reservatório
Pacoti-Riachão, do reservatório Pacoti-Riachão para o reservatório Gavião e do reservatório
Gavião para a Estação de Tratamento de Água.
Os dois últimos termos da equação somente são considerados quando os volumes dos
reservatórios Pacoti/Riachão e Gavião estão, respectivamente, abaixo de 45 hm3 e 49 hm3, uma
vez que, acima destes volumes, as transferências são feitas sem a necessidade de bombeamento,
através da operação das comportas.
Como já mencionado anteriormente, na Função Objetivo são incluídas penalidades pelo
não atendimento às demandas pré-estabelecidas. No caso do abastecimento de Fortaleza, estas
são:
ETA
|
CF1 = αfalha1 . |Dmax7 - QGV
(4.28)
ETA
em que QGV
é a vazão do reservatório Gavião para a Estação de Tratamento de Água, Dmax7 é
a demanda de Fortaleza, a qual deveria ter sido fornecida pelo reservatório Gavião à Estação de
Tratamento de Água e αfalha1 é a penalidade atribuída pela diferença entre a vazão a ser atendida
e a fornecida.
As penalidades de não atendimento às demandas agrícolas são expressas por:
PAJ
CF2 = αfalha2 . | (QOrós + QBanabuiú - QCT
)–
4
∑ Dmax |
j=1
j
(4.29)
PAJ
são, respectivamente, as vazões do Orós, Banabuiú e do Canal do
QOrós, QBanbuiú, QCT
Trabalhador para o reservatório Pacajus. Dmax 1 , Dmax 2 , Dmax 3 e Dmax 4 são demandas
agrícolas a serem atendidas pelos reservatórios Orós e Banabuiú. O coeficiente αfalha2 é a
penalidade atribuída por diferença entre a vazão a ser atendida e a fornecida, sendo nulo quando
a demanda pré-estabelecida é totalmente atendida.
Os coeficientes de custo por unidade de vazão para o abastecimento de água da RMF são
os mesmos considerados por Lima (2000), ou seja αCT = 0,045; αPJ = 0,015; αPR = 0,01; αGV =
0,01 e αfalha1 = 100. Adicionalmente, foi definido αfalha2 = 5.
Logo, a Função Objetivo pode ser expressa por:
18
∑ (CB
t =1
t
+ CF1t + CF2 t )
em que t é o intervalo de tempo da simulação.
4.5 – Algoritmo simplex Nelder-Mead
(4.30)
Várias técnicas de otimização foram estudadas visando a definição do método a ser
utilizado na operação dos reservatórios do Sistema Jaguaribe-Metropolitano, chegando a
formulação apresentada nos itens anteriores a ser implementada em Programação Dinâmica
através do programa CSUDP (pacote desenvolvido em FORTRAN por Labadie na Universidade
do Colorado - EUA) e um método de Programação Não Linear, através do programa LINGO,
baseado no método da redução do gradiente da Função Objetivo (Generalized Reduced Gradient
Method). Sendo a primeira não utilizada por causa do tempo computacional e a segunda por não
ser robusta na busca do ótimo.
O algoritmo utilizado no processo de otimização é o algoritmo simplex Nelder-Mead
desenvolvido para otimização multi-dimensional. A idéia básica é que para um problema de n
dimensões define-se um simplex, isto é, uma figura geométrica consistindo de n + 1 vértices,
seus segmentos de linhas que interconectam os vértices e suas faces poligonais. Logo, em duas
dimensões o simplex é um triângulo e em três dimensões um tetraedro. Acha-se o melhor e o
pior vértice do simplex e então tenta-se substituir o pior vértice com o melhor até se achar o
mínimo global em Rn.
Assumindo-se ter um simplex {x0, x1, ..., xn}em Rn. Os valores extremos são obtidos nos
vértices xu e xl, tal que f(xu)=min{f(x0), f(x1),..., f(xn)} e f(xl)=max{f(x0), f(x1),..., f(xn)}. O
algoritmo tenta procurar o mínimo modificando o pior vértice do simplex. Iniciando-se os passos
do algoritmo a partir do centróide do simplex, espera-se encontrar vértices com valores
melhores. O algoritmo considera 3 tipos de passos: o de reflexão toma um pequeno passo para a
direção que é oposta onde o pior vértice foi achado; o de expansão anda mais na mesma direção,
e o de contração vai para a melhor direção supostamente descoberta. Os passos são assim
divididos:
1. Achar o Centróide do simplex (menos o vértice xl) : c =
n
∑x
i
i = 0, i ≠1
2. Reflexão: Calcular r = c + a . (c - xl), onde a > 0.
3. Expansão:
se f(r) < f(xl), calcular x = c + b . (c - xl), (b > 1).
Então, se (f(x) < f(r)), então substitua xl com x e retorne para o passo 1, senão
substitua xl com r e retorne para o passo 1.
4.
Caso contrário, se f(r) ≥ f(xl) e
a) se max{f(xi) : i ≠ l} ≥ f(r) ≥ f(xu) então xl = r.
b) se max{f(xi) : i ≠ l}< f(r) então x* = xl. Então, toma-se o passo de contração: x
= c + d . (x* - c), (0 < d < 1).
se f(x) < f(x*), substitua xl com x e retorne para o passo 1, senão
todos os xi com xi’ = (xi + xu)/2.
substitua
Há algumas alternativas para o critério de parada. É possível parar quando o tamanho
do último passo é menor do que uma tolerância definida. Outra opção é medir quando a mudança
no valor da função é menor do que alguma tolerância definida. Na análise de dados pode-se
alternativamente medir quando os Mínimos Quadrados são pequenos o bastante para as
necessidades desejadas (Press et al., 1992). Neste trabalho, a opção de critério de parada foi
definida pelo número máximo de iterações, pela precisão da Função Objetivo e das variáveis de
decisão.
5 – RESULTADOS
5.1 – Previsão de Afluências
Para facilitar o entendimento do problema, a análise estatística da climatologia e da previsão de afluências
foi realizada para o Sistema Jaguaribe-Metropolitano como um todo. Os quantis de 25, 50 e 75% para a
climatologia (linhas horizontais), os correspondentes quantis para a previsão através do método dos
Vizinhos (gráfico de área) e as vazões anuais observadas são apresentados na Figura 5.1.
Observa-se que as vazões anuais observadas seguem a tendência da mediana da previsão, fato que só não
ocorreu para o ano de 2001.
Figura 5.1 - Previsão de Afluência no Sistema Jaguaribe-Metropolitano
Uma alternativa para critério de performance do método de previsão de afluências seria a
correlação entre a mediana da previsão e vazões anuais observadas. Contudo, esta análise pode
ser tendenciosa, uma vez que um ano a mais ou a menos poderia mudar significativamente o
resultado. Por exemplo, as correlações entre a mediana da previsão e vazões anuais observadas
para o Sistema Jaguaribe-Metropolitano para os períodos 1993-1999, 1993-2000 e 1993-2001
são 0,89, 0,77 e 0,60, respectivamente.
5.2 – Análise de Proximidade
Foram analisadas tabelas e gráficos de dispersão, consistindo especificamente em:
¾ análise tabular: 1) a distância do ano de análise (1994 a 2001) ao 30o ano mais próximo (1913 a
1993), o que representa a maior distância entre o ano da previsão e os anos próximos. Esta distância
foi utilizada como raio do círculo que engloba todos os anos próximos; 2) a rapidez com que a
distância ao ano de análise aumenta (Tabela 5.1).
¾ análise do gráfico de dispersão entre o produto dos coeficientes β pelos preditores
climáticos para o Sistema Jaguaribe-Metropolitano: o ponto correspondente ao ano de
análise (ou previsão) está ou não próximo à fronteira da nuvem de pontos correspondente
ao período de 1913 a 1993.
Tabela 5.1 – Distância (raio) do ano de análise (1994 a 2001) ao 30o ano
mais próximo (1913 a 1993).
Ano
Raio
1998
0,452
1999
0,343
1994
0,340
2000
0,322
1995
0,305
1997
0,279
2001
0,272
1996
0,229
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
Figura 5.2 – Análise de Proximidade de 1994 a 2001
Conforme as análises realizadas, os anos de 1994, 1998 e 1999 são considerados anos extremos, dado que
apresentam algumas características tais como raios grandes relativamente aos outros anos de análise e o
ponto formado pelo gráfico de dispersão do produto dos coeficientes β pelos respectivos preditores
climáticos para o ano de análise está próximo à fronteira de nuvem de pontos.
Para os anos de 1994, 1998 e 1999, observa-se que a partir do 2o ano mais próximo a
distância é maior que 0,1, e que para o ano de 1998 as distâncias chegam a valores próximos aos
limites de proximidades (raios) dos outros anos de análise muito rapidamente, apresentando uma
menor uniformidade no crescimento das mesmas. Isto vem corroborar o fato de que o ano de
1998 é muito extremo relativo aos outros anos da climatologia (1913-1993).
5.3 – Análise de Intra-Anualidade
Nesta análise são comparadas as vazões mensais para os anos de análise (1994 a 2001),
as vazões mensais referentes aos 30 anos mais próximos ao ano de análise, e por fim os quantis
de 25, 50 e 75% das vazões mensais dos anos próximos (gráfico de área). A análise destas
figuras mostra que para todos os anos de análise há uma grande variabilidade intra-anual. Para os
anos de 1994 e 1997 observa-se que os picos de vazões mensais observados estão fora da região
definida pelos quantis 25, 50 e 75% das vazões mensais dos anos próximos (Região dos Quantis
da Previsão - RQP), estando este pico postergado com relação a RQP para o ano de 1994 e
antecipado para o de 1997. Com exceção destes anos, as vazões mensais observadas estão
totalmente dentro desta referida região. O ano de 1997 é bem atípico no tocante ao padrão de
vazão intra-anual observado, assim como também com a variabilidade espacial das chuvas.
1994
1995
1997
1996
Figura 5.3
(a) – Análise de Intra-Anualidade dos anos de 1994
1999 a 1997
1998
2000
2001
Figura 5.3 (b) – Análise de Intra-Anualidade dos anos de 1998 a 2001
5.4 – Níveis Meta adotando climatologia e previsão
A análise dos Níveis Meta levando em conta a climatologia e a previsão de afluências,
Futuro Conhecido e operação da COGERH para os anos de 1994 a 2001 no Sistema JaguaribeMetropolitano é aqui discutida. É importante salientar que os Níveis Meta são estimados para um
período de 18 meses sem atualização da informação, ao passo que a operação da COGERH
poder ser modificada mês a mês.
O resultados obtidos para os Níveis Meta mostram que a mediana da previsão é menor que a mediana da
climatologia para os anos de 1994, 1996, 1997, 1999 e 2000; a amplitude da região dos Níveis Meta para a
previsão é menor que a da climatologia para os anos de 1995, 1996, 1997, 1998, 2000 e 2001 (últimos 12
meses de operação); o Futuro Conhecido está mais próximo da mediana da previsão que da mediana da
climatologia para os anos de 1994, 1995 e 1999.
A análise comparativa dos Níveis Meta com a operação realizada pela COGERH mostra que esta operou
de forma arriscada os reservatórios do sistema nos seis primeiros meses em 1994, 1997 e 2000 e durante
toda a operação em 1998, 1999 e 2001. Nestes últimos anos, a correção no procedimento de operação a
partir de Janeiro não foi suficiente para trazer os níveis operados pela COGERH para a região dos Níveis
Meta, sejam estes determinados a partir da climatologia ou da previsão.
Em 1997, pode-se observar que a climatologia e a previsão não tiveram boa performance,
já que o Futuro Conhecido ficou “fora” da região dos Níveis Meta. Isto pode ser devido ao
padrão intra-anual de vazões observado para 1997 apresentar um pico em Março, o que
representa uma antecipação com relação a maioria dos anos da séries histórica. O Futuro
Conhecido retorna à região dos Níveis Meta – climatologia a partir de Junho, o mesmo não
acontecendo com relação à região dos Níveis Meta – previsão, podendo, neste último caso, este
fato estar relacionado simplesmente à natureza não paramétrica do método.
Para o ano de 1998, o Futuro Conhecido ficou abaixo dos Níveis Meta da climatologia e
previsão, o que pode ser explicado pelo fato deste ano ser um ano muito extremo quando
comparado com a série histórica de 1913-1993. A análise de proximidade mostra isto
claramente, onde já se observa uma distância acima de 0,150 para o 2o vizinho e um grande raio
necessário para englobar os 30 anos mais próximos, quando comparado com os outros anos de
análise (Ver Tabela 5.1). De uma forma geral, os resultados da operação de reservatórios do
Sistema Jaguaribe-Metropolitano foram satisfatórios, fornecendo à COGERH Níveis Meta de
operação com base na climatologia e previsão.
Figura 5.4 (a) – Níveis Meta (climatologia e previsão) de 1994 a 1997
Figura 5.4 (b) – Níveis Meta (climatologia e previsão) de 1998 a 2001
5.5 – Erro Quadrado Médio entre climatologia e previsão
A estatística utilizada como critério de comparação entre a climatologia e a previsão
é o Erro Quadrado Médio (EQM). A equação 5.1 é o EQM para a climatologia e a equação
5.2 é EQM para a previsão.
^
^
EQM j
∑ (x
=
i∈A
j
i
− θ j )2
n −1
(5.1)
EQM j
=
∑ (p
i∈ Β
i
⋅ (x ij ) 2 ) − 2 ⋅ θ ⋅ ∑ (p i ⋅ x ij ) + θ 2
(5.2)
i∈B
onde
θ - Armazenamento na condição de Futuro Conhecido
p i - Peso (ou probabilidade)
x - Volume Armazenado
n - Número de anos
i - Ano
j - Mês
A - Anos do período de 1913 a 1992, ou seja, a climatologia
B - Anos próximos do ano de análise.
Como já mencionado, foram utilizados 3 tipos de pesos associados a cada ano próximo: o
Peso 1 considera a mesma probabilidade para todos os anos; o Peso 2 considera a posição do ano
mais próximo como referência para o cálculo das probabilidade de cada ano próximo, e o Peso 3
considera a distância de cada ano em relação ao ano de análise para este cálculo de
probabilidade. Inicialmente esperava-se que o Peso 3 fosse o mais lógico, pois considera as
distâncias. Porém, como pode ser visto nas Figuras 5.3 (a) e (b), há uma grande variação intraanual das vazões afluentes, fazendo com que o comportamento não seja tão linear. Além disto
tem-se a “variabilidade não explicada” pelo modelo de previsão de afluências, inerente a
qualquer modelo.
No cálculo destes pesos 1, 2 e 3, os anos próximos são determinados utilizando os coeficientes β que
estabelecem a relação entre vazão afluente e os fatores climáticos. A análise do EQM foi realizada para o
sistema como um todo, e para os Sistemas Jaguaribe e Metropolitano em separado. No primeiro caso, foi
utilizada a média dos valores de β obtida na regressão entre a vazão afluente e os índices climáticos para
cada um dos reservatórios do sistema (Orós, Banabuiu, Pacajus, Pacoti-Riachão e Gavião). Esta análise
foi denominada agrupada. No caso dos Sistemas Jaguaribe e Metropolitano foi utilizada a média dos
coeficientes β correspondente aos reservatórios de cada um dos respectivos sistemas.
Os resultados da análise do Erro Quadrado Médio para climatologia e previsão do
Sistema Jaguaribe-Metropolitano, adotando o Peso 1, são apresentados na Figura 5.5 (a-h),
verificando-se que os anos de 1995, 1996, 1998, 2000 e 2001 apresentam EQM da previsão
menor que o da climatologia. Nesta análise, não foram realizados testes de hipótese sobre a
significância da diferença entre os EQM´s, mas apenas uma avaliação qualitativa. Os anos de
1994 e 1999, anos com mudanças significativas na previsão de Julho para Dezembro, apresentam
EQM da previsão maior que o da climatologia. Adicionalmente, o ano de 1997 também
apresenta EQM da previsão maior que o da climatologia, podendo isto ser devido a mudanças na
previsão de Julho para Dezembro, aliada a um padrão intra-anual de afluências característico de
1997, como já mencionado, e a um padrão de distribuição espacial de chuvas também
diferenciado. Assim como 1997, o ano de 1994 também apresenta um padrão intra-anual
diferenciado de seus vizinhos.
Tabela 7.3 – Resumo do EQM para climatologia e Previsão
(Sistema Jaguaribe-Metropolitano).
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
(h)
Figura 5.5 – Erro Quadrado Médio da previsão (curva rosa) e da climatologia (curva azul)
no Sistema Jaguaribe-Metropolitano no período de 1994 a 2001.
6 – CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS
Foi apresentada uma alternativa simples de como incorporar a previsão de afluências a
partir de índices climáticos na operação do sistema de reservatórios que abastecem Fortaleza. No
presente trabalho foi utilizada a previsão de afluências realizada a partir da média dos índices
climáticos (El Niño e Dipolo de Temperatura do Atlântico) para o período de Abril-Maio-Junho,
período para o qual a correlação entre a vazão afluente do ano seguinte aos reservatórios do
sistema analisado e a média dos índices climáticos do mesmo período é significativa. Para os
mesmos índices climáticos, trabalhos recentes mostram que outro período, através do qual esta
correlação também é significativa, é Outubro-Novembro-Dezembro, podendo então a média dos
índices climáticos para este período ser utilizada para previsão de afluências a virem a ocorrer no
início de Janeiro.
Assim, a operação dos reservatórios do sistema pode ser feita utilizando-se a previsão de
afluências realizada em Julho para os 6 primeiros meses (Jul-Dez) do período de 18 meses de
operação, e a partir de Janeiro utilizando a previsão realizada em Outubro-Novembro-Dezembro
(OND) e sua atualização mês a mês, à medida que se entra na quadra chuvosa. Este trabalho
concentrou-se na operação dos reservatórios do sistema utilizando a previsão de afluências
realizada em Julho, podendo, como já mencionado, a metodologia aqui introduzida ser utilizada
com adaptações para todo o período de 18 meses.
6.1 – Previsão de afluências
No que se refere a performance do modelo de previsão de afluências, uma análise qualitativa dos quantis
de 50 e 75% da previsão e da climatologia revela uma evidência de menor incerteza da previsão com
relação à climatologia para os anos de 1993, 1994, 1998 e 1999 considerando o quantil de 50% anos e
1993, 1998 e 1999 considerando o quantil de 75%. Observa-se que as vazões anuais observadas seguem a
tendência da mediana da previsão, fato que só não ocorreu para o ano de 2001.
Adicionalmente, foi calculada a correlação entre a vazão anual observada e a mediana da
previsão para os oito anos de análise (1994-2001). Estes resultados devem ser vistos com cautela
devido à pequena amostra utilizada no cálculo da correlação, podendo o coeficiente de
correlação mudar significativamente pela inclusão ou não de um ano. Para o Sistema JaguaribeMetropolitano como um todo, foram calculadas as correlações entre mediana da previsão e
vazões observadas para os períodos 1993-1999, 1993-2000 e 1993-2001, sendo estes valores
0,89, 0,77 e 0,60, respectivamente.
Uma alternativa de estimativa para a performance da previsão seria fazer uso de “CrossValidation” na estimação dos parâmetros β (coeficientes da regressão entre a variável
transformada reduzida Qs e os valores médios dos índices climáticos Niño3 e Dipolo de AbrilMaio-Junho). Assim, para cada um dos anos do período de 1913-2001 estima-se os parâmetros β
sem este ano e utiliza-se o método do Vizinhos para determinar a previsão para este ano. Isto
resultaria em uma amostra de 88 anos para os quais a metodologia de previsão seria aplicada,
podendo a performance da previsão ser melhor estimada.
Ainda com relação à previsão de afluências, foram utilizados três esquemas de
ponderação (pesos) para os anos próximos: o Peso 1 utiliza a mesma probabilidade para todos os
anos; o Peso 2 utiliza a posição do ano mais próximo como referência para o cálculo das
probabilidade de cada ano próximo, e o Peso 3 leva em conta a distância de cada ano em relação
ao ano de análise para este cálculo de probabilidade. Os esquemas de ponderação Peso 1 e Peso 3
apresentaram melhores resultados da previsão com relação à climatologia, em termos da
operação do sistema. O Peso 1, o qual atribui uma mesma probabilidade para todos os vizinhos,
apresentou resultados tão bons em termos de EQM (Erro Quadrado Médio) quanto aqueles
correspondentes ao do Peso 3. Este último leva em consideração a distância no cálculo das
probabilidades de cada ano próximo.
Nos resultados da análise do Erro Quadrado Médio para climatologia e previsão do
Sistema Jaguaribe-Metropolitano, adotando o Peso 1 verifica-se que os anos de 1995, 1996,
1998, 2000 e 2001 apresentam EQM da previsão menor que o da climatologia. Os anos de 1994
e 1999, anos com mudanças significativas na previsão de Julho para Dezembro, apresentam
EQM da previsão maior que o da climatologia. Adicionalmente, o ano de 1997 também
apresenta EQM da previsão maior que o da climatologia, podendo isto ser causado pelas
mudanças na previsão de Julho para Dezembro, aliada a um padrão intra-anual de afluências
característico de 1997 e a um padrão de distribuição espacial de chuvas também diferenciado.
Assim como 1997, o ano de 1994 também apresenta um padrão intra-anual diferenciado de seus
vizinhos.
O fato do Peso 3 não ter ganho em performance com relação ao Peso1 pode ser devido
aos poucos anos da série histórica, o que faz com que, por exemplo, no caso de 1998, tenhamos
vizinhos que estão relativamente distantes do ano de análise, uma vez que 1998 é um ano bem
extremo quando comparado com o período de 1913-1992. Faz-se necessária uma maior
investigação quanto ao esquema de ponderação, já que o modelo de distâncias é com base na
previsão de vazões anuais e os anos próximos identificados com base apenas no total anual,
existindo uma grande variabilidade intra-anual que não pode ser desconsiderada. A performance
da operação mensal pode ser afetada por isto, dado que, por exemplo, hipoteticamente dois anos
próximos com distância e vazões anuais observadas similares teriam aproximadamente o mesmo
peso, mas podendo ter padrão intra-anual completamente diferente. Deve-se acrescentar a isto a
grande dispersão do modelo de regressão utilizado no cálculo das distâncias.
No que se refere à vazão transformada reduzida, pode-se concluir que para os anos de 1996, 1998, 2000 e
2001 foram mantidas as previsões de anos acima da média, muito abaixo da média, e muito acima da
média para os dois últimos anos, respectivamente. Os anos de 1993, 1995 e 1997 tiveram suas previsões
alteradas, o primeiro de muito abaixo da média para a média, e os dois últimos de acima da média para a
média. Mudanças ainda mais significativas foram observadas para os anos de 1994 e 1999, o primeiro de
abaixo da média para muito acima da média e o segundo de abaixo da média para acima da média. Para o
ano de 1998, as mudanças significativas do NINO3 e Dipolo não se traduzem em mudanças significativas
na escala de vazão reduzida transformada.
Deve-se buscar ainda uma melhoria na previsão de afluências, seja através do uso de um
critério mais apropriado pela associação de probabilidades aos anos próximos, seja pela busca de
novos preditores climáticos tais como o Dipolo de Vento. Adicionalmente, pode-se identificar
uma outra área no Oceano Pacífico que tenha maior correlação com as chuvas no Ceará.
6.2 – Operação dos reservatórios do sistema
De acordo com os resultados dos Níveis Meta, Futuro Conhecido e Operação da COGERH, observa-se
que a mediana da previsão é menor que a mediana da climatologia para os anos de 1994, 1996, 1997,1999
e 2000; a amplitude da previsão é menor que a da climatologia para os anos de 1995, 1996, 1997, 1998,
2000 e 2001 (últimos 12 meses de operação); o Futuro Conhecido está mais próximo da mediana da
previsão que da mediana da climatologia para os anos de 1994, 1995 e 1999. A COGERH operou de
forma arriscada nos seis primeiros meses em 1994, 1997 e 2000 e durante toda a operação em 1998, 1999
e 2001. Nestes últimos anos, a correção no procedimento de operação a partir de Janeiro não foi
suficiente para trazer os níveis operados pela COGERH na região dos Níveis Meta, sejam estes
determinados a partir da climatologia ou previsão.
Para o ano de 1997 observa-se que o Futuro Conhecido começa a sair da região dos
Níveis Meta, sejam estes da climatologia e da previsão, a partir de Janeiro. No caso da
climatologia, o Futuro Conhecido retorna a região dos Níveis Meta a partir de Junho. Isto é
devido ao padrão intra-anual de vazões observado para 1997 apresentar um pico em Março, o
que representa uma antecipação com relação a maioria dos anos da séries histórica. Com relação
à previsão, o Futuro Conhecido não retorna à região de Níveis Meta, o que provavelmente está
relacionado simplesmente à natureza não paramétrica do método.
De uma forma geral, obteve-se resultados promissores quanto ao uso da previsão de afluências na
operação de reservatórios do Sistema Jaguaribe-Metropolitano, cabendo agora verificar a performance da
operação que permita atualização da previsão ao longo de todo o período de 18 meses.
Os dados de vazões mensais de 1913 a 1996 foram obtidos através dos Planos de Gerenciamento das
Bacias Jaguaribe e Metropolitanas, vazões estas geradas através do modelo chuva-vazão MODHAC.
Deve-se fazer uma observação quanto à má qualidade das séries estendidas de vazões mensais, obtidas,
também, a partir do MODHAC (1997 a 2001). Observou-se para o reservatório Orós que a série de
vazões afluentes geradas não se mostra coerente com as séries de precipitações observadas em postos
pluviométricos da FUNCEME.
O algoritmo Simplex Nelder-Mead apresentou-se robusto não falhando em encontrar o
ótimo de acordo com os critérios de convergência estabelecidos. Apesar disto, o algoritmo
demandou um grande esforço computacional, impossibilitando uma análise pós-ótimo adequada.
Para se ter uma idéia do tempo computacional, foram necessárias 20 horas de processamento de
um cluster de 8 computadores (Pentium IV; 1,70 GHz, ), cada um dos quais responsável por um
ano de previsão. Assim, não houve possibilidade de ser feita uma análise de sensibilidade nos
coeficientes da Função Objetivo devido à performance do algoritmo de otimização em termos de
tempo computacional.
ESFORÇOS PODEM SER CONCENTRADOS, EM TRABALHOS FUTUROS, PARA A
MELHORIA DA OPERAÇÃO, COMO POR EXEMPLO: 1) TESTE DE OUTROS
ALGORITMOS DE OTIMIZAÇÃO (PROGRAMAÇÃO DINÂMICA); 2) UMA MELHOR
DEFINIÇÃO DA FUNÇÃO OBJETIVO, PROCURANDO REFLETIR OS
OBJETIVOS/PRIORIDADES REAIS DO PROCESSO DE GESTÃO DOS RECURSOS
HÍDRICOS A SEREM ATENDIDOS, TAIS COMO UMA MELHOR PONDERAÇÃO DAS
PENALIDADES DE NÃO ATENDIMENTO ÀS DEMANDAS URBANAS E AGRÍCOLAS; 3)
CONSIDERAÇÃO DE PERDAS AO LONGO DO CAMINHO ENTRE LIBERAÇÕES E
DEMANDAS; 4) MELHOR DEFINIÇÃO DE ALGUMAS REGRAS DE ATENDIMENTO ÀS
DEMANDAS PRÉ-DEFINIDAS E 5) UMA ATUALIZAÇÃO DA PREVISÃO EM DEZEMBRO
E DURANTE TODA A QUADRA CHUVOSA; 6) MELHOR ENTENDIMENTO QUANTO AOS
GANHOS EFETIVOS NA UTILIZAÇÃO DA METODOLOGIA DA PREVISÃO FRENTE À
METODOLOGIA DA CLIMATOLOGIA E 7) CONSIDERAÇÃO DE HIPÓTESES PARA
OTIMIZAÇÃO E SIMULAÇÃO COM RELAÇÃO AO CASTANHÃO. A TENDÊNCIA É QUE
PESQUISAS NA ÁREA DESTA DISSERTAÇÃO CONTINUEM COM O INTUITO DE HAVER
UM MELHOR USO DE PREVISÃO DE AFLUÊNCIAS NA OPERAÇÃO DE SISTEMAS DE
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CHAPTER 11: INTEGRATING CLIMATE AND WATER
MANAGEMENT IN CEARÁ: HISTORICAL BACKGROUND,
SOCIAL AND LEGAL STRUCTURES, AND IMPLICATIONS
Renzo Taddei, Kenny Broad, and Alex Pfaff
1. INTRODUCTION1
As the structure of this book illustrates, the IRI-Funceme Ceará Project was designed to be an
integrated and holistic research project. Three groups have been working simultaneously on
different but interconnected activities: the development of climate models, hydrological
modeling of the state water system and the development of innovative water management tools,
and socio-economic assessment and study of affected populations. The second and third research
tasks have focused specifically on two interconnected basins in the state of Ceará: the Jaguaribe
Valley and its major rivers, and the Metropolitan basin that includes a group of smaller reservoirs
and rivers surrounding the Fortaleza metropolitan area (see map). The water system of the two
areas were connected in 1993 by a canal called Canal do Trabalhador2, and a larger canal is
currently being constructed connecting the Castanhão Reservoir, in the heart of the Jaguaribe
River, to the Metropolitan area. This chapter presents and discusses the results of the team that is
focused on the socioeconomic issues, studying potential implications of the climate and
hydrological modeling efforts. We report on progress to date, briefly discuss future research
directions, and discuss the relationship between technological advances in climate and
streamflow forecasting and the social and institutional context of Ceará.
We focused on two societal aspects related to water resource management: first, the sociopolitical universe that frames water allocation in the research area; and second, the actual
patterns of water use by different groups in the region, and how water availability (or scarcity)
and use affect main socio-economic structures and processes. Our longer term goal is to identify
the factors that influence stakeholders to behave in specific ways under different contexts, both
politically (by participating in water allocation and in water disputes) and economically. Albeit
ambitious, such a goal, if accomplished, would provide valuable information to be used as tools
for the broader research team in trying to predict how the proposed technical innovations in the
1
A previous version of this paper was presented at the 3rd Annual Meeting of the International Science and
Technical Advisory Committee of the International Research Institute for Climate Prediction, on May 22, 2003,
Palisades, New York. Part of this research was funded by the Brazilian Ministry of Science and Technology
(CNPq). We are grateful for the help of many persons, but particularly Francisco de Assis de Souza Filho, João
Lúcio Farias de Oliveira, Paulo Miranda Pereira, Vânia Maria Simões Rodrigues Teixeira, the whole team at the
former Organization of Users Department at COGERH, as well as the staff of FUNCEME and SRH. Tim Finan
(University of Arizona), Maria Carmem Lemos (University of Michigan) and Mary Kenny (Eastern Connecticut
State University) were important advisors during this research. We would like to thank the Research Institute for the
Study of Man, especially Lambros Comitas, for support of the graduate students Fernando Briones, Zulma Amador,
Ana Laura Taddei, and Elisângela Oliveira. We thank Rebecca Greenberg for editorial assistance. However, the
authors take sole responsibility for the views expressed in this paper.
2
Translated as Workers’ Canal.
climate and hydrological areas would impact local political and economic sectors. We later
realized that this information would also be valuable to local policy makers involved in the effort
to promote a transformation in water use patterns in order to increase efficiency and equity in
this semi-arid state.
Our work to date includes a characterization of the users and institutional systems and the
political process involved in water allocation and dispute resolution. Further empirical detail on
the various user groups is still needed, and that is a primary goal of our future research agenda.
2. BACKGROUND
2.1 Drought and Historical Development in Ceará
The state of Ceará, situated in a semi-arid region, is one of nine states in Brazil’s Northeast, a
relatively highly populated3 region and one of the country’s least developed. It has over 7.4
million inhabitants4, with 39% residing in the capital city of Fortaleza. Of the rural population
that makes up 48% of the entire state’s population, 79% are employed in agricultural activities
and 76% are considered poor by local standards5. While state GDP has had substantial growth in
the last fifteen years, the productivity of agriculture has been relatively low. The percentage of
agriculture in the state GDP has dropped from 30% in the 1950s to approximately 7%. The
Fortaleza metropolitan area, where most of the industry and service jobs are located, is
responsible for 85% of the GDP, although the urban poverty fraction is still estimated to be 58%.
In 1999, the rural illiteracy rate was 44% while the urban rate was 20.4%6. Small holdings of less
than 10 hectares represent 70% of all holdings but only 5.4% of total area.
Low productivity in agriculture is often attributed to “periodic severe droughts, poor soils,
skewed land distribution, low levels of education, high levels of poverty and underemployment,
and limited physical and social infrastructure”7. Beyond agricultural poverty, recurring multiyear droughts have been identified as critical factors in Ceará’s current low state of
development8. Even more broadly, it is claimed that droughts have shaped the ecological and
sociopolitical landscape since the first inhabitants settled the region. Climatic variability has
been linked to cyclical migrations by native populations prior to the arrival of Europeans9, to
religious practices, including the importance of rain gods in local cosmologies10, and to
economic and demographic instability during the 17th and 18th centuries11. Further, these
3
The Brazilian Northeast semi-arid is considered to be the most populated semi-arid region in the world –
the state of Ceará has a demographic density of around 50.3 inhabitants per square kilometer (Iplance 2002b), more
than twice the average demographic density of Brazil.
4
Iplance 2002b. In 1970, the population of the state was 4.35 mi, and in 1980 it was 5.3 mi (Carvalho
1988).
5
Living on less than US$1/day/person. The average monthly income per capita of the rural population of
the state accounted R$ 75.40 in 1999, less than half of the national minimum wage (Iplance 2002b: 136).
6
Governo do Estado do Ceará, 2000b.
7
Costa et al., 1997: 138.
8
See Girão 1986, Prado Júnior 1989, Parente 2000, 2002, Neves 2002, Magalhães 2002.
9
See Montenegro 2001, Neves 2002.
10
Couper-Johnston in Magalhães, 2002.
11
See Montenegro 2001, Parente 2000, Greenfield 2001, Girão 1986. There are records of grandchildren of
very wealthy 18th century oligarchs participating in the invasion of towns and Fortaleza by the hungry and desperate
population escaping the effects of droughts in the hinterland during the late 19th and early 20th centuries (Girão
1986).
periods of extreme vulnerability are thought to play a central role in longstanding paternalistic
relations of the State with its poorer inhabitants12 and in the cozy ties among elites in public
office who at times have capitalized on federal drought assistance13. These two phenomena have
come to be known as “the drought industry.”14
Longstanding Hazards and State & National Adaptations
As mentioned above, there is evidence of an awareness of the cyclical nature of drought in the
region prior to colonial conquest. The drought of 1777 is the first for which there is a detailed
history of the widespread economic impact in Ceará. The drought is said to have caused the loss
of almost all of the State’s cattle, ending a short economic boom in which Ceará had become the
most important beef producer within this Portuguese colony. A century later, the severe drought
that hit the state of Ceará between 1877 and 1879 is alleged to have killed over 500 thousand
people15. The city of Fortaleza, which at that time had roughly 25 thousand inhabitants, was
invaded by more than 110 thousand people who fled the ruined fields of the hinterland in search
of help in the capital. Of course, Fortaleza was not prepared to receive such a massive influx of
people16.
The scale of the Great Drought of 1877 is said to have transformed drought from a private (i.e.
external to the list of issues that had the attention of imperial politicians and administrators) to a
public matter. The imperial (later federal17) government decided to invest its best technicians in
the fight against drought, using science and technology as the main weapons. A focus was on the
construction of massive reservoirs, begun under Emperor Pedro II in 188618 and continued by the
federal Inspetoria de Obras Contra a Seca (IOCS or Inspectorate of Works Against Drought)
created in 1909. IOCS was located in Fortaleza, not in the administrative center of the country,
Rio de Janeiro, because Ceará was so strongly impacted by droughts. The organization resulted
from the union of smaller commissions to study the geomorphology of the semi-arid and to
suggest infrastructural options for water accumulation. This became known as the “hydraulic
approach”19, the idea that suffering from droughts could be mitigated through the construction of
reservoirs. IOCS later became the Departamento Nacional de Obras Contras as Secas (DNOCS
or National Department for Works Against Drought), whose responsibilities are to research
12
See Cunniff 1975, Coelho 1985, Medeiros Filho ans Souza 1988, Kenny 2002.
See Faoro 1984, Parente 2000.
14
Actually, a broad and fuzzy range of practices have been referred to as “drought industry”: illegal use of
public money by local politicians; use of emergence jobs created locally to do constructions on the private lands of
some local leaders; and distribution of relief money according to party lines. However, there are also less
“illegitimate” cases in which some sectors of the population of the poorest areas push the local mayor to quickly
declare “emergency state” in order to pressure on the State government for relief money - in some of these areas, the
average standard of living is so low that the inflow of relief money makes a sensible impact in the local economy.
One of the strategies used by the state to defend itself from the financial chaos that this last situation can create is the
“political insulation” of the agencies responsible for relief - the civil defense defined, in the early 1990s, a new set of
rules to guide relief actions not linked to the political logics of the hinterland, and a “political firewall” was created
in the top levels of the government to support the agency (see Lemos, 2003).
15
See Carvalho 1988, Neves 2000, Greenfield 1986, 1992, 2001, Davis 2001. Carvalho contests this
number, proposing 150,000 as more realistic (Carvalho, 1988). There is evidence that in the height of the crisis,
Fortaleza faced one thousand daily deaths due to starvation and illnesses (Neves 2000, 2002).
16
See Neves 2000.
17
Brazil became independent from Portugal on September 7, 1822, but remained a monarchy until
November 15, 1889, when the country’s republican era began.
18
The first water reservoir of Brazil, called Cedro, in Quixadá (Ceará), was constructed under the order of
Emperor Pedro II, in 1886. The construction took 20 years to complete.
19
See Souza Filho, 2001.
13
infrastructure, construction, and operations of the reservoirs. The political history of DNOCS is
meshed with the political history of Ceará. In particular, its past actions have been linked to the
clientalism and patrimonialism20 that have characterized the political life of the state, both in the
capital and in the hinterlands. Thus historically, local political elites had some control over the
activities of DNOCS that resulted in infrastructural changes benefiting these elite groups.
Recent State & National Changes and Associated Drought & Water Mandates
In 1986, an important political transformation occurred in the state. For the first time, the rural
oligarchy lost state elections to a new group of young industrialists, congregated around the CIC,
or Industrial Center of Ceará. Development-oriented ideas gained power, and incentives were
created to bring economic progress to the state. In 1987, as part of this change, the state
Secretariat for Water Resources (SRH) was created, with departments including Fundação
Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME or Foundation for Meteorology and
Water Resources in Ceará), the state meteorological agency, and Companhia de Gestão de
Recursos Hídricos do Ceará (COGERH or Company for Management of Water Resources in
Ceará), the state water agency, in part to help compensate for a financially weakened DNOCS.
In 1992, state law 11.996 was passed, creating a state system for the management of water
resources. The law called for a specific institutional configuration for water planning and
management and for a transformation of the system to become integrated, decentralized, and
participative21. As part of the creation of a new water planning and management system, the law
required the licensing and charging for water use, and permits for infrastructure construction,
radical innovations in a state where water had always been used freely by the population without
official constraints. For the same reason, these novelties quickly became sources of conflict
between water users and the state government. As part of its participation focus, at least a formal
partial decentralization of decisions regarding water management was effected. Structural
changes that could facilitate participation included the creation of a state council for water
resources (CONERH) with the ability to arbitrate water conflicts, although oversight remained
with the state’s judiciary. The stated mandates one water committee for each of the eleven river
basins (or sub-basins in the case of the Jaguaribe, due to its length), each with the power to
decide upon the allocation of water inside of their basin, but each still under the power of the
state council.
The first experience with participatory water allocation occurred in 1994, just as the state was
about to experience a water supply crisis due to low rates of precipitation since the drought of
1992. A popular commission was created in the Jaguaribe valley to decide how to allocate water
in order to reduce political conflicts due to any impending water shortage. In 1995, the first
formal basin committee was created as a pilot in the small basin of Curú. As of this writing,
seven of the eleven river basins have water committee meetings to decide on water allocation.
Usually, the committees allocate water from the largest and most important reservoirs of the
basin, a potentially hotly contested issue. Diverse stakeholders from a watershed meet each
January and June and are presented with hydrological streamflow predictions for the upcoming
six months. In small reservoirs, local commissions were also created composed of: 30% of
members from local users groups; 30% from civil society groups; 20% from municipal
government; and 20% from state and federal governments. As discussed below, understanding
20
On clientalistic relationships in the political dynamics of the Brazilian northeast, see Costa et al. 1997:
39, Kenny 2002, Parente 2000. Regarding DNOCS role in this, see Elias 2002, Diniz 2002. The term patrimonialism
refers to the treatment of matters of public office as part of the private universe of elite groups (Parente 2000, 2002).
21
See Garjulli 2001: 108.
how such water-committee meetings function is crucial in understanding how potential
improvements in future water supply predictions may be used.
Water management in Brazil also includes national actors. ANA, the national water agency, was
created in 200022 to implement an integrated national policy by working with state governments
to modernize water management through managing transboundary watersheds23.
Given the strategic importance of water and the diversity of actors and interests, water allocation
is usually a very conflictive activity. In Ceará, the water resources secretariat reviews withinstate activities while the state water agency, COGERH24, oversees the debate over specific
reservoir decisions within the water-allocation committees. Relevant to the discussion of
conflicting interests within current allocation, it is worth noting that historically, the politics
surrounding who benefits from the technical response of reservoir construction were always
marked by conflict: the Fortaleza metropolitan area vs. the hinterland; industry vs. agriculture;
public small irrigation (including subsistence) vs. private large irrigation; communities around
reservoirs vs. communities along the river. Such issues appear endemic.
2.2 Old and New Technical Responses to Drought
Given the central role of climate in diverse aspects of life in this semi-arid region, it is not very
surprising that efforts to combat drought have included intense scientific endeavors, including
large-scale engineering achievements. As noted, the construction of reservoirs has been a focus
of state intervention, and the development of Fortaleza’s industrial and service sectors depends
on the provision of water from reservoirs around the state, with the Jaguaribe River basin being
most important water source. Since there were no perennial rivers in the state, official and
private investments in infrastructure occurred throughout the 20th century “to make water”, as the
local phrase goes, that is, to accumulate large amounts of water during the rainy season (January
to June).
In addition to past applications of cloud seeding technology, reservoir building25, and the
adoption of efficiency driven water management models for the State hydro-system, one recent
technical response has been to try to improve climate prediction26. Climate and meteorological
research on atmospheric and oceanic influences reveal two primary factors which control
regional precipitation: the state of the tropical Pacific (El Niño-Southern Oscillation; the region
of the Pacific known as El Niño 3.4 has been shown to influence the climate of the Brazilian
Northeast); and the tropical Atlantic sea surface temperatures. Extreme droughts are often
associated with extreme El Niño events (ENSO warm phase), but not always so. Whether these
correspond depends upon the state of the Atlantic and on other stochastic weather factors. The
ability to predict general patterns of climate variability has improved over the past 20 years.
22
By Federal Law 9984/2000.
According to the Brazilian law (decreto 24643/1934), rivers which basins are located entirely inside the
borders of one state are jurisdiction of the State, while rivers which basins cross state frontiers have federal
jurisdiction.
24
Companhia de Gestão dos Recursos Hídricos do Ceará, created by state law 12.217/1993. COGERH is actually a
mixed-capital company.
25
See Finan 1998 for one review of the uses of science to combat drought in Ceará.
26
In this article we do not address the local climate prediction efforts that are dominated by individual
‘profetas’ – rain prophets. Widespread attention is paid to these forecasts which are widely disseminated via the
media (for details see the collection of articles published in the newspaper O Povo on February 1, 2003; January 12,
2004; also in the newspaper Diário do Nordeste on January 7 and January 13, 2003; January 12, 2004; and Finan
1998).
23
One important difficulty in terms of the capability of generating climate forecasts, and also in
providing efficient drought relief, is the high spatial and temporal variability of precipitation in
the semi-arid. That can be seen by the existence of many different definitions of drought, for
instance. A meteorological drought (i.e., below-average precipitation over a relatively large area)
may yield a highly variable distribution of rain over both space and time. Thus, this drought may
affect groups with similar water needs differently within an area, some suffering ‘typical drought
outcomes’ with others suffering little or perhaps not at all. A different case is the so-called
“green drought”, in which even with average precipitation that is uniform across an area, drought
effects could occur for all groups due to timing, i.e. dry spells during critical agricultural periods.
Spatial variability also affects streamflow: some reservoirs may receive little recharge even
during “good” precipitation years (as was the case for the main reservoirs in the Jaguaribe Valley
in 2003). When situations of high variability occur, spatial and temporal averages of rainfall are
deficient indexes for the overall situation of the hinterland, and therefore technological tools
based on statistical data have decreased in efficacy.
3. TOWARDS A TYPOLOGY OF WATER USERS AND CHARACTERIZATION OF PATTERNS OF USE
3.1 Data Sources and Methodological Considerations
On the characterization of patterns of water use, the intention was to develop a socio-economic
characterization of water users and a description of practical aspects of water use (e.g., various
irrigation techniques), with two main goals: to provide inputs regarding patterns of water use to
the team working with modeling and the development of innovative management tools, and to
identify and describe local practices that could be impacted by changes in the water management
schemes. Methods used included an extensive ethnography of the economic and socio-cultural
activities of the population of the valley, over sixty interviews with key informants in the area, an
analysis of other relevant studies and official reports, and an analysis of the database of users of
the state’s water agency, COGERH, which contains over four thousand records with information
on production by individuals
There are two important challenges that became clear while the research unfolded: first, the
current rapid development of some sectors of the state’s economy is tied to changes in several
other productive activities - with water being a linking factor among these sectors. Economic
development has been impacting patterns of water demand in an unprecedented way, at least
since the end of the 1980s. This means that most available data about socio-economic patterns in
the Jaguaribe Valley are outdated. Second, the network of the state bureaucratic control – the
usual source of demographic and economic data in Brazil - is still under construction in Ceará,
and in many parts of the hinterland it is still poorly developed. In Ceará, an information and
planning agency, Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (IPECE or Institute for
Economic Research and Strategy of Ceará), does gather demographic and economic data, but no
data on water use is available through their database. The national statistics agency, IBGE, also
makes available an important and useful body of demographic data, but does not include
anything related to water use. The state water agency, COGERH, is the sole generator of data
regarding water use in the state, as it is the owner or operator (in partnership with DNOCS) of
the measurement apparatus that monitors river and reservoir flows and levels. There is a current
effort in Brazil by water agencies like COGERH and by academic researchers to produce data
about patterns of water use, with results still not published. Thus, in order to gain a more detailed
characterization of the patterns of water use in association with economic activities within the
area of study, in such a way that variables could be tested and correlations established, we would
have to design and administer our own survey. This will be a next step in the project.
Some characterization of water use linked to economic activities is possible, however. Through
the direct observation of local activities and analysis of available sources, we propose a rough
typology of users. This typology is strongly based on the nature of the available data, most
importantly the COGERH database, which for the case of irrigation was structured around the
variables of location, condition of the irrigator (regarding land tenure), irrigation method, crop,
and cultivated area. Besides irrigation, municipal consumption (which could be divided into
consumption of the Metropolitan area of Fortaleza and all the other small towns in the valley),
aquaculture (primarily shrimp), and industrial use are the main sectors composing the water use
panorama in our study regions.
Irrigation is the challenge COGERH faces in monitoring and compiling statistics; while
municipal and industrial use is characterized by a small number of collection points with high
volumes for each use (easier to measure and monitor), irrigation means thousands of highly
spatially distributed areas with smaller volumes. Reaching these users per se proved to be a
Herculean task. It was defined that no control was needed - and therefore no data generated - for
users of two thousand liters or less of bulk water per hour. Thus, these users are not specified in
the COGERH database; their water consumption is estimated and included in the category of
“losses in transit”, i.e. water that disappeared along the stream flow but that was not used in
productive activities (e.g. due to evaporation and infiltration).
Since COGERH’s database was designed to aid in the management of water volumes, different
crop areas within an irrigator’s land generated different records in the database (because different
crops require different irrigation patterns). That means that patterns of land distribution and
tenure cannot be isolated through an analysis of the database (for this we relied on field
observations and interviews). The database does allow for the correlation between location,
situation of irrigator, size of cultivated area, and irrigation method. In the Jaguaribe Valley and
Metropolitan basins, most of the water demand is concentrated in the city of Fortaleza, a few
industrial areas around it, and three irrigation projects in the hinterland (Icó-Lima Campos
around the city of Icó, Alto Jaguaribe sub-basin; Morada Nova in the city of same name,
Banabuiú sub-basin; and the Jaguaribe-Apodi project, locally known as DIJA, in Limoeiro do
Norte, Baixo Jaguaribe sub-basin). Fortunately COGERH has precise data for all of these.
Below we summarize the results of the analysis by Jaguaribe Valley sub-basin with a focus on
agriculture27 . It is important to note that COGERH was redesigning the structure of the database
and updating fields while our analysis occurred; for that reason, results are interpreted for their
qualitative elements and for comparison with field observations. Thus, the database provides
information on the main characteristics of water users in the hinterland, even if the quantities are
not precise.
3.2 Alto Jaguaribe
Rice is the most important crop cultivated in the Alto Jaguaribe sub-basin. There are two types of
rice producers differentiated by the government: farmers who either own their lands or are
tenants, and farmers who received lots through the local irrigation project (the Icó-Lima Campos
27
We plan to add other sectors later in the project.
project)28. Table 1.1 (see appendix) summarizes our sample group. We can see from table 1.1
that both producers from the Icó-Lima Campos irrigation project and farmers working on private
lands have small cultivated areas (4 to 15 ha); however, taking the combination of crop and
irrigation system found in the two groups (rice/uncontrolled flooding and beans/furrows), on
average farmers on private lands occupy twice the area of producers in the projects. There is no
difference in irrigation systems and organization of production: both use the least sophisticated
(and easy to handle) irrigation systems – uncontrolled flooding and furrows - for which there is
little investment beyond pipes and small diesel motor (and lately electric) pumps. Production is
organized around family ties, with daily workers hired during the harvesting season. These
workers come from the rain fed areas that surround the irrigation areas. According to COGERH
estimates, the amount water consumed by 1 ha of rice irrigated with uncontrolled flooding is
between 13 and 15 thousand cubic meters per cycle in clay-rich soil, and 34 thousand cubic
meters per cycle in sandy soil29; 1 ha of beans cultivated with furrows uses 5,000 cubic meters of
water. The total irrigated area of the Icó-Lima Campos project is 2,800 ha, while the estimated
total cultivated area of the Alto Jaguaribe sub-basin is 8,400 ha.
Public Irrigation Projects
The Icó-Lima Campos irrigation project was constructed by DNOCS in 1972. Rice was selected
as main crop due to the high levels of clay in the soil, which keep the water toward the surface,
facilitating rice production. Since the project’s initiation, the balance between water supply and
demand has changed: at the beginning of the project the Fortaleza metropolitan area was smaller,
the industrial sector was less developed, and the amount of irrigated land was much smaller. The
Lima Campos reservoir, connected to Orós, then the state’s largest reservoir, could originally
feed the irrigation project without major constraints. The current supply-demand situation has
thus caused state planners to change their agricultural strategies: high aggregated value activities,
like flower production, fruit culture, and shrimp “farming” are now promoted. A strong
movement to induce rice producers to switch to fruit production – a much less water intensive
activity - was created, but until now has had limited success. This is in part due to the low
investment capacity of rice producers (to finance new and sophisticated irrigation equipment for
fruit production), a bad credit situation (most producers of the area are indebted to Banco do
Brasil and Banco do Nordeste), low literacy levels, and the inability to redesign the production
organization from a family-based activity to a more bureaucratized production (fruit production
requires more planning, specialized care, and supervision than rice). Further, the production
cycle of fruit trees take much longer than that of grains to begin producing (and thus generating
income), and would cause an interruption in the income flow of the producers who subsist on the
edge of food security.30 A high degree of aversion towards risk (e.g. competition with large
producers in the Baixo Jaguaribe area) is also an important factor.
In the past, the state created all infrastructure for rice production and commercialization. This has
changed, with the current role of the state being less paternalistic and less interventionist than
during the 1970s and 1980s; producers now organize their own infrastructure. This is
28
According to local terminology, an irrigation project is an area in which land reform activities took place,
i.e. one or more large properties were bought by the government, divided and redistributed to landless farmers. In
general, these projects include irrigation and distribution infrastructure, and organizing cooperatives and
associations of producers. In Ceará, as in the entire Brazilian Northeast, DNOCS is the main sponsor and creator of
irrigation projects.
29
Water consumption data available from a study by Banco do Nordeste. Although the data refer to the
Baixo Jaguaribe valley, they can be applied to other rice production areas of the valley. See Carvalho and Cabral,
2003: 25.
30
Most grains have production cycles of 90 to 120 days, while the first harvest of fruits could take over one
year .
contributing to the shift from family-based irrigated agriculture, created by the land reform
projects of the 1970s, toward agribusiness. Since there were no changes in land ownership
regulations – the state owns the land of the irrigation projects - land concentration by larger
businesses is taking place inside the irrigation projects, which were originally designed to be
social projects for poor local families. Droughts play an important part in this process. Farmers
who become indebted for some reason (be it a production loss due to water rationing during
droughts, sudden market price variations, or poor planning) sell their lands to agribusiness
investors for just a fraction of its real value (which could not be negotiated legally, as the law is
not applied, and informal contracts abound).
In the Icó-Lima Campos irrigation project, while some degree of land concentration clearly
occurred in the last decade, the water scarcity of the past five years generated a situation of
abandonment rather than market competition. Due to the average low precipitations of the 1990s,
both the Orós and the Lima Campos reservoir water levels declined to less than 20% of their
capacities, and for over four years great areas of the irrigation project received no water at all. In
those areas, most of the canals dried to the point of uselessness. For this reason, it is possible to
see rain fed agriculture being conducted in soils that were previously irrigated. For the areas
closer to the reservoir basin, a wave of well digging took place, and now most plots have a well.
However, the reliability of these wells is not guaranteed. Since these are not deep wells, the
availability of water varies according to the situation of the reservoir.
Other types of producers
We can distinguish two different kinds of producers working on lands that are not irrigation
projects: vazanteiros and regular producers. The first type is so named because they cultivate on
reservoir lands or river beds (vazantes, which means land uncovered when the water level goes
down). Reservoir lands were divided by DNOCS, the constructor of most state reservoirs, and
distributed to families living on its margins. Usually plots are 1 ha wide and go from almost
nothing (when the reservoir is full) to sometimes several kilometers long (when the water level is
low). When the reservoir is full, these families must wait until some water is released and the soil
becomes uncovered. However, they oppose high rates of water release, because when the water
is far away from the border of the reservoir, farmers have to rely on wells (their pumping
systems are not adequate for long distances). There are around 500 ha of rice and 160 families
working on the Lima Campos reservoir, and close to 5 thousand ha and over a thousand families
working inside the basin of the Orós reservoir, near the town of Iguatú. Rice is cultivated with
uncontrolled flooding, and productivity levels are similar to those in the irrigation project.
Usually these families also have rain fed areas (land occupied or rented during the winter, with
no established ownership), and animals (chicken, goats; better-off families may also have two or
three cows). This diversification serves to lower their vulnerability to climate variations (i.e.
excessive rain that covers their lands on the reservoir, or droughts that dry out the reservoir). The
same can be said about the families on the irrigation project.
Regular producers tend to be small farmers or sharecroppers working small plots inside large
land holdings. These land plots are located close to the Jaguaribe River or one of its small
branches. The remaining lands tend to have bad soils, and are dedicated to extensive low
productivity cattle ranching, or are inactive and covered with cacti.
In summary, the irrigated areas of the Alto Jaguaribe can be characterized as having suffered
from water shortage in these last four to five years, with low levels of technical sophistication
and productivity, and high rates of water consumption. On average, the productivity of rice plots
has been between 6 and 7 tons per hectare, sold for R$ 0.70/kg31 in December 2003; for beans
31
Around US$ 0.11/lb. In late 2003, early 2004, R$ 1/kg = US$ 0.16/lb.
the productivity has been between 1 and 1.2 tons per hectare. Due to the fact that beans cannot be
stored for long periods, prices fluctuate considerably, ranging from R$ 0,25/kg during the
harvesting season to R$ 1/kg in periods in between. In 2003, most beans produced in the area
were directed to the subsistence of the farmer’s family.
3.3 Médio Jaguaribe
The Médio Jaguaribe is currently the most important “producer” of water - the Castanhão
reservoir is located here. There are, however, no irrigation projects in the Médio Jaguaribe area:
it is less populated than other basin areas, and the soil quality is marginal, with many “official”
desertification spots. These factors resulted in part in the traditional prevalence of cow ranching
and milk and cheese production over agriculture. In the last decades, the introduction of chemical
fertilizers combined with irrigation led to the cultivation of pasture grasses for the herds. Most
land holdings are large, but the poor quality of soils reduces irrigation to a few hectares per
property, thus the water consumption in the area is very low. Irrigated plots are located on the
river margins; water is pumped with simple diesel or electric pumps. Table 1.2 illustrates the
small size of the plots, although larger than those in the Alto Jaguaribe. Rice is produced through
the low technology approach of flooding. There are plots where beans are produced with more
efficient sprinkler systems, especially around the towns of São João do Jaguaribe and Tabuleiro
do Norte, near the Baixo Jaguaribe area. Some fruit culture can also be seen in these towns.
Productivity numbers and water consumption estimates are similar to those in the Alto Jaguaribe
Valley. The total estimated area cultivated in the Médio Jaguaribe sub-basin is 5,574 ha, 4,300 of
which border the Baixo Jaguaribe area (the municipalities of Tabuleiro do Norte, São João do
Jaguaribe, and Alto Santo).
There are also a few vazanteiros in the Castanhão reservoir not yet registered by DNOCS, nor do
they have any associations and are thus relatively invisible in the local political processes of
participatory water allocation. There is no registered organized fishery activity in Castanhão, and
therefore no data on this sector. In mid-2003, our interviews with fisherpersons in the Castanhão
margins indicated that they came from other reservoirs around the state, particularly those with
very low water levels, such as the Lima Campos reservoir in Icó. The intense rains of January
2004 raised the water level in the Castanhão reservoir (as in other reservoirs of the state), and
fishery activity increased visibly. Fisherperson communities appear to be highly itinerant,
moving from one reservoir to another in search of the best fishing and market conditions.
3.4 Banabuiú
The Banabuiú is the most important branch of the Jaguaribe River (the other important one being
the Salgado River, bringing water from the Cariri area in the south into the Castanhão reservoir).
There are important similarities between the Banabuiú area and the Alto Jaguaribe.
Irrigation Project
The Morada Nova public irrigation project consumes over half of the water released by the
reservoir in a normal year. In 1998, for instance, the project demanded 8.5 cubic meters from the
13.5 released; in 1999, 6 from the released 9; in 2002, 4 from the released 7. Since there are no
major industries in the valley32, besides municipal consumption (0.154 m;/s), the bulk of the
water is used by private irrigators along the river or is lost in transit. The most important crop
again is rice, followed by beans, pasture, and corn. Inside the project, technical sophistication is
low (irrigation is achieved through uncontrolled flooding and furrows), lots are small (4 to 5 ha),
and production is organized around family ties, with seasonal temporary work during harvest and
land preparation.
Producers working on private lands
We can see from table 1.3 that farmers on private lands have cultivated areas that are 4 to 5 times
larger than the lots in the irrigation project, and that there are bean fields irrigated with sprinklers
in the private areas. As is the other areas of the valley, especially the Alto and Médio Jaguaribe
sub-basins, the private lands are usually rented to tenants, who in reality are sharecroppers,
which cultivate those fertile pieces of land closer to the river bed with a family-based
organization of production. Usually the rest of the land holdings are left unproductive or are
occupied by extensive cattle ranching. The Banabuiú area, with the Médio Jaguaribe, is referred
to as “Ceará’s milk basin”, due to the importance of cattle ranching and milk and cheese
production to the regional economy. Lately some producers of the Morada Nova irrigation
project have switched from rice to pasture production; however, rice is still the most important
crop of the region.
Comparing public irrigation and private lands, the Morada Nova irrigation project accounts for
2,488 ha of the total 8,100 ha cultivated in this sub-basin – the fact that the project uses over half
of the valley’s water shows that the private areas are cultivated much less regularly and
intensively than the project lots. In the second half of 2003, the distribution of crops in the
project was 1,915 ha (77%) dedicated to rice, 396 ha to beans, and 101 ha to pasture. The
productivity rates in this basin are around 7 tons per ha for flooded rice; and between 1.2 and 1.8
tons per ha for beans cultivated with furrows. Prices were similar to those in other areas: R$
0.70/kg for rice, and between R$ 15 and 20 per 60 kg sac of beans during the last harvesting
season. These numbers are very similar to those observed in the Alto Jaguaribe basin, as are the
estimates regarding water consumption per crop per hectare done by COGERH.
The situation of vazanteiros in the Banabuiú reservoir is similar to Castanhão: they exist but are
not significant enough in number or organization to influence political participation.
3.5 Baixo Jaguaribe
One significant characteristic of this basin is that three of the most important municipalities of
the hinterland are located here – Aracati, Limoeiro do Norte and Russas - and it can be said that
the area between these three towns, together with neighboring Morada Nova, is one of the main
political centers of the interior. This is also reflected in a higher level of organization of the civil
society, exemplified by the fact that the water committee of the Baixo Jaguaribe is the most
mature and active in the whole state of Ceará. Baixo Jaguaribe production is comprised mainly
of a large scale irrigation project, shrimp producers, and producers cultivating small lots as
owners or as tenants in larger holdings.
Jaguaribe-Apodi Irrigation Project
32
The only representative industry in the valley is a milk plant called Betania. Water is delivered to this
plant through the municipal water agency of Morada Nova, ; for this reason the company is not in COGERH’s
database.
As seen in table 1.4, the composition of producers in this sub-basin is less homogeneous than in
other areas. On top of the Apodi hills is the Jaguaribe-Apodi Irrigation Project (locally known as
DIJA), the last of the three main irrigation projects of the valley to be created (there are smaller
and less important projects like the Jaguaruana project, and a large one not yet fully in
operation,called the Tabuleiro de Russas project). The DIJA began operation in 1989, and was
designed to use better irrigation technology than the other projects. Initially, beans, corn, and soy
were irrigated using center pivots. In the 1990s, some producers converted from grains and
pivots to fruits irrigated with micro-sprinklers or low-flow drip irrigation. While the original
grain producers had a family-based organization of production, the new fruit producers were
organized as agribusiness companies, and transformed the DIJA project into being one of the
main producers of bananas, papayas, citrus, and guava of Ceará. According to a study done by
Banco do Nordeste, in 1998 the cultivated 2,607 ha were distributed in the following way: 47.6%
corn, 44.8% beans, 5.7% bananas, 1.9% papaya33. Fruit production continues to gain space over
grains. Recently the international giant fruit producer Del Monte installed over 600 ha of
pineapple for export close to the DIJA area; it receives some of its water through the DIJA
irrigation canals.
According to the federation of producers’ associations of DIJA, the high costs of maintenance of
pivots make them unsustainable for small lots (below 10 ha) in face of the fluctuating market
prices for grains. There are still 10 pivots in the DIJA area and the federation is looking for ways
to finance their substitution for the more sophisticated irrigation methods with fruit production.
Gradually, a small number of fruit producers rented and bought land from indebted grain
producers, and enlarged their lots from the original 6 to 15 ha to over 200 ha. Most fruit
producers nevertheless have lots of less than 20 ha. In the rest of the basin, the situation is
different from that seen in the DIJA lots. Interestingly, private lots in the Baixo Jaguaribe area
are on average slightly smaller than DIJA lots, and irrigation methods are less sophisticated
because the costs and complexity of maintenance of micro-sprinklers or low-flow drips are
prohibitive for the basin small farmers. Rice is cultivated much more intensively in private lands,
and uncontrolled flooding is used extensively throughout the basin. Taking advantage of the
momentum created by the DIJA fruit economy, many producers in the Baixo Jaguaribe
converted to fruit, at least on some of their lands, and with less sophisticated irrigation methods.
Better precipitation averages compared to other basin areas also decrease the risk of investing in
fruit trees for small producers. We could say that downhill from DIJA, small producers are
organized in similar fashion to those in the other basins, but took advantage of better
precipitation, the existence of a fruit market, and infrastructure for commercialization. The
relatively short distance to Fortaleza (200 km), the main consumer center, further led to the
adoption of fruit production in combination with rice, beans, pasture and corn.
Shrimp Cultivation
In the last few years there has been a boom in fresh water shrimp cultivation (aquaculture) in the
area, and a few producers with rice lands transformed their lots to shrimp tanks. Russas and
Itaiçaba are important centers of shrimp production. Recent estimates refer to around 320 ha
dedicated to shrimp farming along the 40 kilometers that separate Russas and Itaiçaba.
Unfortunately, the state environmental institutions were not prepared for this long predicted
shrimp boom in Ceará, and most of the shrimp farms are not equipped with water treatment
tanks. Nutrient loaded water from shrimp tanks is usually dumped back in the river, affecting the
quality of the water. This is critical in semi-arid places in which the quality of the available small
volumes of water is crucial to ecosystem health.
33
Carvalho and Cabral, 2003: 24.
The Baixo Jaguaribe sub-basin accounts for a total of 11,097 ha cultivated, 2,400 of which
belong to DIJA, and around 1,000 belong to shrimp farming. In 2003, the participatory water
allocation decided that the Castanhão would release 11 m;/s. Of this amount, 3 m;/s were used by
the irrigated areas on municipalities south of Limoeiro do Norte (technically at the Médio
Jaguaribe basin), 2 m;/s were used by DIJA, and the rest used by the other areas of the valley or
lost in transit. At DIJA the average productivity of beans irrigated through center pivot is around
1,800 kg per ha, while productivity with micro-sprinklers reaches 2,200 kg per ha. Banana
producers realize between 2,200 and 3,000 kg per ha per month from their lots. The water
consumption estimates for beans irrigated with center pivots is around 4,500 cubic meters per
cycle. Fruit lots irrigated with micro-sprinklers use around 1,000 cubic meters per hectare per
month in the dry season.
3.6 Municipal consumption in the hinterland
The municipal water consumption in the hinterland that uses the Jaguaribe River as a source of
water is significantly less than that for irrigation use in terms of total volume. Seventeen
municipalities are directly served by the three main reservoirs; the total amount of irrigated land
of the valley is 25,073 ha. In 2003, the three main water sources released a total of 27 m;/s
during the dry season – Orós released in average 7 m;/s, Castanhão 11 m;/s, and Banabuiú 9
m;/s. Tables 3.1, 3.2., and 3.3 in the appendix show that the total municipal consumption from
these reservoirs and the Jaguaribe-Banabuiú system is no more than 0.442 m;/s. The population
directly served is 241,950 people. This is not the entire population, as some alternative water
sources such as deep wells and desalinization exist.
In places far from rivers, neighboring reservoir, and deep wells, the alternative for water supply
is periodic visits of tanker trucks rented by state or municipal government, or even by
individuals. In October 2003, a relatively wet year, 47 municipalities in the state were in an
emergency situation due to lack of water and were in the process of requesting tanker trucks
from the state and federal government34; at the beginning of 2004, the number of sites in critical
situations in the entire Northeast waiting for help from the national or state civil defenses
reached 9235. Occasionally, a local water market will develop in localities with a lack of reliable
water sources – local entrepreneurs bring water using their donkey-wagons if the water source is
not very far. The unit is the 'lata' (can - 20 liters), with prices ranging from R$ 0.30 to R$ 1.00
per can. Many locals use their donkeys to bring water for their families, and a few dedicate
themselves to selling water as a full time job. In January 2003, for example, in the area of
Irauçuba, the market price for 60 liters of water was R$ 1,00 (around US$ 0,35)36. In January
2004, in Crato (the south of the state), prices reached R$ 0,80 per 20 liters37. Water may also be
sold by the owner of a tanker truck. Locals or municipal government rent tanker trucks for
around R$ 50 per trip between the reservoir and attended population38.
3.7 The Metropolitan Basins
Four small, connected reservoirs – Pacajus, Pacoti, Riachão, and Gavião - serve the metropolitan
area of Fortaleza, with an estimated population of 2.9 million (see figure 1). Fortaleza receives
34
Diário do Nordeste, October 16, 2003.
Folha de S.Paulo, January 11, 2004.
36
Diário do Nordeste, January 22, 2003.
37
O Povo, January 7, 2004.
38
Diário do Nordeste, January 9, 2004.
35
an average of 6.9 m;/s of water from the Gavião reservoir. These reservoirs are basically fed by a
collection of small rivers that compose what is called the metropolitan basins. There is a small
industrial district on the margins of the Pacajus reservoir, and these industries pump water
directly from the reservoir. Another industrial district is located in Maracanaú, closer to the
metropolitan area, drawing approximately 0.10 to 0.20 m;/s from the Gavião reservoir. The
Maracanaú industrial pole also draws water from the Acarape do Meio reservoir. The Pecén
industrial district is currently served by the small Sítios Novos and Cahuipe reservoirs, and
official plans established the Pecén pole as the terminal station of the Eixão, a large canal with a
capacity of 22 m;/s, connecting the Castanhão reservoir to the metropolitan area.
The Jaguaribe Valley is connected to the Metropolitan Basins through the Canal do Trabalhador.
This canal was constructed in 1993, during a serious water crisis, and has a capacity of 6 m;/s.
The canal brings water from the Itaiçaba pumping station to the Pacajus reservoir, over more
than 110 kilometers. The minimal difference in geographic slope makes the water run very
slowly in this canal, which is therefore considered inefficient. Currently, the Canal do
Trabalhador attends only to the local demand of some communities and small scale irrigation
along its path.
Irrigated agriculture is not common around the metropolitan area of Fortaleza. The most
important agricultural product of the metropolitan basins is rain fed cashew, from which cashew
nuts are produced and exported.
3.8 Summary
Notwithstanding the data gaps and methodological considerations mentioned above, we are
relatively confident in proposing a tentative typology of water users (or those directly affected by
water management decisions):
1. Municipal water agencies (in every municipality of the state), divided into two types:
Fortaleza and the metropolitan area, with a high volume consumed, and the
municipalities in the hinterland, with small volumes consumed;
2. Industries around the Fortaleza metropolitan area;
3. Itinerant fishing communities in the reservoirs (Orós, Lima Campos, Banabuiú,
Castanhão, and several other small reservoirs - not direct users of water, but highly
affected by water management decisions);
4. Fresh water shrimp producers in the Baixo Jaguaribe valley;
5. Rice, beans, pasture, and corn producers in the public irrigation projects of Alto Jaguaribe
(Icó-Lima Campos Irrigation Project) and Banabuiú (Morada Nova Irrigation Project);
6. Rice, beans, pasture and corn producers in private lands in the Alto and Médio Jaguaribe
and Banabuiú sub-basins, and producers with similar profiles in the Baixo Jaguaribe.
Although there are subdivisions in this category, there is little the COGERH’s database
can tell us. From our field observations, we find the following subdivisions:
a. Large to medium (more than 20 ha) holdings with tenants using the land in
the sharecropping system;
b. Small holdings (less than 20 ha) being with owners working the land with
his/her family;
7. Rice, beans, pasture and corn producers working the riverbed and he reservoir lands
(vazanteiros). Two subgroups exist: producers with permits to work reservoir lands, and
producers without permits (posseiros);
8. Rice, beans and fruit producers on private lands in the Baixo Jaguaribe sub-basin, with
slightly more sophisticated irrigation systems and higher productivity, but with socioeconomic characteristics similar to producers in the other sub-basins (Alto Jaguaribe,
Médio Jaguaribe and Banabuiú);
9. Grain and fruit producers in the public irrigation projects (mainly DIJA, but also in the
smaller Jaguaruana project) of the Baixo Jaguaribe sub-basin, organized as agribusiness
enterprises with more sophisticated irrigation systems and higher productivity.
4. CLIMATE, VULNERABILITY AND SOCIOECONOMIC INTERACTIONS
Some additional sociological notes may help the reader understand the situation described here.
User types are linked to each other and to other economic sectors through a myriad of socioeconomic networks. For that reason, extreme climate events tend to differentially impact groups,
but there exists an overall economy-wide impact. Below we present some explanatory notes on
how different groups and sectors interact.
4.1 Landless Inhabitants of the Hinterlands
The poorest and largest strata of the rural population (in terms of income) is composed of
individuals whose economic activity is not characterized by one single type of occupation, but
rather by what the anthropologist Lambros Comitas called occupational multiplicity39. Individual
producers are, at different moments of the local economic calendar, rain fed agriculturalists,
fisherpersons, daily workers, and additionally raise chicken, goats, and perhaps some cows in
their backyard. Over a million individuals in Ceará can currently be considered in this group,
half of them residing in the Jaguaribe Valley. Their land holdings are small, and they do not
usually have land titles. Literacy levels are low, and children tend to not attend school in order to
stay home and work the land (something that fortunately has become less common due to official
efforts to send kids to school). Production is organized around the family, and the head of the
family almost always migrates to the metropolitan areas of the south (São Paulo, Rio de Janeiro
or Brasília) when drought situations occur. Similarly, adult sons or daughters who have
permanently migrated send monetary resources and goods in times of need. The diversification
of activities and the existence of a social network of support are coping strategies for times of
scarcity, like droughts. Also very important is the existence of federal pensions to elders and the
handicapped: it is extremely common to find large families in rural communities that depend
almost entirely on a grandparent’s pension; in other cases, the financial “head” of the family is a
mentally handicapped child, who is also entitled to a federal pension. These pensions amount to
the national minimum monthly wage, R$ 240 (approximately US$ 80 in 2004). Usually these
39
Comitas, 1973: 157.
individuals’ political interests are represented by local rural workers unions. The power of these
unions in local politics tends to be very limited.
4.2 Small Scale Irrigated Agriculture
Producers in irrigation projects or irrigating private lands on the margins of a river tend to be
better-off than the group previously described. These producers have access to bank loans and
their higher income allows them to invest in some equipment and to hire daily labor during
harvests. Literacy levels are higher among this group, but still less than that in urban centers. We
estimate that at least one third of the irrigators at the Icó-Lima Campos irrigation project may
have serious difficulty in reading and writing. Irrigators tend to organize around associations,
and through them participate in local political life. An estimate done in the Icó-Lima Campos
and Morada Nova projects gives us an idea of average total income: a farmer cultivating 4 ha of
rice and yielding 6 tons per ha will produce 24 tons. Sold at R$ 0.70/kg, his or her income will
be R$ 16,800. Costs run at an average of R$ 2,000 per ha, which gives him a net income of R$
8,800 per harvest. In perfect production circumstances (i.e. water being available and rains not
being excessive), two harvests are possible in a year. That will result in an average monthly net
income of US$ 500 per month. The excessive rains that fell over Ceará in January 2004
frustrated the possibility of two harvests this year.
Vazanteiros and sharecroppers irrigating the lands of big landowners tend to be slightly better off
than rain fed producers in general, but on average are poorer than irrigators from irrigation
projects. .
4.3 Agribusiness
The small agribusiness investors in the Baixo Jaguaribe area, especially at DIJA, have a much
higher standard of living; the same can be said about most shrimp producers, and some private
producers at the Banabuiú Valley. Many are college educated, some live most of their time in
Fortaleza, and in general they are strongly connected to local politics, occupying important roles
in local branches of national political parties and elected political offices in their municipalities
or in state government. The income of the most successful investors may reach over US$ 1,000
monthly, with some being noticeably wealthy (especially shrimp and fruit producers). A sample
of 10 banana producers at DIJA showed an average monthly income of US$ 1,000, costs
excluded. Due to the fact that this group dominates the intellectual and political lives of the
hinterland, together with municipal technicians they dominate the activities of the water
committees. In 2003, all presidents of water committees in Ceará were technicians from
municipalities or local politicians.
4.4 Drought and Political and Socioeconomic Reactions
In drought situations, the decreased water level in reservoirs immediately impacts the entire
economic network. During normal years, reservoir operation is maintained at a minimum level,
and that level is the amount necessary for human consumption 30 months after the end of the
rainy season, and accounting for water allocation for the upcoming months. In cases of
consecutive poor rainy seasons, that target threshold may be lowered to 18 months, and the
difference is realized through the redistribution of water to different agricultural sectors. Water
allocation is always an object of conflict and tension, even in average precipitation years; in
drought situations, conflicts increase.
Besides directly affecting the irrigators, the poorer rain fed farmers who also work as day
laborers in irrigated fields are effected economically due to a decrease in the demand for daily
work. Also, rain fed farmers are unable to obtain the regular subsistence grains from their fields.
Even with ruined fields, they still have some money due to the federal pensions; yet the food
security threshold may still be reached due to increase in prices that usually happens during
droughts. The household stock of grains and animals are consumed. Drinking water sources also
are affected, especially in distant rural communities. The food security line is crossed and
reserves become depleted. The usual tanker truck activities become more intense and have
difficulty keeping up with demand40. Federal, state, and municipal civil defenses are put into
operation, usually distributing drinking water and food sent by the federal government and
NGOs from all over the country.
Anticipating which will be the most affected places is a very difficult task for government
agencies, despite the intense organization efforts by state and municipal civil defenses in the last
decade. During droughts, a wave of emergency situation declarations usually comes from the
hinterland, overwhelming the civil defense’s capacity to attend to all municipalities at the same
time41. Male heads of households, and sometimes whole families, migrate to urban centers of the
country. There, the exchange rate is high: low paid jobs, and even begging, may keep people
from starvation, but conditions available for housing, health, and security are bleak. This
recurrent migratory phenomenon links people, goods, and resources in the urban centers to the
hinterland. Life in the city for many rural folk is difficult and there are significant social and
psychological impacts. News about the returning of rain brings a large crowd of rural folk back
to the hinterlands, and cultivation begins again.
In irrigation projects and small lots along the river, droughts mainly affect small producers
through water rationing. After the implementation of participatory water allocation seminars, as
described in the next section, water rationing criteria for irrigation and other uses are discussed
and defined collectively; at the same time water allocation is decided. Sometimes rationing
criterion dictates that all irrigators will decrease the amount of cultivated land by the same
proportion; other times differentiation among sectors is negotiated. The Banabuiú Valley,
affected by water scarcity for over 5 years now, offers examples of both cases. Between 1999
and 2003, some rationing took place. In 2003, for example, all irrigators of the valley cultivated
only 70% of their areas, as a universal rationing of 30% was in place. In 1999, the agreed upon
area reduction was 50%. In 2001, the approach used was different: through the implementation
of a subsidization plan designed by the government (Agência Nacional de Águas (National
Water Agency), COGERH, and the Secretaria de Agricultura Irrigada do Ceará (Irrigated
Agriculture Secretariat of Ceará)) called “Águas do Vale”, rice and grains growers of the valley
completely halted their activities for the year in exchange for compensation of R$ 400 to R$ 600
per ha. The resulting available water was directed to activities with more intensive investment of
capital, like fruit and shrimp production; these cultivators were charged for the water, for the first
time in the history of the valley, the amount of R$ 0.01/m;. Despite the fact that less than 30% of
fruit and shrimp producers paid their water bills, the Águas do Vale plan is said to have been
successful in preventing what would have been the worst water crisis of the 1990s. In any case,
irrigators in projects or in their own small lots have assets they can sell (e.g., motorcycles, diesel
and electric pumps, cows) that make them more resilient to water shortages compared to the rain
40
In 2003, the tanker trucks available in the hinterland could not attend to the demand during the dry
season, which occurred just after an above average rainy season.
41
It is important to mention the attempts to create vulnerability assessment systems, especially the work of
Tim Finan from the University of Arizona, and the plans to organize structured drought contingency activities by
state secretariats. These efforts are still in development and pilot stages.
fed group. They are also more accessible to government relief efforts because they tend to be
based in relatively well known location (close to water sources).
Larger producers also diversify their investments: many are stores owners in the urban zone of
the municipality; some have public employment in the municipal government, hold public office,
or are owners of the local radio station or newspaper. In addition, they tend to make use of more
technologically sophisticated strategies to decrease their vulnerability. This sector usually
monitors climate forecasts, and it is not unusual to find producers visiting FUNCEME in
Fortaleza, or maintaining regular phone contact with meteorologists. Small private reservoirs
also exist: Ceará is said to have over 7 thousand reservoirs, with only the largest 123 under
COGERH’s control and the rest located in private holdings. Uncontrolled reservoir construction
proved disastrous to the state water system: some older reservoirs located downstream never
reached high levels after the smaller reservoirs were constructed upstream. The worst case of
water conflict in the state, around the Nova Floresta reservoir, is one example: a private reservoir
called Oco da Arara prevents water from reaching the public Nova Floresta reservoir, causing
much distress between the community living near it (which opposes release) and the downstream
irrigators (which favor release). The state water law (Law 11.996/1992) introduced the need for
permits for any kind of water infrastructure construction, but there is no evidence that the state
water agency (SRH) has the infrastructure to enforce the permitting laws.
Urban center economies are usually directly impacted by agricultural results, and therefore
depressed in times of drought. Agricultural equipment and tools constitute an important part of
commerce in the urban centers of the hinterland. The president of the Storeowners Association of
Quixadá, a municipality in one of the driest areas in Ceará, justifies his decision to organize the
annual meeting of local “rain prophets”, which had its 8th annual meeting in 2004, by explaining
that storeowners need to plan ahead what to buy in terms of goods they will sell42. Also, in
extreme situations, crowds from the parched fields of the hinterland may enter the city and
demand help from the mayor, threatening to loot the local market. Although it can be said that
the ‘food riots,’ as they are called locally, occurred more frequently in the first two thirds of the
20th century, records show that at least one case occurred in early 200343.
In terms of water consumption in the municipalities of the hinterland, it was mentioned before
that the demand is very limited, around 0.442 m;/s. Thus, even in the most extreme rationing
situation, like the Banabuiú valley in 2001, the released 1.3 m;/s comfortably supplies the 0.154
m;/s demanded by local municipal water agencies. The situation, however, is different if the
hydro-system of the metropolitan area is in crisis: the demand required by the metropolitan area
is high enough to generate deep impacts in the Jaguaribe valley. In 1993, when the 110 km long
Canal do Trabalhador was constructed in a little over three months, the 6 m;/s transferred to the
metropolitan area from the Jaguaribe river caused unannounced interruptions in the irrigation
systems of the Jaguaribe River; the DIJA project remained inactive for several weeks, ruining a
significant part of grain and fruit production.
42
See newspaper O Povo, January 12, 2004.
See newspaper O Povo, January 18, 2003. The riot occurred in the town of Mauriti, and food stocks were
indeed looted. See also Neves 2000, 2002, 2003.
43
5. SOCIOPOLITICAL AND LEGAL ASPECTS OF WATER MANAGEMENT
The socio-political arena in which water allocation takes place was studied through the
bibliographical review of works published on the theme, and through ethnographic fieldwork
focused on the network of institutions linked to the local decision making chain for water
management. This involves understanding the social life of institutions like small villages’ rural
workers unions or fisherpersons associations, as well as that of top level government secretariats
and many of the intermediary actors and institutions in between. This network of institutions is
not only complex, but also dynamic: new unions, associations, and secretariats are created while
some are dismantled or made inoperative until they naturally disappear; others are resilient and
resist the test of time. Understanding how institutions work in a place where power was
historically exercised in a centralized and paternalistic way dictates that the researcher has to pay
attention to key political actors and how they materialize their will via various institutions. At the
same time there are other institutions that react against this political style and promote the values
of a representative, decentralized political process. Participatory decision-making is something
prescribed by both federal and state water laws, but it is something still disputed inside the state
when it comes to water management.
The hydrological system is dominated by large reservoirs and a series of flood gates that are
operated by COGERH. Water allocation decisions must balance myriad demands, like those
linked to the user groups described in section 3 of this paper.
5.1 Institutional Aspects
The political field in which the decisions regarding water management take place can be divided
according to the scale in which the actors operate. At the national level, the Agência Nacional de
Águas (ANA or National Water Agency), and DNOCS are the main actors. ANA is responsible
for the creation of a national integrated water management system, which implies potential legal
actions that may affect Ceará’s water management. In general, though, Ceará, with the states of
São Paulo and Rio Grande do Sul, has been considered to be at the forefront of implementing
integrated and rational legislation. There have been some debates between ANA and water
committee members from southern Brazil (mainly those from São Paulo) on one side, and
Ceará’s managers on the other side, concerning the tendency of the first to require that income
generated by one basin be spent in that same basin. Ceará’s technicians argue that due to the high
concentration of income in the state, revenue generated in the metropolitan basins need to be
spent in other basins in the hinterlands. ANA has no direct control of the major basins in the state
because it are entirely located inside the state borders44.
DNOCS is the builder and owner of the most important reservoirs in the state (among which are
Orós, Banabuiú and Castanhão); the institution is also the creator and manager of the main
irrigation projects (including the Icó-Lima Campos, Morada Nova and DIJA). Thus DNOCS is
responsible for an important part of the supply and demand for bulk water. There is still some
ambiguity in the national law regarding jurisdiction over water resources: while the water is on
the river bed, the state has jurisdiction over it; when it reaches the reservoirs constructed by
DNOCS, it become “federal” water, then returns to the status of “state” waters when it passes the
flood gates and returns to the riverbed. It appears to be accepted by all that COGERH is the state
44
Except for the Poti basin.
water agency and therefore has legal authority over water allocation, which in turn has to be
promoted in a participatory manner. For that reason, DNOCS operates the reservoirs according
to guidelines set up by COGERH.
5.2 Legal Aspects
At the state level, Law 11.996/1992 created SIGERH (sistema de gerenciamento de recursos
hídricos), the state system for the management of hydraulic resources. This law specified an
institutional configuration for water planning and management in Ceará, and also specified the
basic principles for the political actions to be taken inside the system, among which the most
important was the decentralization of political decisions concerning water management.
Decentralization was understood to be the integration and promotion of the participation by
distinct sectors of civil society in political decisions about water resource management. The law
also instituted the hydrographic basin as the planning unit, the license (outorga) for water use,
the charging for bulk water use, and the requirement of permits for infra-structure constructions
as mechanisms of management. also In addition, the law inserted participatory instances in the
system,45 that in practice led to the creation of the State Council for Water Resources,
(CONERH, Conselho Estadual de Recursos Hídricos), and the basin/sub-basin water committees
(CBHs, or comitês de bacias hidrográficas). The goal was to create a management system that
was integrated, decentralized, and participative. Besides creating legal space for the existence of
the committees, the law requires the actions regarding water resources in the state to be guided
by the State Plan for Water Resources (Plano Estadual de Recursos Hídricos).
Law 11.996 was created much earlier than the political and bureaucratic capability to implement
most of its innovations. It was inspired by laws passed in the southern state of São Paulo, where
supply, demand, hydro-systems, and political structures are all very distinct from those of Ceará.
In Ceará, the government did not have hegemonic power over the water resources of the
hinterland, as evident from rural residents’ resistance to comply with government pressure to
adopt licenses and in the more explicit cases of sabotage of reservoir valves. In order to have the
instruments created by law 11.996 put into practice, the state government would first have to
create political legitimacy for itself as the uncontested authority over water resources, something
difficult in a state where government rarely acted as a neutral mediator of conflicts but rather in
defense of the rights of the very rural oligarchy. A second difficulty was the fact that the
government explicitly stated having goals contrary to those of the largest sectors of the
population of the hinterlands: bringing water from the Jaguaribe Valley to Fortaleza; directing
state sponsorship to high value activities like shrimp, flowers and fruit production; and creating
disincentives for rice production, a highly popular activity in the valley. To make things worse,
Tasso Jereissati (whose innovative technocratic political style was seen as emotionally “dry” by
local standards) was in a crusade to reduce corruption and rationalize state finances during his
first term when SRH was created, and that isolated him politically from the mayors of the
hinterland. All of these factors explain why so much time passed – more than a decade - until
some of the instruments created by law 11.996 started to be implemented in practice.
At the local level, in pre-Jereissati times water issues were a concern of DNOCS. This institution
maintained local basin managers who kept in close contact with the most important water users,
usually attending to requests for an increase or decrease of release rates according to the
individual needs of the major consumers; these consumers were DNOCS managed irrigation
projects, local politicians or large land holders. No integrated water planning or management
took place, and demand was smaller than what it is currently. The level of organization of civil
45
Garjulli, 2001: 108.
society pre-1990s was reduced, and the existing local associations were alienated from
discussions regarding water management. The 1990s saw a proliferation of associations and an
intensification of the organization of civil society; in the Jaguaribe-Metropolitan hydro-system,
demand increased considerably with the shrimp boom, industrial development, new irrigation
projects, and the growth of Fortaleza and towns in the hinterland. Fisherpersons associations,
rural workers unions, and irrigators associations were created not to allocate water, but rather to
create access for these sectors to benefits like pensions, some types of insurance46, and bank
loans. During DNOCS’ ruling years, the access of these groups’ members to water resources
occurred through local political gatekeepers, creating political obligations and affiliations.
5.3 Emergence of a Participatory Approach
1994 was a turning point for water resource management in Ceará. In the face of severe water
scarcity and in the wake of the construction of the Canal do Trabalhador - an act that left much
of the population of the Jaguaribe Valley angry at the state government – the newly created
COGERH had the difficult task of allocating the water in the valley. Through the company’s
Organization of Users Department, a division filled with two geographers and two sociologists,
all with extensive experience in civil society organization, a large commission for participatory
water allocation was created in a very short period of time. Representatives of the main
economic sectors were invited to participate; besides water users, members of civil society
organizations and of municipal, state, and federal agencies were included. Until then, no precise
information about demand existed, and the meeting of the allocation commission provided
COGERH with initial data to start mapping water demand in the valley. The participatory
approach was successful in serving as a conflict resolution mechanism: major social unrest was
prevented that year. With the creation of the allocation commission, the seeds for a radically new
political space were planted: an arena in which the horizontal relations of negotiation and debate
were preferable to the vertical and rigidly hierarchical political relations of the hinterland. This
commission served as a point of direct contact between civil society, users’ organizations and the
state government. It also served as an intermediary mediating state and local agents. The
allocation commission was defined by the physical geography of the river basins, and was a new
political arena ready to have its important decision and coordination posts filled.
In the beginning, very few people knew how to behave in this novel political environment.
Members of Rural Workers’ Unions were not used to engaging in verbal exchange - let alone
over politically charged issues - with powerful landholders, and in the beginning they did not.
Local political leaders resisted participating at first, and then later tried to take control of the new
forum. COGERH technicians exerted control over the activities, justifying their actions through
the strategic rhetoric of emphasizing progress toward the modern, democratic and scientific,
three things few people from local political elites would openly attack. The strong control of
COGERH in the beginning prevented the commission meetings from following the tradition of
local politics. Perhaps most important, through repeated presentations and training workshops,
the participant members became educated in the technical concepts that COGERH was using to
manage water resources. Rational and efficient use of water, the necessity of demand planning,
licenses, and to some extent even charging for water as a management tool, became part of the
local language, even if such ideas were at first resisted. The state government used COGERH to
46
For example, fisherpersons are entitled to “unemployment” insurance during the reproduction season of
lobster and fish.
promote the idea that water intensive activities, like rice cultivating, should be changed to less
demanding ones, and that projects like Castanhão and Eixão47 were indeed necessary.
Slowly the participatory process created a new group of regional political elite, functioning in an
intermediate scale between local and state politics. In addition, a new geographic space was
delineated – the river basin – that was linked to this political activity. This new elite consisted of
municipal technicians, some of them holding public office, agronomists, teachers, and engineers.
These were the individuals who had the cultural capital to adapt quickly to the new language
introduced by COGERH.
The first years of the 21st century are marked by conflicts between leaders of the water
committee members and SRH/COGERH, especially concerning the coordination of the activities
of the allocation commission and water committees: the state believes that it has to retain a
considerable degree of control over management decisions, including the activities of the
allocation commission and water committees. The basin leaders who serve as directors of the
water committees accuse the state of being too-centralized in terms of decision making, and of
violating the participatory approach called for in the state law 11.996 itself. SRH has control
over the state council for water resources (CONERH), composed primarily of representatives of
state secretariats with little or no relation to (nor technical training regarding) water resources.
Water committees have been requesting a seat on CONERH, something the state will use as a
bartering point for the approval of a new water legislation that, among other things, enables
water trading, an unpopular idea among the committee leaders. In 2001, CONERH reduced the
legal decision-making power of the committees, but committees have an informal agreement that
CONERH will approve any decisions of the water allocation seminars. The logic behind such
deals is that SRH wants to retain legal power over management decisions, something justified by
SRH technicians by the need to act fast in case of disaster, while promoting and officializing the
decisions taken in the participatory committees and commissions.
5.4 Data Uncertainty and Decision Making
Information is a crucial element in the context of decision making related to water management.
There are two particularly salient aspects: first, the effort and difficulties in generating of data for
management of the system; and second, the linking of information sources with decision making.
As of 1992, when the law was created, there was no system in place to monitor water use.
Without monitoring there could be no enforcement of decisions or billing, of course. Thus the
state was faced with the monumental task of setting up of a monitoring system to measure flows
in major collection points –municipal water agencies, irrigation projects, and industries. For
small users, due to their number and spatial distribution, local measurements of consumption
were out of question. Besides the high costs of equipment for such low volumes, the tens of
thousands of collection points would have to be found first. Users had to be known. COGERH
started working on a database of users in the Curu and Jaguaribe-Banabuiú valleys in 1998. The
Águas do Vale plan, in 2001, induced producers to apply for licenses, in order to get either
compensation or water. But, since licenses were valid for no more than one year, they all
expired, and the complex dynamics of water use in the hinterland once again was below the radar
of COGERH.
47
Both are somewhat controversial projects due to the fact that they point to attending Fortaleza and
surrounding areas demands, and not hinterland areas with long records of social suffering due to lack of drinking
water; Castanhão also caused a huge ecological and social impact in its environment, having displaced around 20
thousand people.
With the exception of 2001, a year in which the major reservoirs were almost depleted, and when
compensation for the little water was available, in general producers resisted the idea of applying
for water licenses, the most important managerial tool created by SIGERH to act on the demand
side. Such resistance was due to the fact that producers feared being charged for water, and
associated licenses with water charging, something they saw occur during the Águas do Vale
program. This program also brought another problem to view: since the state had no time or
resources to create a “water police”, there was no enforcement regarding payments of those who
received the water. Debts remained open through 2002, an electoral year, and the government
feared that a harsh action could affect its political image. It was only at the end of 2003, and due
to pressure from ANA, that COGERH started to press for payments, two years late. The
disorganization of the process reinforced the idea for some local producers that they don’t have
to bother with government trying to gain control over water, but could just keep doing things as
usual. In 2003, the SRH once again announced its plans to induce all producers of the valley to
apply for licenses; this time the license validity was stretched to four years.
Thus far, there is still no data about water consumption per production lot. Through geophysical
and agronomic studies, COGERH created a method for estimating volumes of water
consumption, using crop, irrigated area, irrigation method, and spatial location as inputs.
Aggregate data from these estimates was checked against macro-measurements of stream flow in
specific sections of the river. With that, COGERH developed an indirect way of assessing and
managing demand. The licenses department of the company also geo-referenced the data, and in
2003 was in the process of designing an information system to enable the database to be the
ground for managerial decisions.
When COGERH assumed the role of state water agency, data about the reservoirs came from
DNOCS. Since the volumes of reservoirs vary dynamically (according to the amount of material
brought with the stream to its bottom, which reduces the storage capability of the reservoir, a
process locally known as açoriamento), in many cases the data were clearly outdated. The
method for measuring the volume of a reservoir, called batimetry, is expensive. In cases of small
reservoirs like Nova Floresta and Poço do Barro, but also in large ones like Banabuiú, there was
disagreement between the perception of the local communities regarding water availability and
COGERH data. This was sometimes based on local belief that COGERH was favoring specific
groups, as in the case of the Nova Floresta conflict, when in reality it was that the COGERH data
was outdated. Batimetric measurements have been done recently for the three specific cases
mentioned, but the problem is endemic to data regarding old reservoirs. For that reason,
COGERH technicians know that being conservative is a guarantee against of the risk of
depleting reservoir waters due to mistaken information.
COGERH is now the sole generator of data regarding water resources in the state. The company
also structured the whole participatory decision process around data provided by them. Although
many technicians from state government sit in water committees, the company is the bridge
between committee members and the secretariat for water resources (SRH). Meeting dates and
invitations are coordinated by the company; press releases are sent to the local media. Competing
data is rare, and usually when it does exist it is about different and local assessments of reservoir
levels. Although COGERH is responsible for the political existence and life of the water
committees, official propaganda succeeded in spreading the idea that COGERH only executes,
while main decisions are taken at the SRH. For that reason, COGERH technicians are in general
seen as objective managers of water resources and neutral mediators in conflictive cases, with
rare exceptions, while SRH is seen as a state agency pushing the government’s political agenda.
Communication Aspects
The communication environment of the hinterland is highly politicized. Radio stations and local
newspapers are usually owned by local politicians, who use them to vehicle political propaganda.
Commonly, political vendettas include radio professional, as in the cases of Nicanor Linhares
and Ronaldo Guedes Ferraz Júnior, murdered in 2003 due to local political conflicts48. In 2000, a
large rice producer of the Banabuiú valley used his radio station in Morada Nova to attack
COGERH and the allocation commission’s decision to reduce production areas by 50%. Thus,
once information leaves COGERH domains, it enters a highly politically charged environment.
Even the infrastructure of communication is sometimes affected: irrigators involved in the Nova
Floresta conflict reported having their COGERH mail systematically retained in the community
post office, and had to be communicated with by phone about allocation meetings.
5.5 The allocation structure and process
The group that allocates water from the Jaguaribe River meets twice per year: in January at the
beginning of the rainy season to evaluate forecasts and decide the release policies for the next six
months, and in late June or early July, when the bulk of precipitation is over and reservoir levels
are defined. These meetings are locally called Water Allocation Seminars. In the second and
most important meeting of the year, simulations for the general conditions of each of the three
main reservoirs (Orós, Castanhão, and Banabuiú) under a variety of release rate scenarios are
presented. The commission members discuss the projected situation of each reservoir at the end
of the season under each release rate, and after analyzing the presented scenarios, elect which
release rate is acceptable for the reservoir. Since each sector has specific needs regarding water
supply, decisions entail a great deal of discussion.
In 2003, the allocation commission had 107 members from the four sub-basins of the Jaguaribe
River mentioned previously, with representation divided in the following way:
-
30% of members are representatives of civil society entities, i.e. diverse rural workers
unions and associations of inhabitants; among these, the most highly represented group is
the rural workers unions (2/5 of total);
-
28% public and private water users, e.g. companies providing water for human use,
associations of producers from both public and private irrigation areas, and other
associations;
-
25% representatives of municipal governments, i.e.prefeituras (municipal executive),
secretariats of municipal government, and câmaras municipais (municipal legislative);
-
17% representatives of the various state and federal government agencies, i.e. people
from DNOCS, COGERH, EMATERCE, SEAGRI, and CHESF.
Taking a sub-basin perspective, the Baixo Jaguaribe has the most representatives (36%).
Notably, the institutions directly linked to water users represent only 28% of the commission’s
members. Adding the rural workers’ unions, who represent small farmers working others’ lands
by pumping water directly from the river, as well as the farmers who cultivate reservoir and
riverbed lands, this still totals only 40% of the members. However this is by design: since the
beginning COGERH had the explicit goal of integrating sectors of the broader civil society into
the process, as all sectors are indirect water users and direct producers of water pollution.
Besides occurring in the main allocation commission for the three large reservoirs of the valley,
participatory management was extended to the other smaller reservoirs managed by COGERH.
48
See newspaper Diário do Nordeste, July 1st, 2003.
Small reservoir commissions were constituted by local population representatives and
government officials.
One might organize societal interactions here according to who interacts with whom in the
network of reservoirs and waterways. Political alliances do exist at the sub-basin level (e.g.,
communities associated with a particular reservoir) and through committee membership. More
generally, organization of non-governmental water stakeholders has occurred in large part by
location (e.g., communities located upstream or downstream of the reservoir gates, where the
former tend to oppose water release while the latter tend to favor it) and by occupational practice
(e.g. organization through unions, cooperatives, and associations). Stakeholders thus may
simultaneously be allies and rivals, depending on the subject of debate, i.e. allies in regional
disputes for water and rivals in local conflicts. That is usually the case, for example, for rural
workers unions and private landowner associations, who act together against alliances formed in
other basins, despite the conflicted relationship that they have locally.
The table in Appendix III provides a general description of the stakeholders involved in water
allocation and their patterns of behavior during the allocation process. Below we describe one
Water Allocation Seminar, in which the diverse and important elements that mark stakeholders’
participation are described.
Description of Water Allocation Seminar49
At the end of the rainy season, at the beginning of June, COGERH sets a date for the water
allocation seminar and sends invitations through the postal service to the 107 voting
members. Each voting member is supposed to communicate the other members of the
institution/community he or she represents about the seminar. Our interviews revealed that
very few do so, except some representatives of leftist NGOs, church organizations, or
groups that have special interests in taking many people to the seminar in order to exert
crowd pressure in debates and voting (these are usually groups that experienced water
shortages in the previous years). In this case, local communication networks are used: local
radios, messages during church services, church loudspeakers, and cars with loudspeakers
attached to their roofs. The community/group will then try to allocate transportation
resources to carry people to the seminar site. This may be a major problem for some
groups/communities, and local leaders and politicians are usually asked for help, naturally
creating political obligations.
The venue is often an institution that has the minimal necessary infrastructure –
microphones, projectors, and video cameras for recording the activities - usually in regional
centers like Limoeiro do Norte, Russas, or Morada Nova. All individuals attending the
seminar receive a small booklet with the technical information to be discussed during the
seminar – tables and graphics about reservoir levels, evaporation, proposed rates of water
release to be voted on, etc. (see appendix IV for an example of the graphics used) Voting
members receive printed color booklets; others receive black and white photocopies.
Someone from COGERH opens the meeting, and he/she will lead the rest of the seminar.
This individual is usually the local COGERH manager for the basin, or someone with a
higher rank from Fortaleza. The first activity is the introduction of the individuals who sit
at the table in front of the audience: the state secretary of water resources (SRH) is called to
the table, followed by the president of COGERH, representatives of DNOCS and
EMATERCE (Empresa de Assistência Técnica e Extensão Rural do Ceará or Rural
49
Adapted from Taddei and Taddei, 2002.
Extension Office for the State of Ceará) (if present), a representative of the municipality
hosting the seminar (usually the municipal secretary of agriculture), and the presidents of
the sub-basin water committees. Beginning with the secretary (SRH), each member of the
directive table will give a speech that usually: 1) emphasizes the importance of the seminar
as a democratic step for water allocation, and the necessity for more organization and
involvement by the communities so that the democratic process can be solidified; 2)
promotes COGERH’s agenda, including the need for every farmer in the valley to adopt
the water license scheme, or the advantages of introducing the payment for water as a
management mechanism.
The speakers then sit with the rest of the participants and audience in the auditorium. The
COGERH technician leading the seminar will then call the invitees from the various
societal sectors and organizations, who will make presentations about specific topics,
including payment for the use of water and its advantages, the necessity of maintaining
riverbeds free of obstacles, pollution control, etc. Usually, after these presentations,
discussions and debates arise. The COGERH technician will manage the debate, sometimes
asking for other COGERH specialists to provide technical answers. The seminar then
breaks for lunch.
The last presentation, which can take place before or after lunch, is the one in which the
current reservoir situations are discussed, and the simulations of reservoir operation are
presented to the auditorium. This part of the presentation is very technical, and we
observed that some individuals have difficulties with the technical language used. (It was
not possible for us to quantify the degree to which participants had difficulty with the
technical terminology). However, while most of the auditorium seemed to follow the
presentation, it was clear that some individuals lost interest and left the auditorium for
coffee or a cigarette.
After this technical presentation, the auditorium is divided into three groups. All
individuals associated with the Orós reservoir, or located between the Orós and Castanhão
reservoirs, meet and discuss the rates of water to be released via the valve of Orós. The
same happens for the Banabuiú reservoir, involving users and communities that go from
the reservoir to the point at which the Banabuiú River meets the Jaguaribe. The third group
is that for Castanhão, with people that live and work from the Castanhão to Fortim, where
the Jaguaribe River meets the ocean. Before 2002, the auditorium was divided into two,
because the Castanhão was not in operation.
Each of these groups then debates the simulations provided by COGERH. About 8 to 10
simulations are provided for each reservoir, with different release rates, their associated
rates of evaporation, and rates of decrease in the volume of available water in the reservoir.
All simulations begin from the current situation of the reservoir. The proposed values of
liberation pre-define the context in which the decision process can take place. Very rarely
is the range of volumes suggested by COGERH, i.e. its maximum or minimum suggested
water release values, questioned. If they are, COGERH technicians provide justification
based on the technical details of the reservoir.
The debates among the participants about the volumes were observed to be largely driven
by pragmatic reasoning. Users tend to draw upon their memories and perceptions of the
correlation between the abstract numbers being discussed (flows in cubic meters per
second), the actual situation of the river, and their economic activities/needs from the past
years. They then make mental comparisons between how much water is proposed to be
liberated now and how much was liberated the previous year. Based on the individuals’
evaluations of how much water was running in the sections of the river close to where they
work, or in the irrigation channels they use, they decide if the proposed volume will be
sufficient (i.e. they try to match numbers with images of the river or irrigation channels).
The same applies to fishermen and community members close to reservoirs who rely on
certain levels for fish survival and for accessible planting areas.
The actors will then defend their interests, according to the gross typology of stakeholders
we present in appendix III. Many interesting outcomes can result from these discussions:
actors may negotiate a specific release rate associated with one sector or group of actors’
promise to clean the riverbed in order to improve stream flow, thus allowing water to flow
further downstream. Variation in the timing of releases (versus total volume) may be also
be negotiated; for example during the dry season, for specific reasons, such as the weeks in
which irrigation reaches its peak water consumption due to the biological requirements of
the plants being cultivated. The COGERH technicians leading the discussion keep visible
notes on a large sheet of white paper taped to the wall. They also strive for consensual
decision making, which may take many hours of sometimes heated debate and arguments.
If consensus is impossible, the decision is made through a vote.
One recurrent rhetorical strategy used by participants in the debates is the use of
sophisticated language and the phrasing of specific sectorial interests in technical terms,
presenting will as technical necessity, making use of one element of the local cultural
representations of the social order: the dichotomy of society into a few “dotô” (doctors,
meaning educated and usually powerful person), and many “cidadão” (ordinary uneducated
citizens), in which the first have authority to lead the later due to their knowledge, and the
later have to follow due to their ignorance. These rhetorical moves are counterbalanced by
the actions of technicians associated with church groups, university students, community
associations, and even EMATERCE employees, which end up assuming the function of
informal representatives of small farmers and fishermen in the arena of sophisticated
phraseology.
The debates are open to all individuals present in the meeting, though only the
representatives can vote. Generally, the number of attendants is much higher than the
number of voting members. While the discussion is coming to a consensus, everyone
present can influence the debate. Popular group like community associations and unions
usually are responsible for bringing many people to the seminars. If a consensus is not
reached, and voting must be used, then only those 107 members, in their three subgroups
(Orós, Banabuiú, or Castanhão), can vote. This is the moment in which underprivileged
groups and actors suffer due to lack of infrastructure (mainly transportation), since it does
not matter how many union members are present: if the official representatives (i.e. voting
members) are not present, their votes are lost. Members state their vote verbally and
publicly. The COGERH technician counts the votes and writes them on the piece of paper
taped to the wall.
The discussions, as well as the voting, may address other issues besides release rates. In
cases of acute water shortage they may legislate about criteria for water allocation and
distribution. Examples already mentioned are the decision of the Banabuiú committee, in
2000, to limit water to 50% of pre-crisis flow rates, imposing a 50% reduction in available
water to all users; and the Águas do Vale program in 2001, inducing rice growers not to use
water and directing the small amount of available water to fruit and shrimp producers.
When the three sub-groups reach their decisions, the COGERH technician leading the
activities asks the attendants to return to the auditorium; the results of each discussion or
vote are read aloud and recorded in the transactions of the seminar. The technician then
congratulates everyone who came, reinforcing the importance of the meeting as a
democratic mechanism, and declares the seminar to have reached its end. The voting
members that are present then sign the attendance sheet.
Shortly after the seminar, COGERH prepares a summary of the activities and deliberations
of the commission, and the state water council for water resources meets and (usually)
approves them.
The seminar will meet again in January to discuss climate predictions regarding the rainy
season that will begin that month, and to deliberate over reservoir operations for the rainy
period. When the forecast points to a normal (average) winter, the reservoir valves are
usually adjusted to the guaranteed minimum release for municipal demand (human
consumption) in case of eventual dry spells.
6. IMPLICATIONS
Above we have characterized the history, societal groups, sociopolitical and legal institutions
that are relevant for water management in Ceará. The structure and processes associated with
these organizational entities will likely affect future water management policy.
For example, it matters that over one and a half million individuals in the state’s hinterland live
below the local ‘poverty line’. In these conditions, a fear of insufficient water is well founded.
The crucial role of sufficient water is reflected in public reactions to scarcity or abundance, such
as celebratory fireworks and/or traveling to watch a reservoir spill50. Decisions linked to water
manifest in extreme risk aversion, i.e., ‘tuned’ to worst-case water availability scenarios; this is
understandable given the degree of uncertainty in climate and water supply and for those close to
the food security line. Variations may be life threatening. Further uncertainty is due to imperfect
measurements in the water system, and we see ‘conservative’ water behavior across various
levels in society, from rain fed farmers to state planners. An implication for proposed future
water management schemes is that policy makers must consider not only average effects, but
also impacts upon water risk exposure and its perception, across groups.
Looking further at the details, consider the rain fed agriculturalist who, lacking alternatives,
always plants seeds after the first rains when soil moisture is at least 30 centimeters deep. If a dry
spell ruins the fields, the soil is prepared again, and the farmer waits until the rains begin again, a
process that may be repeated many times until Saint Joseph’s day (March 19th).51 This farmer
may hear a forecast for dry conditions, but gain some sense of relief knowing that it is not
deterministic and that it can be wrong. This is because this planting approach has been tuned to
years of risk and is not going to change, in which case it is good that a forecast of dry conditions
50
While this article was written, the Sobral reservoir spilled - a very unusual occurrence as January is the
beginning of the rainy season. Television channels broadcasted to the whole region the fireworks used by the local
population to commemorate the occasion. TV Verdes Mares, January 27, 2004.
51
There is climatologic sense in Saint Joseph’s day. It is close to the autumn equinox, when the ITCZ (inter
tropical convergence zone that brings humidity from the Atlantic to the Brazilian northeast) stops moving south and
begins moving back north. That means that the likelihood of rains after March 21st, if it did not rain enough before
that date, is small.
may be wrong – as it was observed to be in 2003.52 So farmers perceive the probabilistic nature
of the forecasts as well, and at the same time understand forecasts’ role in triggering distribution
of seeds (which was routine policy until 2003); in 2004, EMATERCE decided to combine
forecasts with inputs from field technicians to modify the trigger.) Thus policy makers should
consider these issues of risk perception as well, if trying to best support farmers. For instance,
their evaluation of the role of forecasts in seed release seems like an important analysis to
conduct. That said, it is important to distinguish risks for rain fed farmers from those for
industrial operators. The latter might embrace risk in policy choice as they can handle new
variations that raise average profits.
Water management policy concerning forecasts use for stream flows in reservoir operation faces
the same questions about impacts on risks and across groups. Given the conservative default
policy, using forecasts would mean sometimes using water in a less conservative manner, i.e.
releasing higher amounts of water to productive activities in order to avoid evaporation losses.
Recognizing risks, COGERH technicians noted that such technical novelty might be best for
reservoirs for which good data is available and those with short recharge times (i.e. those with
high tendency of spilling). The need to take into account the connections among hydrological
decision making and ensuing impacts across different groups in society becomes crucial when
considering moving away from the more risk averse policy currently in place.
Some groups are usually negatively impacted by higher rates of water release. Upstream fishers
need a minimum amount of water in the reservoir. Riverside agriculturists are limited by their
pumping technology to work within certain distances of the waterline, which shifts due to
releases. Thus, even innovations which, in aggregate, raise water yield for a given level of water
supply reliability could hurt specific user groups. Clearly the details of the allocation
commission, in which members of the negatively impacted groups have seats, will be important
in effective release policy. Viewing the issues over the long term, perhaps new institutional
policies for compensating affected groups can help.
More generally, these water management policy questions raise the issues of coordination and of
the role of the state. Competition for water among upstream and downstream groups (even
within the same sector) is endemic because the rate and amount of water released has a direct
impact on their livelihoods. Integrated water management schemes that are rational, efficient and
also equitable are the challenges to be faced. Putting such schemes into place is a mandate that
has evolved alongside the extension of government control over natural resources in the
hinterland. This has proceeded slowly over a decade, and it is far from reaching its end. It has
also involved an intriguing twist in the introduction of a form of participatory democracy in
water management, in sharp contrast to the traditionally centralized decision structure within the
state capital as well as across the hinterlands.
A term that is often used by government agencies and worthy of further consideration is
“modernization”. Referring to state function, this sometimes indicates efficiency standards taken
from private companies. Others use this term to suggest decentralization in the form of political
structure transformation, e.g. real decision power vested in participatory water committees.
There are clear disputes inside government regarding the authority that committees should have.
The existing process is not fully coherent: locally, constrained state funds for subsidies towards
transporting participants from distant areas create a bias towards those with disposable resources
to attend meetings, such as agribusiness and state agency representatives. At the state scale, some
52
In this case, climate agencies in Brazil issued revised forecasts, but that was not the scenario envisioned
when estimating gains from forecasts, and the forecast provided at the beginning of the agricultural season stuck in
farmers’ memories.
water deals are made outside of the water committees and seminars, e.g. for large industrial or
agribusiness enterprises, and are led by agencies responsible for economic development.53 The
details of how different groups access this system will matter greatly, including determining
which decision makers are making the choices described above concerning risk and the use of
climate information.
The heterogeneous and in the hinterland spatially dispersed set of water users also pose practical
challenges for contractual novelties that may reflect technical novelties concerning climate
forecasts but also must confront financial and institutional realities. One relevant example of the
limits of the state to monitor hinterland life is the persistent and somewhat successful resistance
to licenses by those accustomed to freely pumping bulk water directly to fields.
Institutional/contractual novelties that may better signal to agencies what users actually want in
terms of water supply and reliability could be hampered by a lack of resources and political will,
e.g. to enforce payment of water bills. Another constraint is the limited comprehension of
novelties concerning probabilistic deliveries of water.
Consideration of many of the above details indicates a need to view potential innovations in
water resource management in the context of existing conflicts between different needs and
visions. Reservoir or crisis management that could integrate streamflow or climate models and
outputs will thus require a deep understanding of the state and local economic and political
setting. Adverse political circumstances, for example, may nullify the value of an innovative
technological tool, or skew the benefits toward selected groups. We hope to have provided some
basic information to help those interested in contributing to the organization and improvement of
the water system in Ceará, and to have highlighted issues that, while perhaps obvious to those
“on the ground”, do not always enter technical or policy debates.
APPENDIX I: TABLES AND FIGURES
Crops and irrigation systems
Table 1.1 - Alto Jaguaribe
Crop
Irrigation
Project
Irrigation
System
Average
Area (ha)
Total Area of
Sample (ha)
4.7
1903.0
Bean
P Uncontrolled
flooding
P Furrows
Number of
Records in
Sample
405
4.9
1651.0
337
Corn
P Furrows
5.2
247.7
48
Pasture
-
-
-
-
Rice
Private
Farmers/Tenants
Irrigation
System
P Uncontrolled
flooding
P Uncontrolled
flooding
P Furrows
P Uncontrolled
flooding
P Uncontrolled
flooding
Average
Area (ha)
Total Area of
Sample (ha)
9.1
988.0
Number of
Records in
Sample
108
5.9
672.3
113
13.4
3.8
347.4
218.7
26
58
5.5
132.0
24
Table 1.2 - Médio Jaguaribe
53
In August of 2002, newspapers reported that the largest producer of the valley, the giant fruit
multinational Del Monte, signed an agreement for water delivery directly with DNOCS without participating in
discussions of water allocation. That caused friction between the water committees and the administration in the
Apodi area, the irrigation area where Del Monte is installed. This tendency is intensified by the “fiscal wars”
between states. See Tendler 2000.
Crop
Rice
Bean
Banana
Private farmers
Irrigation
System
Average
Area (ha)
Total Area of
Sample (ha)
17.7
406.9
Number of
Records in
Sample
23
19.1
248.9
13
6.9
10.4
493.4
197.0
71
19
P Uncontrolled
flooding
P Uncontrolled
flooding
P Sprinklers
P Uncontrolled
flooding
Tenants
Irrigation
System
-
P Sprinklers
-
Average
Area (ha)
-
Total Area
of Sample
(ha)
-
Number of
Records in
Sample
-
5.5
-
55.0
-
10
-
Table 1.3 – Banabuiú
Crop
Rice
Bean
Banana
Pasture
Irrigation
project
Irrigation
System
Private farmers
Average
Area (ha)
Total Area of
Sample (ha)
4.4
1765.5
Number of
Records in
Sample
404
4.6
4.6
599.3
91.2
130
20
P Uncontrolled
flooding
P Sprinklers
-
4.8
344.2
72
-
Average Area
(ha)
Total Area of
Sample (ha)
8.9
9.0
2.4
12.0
186.9
738.0
64.8
276.0
Number of
Records in
Sample
21
82
27
23
3.6
57.6
16
9.7
87.3
9
2.8
8.9
36.4
818.8
13
92
Average
Area (ha)
Total Area of
Sample (ha)
9.1
527.8
Number of
Records in
Sample
58
3.7
3.3
688.2
52.8
186
16
2.6
3.5
2.0
195.0
350.0
64.0
75
100
32
4.7
253.8
54
2.7
3.13
264.6
103.3
98
33
3.9
109.2
28
3.6
86.4
24
1.8
1.9
43.2
47.5
24
25
P Uncontrolled
flooding
P Furrows
P Shortened water
runs
P Furrows
Irrigation
System
Average
Area (ha)
Total Area of
Sample (ha)
23.2
278.9
Number of
Records in
Sample
12
18.2
-
254.8
-
14
-
-
-
-
Average
Area (ha)
Number of
Records in
Sample
28
Table 1.4 - Baixo Jaguaribe
Crop
Rice
Bean
Banana
Papaya
Pasture
Corn
Irrigation
project
Irrigation
System
P Center pivot
P Center pivot
P Sprinkler
P Microsprinkler
(localized)
P Drip (lowflow)
P Microsprinkler
(localized)
P Sprinkler
P Center pivot
Table 1.4 - Baixo Jaguaribe – cont.
Crop
Rice
Beans
Pasture
Citrus
Banana
Private farmers
Irrigation
System
P Uncontrolled
flooding
P Sprinkler
P Uncontrolled
flooding
P Furrows
P Sprinkler
P Shortened water
runs
P Uncontrolled
flooding
P Furrows
P Shortened water
runs
P Uncontrolled
flooding
P Level
(micro)basin
P Furrows
P Shortened water
runs
Tenants
Irrigation
System
P Uncontrolled
flooding
P Sprinkler
P Furrows
41.26
Total Area
of Sample
(ha)
1155.3
3.6
3
133.2
33.0
37
11
P Uncontrolled
flooding
P Furrows
P Sprinkler
5.3
58.3
11
3.1
3.14
55.8
69.1
18
22
P Shortened
water runs
P Level
(micro)basin
2.5
32.5
13
3.1
31.0
10
P Shortened
water runs
2.7
37.8
14
Corn
Guava
P Uncontrolled
flooding
P Furrows
P Level
(micro)basin
P Sprinkler
P Uncontrolled
flooding
P Furrows
P Furrows
3.4
173.4
51
1.5
5.1
289.5
51.0
193
10
2.8
4.4
109.2
44.0
39
10
2.7
2.7
97.2
91.8
36
34
P Sprinkler
-
3.9
35.1
9
-
-
-
Table 2: Cultivated areas in the Jaguaribe Valley
Basin
Municipality
Total Area
(ha)
Alto Jaguaribe
Icó
5,425.41
Iguatú
1,328.00
Orós
1,045.00
Quixelô
Médio Jaguaribe
Baixo Jaguaribe
Basin total
8,401.41
Alto Santo
1,143.50
Icó
267.00
Jaguaribara
381.00
Jaguaribe
635.20
São João do Jaguaribe
1,961.00
Tabuleiro do Norte
1,186.60
Basin total
5,574.30
Aracati
14.00
Itaiçaba
104.00
Jaguaruana
4,386.81
Limoeiro do Norte
2,130.45
Quixeré
585.00
Russas
1,856.00
DIJA
2,021.70
Basin Total
Banabuiú
603.00
11,097.96
Banabuiú
201.00
Jaguaretama
150.22
Limoeiro do Norte
2,469.15
Morada Nova
2,414.50
Morada Nova Irrigation Project
2,000.00
Tabuleiro de Russas
Basin total
Total
Source: COGERH.
867.00
8,101.87
25,073.67
Municipal water consumption with the Jaguaribe River as the main water source
Table 3.1 – Municipalities attended by the Orós-Lima Campos system
Municipality
N°
1
2
3
Orós
Icó
Jaguaribe
Total
Population
Attended
10,100
18,500
15,500
44,100
Volume / Month m;
Flow (l/s)
46,000
86,500
69,800
202,300
12
33
27
72
Volume / Month m;
Flow (l/s)
32,000
26,500
106,000
235,000
399,500
12
10
41
91
154
Volume / Month m;
Flow (l/s)
157,300
28,000
29,500
76,900
17,000
25,000
100,500
78,500
29,000
12,300
554,000
61
11
12
30
7
10
39
30
11
5
216
Table 3.2 – Municipalities attended by the Banabuiú-Pedras Brancas system
Municipality
N°
1
2
3
4
Banabuiú
Ibicuitinga
Morada Nova
Quixadá (Pedras Brancas)
Total
Population
Attended
6,600
4,950
23,500
51,000
86,050
Table 3.3 - Municipalities attended by the Castanhão reservoir
Municipality
N°
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Russas
Palhano
Itaiçaba
Jaguaruana
Nova Jaguaribara
Limoeiro do Norte (Cidade Alta)
Limoeiro do Norte (Cidade)
Tabuleiro do Norte
Quixeré
São João do Jaguaribe
Total
Source: COGERH
Population
Attended
33,300
4,300
5,200
16,000
3,800
4,500
19,500
16,300
6,100
2,800
111,800
Operation of the three main reservoirs from 1998 to 2003
Table 4.1 – Orós
Year
Situation on June 1st
1998
1999
2000
2001
2002
2003
1,380.56 (71.2%)
934.35 (48.2%)
1,017.35 (52.4%)
561.24 (28.9%)
427.76 (22.1%)
618.51 (31.9%)
Situation on
December 31st
840.04 (43.3%)
540.80 (27.9%)
649.60 (33.5%)
259.50 (13.4%)
286.70 (14.8%)
368.30 (19.0%)
Approved Release
Rate (m;/s)
12.0 to 15.0
18.0
19.0
10.0
5.0 to 6.0
5.0
Actual Release Rate
(m;/s)
19.6
17.5
14.0
11.0
4.7
2.4
Situation on
December 31st
269.66 (16.8%)
70.34 (4.4%)
63.76 (4.0%)
9.46 (0.6%)
382.70 (23.9%)
444.70 (27.8%)
Approved Release
Rate (m;/s)
10.0
9.0
7.0
1.5
7.5
9
Actual Release Rate
(m;/s)
13.5
9.0
5.8
1.3
7.2
6.7
Situation on
December 31st
272.63 (4.1%)
305.60 (4.6%)
Approved Release
Rate (m;/s)
11.0
11.0
Actual Release Rate
(m;/s)
8.0
10.2
Table 4.2 – Banabuiú
Year
1998
1999
2000
2001
2002
2003
577.62 (36.1%)
265.58 (16.6%)
184.04 (11.5%)
35.97 (2.3%)
526.10 (32.9%)
533.46 (33.3%)
Table 4.3 – Castanhão
Year
2002
2003
455.69 (6.8%)
532.73 (7.9%)
Source: COGERH
Figure 1: Jaguaribe-Metropolitan-Banabuiú Hydrosystem
Orós
h=199,5m
Pumping stations
Reservoirs
Banabuiú
h=142,5m
Castanhão
h=106 m
108 km
Riverbed / canal
Pacajus
Eixão
(under
construction)
110 km
Canal do
Trabalhador
h=38m
Pacoti
h=45m
Acarape
do
Meio
Riachão
h=36m
Others
(Sitios Novos
and Cauhipe)
Gavião
6,9 m3/s
Itaiçaba
(pumping station)
∆h=50m
Source: adapted from Guidotti, 2003.
Fortaleza
Maracanaú
(Industry)
Pecém
(Industry)
APPENDIX II: PHOTOS
Field of flooded rice, Alto Jaguaribe
Furrows irrigating beans, Banabuiú
Center pivot irrigation, Baixo Jaguaribe
Fruit culture, Baixo Jaguaribe
Shrimp production, Baixo Jaguaribe
Agriculturalist explaining the
functioning of sprinklers
Tanker trucks – a reality of the hinterland, Médio
Jaguaribe
“If the forecast says the winter will be bad, they pray for
the forecast to be wrong” – Water is always present in
local religious rituals, Banabuiú.
A nearly dried up reservoir – rulers outside the water,
Nova Floresta, Médio Jaguaribe
Bringing home water from the reservoir, Médio
Jaguaribe
APPENDIX III: ACTORS IN THE CEARÁ WATER SCENE54
Actors
power
in
the
allocation
Main pattern of
participation in the seminar
Usual rivals in the allocation process
Water distribution
companies,
municipal (SAAEs)
or state owned
(CAGECEs)
All sites. Every
municipality has
either a SAAE or
CAGECE. Most
are located
downstream of
the reservoirs,
along the river.
Tend to favor higher
rates of water
liberation, but with
limits so that future
years’ water supply
remains guaranteed.
All actors that oppose water
liberation (vazanteiros – see
below, and fishery associations).
They usually complain about
unregulated water usage
(between the reservoir and the
municipality they attend) when it
causes water shortage for the
municipality. Barriers in the
river also causes problem for
these actors, so they tend to
press for good maintenance of
the riverbed.
Users located
downstream
along the river,
but with limits.
They tend to
worry about
future years’
water supply
for the
municipalities.
Greatest power among users, since their
priority is guaranteed by law.
Representatives of these institutions have
their own infrastructure to participate
(transportation, communication facilities,
etc.), which improves their effective
political participation in the process.
Many SAAE sponsor public campaigns
against the privatization of water
distribution services. Since most of these
individuals are technicians, technical
language is not a problem for them.
Associations related
to public irrigated
perimeters
DIJA and
Morada Nova
located
downstream;
Icó-Lima
Campos
Irrigation Project
located
upstream.
If downstream tend to
fight for the liberation
of water; if upstream
tend to fight for lower
release rates.
Downstream projects:
vazanteiros (small farmers who
farm the reservoir’s lands) and
fishery associations.
Occasionally private and public
irrigators may clash, depending
on who is located closer to the
reservoir and gets the water from
the river first.
COGERH and
EMATERCE
technicians,
private
irrigators.
Downstream
projects: other
actors who
favor higher
rates of water
liberation.
Medium to high power, due to support
from COGERH and EMATERCE
technicians. Many of these associations
don’t have any infrastructure
(transportation, communication), and
depend on the support provided by other
actors. Most of the time, public irrigators
have difficulties with the technical
language used in the seminars, which may
represent a political disadvantage.
Associations related
to private irrigated
properties
Downstream of
the reservoirs,
(except for those
located in Orós
and Iguatú, Alto
Jaguaribe).
If downstream tend to
fight for the liberation
of water; if upstream
tend to fight for lower
release rates.
Downstream irrigators:
vazanteiros (small farmers who
farm the reservoir’s lands) and
fishery associations.
Occasionally private and public
irrigators may clash, depending
on who is located closer to the
reservoir and gets the water from
the river first.
Downstream
irrigators;
other actors
who favor
higher rates of
water
liberation.
Medium to high power, since they have
interests that are aligned with public
irrigators (in terms of water liberation),
and have good infrastructure to
participate in the political process.
Technical language is less a problem than
that for public irrigators.
54
First presented in Taddei & Taddei, 2002.
Usual allies in the
allocation process
Relative
Usual location in the
basins
process
Actors
Usual allies in the
allocation process
Relative
power
in
the
allocation
basins
Main pattern of
Vazanteiros – small
farmers that work on
the reservoir lands
On the lands of
the reservoirs
that are
uncovered by
lowering water.
When the reservoir is
full, they press for
water liberation, so that
reservoir land can be
made available to then.
When the level of the
reservoir is low, they
tend to strongly oppose
the liberation of water,
as the water tends to get
too far from their fields
and the cost of water
transportation (through
pumps) increases.
All users who press for water
liberation.
Fishery
associations,
church groups,
and
community
associations
from the
reservoir area.
Little power. Along with the fishermen,
these are the poorest members of the
commission, lacking any resource in
terms of infrastructure. Many vazanteiros
do not attend the seminar for lack of
transportation. Technical language is a
strong barrier. The support of church
groups and community associations tend
to significantly enhance this group’s
power.
Representatives of
rural workers unions
There is no
geographical
pattern for their
associates. These
unions represent
all kinds of small
producers –
those who work
in rain fed fields,
in reservoir
lands, or in small
irrigated areas.
Don’t have a clear
pattern of participation.
Geographical location
is key factor. Open to
influence by other
actors connected to the
unions – public
irrigators, vazanteiros
or fishermen –
depending on who
could attend the
seminar.
If downstream, those who
oppose the liberation of water; if
upstream, the opposite.
If downstream,
those who
favor the
liberation of
water; if
upstream, the
opposite.
Medium power due to the fact that several
commission members are representatives
of these unions. Nevertheless, it is not
rare that they act against each other in the
seminar.
process
Actors
basins
Main pattern of
Fishing associations
On the
reservoirs.
Tend to oppose any
water liberation: the
lower the reservoir
level, the poorer the
water quality. This
decreases the amount of
fish.
All users who press for water
liberation.
Industries
Mainly around
Fortaleza, and to
a much lesser
degree, in the
Baixo Jaguarive
sub-basin. Tend
to be absent from
the JaguaribeBanabuiú
seminar.
Tend to fight for the
liberation of water from
reservoirs.
Vazanteiros, fishery
associations, church groups, and
community associations from
reservoir areas.
-
COGERH’s technicians
who are members of the
seminar tend to support
public irrigation and the
other actors considered
underprivileged in the
political process.
Representatives of
COGERH
Usual allies in the
allocation process
Vazanteiros,
church groups,
and
community
associations
from the
reservoir areas.
All
users
who
press
for
water
liberation.
Officially neutral.
Officially
neutral.
Relative
power
in
the
allocation
process
Little power. Fishermen are poorer than
vazanteiros and harshly exploited by
middlemen. They lack any resource in
terms of infrastructure. Many fishermen
do not attend the seminar for lack of
transportation. Technical language is also
a strong barrier. The support of church
groups and community associations tend
to significantly enhance the power of this
group.
High power, due to the privilege given to
them by state law (industry ranks higher
than agriculture for water use priorities),
to the government’s political decision to
privilege Fortaleza in terms of water
availability, and to the high level of
political articulation by its members (with
developed infrastructure, communication
apparatus, etc.).
Most powerful actor. COGERH controls
all activities of the seminar, including the
range of possibilities for water allocation.
They set the tone for the technicality
(language) of the seminar. See seminar
activity description below.
Actors
Usual allies in the
allocation process
Relative
power
in
the
allocation
basins
Main pattern of
Representatives of
EMATERCE
More or less
equally
distributed
around the
valley.
EMATERCE’s
technicians tend to
support public
irrigation and the other
actors considered
underprivileged in the
political process.
Officially neutral.
Officially
neutral.
Medium to high power. EMATERCE’s
technicians tend to pay more attention to
technical details. Due to their proximity
to small farmers and vazanteiros, they
sometimes act in support of these.
Representatives of
municipal
governments
More or less
equally
distributed
around the
valley.
Activities depend on
their geographic
location and position in
the municipal
government. Usually,
representatives of the
executive will fight for
water supply for the
municipality;
representatives of the
legislative will most
likely fight according to
local political interests.
Executive: Conflicts with private
irrigators abound. They usually
complain about unregulated
water usage between the
reservoir and the municipality it
attends when it causes water
shortage there. Barriers in the
river also cause problems to
these actors, so they tend to
press for good maintenance of
the riverbed. Legislative: will
defend party interests or political
groups they are associated with.
Baixo Jaguaribe is left wing
oriented; others are center to
right wing oriented.
Executive:
SAAEs and
CAGECEs.
High power, as they have priority
according to the law (human consumption
is the first priority), infrastructure to
guarantee their participation
(transportation and communication – they
usually offer representatives of
disadvantaged groups help with
transportation, if it is of their political
interest), and a good domain of technical
language.
Legislative:
varies from
private
irrigators and
companies to
small farmers
and
vazanteiros.
process
Actors
Usual allies in the
allocation process
Relative
power
in
the
allocation
basins
Main pattern of
Representatives of
groups related to the
church
More or less
equally
distributed
around the valley
– stronger groups
at the Baixo and
Médio Jaguaribe.
Tend to act in favor of
disadvantaged groups.
No defined rival, but they are
usually opposed to the privileges
given to large landowners
(private irrigators) and
industries.
Community
associations.
Little power, since they only have two
seats. However, they are able to mobilize
people and exert crowd pressure upon
voting members.
Community
associations
More or less
equally
distributed
around the
valley.
Tend to represent and
act in favor of
disadvantaged groups.
Representatives of
communities located
around reservoirs will
fight for lower rates of
liberation, and
representatives of
communities far from
the reservoir will press
for higher rates of
liberation.
No defined rival, but they are
usually opposed to the privileges
given to large landowners
(private irrigators) and
industries.
Church
groups.
Little de juris power, since they have few
seats. As with the church groups, the
weight of the associations lies in their
ability to mobilize people and exert
crowd pressure upon voting members.
process
Appendix IV - Sample of the operation simulation for the Orós reservoir
OPERATION SIMULATION FOR THE ORÓS RESERVOIR
FROM JULY 1ST, 2002 TO JANUARY 01, 2003
MAXIMUM LEVEL:
199,50 m
LEVEL OF VALVE:
169,00 m
CAPACITY:
1.940,00 hm3
DEAD VOLUME:
16,87 hm³
SIMULATION FOR 5,0 m³/s
(hm³)
Volume
(%)
Evaporation
area (m)
Variation Variation
Released
Liberated
Evaporated
of
level volume
flow
volume (hm³) volume (hm³)
(m)
(m³/s)
(hm³)
186,36
420,091
21,7%
0,19
5,000
13,39
10,30
-0,44
-23,70
01/08/02
185,92
396,447
20,4%
0,22
5,000
13,39
10,68
-0,49
-24,07
01/09/02
185,43
372,417
19,2%
0,22
5,000
12,96
10,73
-0,48
-23,69
01/10/02
184,95
349,137
18,0%
0,24
5,000
13,39
10,38
-0,54
-23,77
01/11/02
184,41
325,459
16,8%
0,21
5,000
12,96
9,42
-0,52
-22,38
01/12/02
183,89
303,167
15,6%
0,21
5,000
13,39
8,34
-0,55
-21,74
01/01/03
183,34
281,601
14,5%
1,29
79,48
59,85
-3,02
-139,35
Evaporation
area (m)
Variation Variation
Released
Liberated
Evaporated
of
level volume
flow
volume (hm³) volume (hm³)
(m)
(m³/s)
(hm³)
Level
Volume
(m)
01/07/02
MONTH
of
SIMULATION FOR 6,0 m³/s
Level
Volume
(m)
(hm³)
Volume
(%)
01/07/02
186,36
420,091
21,7%
0,19
6,000
16,07
10,30
-0,49
-26,37
01/08/02
185,87
393,995
20,3%
0,22
6,000
16,07
10,68
-0,54
-26,75
01/09/02
185,33
367,513
18,9%
0,22
6,000
15,55
10,73
-0,56
-26,29
01/10/02
184,77
341,245
17,6%
0,24
6,000
16,07
10,38
-0,60
-26,45
01/11/02
184,17
314,934
16,2%
0,21
6,000
15,55
9,22
-0,61
-24,77
01/12/02
183,56
290,228
15,0%
0,21
6,000
16,07
8,34
-0,63
-24,41
01/01/03
182,93
265,816
13,7%
1,29
95,38
59,65
-3,43
-155,04
MONTH
of
273
APPENDIX IV - CONTINUATION
Volumetric variation of the Orós reservoir – from January 1981 to June 2003
1.900.000.000
1.700.000.000
1.500.000.000
Volume (m3)
1.300.000.000
1.100.000.000
900.000.000
700.000.000
500.000.000
V olume M ax. m³
V olume Obsv. m³
Capacidade (m³)
M í nimo Observado (m³)
300.000.000
100.000.000
Data
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277
CHAPTER 12: ELABORATION AND ANALYSIS OF WATER
MANAGEMENT POLICIES
Alex Pfaff
Water management reforms have been promoted in both developed and developing
countries in the last decades. The main motivation for these reforms are the recognition
that increasing the supply of water to meet a pressing demand is a relatively costly
alternative when compared to better demand management through the promotion of
incentives for conservation and rationalization of the use of water. The potential for
continuation and replication of policies for the expansion of the water supply
infrastructure is now diluted by limited government budgets, especially in the developing
world, and the large room for improvement in the efficiency of water use. For example,
the pervasiveness of low water efficiency irrigation techniques and subsidized prices in
both the urban and rural settings leading to disincentives to water conservation are among
the challenges that contemporary water reform policies hope to tackle. For those reasons,
international donors and financiers are currently advocating better management practices
for water-related operations.
The 1950s inaugurated a period of subsidized water infrastructure projects meant to lower
food production costs in several countries. More recently, this trend has been reversed,
with users being called for to pay for water services and progressively induced to
rationalize their consumption (Dinar and Subramanian, 1997). Several water management
reform experiences with economic instruments in both developed and developing
countries are now available for careful scrutiny and assessment55 before their replication
around the world. These experiences are an especially valuable asset to lower income
countries hoping to implement better management practices and cost recovery strategies
in the administration of their public infrastructure projects. Additionally, innovative
alternatives are constantly being introduced and tested. However, international water
reform policies can only be replicated after they are contrasted to the regional context,
and local institutions and their determinants are accounted for.
This component of our reports, concerning the ‘Elaboration and Analysis of Water
Management Policies’ contains sections for each of two types of ‘economically oriented’
water management policies: first, the pricing of water sold by an agency to users; and
second, water trading between/among users. Basic concepts are conveyed within the
context of experiences in actual water management. Then brief examples are given of
theoretical study of related points. For pricing, urban/industrial and rural/irrigated cases
are distinguished and, for each, the issues of efficiency and equity are separated. Next,
55
For example, Dinar and Subramanian (1997), Dinar (2000) and Saleth and Dinar (1999) compile
a number of water policy experiences for several countries.
278
asymmetric information, bargaining, investment in technology and infrastructure, and the
possibility of water delivery insurance are all considered in theory within the context of
water pricing. For water trading, three major issues are considered: the initial allocation
of water rights; different mechanisms for trading; and the regulation of water trading.
1. Water Pricing 56
Prior to World War II, water users in several countries, including developing countries,
paid the full costs of water supply. Starting in the 1950s, however, subsidized irrigation
investments to reduce the cost of food production became common around the world. In
the case of Ceará, subsidies date back to the late 1800s, when following the great drought
of 1877-1879 the Brazilian Emperor formed a commission to propose strategies to
combat of the effects of droughts. Among other policies, the commission recommended
the construction of reservoirs in the semi-arid to increase the supply of water in the
region, and the first important reservoir of the state, Cedro, was built between 1889 and
1906. Since then, several water infrastructure investments subsidized by the state and
federal governments have been carried out. This trend is being reverted around the world
in recent years due to the high costs of continuing to meet the increasing demand for
water by increasing water supply through infrastructure investments (Dinar and
Subramanian, 1997).
The major challenge in most parts of the world is to promote incentives for water
conservation and mechanisms for the recovery of costs associated with the water
infrastructure. Indeed, disincentives for water conservation are ubiquitous. For example,
in Taiwan and some parts of the U.S. water is charged for according to a decreasing block
rate scheme, i.e. consumption of large quantities of water is rewarded with a discount in
the water price. In other parts of the world, including Brazil and Ceará, a flat rate is
charged, implying no penalties for large quantities consumed. In some cases where an
increasing block rate scheme does exist, the lowest price corresponds to such a large band
for quantity of water consumed that most users face the lowest water price, which
essentially corresponds to a low flat rate (examples of this are in Botswana and parts of
Spain). In addition, charges generally reflect average rather than marginal costs, and are
not adjusted by region to account for differences in the cost of supply.
Water pricing mechanisms are being adopted and tested around the world. They are
designed to address efficiency and equity issues associated with water allocation in both
urban and rural contexts.
56
Unless otherwise stated the international information on water pricing reviewed in this section
was obtained from the several papers on country-specific experiences compiled in Dinar and Subramanian
(1997).
279
1.1 Urban and Industrial Water Pricing
Efficiency and Cost Recovery
One of the most common water pricing instruments used around the world is the
“increasing block rate” price schedule. Its popularity stems from its relative simplicity as
well as its potential to address efficiency and equity concerns while at the same time
promoting cost recovery. In an increasing block rate pricing system, higher rates are
charged per unit of water for larger blocks of water consumed. Table 1 shows an example
or an increasing block rate pricing schedule in a developing country.
The increasing block rate scheme penalizes consumption of larger volumes of water with
a higher tariff, thus creating an incentive for conservation. The example from a
developing nation such as Botswana illustrates the simplicity of this pricing instrument
and its possibility of replication elsewhere. Increasing block rates for urban and industrial
water are common in other countries such as Israel, Spain, the U.S., Australia and
Namibia.
The basic requirement for the implementation of increasing block rates is the capacity to
measure consumption. This is in general not a problem for urban and industrial users,
since meters are typically installed in those cases.
However, implementing an increasing block rate scheme is subject to some difficulties.
First, choosing the size of each consumption band and associated prices is somewhat
arbitrary and is determined by not only efficiency considerations, but also equity
concerns and political pressures. From the experiences in Botswana (prior to 1992 water
pricing reforms) and Spain we learn that political pressures to set large consumption
bands at lower price levels are expected to occur and undermine the attainment of the
goals of the pricing policy. Also, when designing the consumption bands and associated
prices, it may be difficult to determine what is socially fair when dealing with equity
concerns. Second, consumption bands and prices have to be periodically revised and
adjusted for inflation or other technological and structural changes that influence the
effectiveness of the pricing scheme57.
Table 1: Water Tariff Schedule for the Gaborene/Lobatse region, Botswana (1993).
Band
Monthly Consumption
57
Tariff
Hajispyrou et al. (2002) question the validity of the actual implementation of an increasing
block rate scheme for household water use in Cyprus. In particular, they argue that by introducing a variety
of pricing schedules for different regions of such a small island substantial price heterogeneity that could
not be justified on the basis of efficiency or equity criteria was generated. The Cyprus case illustrates the
need for careful implementation of an increasing block rate schedule.
280
(cubic meters)
(P per cubic meter*)
1
0-10
0.85
2
11-15
2.50
3
16-25
3.20
4
>25
4.40
5
Raw water
3.85
Source: Dinar and Subramanian (1997), p. 27.
*
P stands for PULA, the local currency.
A more general version of the increasing block rate system is a two-part tariff with a
fixed tariff or connection fee and a variable charge depending on the volume consumed.
The fixed tariff is meant to recover fixed costs, whereas the variable charge can be
similar to an increasing block rate system or introduce marginal cost pricing, i.e. the
variable charge increases to the same extent that the cost of producing an additional unit
of usable water increases. Parts of Australia, New Zealand and Spain adopt this pricing
mechanism.
Bulk water pricing, as opposed to simply charging for treatment and delivery of treated
retail water, is another way of having water priced closer to its scarcity value. Bulk water
tariffs were implemented in Namibia and in Ceará and should continue being used as an
instrument to recover water infrastructure costs and to provide an incentive for the
efficient use of water. Industry in Ceará pays bulk water tariffs for the purchase of
wholesale water from COGERH, and the water agency is expected to pay for wholesale
water that it obtains from federally funded water sources.
Spain provides some interesting experiences in water pricing. Several cities in Spain
adopt seasonal rates to adjust for different levels of water scarcity at different seasons of
the year as an alternative way of inducing rational use of water. Some cities discourage
excess capacity building by introducing charges proportional to the diameter of the water
meter used in the facility.
Botswana has recently introduced tariffs that vary by regions to reflect their supply cost
differences. Such policy, however, may be subject to important distortions in developing
regions, from the perspective of cost recovery, given the importance of local economic
growth relative to other issues of interest58 and the region’s sensitivity to regional
58
Despite significant development and better public administration in the last 15 years
(Vasconcelos et al., 1999 and Tendler, 1997), Ceará remains as one of the poorest states in Brazil. Per
capita GDP was US$ 1,917 in 1996, corresponding to 88% of the Northeastern average and only 43% of
the national average. It is estimated that 49% of the Ceará population live below the extreme (or food only)
281
imbalance problems. For example, half of the population of the state of Ceará, Brazil, and
most of its economic activity is concentrated in the Fortaleza metropolitan area. This on
the one hand generates economic opportunities for new firms via external economies59
and consolidates the capital as the major economic growth center of the State, but on the
other hand brings about congestion problems, overpopulation of poor areas of the
metropolis, and deepens regional economic imbalances in the State. Since water is an
important development tool in Ceará, we can expect its price to vary across regions not
necessarily to reflect heterogeneous costs of supply, but to promote incentives for
industry location vis-à-vis economic growth and reduction of regional imbalances.
To promote improved efficiency in urban water supply and increased cost recovery, some
countries opted for autonomous and financially self-dependent water supply agencies.
These need to be regulated by the government (World Bank, 1993, Klein, 1996 and Clark
and Mondello, 2002) and may have a performance that is superior to strictly state run
agencies. Some experts claim that government management leads to misallocations and
waste due to fragmented public sector management, neglect of water quality and
inadequate pricing (Asad et al., 1999), and go ahead to estimate the efficiency losses
generated by public sector management (Timmins, 2002)60. However, Anwandter and
Ozuna (2002) question the validity of this argument taken at face value. These authors
fail to find convincing empirical evidence of the positive impact of decentralization on
the efficiency of Mexican utilities. They suggest that, given the monopoly characteristics
of the urban water sector, privatization should be accompanied by measures to improve
competition and reduce informational asymmetries.
Finally, some experiences related to urban and industrial water pricing include pollution
charges. These particular, focused fees based in principle on actual water quality are in
place in Spain, France (Thomas, 1995, Asad et al., 1999 and Dinar and Subramanian,
1997) and in the Paraiba do Sul River Basin in Brazil (Estado de Sao Paulo, 2001). In the
latter case, water tariffs vary with the pollution content of return flows.
Equity
poverty line as compared to 23% in Brazil, 9% in the Southeast and 48% in the Northeast (World Bank,
2000).
59
Economic activities tend to agglomerate in selected regions due to economies external to the
firm. These economies result from factors such as the creation of a market for the supply of skilled labor,
knowledge spillovers among firms, appearance of industries that produce specialized inputs and existence
of infrastructure that facilitate transportation and overall access to markets (Marshall, 1920). For example
recent studies on agglomeration and external economies see Raab and Lichty (2002) and Hanson (1996).
60
Timmins (2002) estimates the deadweight loss generated by publicly run groundwater supply
agencies using a panel data set composed of 13 cities in California’s Southern San Joaquin Valley from
1970 to 1993. He estimates an average loss of $110.68 per household per year in constant 1995 U.S. dollars
when comparing current water pricing practices with counterfactual simulations of efficient pricing.
282
Economic instruments for water allocation meant to address equity considerations include
two-part tariffs/increasing block rates, tariffs varying with household characteristics, and
demand (not supply) subsidies.
Two-part tariffs and increasing block rates as implemented in Spain, Australia, Botswana,
France, Israel, New Zealand and the U.S. can accommodate urban equity issues. The idea
is to promote subsidies across urban consumers: lower prices for bands with the lowest
consumption of water safeguard poor households’ consumption, whereas higher tariffs
associated with increased consumption provide a financial basis for the subsidies targeted
to the poor. Clearly, two-part tariffs and increasing block rates also promote an incentive
for conservation and efficiency in the consumption of water, thus its popularity among
the more advanced regions of the world with respect to water management.
However, when considering increasing block rates, the difficulties with respect to the
definition, implementation and revision of the appropriate consumption bands and
associated prices can undermine the efforts to promote social welfare. In particular,
explicitly taking equity into consideration when setting a two-part tariff or increasing
block rate system can politically charge and ultimately compromise the whole process.
Additionally, Whittington (1992) shows how increasing block rates can actually harm the
poor if they live in high-density housing conditions or do not have private connections.
High-density buildings and compounds tend to be associated with the consumption of
large amounts of water and are usually inhabited by lower income families who end up
paying the highest rates. Lack of private connections lead the poor to purchase water
from neighbors with private connections or other retailers that that pass on their higher
costs to the final user. Using household data from Kumasi, Ghana, Whittington finds
evidence of the adverse effect of an increasing block rate system on the poor, and
proposes the sophistication of increasing block rates to include household characteristics
as implemented in some Latin American countries.
Some urban areas in Spain also charge for water based on household characteristics,
namely income level and family size. Although it may be difficult to obtain precise
information on household income, some proxies such as real estate property taxes are
available. If a simpler rule is pursued, the regulator can set tariffs varying by areas of the
city, since income groups tend to be segregated and clustered within the city. In this
model richer neighborhoods pay higher tariffs to subsidize lower payments in the poorer
neighborhoods, and only average estimates of income in different areas of the city need
to be pursued. As in the case of increasing block rates, this mechanism would have to be
periodically reviewed to correct distortions that might be introduced with the socioeconomic spatial dynamics. For example, the process of gentrification61 observed in
many cities around the world would progressively subsidize the rich if a neighborhoodbased tariff scheme were implemented but not revised.
61
The term gentrification refers to the restoration and upgrading of deteriorated urban property, a
process usually associated with the displacement of lower income people by higher income groups.
283
Chile opted for a demand, rather than supply, side subsidy in order to protect water
consumption by the poor in urban areas. More specifically, the poor pay the same water
price as everybody else, but receive a lump sum subsidy to cover their excess water bill
(Saleth and Dinar, 1999). This way, the poor are assured access to water and the water
supplier can still recover its costs. Furthermore, some of the problems with the definition
and implementation of a two-part or increasing block rate system are removed.
Nevertheless, these problems are essentially transferred to the government who now has
to decide on the magnitude and scope of the subsidy. It should be clear that from a social
perspective the problem of optimally subsidizing the poor persists under the demand side
subsidy although it is removed from the water agency. It may be straightforward to see
that, from a water-related-cost-recovery perspective, relieving such pressure from the
water agency would be beneficial, but from an empirical perspective, an unanswered
question at this point is what is a more efficient way to promote equity: supply or demand
side subsidies?
1.2 Irrigation and Rural Water Pricing
Efficiency and Cost Recovery
Fostering efficiency and cost recovery in rural water use tends to be more difficult than in
the case of urban and industrial users. In general such difficulty stems from a long history
of subsidies to irrigation, food production and land reclamation and the frequent absence
of any infrastructure for measuring water consumption in rural areas around the world.
Nevertheless, several efforts to improve water pricing at differing levels of effectiveness
and efficiency are under way.
First and foremost, whenever possible volumetric pricing (pricing based on quantity) is
used. For example, Israeli farmers are allotted water quotas and pay according to a tiered
(or increasing block rate) system. In the fall of 1995, Mekerot farmers paid a variable rate
for usage of their quotas as follows: US$0.16 per cubic meter for the first 50 percent of
their quota, US$0.26 per cubic meter of the following 30%, US$0.26 per cubic meter for
the final 20%, and a much higher tariff for additional water they may consume (Dinar and
Subramanian, 1997, p. 61). Users in rural villages also pay according to an increasing
block rate system in Botswana. In Spain the rule is not volumetric pricing, but when
meters exist either a flat rate per volume or a two-part tariff with a fixed charge per
hectare irrigated plus a charge per volume of water consumed is implemented.
Although in practice a consistent system of water tariffs in public irrigation projects in
Brazil is missing, legislation defines water tariffs as the sum of two coefficients, K1 and
K2. The first coefficient is calculated annually and corresponds to payment of public
capital invested in infrastructure based on a 50-year repayment period with subsidized
284
interest rates. K1 is a function of irrigated area and is paid to the sponsoring federal
agency. K2 corresponds to the payment of total operation and maintenance costs, is
estimated as a function of the volume of water consumed and is paid to the water user
district. The problem with this approach is that since K1 is charged based on the irrigated
area, it provides an incentive for underutilization of farmers’ lands and possible under
payment of government capital investments. More recently one refinement has been
proposed in the Jaiba public irrigation project in the state of Minas Gerais. In that case,
K2 is split into two components, a fixed payment referring to fixed operation and
maintenance costs and a variable payment based on irrigated area. The practical problem
faced in the Jaiba project was enforcing payments – only 52.2% of the total value of
water bills was paid in 1999 since the implementation of the project (Asad et al., 1999,
pp. 31-32).
When metering is not readily available, the usual solution has been to impose a flat rate
per hectare used for irrigation, as is the case, for example, in most of Spain and Brazil. A
flat rate is usually calculated by dividing the average cost of supply by area irrigated and
can be adjusted by crop, season, or technology used to reflect differential water use and
encourage conservation (Asad et al., 1999, p. 39). Alternatively, when government
management seems to be a dominated option in terms of efficiency and cost recovery
pricing, an alternative has been to transfer irrigation management to water user
associations, as was the case in Mexico with positive results with respect to cost
recovery, system maintenance, staff reduction and improved yield and water use
efficiency (Saleth and Dinar, 1999, p. 6). At the river basin level similar initiatives exist
in France (Asad et al., 1999), Spain (Saleth and Dinar, 1999) and Brazil (Ministério do
Meio Ambiente, 2001).
In addition, some policies condition government financing to the construction of water
infrastructure on prior payment commitment from users. This was the case for example in
the construction of the Colorado Big Thompson project62 in the United States (Mariño
and Kemper, 1999) and is the current policy in Chile (Saleth and Dinar, 1999). It is often
the case, however, that water users’ payment capacity is so low as not to endorse such
commitment. In those cases, the government faces the challenge of not carrying on with
the project and reproducing a bottleneck to economic development and social welfare, or
executing the project and incurring all fixed costs. It may be optimal to pick the latter
option as part of the so-called “big push” strategy to economic development. The basic
hypothesis is that the economy will remain stuck in a “bad” equilibrium reproducing
poverty and without incentives for individual industries to develop and accumulate
capital unless a wide range of industries simultaneously start up (Nurkse, 1953 and
Rosenstein-Rodan, 1943). A less strong policy recommendation advocates effort
concentration on a focused set of industries (Hirshman, 1958). In any case, in order to
promote a certain critical mass of investments to foster economic growth initial
infrastructure investments need to be made (Murphy et al., 1989, Rosenstein-Rodan
62
The Colorado Big Thompson project transports water from the Colorado River on the west side
of the Rocky Mountains to the South Plate Basin watershed on the eastern slope.
285
1961, and Rostow, 1960). These often involve large fixed costs that cannot be privately
financed and require massive government intervention.
As a concluding remark, it is worth noting that pricing of irrigation and rural water is
subject to important complicating factors. Political leverage from rural stakeholders has
traditionally been an important obstacle to effective water pricing. For example, Israel
first adopted a modernized pricing schedule in 1974, but was forced to abandon it in
1976. It was not until 1989 that tier pricing was reinstalled. Similarly, Botswana
experienced an initially inefficient rural water tier price system that failed to be revised
for several years. The political pressures from farmers and rural users get mingled with
valid arguments advancing food security and overall economic development, and vested
interests to transfer water-related costs to other sectors of society. In this context, regions
promoting speedy reforms may experience a backlash that slows the pace of reform and
drag social losses for several years (Asad et al., 1999). A democratic approach could
offer a solution, with a clear discussion of stakes involved and a gradual approach that
revises strategies previously adopted. In addition, studies on the capacity of payment by
rural water users as currently conducted in Ceará (Tahal Consulting and JP Brasil, 2002)
can help lessen problems of asymmetric information related the cost structure of water
users and reduce the scope of the debate.
Equity
As briefly discussed in the context of efficiency and cost recovery for irrigation and rural
water management, the political debate over irrigation and rural water pricing tends to be
politically charged, especially, but not exclusively, in developing countries. As a result
several mechanisms have been used to protect the poor and guarantee water to farmers.
Probably the most fundamental concern when water-related social goals are considered is
safeguarding water for human consumption in poor households. Water from standpipes in
Botswana are free, Brazilian federal and state laws mandate that water supply for human
consumption has priority, and since the beginning of the second half of the XXth century
no deaths have been directly attributed to droughts – this includes both water and food
relief programs during emergencies. In the Brazilian Northeast, the common way to
distribute water to the poor in rural areas far from the major reservoirs is through water
trucks, the carros-pipa. Curiously, however, this often low-quality water service
frequently reverts to higher costs to the poor. Asad et al. (1999) put this issue in sharp
relief by comparing water truck charges to retail tariffs and bulk water prices. In 1997,
water trucks charged as much as R$50.00 per cubic meter, whereas retail prices ranged
from R$0.65 per m3 in the state of Bahia to R$11.00 per m3 in Ceará, and bulk water
charges in Ceará were only R$0.01 per m3. They use this example to illustrate that the
capacity of payment of the poor is often underestimated and water-pricing reforms that
guarantee reliable water to all may actually help reduce the costs that the poor face to
obtain water (Asad et al., 1999, p. 33).
286
In order to better implement a socially acceptable water tariff for rural users in Ceará,
some studies on users’ capacity of payment (or willingness to pay) for water are being
conducted. The goal is to promote the best possible level of cross-subsidies in the state.
Currently industrial and urban users pay for water use, whereas most rural users don’t,
despite some estimates that several groups would be able to afford considerable
payments. Similar studies are being conducted in other parts of Northeast Brazil. Despite
the natural difficulties involved in correctly estimating payment capacity63, the initial
figures can serve as a benchmark for negotiations towards socially acceptable water
tariffs. Similar to the context of urban gentrification mentioned before, these figures need
to be revised periodically in order to minimize distortions that can be introduced in a
dynamic setting.
When tariffs for irrigation are actually implemented, farmers rarely pay for the scarcity
value of water, which translates into subsidies and is often justified as a way to address
necessary equity considerations. Increasing block rates (Israel), flat rates per volume
where meters exist (U.S.), and flat tariffs associated with area irrigated are often set in a
way that the scarcity value of water does not prevail. Furthermore, water tariffs are often
set so as to reflect average (not marginal) costs and to no more than recover costs. Again,
after society decides upon specific charges, they need to be periodically revised as
socioeconomic conditions change.
Finally, some non-price mechanisms are sometimes introduced in conjunction with other
economic instruments. Israel allocates water quotas to farmers hoping that by doing this
they will prevent undesirable outcomes that could result from a purely market based
allocation mechanism.
In summary, there is a delicate balance involved in the simultaneous promotion of
socially acceptable wealth distribution, efficiency in water consumption and recovery of
costs associated with water supply. Equity considerations can be mixed with vested
interests and may end up being detrimental to society as a whole. Political pressures are
often present when water tariffs are set and adjusted and payment of charges can be
difficult to enforce. Furthermore, effective and efficient water pricing depend on an
infrastructure that enables reliable delivery and measurement of water consumption.
1.3 Theoretical Study
Asymmetric Information
63
These range from choice of a methodology to poor data quality resulting from strategic behavior
of the interviewee or difficulty in estimating variables such as opportunity costs affecting the users’
production decisions.
287
Tsur and Smith (1997) and Tsur (2000) review some problems associated with water
pricing in the presence of asymmetric information. Two sources of asymmetry can
potentially compromise efficient pricing: 1) the seller may not be able to observe the
quantity of purchased water (unmetered water); and 2) the seller may not be able to
observe the water response function, i.e. the user’s production function mapping water
into production. These papers also consider the existence of transactions costs in the
implementation of a water pricing mechanism (such as enforcement of payments, issuing
of bills). Eight cases are discussed:
Source: Tsur (2000), p. 107.
The first case is a “yardstick” where there is complete information and no transaction
costs in the implementation of a pricing mechanism. In this case, the price of water that
implements the maximum social welfare conditional on the users’ profit maximization is
equal to the marginal cost of water provision. The equilibrium price is given by the
intersection of the marginal cost of water provision function (supply function) and the
horizontal summation of the value of the marginal benefits of users (aggregate demand
function). Additional assumptions are that there are no externalities involved in water
sales and consumption and no public goods are present, so that private benefits and costs
coincide with social benefits and costs; that there is a large enough number of users to
prevent them from colluding and affecting prices; and that the water agency maximizes
social welfare (in contrast to the case of a monopoly). If we add transaction costs in the
implementation of water pricing to the problem, the final price of water differs from the
marginal cost price described above and social welfare is reduced. Under full information
and positive transaction costs, the authors model the user’s and the water agency’s
problems as follows:
Users maximize profits: pf(q) – wq,
Water agency maximizes social welfare: pf[q(w)] - λvwq(w) - c[q(w)],
288
where p is the price of the output y = f(q), q is water consumed, w is the price of
water, λv is the portion of water proceeds used to cover pricing expenses and c[.] is the
cost of water provision. The author adds that requiring a balanced budget to the water
agency does not introduce any efficiency problems to the economy, but redistributes
income, to the extent that the water users are required to pay for their water, as opposed
to taxpayers bearing the cost of water supply if the water agency does not have a
balanced budget.
When water is unmetered (cases 3 and 4) but the water agency has full information over
the user’s production function f(q), then it can infer water consumption by observing
output and a price water based on observed output. This will generate the first best
solution described in the first case where full information was available. In other words,
asymmetric information with respect to water consumption does not introduce
inefficiencies if output is easily observable and the relationship between water and output
is known. If water consumption is unmetered, transaction costs in the implementation of
a pricing mechanism exist and the water agency has full knowledge of the user’s
production function (case 4), then the maximum social welfare that can be reached is
reduced (second best), but the optimal water price can still be implemented so that the
second best scenario is attained. The rationale is similar to that of the previous case.
Tsur then moves on to analyze the case of observed (metered) water intake with
unobservable water response (production) function (cases 5 and 6). If no transactions
costs are present and the water agency observes the response to water function up to a
type parameter θ with a given probability distribution, i.e. y = f(q,θ), then the optimal
water price will be a function of the type parameter θ, and marginal pricing will require w
= c[q(w,θ)].
The figure below depicts a pricing schedule for three types of users θ1, θ2 and θ3 (the
higher indices indicate more productive users, capable of extracting more benefits for a
given quantity of water consumed). It provides a possible justification for increasing
block pricing of water. Clearly, increasing block pricing as observed in practice are more
likely to reflect other motivations in addition to asymmetric information. First, increasing
block pricing usually presents a small number of blocks (3 or 4), and aggregating all
types of users in such a small set of blocks is likely to be inadequate. Second, increasing
block pricing is usually meant to promote cross-subsidies and equity considerations,
which are absent in this study.
289
Source: Tsur (2000), p. 117.
The price that implements the social optimum when water consumption is observed but
user types are not is the average cost of supply, i.e. w(q) = c(q)/q. This is the case since
the user’s profit function becomes identical to the social welfare function: pf(q, θ) [c(q)/q]q.
When implementation costs and asymmetric information about the water response are
present (case 6), the above does not hold since the social welfare function differs from the
user’s profit function. A general solution to this problem is not available, although the
author indicates a “salient relationship between asymmetric information and
implementation costs that has been largely overlooked” (p. 118).
The final two cases refer to both types of asymmetry of information present, i.e.
unmetered water and private water response functions. If there are no transaction costs
(case 7), then there exists a tax schedule based on the output of each user that implements
the social optimum (Smith and Tsur, 1997). The same is not true if transaction costs are
present. Smith and Tsur (1997) show that depending on the size of the transaction costs
as a percentage of water proceedings, output based pricing can be less beneficial to
society than no water price at all and such a pricing scheme for water should be
abandoned.
290
This analysis helps to highlight the importance of information asymmetries and
transaction costs in the design and implementation of a water pricing mechanism.
Bargaining
Adams et al. (1996) and Rausser (2000) describe a conceptual framework for modeling
water pricing decisions based on bargaining engaged by stakeholders. The central water
pricing agency (CWP), a not-for-profit agency that operates within a cost effectiveness
framework, is subject to political pressure from the government and water users, whose
power is reflected in the agency’s decisions conditional on the payment of the “cost of
power” to the CWP. The government and users can punish or reward the CWP.
The users wish to maximize profits – a function of the use of water – and can influence
the CWP at a cost. The government minimizes the net subsidies to the CWP and can also
impose pressures on the CWP at a cost. The author tackles this problem with a bargaining
framework64 and shows some simulations for the case of California, where farmers, urban
water users and environmentalists are the parties involved in the selection of a package of
policies comprised of expansion of the water infrastructure, implementation of water
markets and implementation of strict environmental regulations.
Disagreement among users on what their preferred policies to address the increasing
shortages of water in the state are sets the stage for negotiation and bargaining. In his
simulations, coalitions of players (agricultural users, urban user and environmentalists)
and their payoffs are analyzed as functions of the policies under consideration, preferred
policies by each group and players preferences on each policy.
In a similar setting as described above, Adams et al. (1996) focus on the case of
California and the stakeholders representing farmers, urban users and environmentalists.
Farmers value infrastructure expansion and opposed to a liberal water market and strict
environmental regulations; urban users prefer a liberal water market (those are the ones
with the highest willingness to pay for water) and oppose to strict environmental
regulations; environmentalists oppose to infrastructure expansion, advocate stricter
environmental regulations and give a secondary support to water markets to the extent
that they can retire water rights for conservation purposes. In this scenario, the authors
perform numerical simulations to analyze the importance of 1) tighter upper bounds on
infrastructure development; 2) heterogeneity of preferences of farmers with respect to
64
The author first describes is the Nash-Harsanyi bargaining framework and latter proposes a
multilateral bargaining approach (Rausser-Simon model) that is free from some axioms present in the first
framework.
291
water markets; and 3) differences on disagreement outcomes (reservation payoffs),
political power of stakeholders and number admissible coalitions.
With respect to restricting the bound on infrastructure development, the authors find that
“Environmentalists benefit from small reductions in the maximum admissible level of
infrastructure development, because these reductions weaken the bargaining (or “threat”)
positions of the urban and agricultural users. For large reductions, however, the constraint
on infrastructure is binding on the environmentalists as well. As bargaining proceeds, the
environmentalists will find themselves at a “comer solution”: they would prefer to
concede along the infrastructure dimension in exchange for more environmental
protection, but are unable to do so because of the exogenously imposed constraint. Gains
to trade are sacrificed and all parties are made worse off” (p. 106).
Increasing the heterogeneity of preferences of farmers with respect to water markets is
based on the assumption that farmers can be subdivided into two groups: those who favor
market reforms because they expect gains from their sales and those who oppose to
market reforms. Increasing the degree of disagreement between these groups can cause
them to have more similar or differentiated proposals when bargaining with other groups,
depending on their relative preferences with respect to infrastructure expansion.
Following legislative changes in California that changed the status quo distribution of
water rights favoring environmentalists and urban users relative to agricultural users, the
authors find that changing the reservation payoffs of the players in that manner makes
disagreement to other proposals more appealing to environmentalists, giving more
credibility to their threat to abandon negotiations unless other groups concede.
Finally, increasing the access probability of a given player, reflecting a higher probability
that he will be randomly selected to make a proposal, improves his performance in the
negotiations and tends to bring the final outcome closer to its ideal policies. Higher
access probabilities can result from the election of political candidates representing a
given group or formation of stronger lobby groups.
Following the same tradition of the previous references, Simon et al. (2002) apply the
Rausser-Simon bargaining model to perform numerical comparative statics on water
related issues in the Audon River Basin in southwestern France. In their model, seven
players (upstream farmer group, midstream farmer group, downstream farmer group,
downstream users, environmentalists, the water manager and tax payers) negotiate over
three policy variables (water quotas and water prices for each farmer group and dam
construction).
292
Farmers prefer higher quotas and lower prices, thus favoring dam construction, and
midstream farmers have the highest willingness to pay for water; downstream users
prefer higher levels of instream flows, thus favoring lower quotas, higher prices and dam
construction; as downstream users, environmentalists prefer higher instream flows, but
disapprove of dam construction; the water manager favor the increase of the scope of the
system he administers, thus favoring dam construction, and faces the constraint of a
balanced budget; finally, taxpayers pay the full costs of dam construction (but not
operation), thus aligning with environmentalists against dam construction. The
negotiation process is subject to a hydrological constraint dictating the physical setting
underlying water allocation.
In the bargaining game, there are T finite rounds of negotiation and policies are
implemented only if the proposed policy is chosen by unanimity. If agreement is not
reached at the final round, then players get their reservation utility as final payoffs. At
each round, a player is randomly selected to be the proposer of a policy following an
exogenously given probability distribution. The probability associated to each player is
its access probability and is a measure of power of that player. A second measure of
power is the default strength of the non-farm players. "A non-farm player is default
strong if his is the unique participation constraint that is binding on all farmers in the final
round of bargaining" (p. 12).
In this setting, the authors perform comparative statics by 1) making the access
probability and default strength of non-farmer users vary; 2) introducing a spokesman (a
player that makes proposals to maximize the total welfare of the group he is representing,
but does not have any decision power) for farmers; and 3) restricting the degree of
heterogeneity allowed in the set of proposals that players can make. Since the model does
not have a closed form solution, numerical comparative statics has to be performed.
The results are as follows. 1) Farmers do worse when a single non-farm player has more
bargaining power than in the case when bargaining power is diffuse among non-farm
players. 2) A spokesman for the farmers generates increased aggregate gains to the
farmer coalition if he is allowed to discriminate against one member of the coalition.
However, to be admissible, the introduction of a spokesman needs to be accompanied by
compensation payments within the coalition, otherwise the losing party will not endorse
such arrangement. 3) Reducing heterogeneity in the range of policy proposals can affect
participant welfare. In particular the farmer that loses most under a spokesman benefits
the most from a reduction in the allowable degree of heterogeneity
Loehman and Dinar (1994) address cooperation among water users to solve local
externality problems associated with water use, namely damage to recreationists and
downstream agricultural water users due to pollution and percolation. They also consider
adoption of a modern and more costly technology.
293
The framework of analysis consists of a water manager that maximizes the users’ welfare
by choosing centralized water treatment, which exhibits increasing returns, taxes on
water and land use, water allocations and acres planted in each crop. This framework is
used to the compute efficient allocation, the cooperative allocation, where users share the
cost of a treatment plant according to their benefits and the non-cooperative allocation,
where users maximize their profits without taking externalities into account.
Using numerical computations and data for the Central Valley of California, this set of
solutions is calculated for different shares of costs picked up by each user. They find that
a cooperative solution is acceptable, i.e. is feasible and benefits each participant, as well
as close to the efficient solution for a share of costs (and benefits) close to 0.4 for
recreationists. For other shares, cooperation may be too costly to be justified.
Water Pricing & Investment in Technologies and Infrastructure
Caswell, M. et al. (1990) develop a static model of irrigation water use and technology
adoption. Two technologies are available, a traditional irrigation technology and a
modern technology with more efficient water use and higher adoption cost. Land quality
varies and farmers pay a pollution tax based on water drainage.
In their model, a single crop is produced as a function of effective water (water actually
taken up by the crop’s root system): q = f(e), where q denotes output per acre and e is
effective water. Effective water, e, is seldom the same as the quantity of water applied to
the field a, and both are functions of land quality, α. Irrigation effectiveness for each
technology i is defined as hi(α) = ei(α)/ai(α), and is such that modern irrigation
technologies are assumed to increase irrigation effectiveness. Irrigation costs per acre are
given by ci(α) = Ii + a(vi + wi), where Ii is fixed cost per year (with modern technologies
with higher fixed costs), wi is the price of water and vi stands for the cost of application of
water. Pollution is equal to applied water times the fraction of water applied by
technology i that is not utilized by the crop: ai . gi(α). Finally, farmers maximize total
revenues minus irrigation costs minus pollution tax payments:
Π i (α ) = max{Pf (hi (α ) ⋅ α ) − I i − a (vi + wi ) − x ⋅ a ⋅ g i (α )},
αi
where P is the price of the crop and x is the antipollution tax.
The authors find that 1) adoption of modern technology tends to increase (reduce)
optimal yield if the proportional gain in irrigation efficiency is larger than (smaller than)
the proportional increase in applied water cost; 2) for high enough elasticity of marginal
productivity, modern technology tends to cause water conservation; 3) modern
technology causes a decrease in quantity of contaminated water; 4) higher pollution taxes
294
encourages adoption of modern technologies, retirement of low quality lands, reduction
of water use and pollution on farms using traditional methods. Environmental
considerations may become major incentive for the adoption of water-conserving
irrigation technologies and pollution tax can help finance subsidies to the adoption of
more modern technologies.
Zilberman, D. and L. Lipper (1999) expand on Caswell et al. (1990) by discussing an
optimal control model of the optimal use of irrigation water, extension of an irrigation
canal and investment in conveyance improvement. They derive the first order conditions
for the attainment of the optimal solution for this problem and indicate that the empirical
literature supports the finding that water user associations tend to be more efficient than
either private or public management of irrigation districts in the approximation of such
optimal conditions. They authors briefly discuss the economics of groundwater
management and conclude by promoting a brief critique of cost benefit analysis for water
projects based on its traditional lack of consideration of "irreversibility and uncertainty",
"externalities and drainage" and "equity".
Pricing Water Insurance given climatic shocks
Traditional agricultural insurance mechanisms covering climatic shocks are subject to
drawbacks that limit their markets and protection of rural communities. In particular, a
significant portion of rural income comes from non-farm activities, such as non-farm
labor in rural communities. As a consequence, traditional crop insurance provides
insufficient protection to the vulnerable population, especially the poor65.
Additionally, the non-farm rural economy tends to heavily depend on the agricultural
economy, so that climatic catastrophes such as severe droughts create a covariate risk to
rural communities by simultaneously affecting their main sources of income: the farm
and non-farm economies. Insurance markets typically shy away from covariate risks,
which can result in large payments (Skees et al., 2002b). Lastly, crop insurance is subject
to moral hazard and adverse selection problems that tend to increase premium costs and
make insurance policies less affordable to the poor.
Possible ways to address some of the problems above include international reinsurance
and free government aid, but these also encounter problems that limit their effectiveness.
International reinsurance tends to be costly and difficult to obtain, especially after the
occurrence of large natural disasters (Skees et al., 2002b). Free government aid, on the
other hand, removes incentives for the purchase of private insurance and promotes risk
behavior, i.e. individuals may increase their risk to climatic shocks by, for example,
moving to drought prone regions, if they expect the government to compensate for their
65
Using the examples of Morocco and Mexico, Skees et al. (2002a and 2002b) indicate that this is
particularly important for lower income rural households.
295
climate-related losses. This is clearly an inefficient outcome and increases government
budget exposure to climate shocks.
The lessons from crop insurance help us to understand possible difficulties and
opportunities for insurance associated with extreme climate events. These could be
applicable to the water system and regions that are critically affected by water supply
variations. In this context, parametric insurance is a more recent approach to climate
related risks and seems relevant to water management in vulnerable regions. Parametric
weather insurance refers to insurance payments triggered by some pre-specified weatherrelated index (parameter) such as rainfall, temperature, streamflow observations,
reservoir level or average yield in a given region. Examples of such insurance includes
temperature contracts used by the U.S. energy sector and insurance payments associated
with average yields for a given area in the U.S., Sweden, Canada, Brazil and Argentina
(Skees et al., 2002b).
By attaching insurance payments to the observation of some pre-specified index
insurance costs tend to fall, since there is no need for individual contracts, required
monitoring costs are low (observation of parameters such as temperature and
precipitation suffice and adverse selection and moral hazard problems become
irrelevant), and individual inspections are not necessary. As a consequence of lower
insurance costs, one can expect greater participation of the population.
Furthermore, contrary to other types of insurance such as traditional crop insurance,
parametric insurance does not distort incentives for efficient production and water
conservation in the case of the water system. That is, by conserving water a potential
beneficiary of a water delivery insurance plan could retain additional income if insurance
payments for all beneficiaries were triggered by failure of the pre-established level of
water delivery. A climate based parametric insurance also provides a hedge for
government budgetary exposure, to the extent that punctual often costly and hasty
government relief interventions tend to be rather inefficient.
A parametric water delivery type of insurance should be based on clear rules that are
easily observable, such as reservoir releases. These easily observable rules allow quick
response to climatic shocks, making them less subject to lengthy bureaucratic and
political processes for the release of funds. Also, opposite to crop insurance, protection is
broader, to the extent that individuals can purchase insurance to cover both their farm
water-related income and non-farm income. Lastly, if necessary, reinsurance is
straightforward since payouts are based on historic probabilities that can be easily
understood and priced (Skees et al., 2002b).
Below is an example of a parametric water delivery insurance adapted from Skees et al.
(2002a and 2002b). First define the variable “percentage payment”, or fraction of eligible
296
payments due to water shortages, as a function of forecasted66 and observed streamflow
from a reservoir system to users as follows:
π=
s f − so
sf
,
where π is the percentage payment, sf is the forecasted streamflow and so is the observed
streamflow. Next define protection purchased, pr, as the ratio of premium payments, p, to
the premium rate, r:
pr =
p
.
r
Then, total insurance payments to the water user, P, equal the percentage payments times
the amount of protection he/she purchased:
P = π × pr .
Such an insurance policy is a simple mechanism and could constitute a counterpart to the
Ceará rain-fed insurance program in the case of irrigated agriculture and other water uses.
It is interesting to highlight important differences between the two programs, though. In
the case of the parametric crop insurance program under implementation in Brazil, the
government subsidizes premium payments. Rain-fed subsistence farmers pay a nominal
amount, with most of the premium paid by the federal government. State and municipal
governments also contribute (DOE, 2002). An equivalent insurance policy for the water
system would need amendments, since water users vary substantially in their relative
wealth and capacity to pay. The universe of water users in Ceará includes both poor
farmers, who would likely need government subsidies similar to those present in the rainfed insurance program, and dynamic industrial activities that can easily purchase
insurance protection in competitive markets. Differentiation on the payment contributions
should be pursued or, alternatively, government-subsidized insurance might apply to
small irrigation farmers whereas the richer water users would seek insurance in the
private markets.
Despite the several advantages of parametric insurance, some shortcomings do exist.
First, dependable infrastructure for the observation of the pre-defined index needs to be in
place. This can be an important bottleneck for some weather related indices, but is
probably less of a problem for the measurement of streamflow and water releases from
reservoirs. Second, there is a possible mismatch between conditions at the measurement
device and the effects in the field. In the case of water releases these could amount for
example to differences in the amount of water released from the reservoir and water that
66
Forecasted streamflow releases from reservoirs are used in several parts of the world and can be
executed with relative success in Ceará. See for example Souza-Filho and Lall (2002).
297
actually reaches downstream irrigation districts if important differences in regional
microclimates exist.
2. Water Trading
Suppose that many different and competitive agencies could supply water, a large
number of well informed users could have easy access to it with low transactions costs,
no externalities or public goods were associated with its production and transactions and
income distribution issues were addressed with economic instruments not related to
water. Then water prices in a competitive market would approximate its scarcity value
and water would be efficiently allocated.
However, it is pretty clear that such a scenario is far from the reality. As one quickly
learns from the water allocation literature and actual management practices, water prices
are most likely not to reflect scarcity values and induce efficiency. Under those
circumstances, transferring water through markets after it has been initially allocated can
help society improve its efficient use.
Nevertheless, introducing water markets in practice is not an easy task and often faces
strong opposition stemming from third party effects (both pecuniary and technological
externalities), little empirical evidence of the benefits of water markets, and need for
costly infrastructure and institutions to safeguard property rights, settle disputes, lower
transactions and information costs, and guarantee reliable delivery and measurement of
water67.
Among the existing water markets in the world important examples are those from the
U.S., Spain, Australia and Chile. In those countries, formal institutions back water
markets, although informal institutions will do as long as water rights are secure, stable
and transferable, and water can be physically transported among traders.
Examples of informal water markets include those in the Cariri region in the state of
Ceará, Brazil (Mariño and Kemper, 1999), India (Saleth, 1998) and water trading among
Pakistani farmers68 (NESPAK, 1991, cited in Easter et al., 1999). Informal markets
however tend to take place at a small scale only, where trading has a personal flavor and
reputation concerns are important. As trading becomes impersonal and involves larger
volumes of water formal institutions become a necessity. Formal cases are the focus
below.
active.
67
See Young (1986) for an interesting discussion on why water markets are usually not very
68
Canal water trading in Pakistan takes place despite its illegal character.
298
2.1 ALLOCATION OF WATER RIGHTS
One of the most fundamental pre-conditions for a market is the clear definition of
property rights. In the case of water, there have been a variety of approaches to the
definition of use rights and the manner by which they have been allocated.
For example, both riparian and appropriative or senior use rights have emerged in the
United States. Riparian rights associate the right of use of water to the property of land,
thus ruling out a separate market for water and reducing the desirable set of transactions
from the perspective of efficiency in water use. Appropriative water rights, on the other
hand, give priority to the supply of senior use rights, with more recent or junior rights
satisfied after the senior demands have been met. In this case, water rights are not
necessarily associated to the right over land and an independent water market can result.
In the U.S., both the riparian and the appropriative doctrines were not a result of a desire
to condition water transfers, but were conceived instead aiming at promoting the
settlement of the U.S. west as coordinated by the U.S. Bureau of Reclamation. Both
doctrines emerged simply as incentives for new settlers to claim land in the West with the
guarantee that by doing so the first to come would have the right over water as well.
As the economy evolved, water transfers and new patterns of use became salient, causing
institutional responses favoring the move from riparian rights to the more market
responsive appropriative doctrine69. Nevertheless, both doctrines sometimes coexisted in
practice. Kanazawa (1998) investigates such coexistence in California and shows how
this caused the judicial system to arbitrarily and inconsistently settle disputes from a
strictly legal perspective in order to accommodate economic development goals. Other
states such as Colorado use the appropriative or senior rights doctrine.
In the U.S. and other countries such as Chile (Bjornlund and McKay, 2002, p. 776, Cestti
and Kemper, 1995), initial allocation of water rights was based on historical use. From a
political and practical point of view, this is probably the most sensible way to allocate
formal property rights, since any other type of relocation would most likely cause social
unrest and set back market-oriented reforms.
Other types of initial allocation have also been observed, however. One common way of
allocating water is according to a technical and socio-political criterion highlighting the
technical needs by each user according to the activity he or she engages and proof of
69
This was, for example, the case in Australia in the early 1980s (Dinar and Subramanian, 1997 p.
18, Bjornlund and McKay, 2002).
299
beneficial use of the resource, even though this can be a rather vague term. Such is the
case for irrigation water in New South Wales, Australia (Dinar and Subramanian, 1997),
water from the Colorado Big Thompson project in the Northern Colorado Water
Conservancy District (NCWCD) (Kemper and Simpson, in Mariño and Kemper, 1999),
distribution of quotas in Israel based on irrigated area (Dinar and Subramanian, 1997),
and allocation of outorgas (water use rights) in Brazil (Ministério do Meio Ambiente,
2001 and Governo do Estado do Ceará, 1994). In the cases of Israel and Brazil, however,
water rights cannot be traded.
In the NCWCD, water from the South Plate Basin watershed was initially allocated
according to the appropriative doctrine, but new water introduced with the Colorado Big
Thompson project concluded in 1957 was allocated based on a technical assessment of
beneficial uses of water. Since the project was expected to yield an annual average of
310,000 acre-feet of water to the district, 310,000 acre-feet units were created
irrespective of the quantity of water delivered each year and allotted to individual water
users. The number of units each user obtained was based on the district’s assessment of
his/her needs and in practice gave the user the right over a percentage of the amount of
water available each year.
In contrast, water use rights in Ceará (and Brazil) specify the amount of water a user is
entitled to obtain for a certain period of time. In practice, where formal use rights do not
exist, water basin committees decide how much water from reservoirs will be allocated to
different user groups on an annual basis, which from an inter-annual perspective implies
ownership of fractions of available water as in the NCWCD, although these fractions are
not formally defined and can change in the annual decision process.
Alternatively, in some regions of Australia, initial allocation of water rights is made to
the highest bidders in an auctioning process (Cestti and Kemper, 1995). This mechanism
can efficiently allocate water to its highest uses if there is a large number of competitive
users, but can be politically cumbersome if a significant fraction of potential buyers are
from low income groups and equity with respect to the access to water is an important
factor in the region’s water management policy.
2.2 WATER TRADING MECHANISMS
The way water markets are implemented varies from region to region. Some of the most
liberal water markets exist in the western U.S. states such as Colorado, Utah and Texas,
where direct and fairly simplified transactions between and among water users can take
place. It is not uncommon to find clearing houses for water trading such as the Texas
300
Water Bank (Texas Water Resources Institute, 1993 and 2001)70 or the administration of
the NCWCD (Mariño and Kemper, 1999). These clearing houses tend to facilitate trading
and reduce transactions costs in the water market.
Some other states, on the other hand, adopt a more centralized approach where the
government guides water transfers by setting purchase and sales prices, regional trading
patterns, volumes of water traded and the time period when the market is effective. The
California and Idaho Water Banks are examples of the latter approach.
Given the differences between these two approaches to water trading, it is instructive to
concentrate in one example of each case. Below the Texas and the California water bank
cases are considered to offer a contrast in approaches.
Liberalized Approach – Texas Water Bank
The Texas Water Bank consists basically of a clearinghouse with the objective of
facilitating water transfers by centralizing information in one low cost and easily
accessible source. The bank operates continuously and users can deposit up to 50% of
their rights in the bank. As an incentive to use the bank and safeguard property rights,
water rights deposited in the bank are protected from non-use cancellation for 10 years
plus an additional 10 years following trade (without trading, non-use leads to cancellation
after 10 years). Trading however does not need to be done through the water bank and
can take place directly among users.
Two types of deposit can be made in the Texas Water Bank: time-limited or lease
deposits for a specified amount of water, or permanent transfers of a use right. In
addition, transfers in Texas are subject to state water agencies appraisal to verify the
validity of the transaction, and river authorities may hold permits for ecological purposes
and lease them to other users. In the Texas setting, prices and quantities transacted are
determined by potential buyers and sellers. Although the Texas water market has been
fairly active71, most of the water transfer has been done outside the Water Bank, due
possibly to little information amongst users (Texas Water Institute, 1993 and 2001).
Centralized Approach – California Water Bank
70
The Texas Water Bank was created in 1993 and was meant to facilitate trade and reduce
transactions costs, but its utilization by traders has been rather limited (Texas Water Resources Institute,
2001).
71
Yoskowitz (2002) reports 1,330 transactions between 1993 and 2000.
301
The California experience, on the other hand, constitutes a much more centralized and
guided management style. The California Water Bank operated during the prolonged
drought that afflicted the State between 1987 and 1991 and, in contrast to the Texas
Water Bank, was confined to a situation of crisis72. Its goal was to meet “critical needs”
with “reasonable and beneficial” uses of water (U.S. Office of Technology Assessment,
1993, Howitt, 1994). Participation was fairly restricted, and in order to qualify as
potential buyers, members of the bank had to first assure maximum use of available
supplies and had to be corporations, mutual water companies or public agencies
responsible for supplying water for agricultural, municipal and industrial or fish and
wildlife needs (U.S. Office of Technology Assessment, 1993).
The sources of water for the Bank were purchases of water from land fallowing,
exchange of groundwater for surface water rights and transfers of water stored in local
reservoirs (Howitt, 1994). The California Water Bank also set purchase and sales prices
at US$ 100/1000 cubic meters and US$ 140/1000 cubic meters respectively, with most of
the difference used to pay for carriage water used to control for salinity (Howitt, 1994).
By fixing water prices, the California government hoped to limit speculation and
monopoly power by sellers and buyers, at the expense of most likely not implementing
the scarcity value of water.
During the period of operation of the Bank, three quarters of water were sold to urban
agencies, delineating a pattern of transfers from agricultural to urban users. Overall,
Howitt (1994) estimates a positive impact of the Water Bank to the state of California,
although some exporting regions faced both technological and pecuniary externalities,
causing political pressures for revisions of the trading mechanism in future interventions
of the Water Bank. The technological externalities introduced by the Bank had to do with
increased pumping activity of groundwater, causing increasing pumping cost to all users
and possibly increased salinity and overexploitation of a common resource. Pecuniary
externalities stemmed from reduced economic activity in water exporting regions.
Ceará State
The California Water Bank experience is much closer to the institutional and policy
setting in Ceará State in NE Brazil. It allowed for active government intervention in
determining the regional water transfer pattern, volume of water transferred, purchase
and sales prices and duration of the intervention, features that identify with the
centralized approach to water management in Ceará and that have already been
implemented in the Brazilian State with some success.
72
Purchases of water by the Bank took place between February and the end of April of 1991.
302
In the year 2001, Ceará State faced the possibility of a water crisis involving agriculture
in the Jaguaribe and Banabuiú River Basins and decided to implement a program that was
in principle similar to the California Water Bank, the “Águas do Vale Plan”. The program
consisted of financially compensating irrigated rice producers for non-use of their water
entitlements so that the water saved could be used to produce higher value irrigated
crops, namely tropical fruits. As in the case of the California Water Bank, the state
government in association with the National Water Agency (ANA) determined the
pattern of regional transfers, the purchase and sales price, the volume of water transferred
and the duration of the intervention. As in the California case, the Águas do Vale Plan
was triggered by and effective during a crisis.
The government of Ceará declared that the Águas do Vale Plan was successful, arguing
that it prevented social stress and possible conflicts among users that would have resulted
from water shortages to all producers. Nevertheless, implementation of the plan had an
important shortcoming: less than 30% of the beneficiaries paid for the water they
received. The government initially envisioned that the fruit producers that obtained the
otherwise unavailable water would pay water charges and would help finance a
significant fraction of the costs of the plan. Although some of the fruit producers are
financially well off, several are small farmers who claimed their revenues were not high
enough to justify the bills they received.
2.3 WATER TRADING REGULATION
Despite the potential efficiency gains introduced by water markets, implementation of
such institutions is likely to require regulation. International experiences draw attention to
regulatory mechanisms to minimize third party effects (both technological and pecuniary
externalities), transactions costs and speculation.
Third party effects caused by water trading and characterized as technological
externalities include increased salinity of river reaches and reduction of water for
ecological and instream non-consumptive use. For example, sales of rights over return
flows to upstream users will reduce the volume of water available downstream,
potentially limiting the opportunity for both economic and ecological downstream uses.
Such externalities need to be accounted for in an efficient water market. Some regions
such as Colorado and Chile require transactions to be filed in water courts, so that
potential injured parties can protest (Mariño and Kemper, 1999 and Saleth and Dinar,
1999). This process can be rather lengthy and costly, lessening the potential for water
markets (Young, 1986). Alternatively, in the State of Utah, disputes are settled by the
State Engineer, whose decisions seem to be well assimilated by traders, thus reducing
important transactions costs associated with water marketing (Howe, 1997).
303
In order to limit third party effects, some regions limit trade to within district/region
transfers as in the case of the NCWCD. Additionally, return flows from the supplemental
water from the Colorado Big Thompson project are owned by the NCWCD, a fact that
rules out any claims of third party effects over return flows (Mariño and Kemper, 1999).
Third party effects characterized as pecuniary externalities refer to reduced economic
activity in the water exporting region. No specific regulation exists for pecuniary
externalities, nor do they constitute an issue of great interest to economics in general
since they do not introduce any inefficiencies in the economy. Nevertheless, political
pressures are often present when regional redistribution of wealth emerges. Howitt (1994)
simulates the effect of alternative patterns of purchase by the California Water Bank on
regional economies and suggests alternatives that help improve overall state welfare
gains and meet political demands for less stark regional impacts.
In addition to third party effects, state regulation to reduce transactions costs and
speculation is sometimes called for so that increased gains from trade result. This is
especially true within immature water markets. Carey et al. (2002) find evidence of
transactions costs in Westlands, California stemming from information and search costs
and the resulting production of thin water markets. Yoskowitz (2002) focuses on the
existence of price discrimination in the Texas water market possibly due to high search
costs and learning by water traders. Tarrech et al. (in Mariño and Kemper, 1999) discuss
market distortions in Spain introduced by well-informed private brokers who can make
high profits at the expense of possibly less active water markets than socially desirable.
In order to minimize these transactions costs, public entities intervene and provide low
cost information on water markets, thus reducing search and learning costs. This was the
motivation for the introduction of the WaterLink, a computer-based service that enables
potential buyers and sellers to easily access market opportunities (Carey et al., 2002).
Information on water prices and quantities available in the NCWCD can be cheaply
obtained in local newspapers (Kemper and Simpson in Mariño and Kemper, 1999). The
excessive private broker costs in the Siruana water market in Spain faced a potential
competition with the introduction of public not-for-profit water brokers.
Finally, to avoid speculation in water markets, Chilean legislation determines the
cancellation of water rights if they are not used for over 5 years (Saleth and Dinar, 1999).
In summary, water trading can potentially help improve efficiency of water use by
allowing water to move from less to more valuable uses. In principle, equity and
distributional concerns can be dealt with through the initial allocation of water rights,
which should be done according to well-accepted social goals.
304
Nonetheless, there is unfortunately limited evidence on the gains from water markets
around the world. In some cases, it is even argued that water markets contribute to
impoverishment of small farmers and land concentration. Bjornlund and McKay (2002)
argue that evidence from Australia indicate that 63% of proceeds from water sales by
farmers are put toward general revenue and 26% toward debt reduction, with a smaller
fraction dedicated to improved irrigation and capital accumulation. They also argue that
water prices are not high enough to compensate for foregone gains from productive land.
These observations would contribute to the sustaining of a poverty trap for poor farmers.
These considerations need to be taken seriously by any policy maker hoping to introduce
water trading and also promote social welfare.
To tackle the uncertainties associated with the introduction of water markets a gradual
approach is often advocated. Australian water markets were initially introduced with
stringent limitations on their scope. As different regions of the country experimented with
water markets, they progressively removed restrictions on trade, thus paving a safer path
to more market oriented water allocation mechanisms (Bjornlund and McKay, 2002,
Dinar and Subramanian, 1997).
2.4 Theoretical Study
Researchers have also studied different possible mechanisms for water trading in theory,
alongside the study of particular experiences. To review one example, Saleth et al. (1991)
investigate the effect of different institutional and informational settings on the
functioning of water markets, especially when the number of participants is small.
The authors indicate that when third party impacts due to trading exist and the
construction of complex physical water transfer systems is exceedingly costly, the
number of potential traders can be small, resulting in the potential for inefficiencies that
result from a thin market (such as monopoly and monopsony power).
They proceed with a computer simulated multilateral bargaining model to check the
effect of different bargaining rules, bargaining environments and size of the market on
the efficiency gains to trading compared to resulting prices from a competitive
equilibrium. The authors assume: 1) certainty about the total water available for
irrigation; 2) strictly enforced water rights specifying seasonal water withdrawal of each
farmer; 3) definition of water rights in terms of consumptive use; 4) a spot market that
operates once just before the crop season; 5) supplemental irrigation in one season does
not affect the demand for water in subsequent seasons; 6) water exchanges take place in
the context of multilateral negotiations; and 7) n players qualify to be in the market, with
n relatively small.
305
The bargaining rules considered are 1) two signal mechanisms: choice of a price or
choice of a quantity and a price of water; 2) two settlement mechanisms: buyers make a
price bid or sellers make a price offer. The bargaining environment is composed of 1)
market size involving 3 to 16 players; 2) farm size distribution specifying identical or
non-identical farm size; 3) property rights systems: equal sharing or prioritized system;
and 4) either complete or incomplete information about the type of farmers (farmer’s
valuation of water).
The multilateral bargaining framework is that of Zeuthen (1930)-Harsanyi (1986), which,
in contrast to the Nash (1950) bargaining framework, allows for the possibility that
bilateral bargain equilibria can affect the payoffs of other players that may also engage in
bilateral bargaining. Under this framework, players are viewed according to their
bargaining strength given by the degree of credibility that they can refuse to bargain and
stick to their reservation payoffs. A resulting notion is that of a “decisive player”, i.e. the
strongest player who determines the equilibrium outcome.
Saleth et al. first estimate the water supply and demand functions of farmers according to
an assumed relationship between evapotranspiration, precipitation and required amounts
of water from irrigation required to produce given levels of corn yield. The authors find
that smaller markets are more vulnerable to bargaining-related distortions measured as
deviations from the optimal competitive equilibrium payoffs. When the market is small,
incomplete information enhances efficiency by reducing the players’ incentives for
strategic bargaining, since concavity of the yield functions leads uncertain bargainers to
moderate their bids.
This effect is more evident in a thin market under the prioritized system than under the
equal sharing system, because the opportunity cost of a bargaining deadlock is higher in
the former than in the latter (under the prioritize system, some players get their water
rights, whereas some get nothing, thus promoting greater disparities between willingness
to pay by junior users and willingness to accept by senior users and potential gains to
trade when comparing to the equal sharing system). Despite its sensitiveness to the
bargaining environment, the price as a signal mechanism and the buyer’s bid as the
settlement mechanism performed best in 79 % of the cases considered (as opposed to
selection of quantities and prices with sellers making offers).
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314
CAPÍTULO 13: CLIMA E AGRICULTURA DE SEQUEIRO NO
CEARÁ: ANÁLISE ECONOMÉTRICA DO EFEITO DO CLIMA
NA PRODUÇÃO E PREÇO DO MILHO E DO FEIJÃO
Ariaster Chimeli e Francisco de Assis de Souza Filho
INTRODUÇÃO
Ao longo das últimas décadas a economia cearense passou por um intenso
processo de reestruturação, com relativo crescimento da importância dos setores
econômicos da indústria e dos serviços na produção estadual em detrimento da
participação da agricultura. Dados da Fundação Instituto de Pesquisa e Informação do
Ceará (IPLANCE) indicam uma queda da participação da agricultura no produto interno
bruto de cerca de 50 % na primeira metade do século para 15,32 % em 1985 e apenas
5,58% no ano 2000. Não obstante o declínio da sua importância relativa para a economia
local, a agricultura ainda ocupa cerca de 40 % da população economicamente ativa do
estado, reforçando, especialmente no contexo da agricultura de sequeiro, um quadro de
grande vulnerabilidade de boa parte da população local à variabilidade climática. O
interesse pelos efeitos da dinâmica climática nas populações mais vulneráveis do estado é
antigo, no entanto avanços recentes na ciência do clima e a difusão de métodos
estatísticos no instrumental econômico de entendimento da realidade propiciam uma
oportunidade ímpar para análise quantitativa da relação entre clima e agricultura de
sequeiro.
A análise quantitativa das ligações entre indicadores climáticos e da produção de
sequeiro justifica-se não apenas pelo desejo de entendimento das conexões entre natureza
e a economia, mas também pelo fato de tal entendimento proporcionar subsídios para a
construção de políticas públicas que visam a redução da vulnerabilidade climática das
populações mais afetadas. Os avanços recentes na ciência do clima indicam que a
previsão climática pode ser feita com relativo sucesso no Nordeste brasileiro e em
particular no Estado do Ceará. Desta forma, o conhecimento das articulações entre clima
e produção de sequeiro tendem a contribuir para a elaboração de políticas públicas de
315
combate à vulnerabilidade climática. No entanto, o avanço no mapeamento das ligações
entre clima e agricultura de sequeiro, bem como no desenho de políticas públicas
depende de um estudo quantitativo destas ligações, de modo a se dimensionar de forma
precisa a força causal do clima com relação à produção agrícola.
MODELO DE OFERTA E DEMANDA
A análise apresentada neste estudo de impacto do clima na produção agrícola de
sequeiro no Ceará é baseada em um modelo de oferta e demanda da cultura agrícoloa de
interesse. O princípio econômico fundamental desta análise é bastante simples:
compradores e produtores do bem em questão entram em acordo com relação a preços e
quantidades a serem transacionadas, embora ambas as partes tenham objetivos distintos -consumidores buscam o benefício associado ao consumo e produtores buscam maximizar
seus lucros dada sua estrutura de custos. Em outras palavras as quantidades e preços dos
produtos observados no mercado refletem uma situação de equilíbrio onde os interesses
das partes envolvidas são compatíveis com a quantidade e preço final do bem. Mais
claramente, os consumidores seguem uma curva de demanda pelo bem que decresce com
o preço do bem, ao passo que produtores seguem uma curva de oferta do mesmo bem que
aumenta com o preço do produto73. Formalmente, a situação de mercado pode ser
descrita como segue:
q
o
=
f1 ( p , n , d )
q
d
=
f
q
d
=
q
73
2
( p , r )
o
O fato da curva de demanda ser decrescente no preço do produto, reflete a idéia de que
quantidades adicionais de consumo de um bem traz benefícios positivos mas decrescentes a medida que
este consumo aumenta. Por exemplo, um copo d'água no deserto tem um valor altíssimo, ao passo que uma
vez de posse de um grande açude aquele mesmo copo d'água tem valor perto de zero! Isto porque o
primeiro copo d'água no deserto traz uma satisfação ou utilidade elevada para o consumidor, ao passo que o
enésimo copo d'água do proprietário do açude lhe traz pequena contribuição adicional. Por este motivo, este
proprietário estaria disposto a sacrificar pouquíssimos dos seus recursos para obter aquele copo adicional.
Por outro lado, para se produzir quantidades adicionais de um produto, demanda-se cada vez mais recursos
escassos. Recursos estes que poderiam, a partir de certo momento, ser utilizados de forma mais eficiente e
rentável em outras atividades. Por isso um produtor ofertará maiores quantidades de um produto se e
somente se ele for devidamente compensado com preços mais altos capazes de cobrir seus custos
crescentes.
316
Onde qd é a quantidade demandada por consumidores, qo é a quantidade ofertada por
produtores e em equilíbrio, oferta e demanda se igualam em um nível comum de preço p
determinado endogeneamente. Nas equações acima, nota-se também os termos n, d e r
correspondentes a variáveis exógenas do sistema que deslocam as curvas de oferta e
demanda. No presente contexto, n é o indicador da temperatura da superfície do Oceano
Pacífico (indicador do El Nino), d é o indicador do gradiente de temperatura da superfície
do Oceano Atlântico (indicador do dipolo de temperatura do Oceano Atlântico) e r é o
indicador de renda. A produção agrícola de sequeiro depende da precipitação e os
parâmetros n e d influenciam a precipitação no Nordeste. Estes são a base deste estudo,
ao invés da precipitação em si, porque neles está fundamentada a previão da precipitação
e por isso estes indicadores podem ser usados diretamente para se fazer inferências e
previsões de safras e preços médios. Tudo mais permanecendo constante, uma maior
temperatura do Oceano Pacífico n contribui para uma situação de seca no Nordeste
brasileiro e a oferta de produtos agrícolas tende a cair. A situação oposta ocorre quando o
dipolo do Atlântico (aqui definido como temperatura da superfície do Oceano Atlântico
Sul menos a temperatura da superfície do Oceano Atlântico Norte para áreas
selecionadas) aumenta. Neste caso há uma tendência a uma maior precipitação no
Nordeste brasileiro e a produção e consequentemente oferta agrícola tende a ser maior.
Finalmente, aumentos na renda r do consumidor implicam maior demanda pelos bens
consumidos caso todos as demais forçantes do modelo permaneçam constantes.
Se tomarmos as variáveis n, d e r como fixas, podemos usar a seguinte
representação gráfica para o sistema acima:
p
qo
qd
q
317
Figura 1: Preço e quantidade de equilíbrio de mercado.
Na Figura 1, as linhas pontilhadas indicam a quantidade e o preço de equilíbrio no
mercado. São precisamente este preço e quantidade de equilíbrio que formam a base de
dados para a estimativa das curvas de oferta e demanda descritas acima e do efeito do
clima na safra e os preços associados a ela.
Formalmente, as relações descritas acima são representadas de acordo com as
derivadas parciais das funções de oferta e demanda como segue:
f1 p > 0
f1n < 0
f1d > 0
f2 p < 0
f2r > 0
O nosso interesse neste trabalho é estimar quantitativamente a direção e
magnitude do efeito das temperaturas do Oceano Pacífico e do Oceano Atlântico na
produção e preço de produtos agrícolas de sequeiro selecionados. De acordo com o
modelo apresentado acima, podemos calcular a direção do efeito destas temperaturas no
preço e quantidades verificados em equilíbrio. Para tal fim, podemos substituir a última
equação do sistema (condição de equilíbrio de mercado) nas duas anteriores e usar a
notação q = qo = qd. Adicionalmente representamos o sistema acima como:
 q − f1 ( p, n, d )   0 
 =  
G ≡ 
 q − f 2 ( p, r )   0 
A seguir, supõe-se as condições de regularidade para a aplicação do teorema da
função implícita e calcula-se as derivadas parciais da produção e do preço com relação às
temperaturas dos oceanos Pacífico e Atlântico e com relação à renda:
∇ x y = −∇ y G −1 ⋅ ∇ xG
318
Onde x representa as variáveis exógenas do moedelo n, d e r, ao passo que y
representa as variáveis endógenas q e p. Desta forma, é simples a verificação dos
seguintes resultados74:
∂q
∂n
∂p
∂n
∂q
∂d
∂p
∂d
∂q
∂r
∂p
∂r
<0
>0
>0
<0
>0
>0
São precisamente estes resultados que serão testados nos modelos econométricos
deste estudo. Além disso, será estimada a magnitude de cada uma das derivadas parciais
acima. Com base nestes resultados procurar-se-á fazer inferências a respeito do efeito da
variação climática sobre o preço e a quantidade de equilíbrio da cultura indicadora da
agricultura de sequeiro. Graficamente, as duas primeiras derivadas acima da quantidade e
do preço com relação ao efeito El Nino podem ser representadas da seguinte forma:
p
qo'
qo
qd
q
Figura 2: Análise comparativa estática - El Nino e mudança de equilíbrio de mercado
74
Veja Apêndice I.
319
A ocorrência de um El Nino (associado ao aumento da temperatura do Oceano
Pacífico acima da média histórica) tende a impor maiores custos a produção de sequeiro
no Nordeste. Desta forma, para uma dada quantidade produzida o preço que os
produtores estão dispostos a receber para sua comercialização aumenta em relação a anos
normais. Na Figura 2, a curva de oferta desloca-se de qo para qo', fazendo com que a
quantidade de equilíbrio diminua e o preço de equilíbrio aumente em relação a um ano
normal. No caso de um dipolo do Atlâtico (temperatura da superfície do Atlântico Sul
menos do Atlântico Norte) mais acentuado a situação oposta se configura: a curva de
oferta desloca-se para a direita e para baixo. Desta forma o preço de equilíbrio diminui e
a quantidade de equilíbrio aumenta. Um aumento da renda dos consumidores não afeta a
curva de oferta, mas desloca a curva de demanda para a direita. O resultado é um preço e
quantidade de equilíbrio maiores.
Por fim, cabe ressaltar que para que o modelo simples de oferta e demanda
apresentado aqui seja aplicável em um modelo econométrico, os dados de preço e
quantidade devem se referir a um mercado local. Isto é a um mercado cujo preço é
determinado localmente em função da quantidade ofertada e demandada. Embora o Ceará
não seja um líder na produção nacional de milho ou feijão, evidências de comunicação
pessoal indicam que grande parte da produção do Estado é consumida localmente e que o
preço é influenciado pela quantidade ofertada localmente. Os resultados dos modelos
econométricos abaixo nos permitirão reavaliar esta hipótese.
DIAGNÓSTICO GRÁFICO
320
Nesta seção é apresentada uma discussão preliminar da relação entre precipitação,
produção e preço do milho e do feijão no Ceará, seguida da relação entre temperaturas da
Preço do Milho
0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
400000
200000
0
Produção de Milho
superfície do mar e preço e produção de milho e feijão.
400
600
800
1000
400
Preço do Feijão
600
800
Chuva no Sertão
800
1000
1000
1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5
250000
150000
400
600
Chuva no Sertão
50000
Produção de Feijão
Chuva no Sertão
400
600
800
1000
Chuva no Sertão
Figura 3: Precipitação e quantidade e preço de milho e feijão.
Idealmente, dever-se-ia comparar dados de produção de sequeiro com dados de
precipitação nas regiões do Ceará onde esta produção se dá. No entanto, os dados de
preço e produção são agregados para todo o Estado. Por isso deve-se usar algumas
culturas predominantemente de sequeiro no Estado como indicadoras do estresse
climático a que esta atividade agrícola está submetida. Para tal fim, escolheu-se a
produção de milho e feijão com base em consultas a especialistas. Um problema similar
ocorre com os dados de precipitação no Estado. Estes estão desagregados por regiões
geográficas do Ceará, que não necessariamente coincidem com as regiões onde apenas a
agricultura de sequeiro é realizada. Para contornar este problema, usa-se indicadores de
precipitação para o Sertão Central do Ceará, região onde predomina a agricultura de
sequeiro. A Figura 3 mostra a relação entre produção e preço de milho e feijão e a
321
precipitação no Sertão Central. As linhas sólidas nos gráficos da Figura 3 correspondem a
relação funcional estimada para os dados com base na técnica não paramétrica de smooth
spline75.
Nota-se que as formas funcionais estimadas sugerem que, na medida que a
precipitação aumenta, a produção de milho e feijão aumentam, atingem um pico e passam
a decrescer. A parte esquerda dos gráficos de produção caracteriza perdas de safra em
decorrência de anos mais secos. Por outro lado, chuvas abundantes também tendem a
trazer perdas de safra em decorrência de umidade excessiva dos solos e inundações.
Como é de se esperar, os preços seguem um caminho inverso. Anos de relativas perdas
de safra implicam preços maiores, ao passo que anos de safra abundante, quando a
precipitação é ideal para a produção estão relacionados com preços relativamente
inferiores.
Os gráficos da Figura 3 contribuem para o argumento de que o modelo
simplificado de oferta e demanda apresentado acima tem aplicabilidade na agrucultura de
milho e do feijão no Ceará, uma vez que se os preços fossem completamente
determinados fora do Estado e dissociados da produção local as curvas estimadas para o
preço não tenderiam a ter o padrão inverso das curvas estimadas para a produção.
O objetivo deste estudo é explorar a previsibilidade da produção e preço de
culturas de sequeiro com base na previsão climática. Uma das principais forçantes do
clima no Ceará são as temperaturas das superfícies dos Oceanos Pacífico e Atlântico.
Estas estão ligadas a evaporação, diferenças de pressão e precipitação no globo e
constituem a base da previsão climática. Portanto, é interessante explorar as temperaturas
da superfície do mar (TSMs) e sua correlação com a produção e preço de culturas
selecionadas. Isto será feito de duas formas. Em primeiro lugar, estuda-se a correlação
entre a média das TSMs na quadra chuvosa do Ceará (Fevereiro a Maio) e a produção e
preço do milho e do feijão no ano correspondente (doravante simplesmente correlação
contemporânea). Como a precipitação for a da quadra chuvosa é desprezível, a
agricultura de sequeiro concentra-se precisamente no primeiro semestre do ano, quando
75
A relações estimadas nos gráficos foram derivadas com 4 graus de liberdade. Maiores graus de
liberdade suavizam o gráfico da função e nos permite concentrar nas tendências mais genéricas aparente
nos dados.
322
as chuvas tendem a se concentrar. Espera-se que as temperaturas do Pacífico tropical
sejam negativamente correlacionadas com a produção e positivamente correlacionadas
com o preço (efeito El Nino). Espera-se que as TSMs do Atlântico Norte sejam
negativamente correlacionadas com a produção e positivamente com o preço, e o oposto
é esperado com relação às TSMs do Atlântico Sul. Em segundo lugar, observa-se a
correlação dos indicadores de preço e quantidade com as TSMs do último trimestre do
ano anterior (doravante simplesmente correlação defasada). Esta defasagem justifica-se
pelo fato de as TSMs do Oceano Pacífico no último trimestre do ano tenderem a estar
positivamente correlacionadas com as TSMs da quadra chuvosa do ano seguinte. Este é
precisamente um dos principais fundamentos para a previsão climática atualmente
utilizada em escala global. O caso do Oceano Atlântico, devido as características de sua
bacia, é menos claro. Desta forma, espera-se um padrão de correlação das TSMs
defasadas com a produção agrícola e o preço que se assemelha ao padrão das correlações
contemporâneas, embora a força da primeira correlação deva ser menor.
A Figura 4 mostra a correlação linear entre as TSMs dos Oceanos Pacífico e
Atlântico durante a quadra chuvosa no Ceará e a produção estadual de milho. Se
concentrarmos na faixa equatorial dos oceanos, nota-se o padrão esperado para estas
correlações. Por um lado, o aquecimento das águas do Pacífico tropical contribuem para
o aumento da evaporação e diminuição da pressão atmósférica nesta região, contribuindo
para uma região de convexão e maior pressão atmósféria sobre o Nordeste brasileiro, fato
que resulta em menores precipitações e quebra de safra (efeito El Nino). Por outro lado,
as temperaturas aquecidas do Atlântico Sul tendem a promover o efeito oposto, ao passo
que o Atlântico Norte apresenta um padrão que pode reforçar o efeito El Nino. Estas
observações são consistentes com o entendimento físico da precipitação no Nordeste
brasileiro (Moura e Shukla, 1981)76. Por isso, na análise abaixo não serão utilizados
índices de TSMs de novas regiões específicas dos oceanos, nem técnicas estatísticas de
seleção de TSMs como a técnica de análise de componentes principais. Ao invés disso,
serão usadas regiões dos oceanos consolidadas em estudos climáticos como as TSMs da
76
Um fenômeno importante na precipitação no Nordeste investigado na literatura meteorológica é
o "dipolo do Atlântico" definido como a diferença entre as temperaturas do Atlântico Sul e do Norte.
Quando este gradiente é elevado (TSM do Atlântico Sul menos TSM do Atlântico Norte), têm-se condições
favoráveis a maior precipitação no Nordeste.
323
região Nino 3 do Oceano Pacífico e regiões tradicionais de TSMs do Oceano Atlântico
Norte e Sul.
A Figura 5 representa as correlações contemporâneas entre o preço do milho e as
TSMs. O padrão que se observa-se é o oposto do padrão da Figura 4, como se deveria
esperar em um mercado influenciado pelo clima. Cabe ressaltar que o sinal climático é
mais fraco no caso do preço do que no caso da produção de milho.
As Figuras 6 e 7 mostram as correlações entre TSMs e quantidades e preços do
feijão, respectivamente. Embora o efeito das TSMs do Oceano Pacífico torpical sobre a
produção e preço do feijão estejam de acordo com o padrão esperado de correlação, o
mesmo não pode ser dito com relação às TSMs do Oceano Atlântico. Adicionalmente, a
correlação das TSMs do Pacífico tropical com a produção de feijão tende a ser menor em
magnitude do que a mesma correlação no caso do milho. Uma possível explicação para
estes resultados é a existência de uma significativa produção irrigada de feijão, o que
amorteceria o efeito das secas na safra desta cultura.
Figura 4: Correlação contemporânea entre produção de milho e TSMs.
324
Figura 5: Correlação contemporânea entre preço do milho e TSMs.
Figura 6: Correlação contemporânea entre produção de feijão e TSMs.
325
Figura 7: Correlação contemporânea entre preço do feijão e TSMs.
As Figuras 4 a 7 nos serve para balisarmos o padrão de correlação contemporânea
entre as TSMs e a produção e preço do milho e do feijão. Constatado o sinal do clima por
meio das correlações acima, cabe investigar se este sinal pode ser observado antes da
quadra chuvosa. Esta análise é relevante na medida que se persegue a previsão de safra
com base na previsão do clima. Como já foi mencionado, a previsão do clima tem-se
desenvolvido substancialmente nas últimas décadas e as variáveis principais utilizadas na
previsão do clima são as TSMs. Desta forma, as Figuras 8 a 11 mostram a correlação
linear entre as TSMs médias de outubro a dezembro de um dado ano com a produção e
preço do milho e do feijão no ano seguinte (correlação defasada). A possível previsão dos
efeitos de uma seca no início de janeiro, com base em dados de outubro a novembro do
ano anterior, pode facilitar e agilizar um plano de contingência com um melhor
planejamento do uso de recursos escassos para o combate dos efeitos de uma possível
seca.
326
Figura 8: Correlação defasada entre produção de milho e TSMs.
Figura 9: Correlação defasada entre preço do milho e TSMs.
327
Figura 10: Correlação defasada entre produção de feijão e TSMs.
Figura 11: Correlação defasada entre preço do feijão e TSMs.
328
As Figuras 8 a 11 mostram o efeito El Nino na correlação das TSMs defasadas com
a produção e preço do milho e do feijão. Como era de se esperar, o padrão da correlação
das TSMs defasadas do Pacífico tropical com a produção e o preço não é tão forte como
no caso das correlações contemporâneas. No entanto, o sinal das correlações é o esperado
com base na física global envolvendo as TSMs e precipitação no Nordeste brasileiro. Isto
se dá porque as TSMs do Oceano Pacífico configuram-se relativamente lentamente,
indicando já no último trimestre do ano o padrão predominante no primeiro semestre do
ano seguinte. Isto se deve às características da bacia do Oceano Pacífico. O mesmo não
ocorre no Oceano Atlântico. Este tem a configuração das suas TSMs para a quadra
chuvosa mais bem definida somente no decorrer da própria quadra chuvosa. Por isso, as
correlações entre as TSMs do Atlântico e preços e quantidades prodzidas apresentadas
nas figuras acima diferem mais marcantemente das correlações contemporâneas
apresentadas nas Figuras 4 a 7.
As Figuras mostradas nesta seção endossam o avanço da análise estatística mais
detalhada dos determinantes do preço e da quantidade produzidas pela agricultura de
sequeiro no Ceará. Para tanto, a próxima seção apresenta a análise econométrica do
modelo de equações simultâneas de oferta e demanda descrito anteriormente. Esta análise
objetiva estimar a contribuição das forçantes climáticas do Ceará na safra de sequeiro.
Como o sinal do clima parece mais evidente no caso do milho, na próxima seção será
feita uma análise especializada para esta cultura.
DIAGNÓSTICO ECONOMÉTRICO
O modelo de equações simultâneas apresentado acima deve ser estimado
conjuntamente. É comum nos depararmos com a idéia errônea de que os dados de preço e
quantidade refletem apenas uma das curvas (como a curva de demanda, por exemplo). De
fato estes dados refletem a interação entre estas duas curvas e a tentativa de se estimar
329
apenas uma das curvas sem levar a outra em consideração levará a um estimador
inconsistente77.
Para melhor entendermos porque ambas equações devem ser estimadas
conjuntamente, tomemos como exemplo o sistema abaixo:
q
= α
q
=
β
0
+ α
0
+
1
p + α
1
p +
β
β
2
2
n + α
3
r + ε
2
d
+ ε
1
,
tal que
E[ε1 ] = E[ε 2 ] = E[ε1ε 2 ] = 0
E[ε12 ] = σ 12
E[ε ] = σ
2
2
,
2
2
e as variáveis d, n e r não sejam correlacionadas com os erros. Pela primeira equação do
sistema a variável p é correlacionada com q, e q é correlacionada com ε1. Além disso,
pela segunda equação, podemos ver que p pode ser escrita como função de q, mas como q
é correlacionada com ε1, então p também é correlacionada com ε1. O mesmo argumento
se aplica para mostrar que p é correlacionada com ε2. Desta forma, estimar qualquer uma
das equações acima pelo método de mínimos quadrados ordinários produzirá estimadores
inconsistentes.
Para contornar este problema, usamos a técnica de mínimos quadrados em três
estágios (three stage least squares -- 3SLS). No primeiro estágio, faz-se a regressão da
variável endógena p nas demais variáveis exógenas n, d e r. No segundo estágio utiliza-se
os valores estimados do primeiro estágio p̂ , em lugar de p em cada uma das equações.
Esta nova variável é correlacionada com p, mas não mais correlacionada com ε1. Este
procedimento é também conhecido com regressão via variáveis instrumentais onde as
77
Dado um parâmetro
)
)
θ , o seu estimador θ n
se e somente se lim P (| θ n − θ |> ε ) = 0 , para todo
n →∞
baseado em uma amostra de tamnho n é consistente
ε > 0.
330
variáveis exógenas são os instrumentos e a variável endógena, no caso p, é a variável
instrumentada. No terceiro estágio usa-se o método de mínimos quadrados generalizados
para os dados de ambas as equações agrupadas, tomando-se em conta a estrutura de
correlação entre os resíduos do modelo. No caso presente, o foco é em se conhecer o
efeito final das forçantes climáticas sobre o preço e quantidade de equilíbrio. Portanto,
usaremos uma simplificação do método 3SLS para estimarmos q e p como funções de
todas as variáveis exógenas do modelo simultaneamente. Isto nada mais é do que se
estimar o modelo reduzido de equações através da técnica de Regressão Aparentemente
Não Relacionada (SURE ou seemingly unrelated regression estimation). Esta técnica
corresponde ao último estágio do 3SLS, com as variáveis endógenas como função de
todas as variáveis exógenas do modelo.
Dados
Os dados de produção de milho (miprod) se referem à produção anual de milho no
Ceará em toneladas no período de 1952 a 1947 obtidas do Anuário Estatístico Brasil do
IBGE. O preço do milho (mipre) é dado em R$ por Kg ao nível preços de julho de 2001
de acordo com correção pelo IGP-DI da Fundação Getúlio Vargas. A correção dos preços
foi feita pela Fundação Instituto de Pesquisa e Informação do Ceará (IPLANCE)
utilizando os índices de preço mencionados acima obtidos da revista Conjuntura
Econômica. Os dados de TSMs (fmamnn3, ondnn3l, dipfmam, onddl, fmamst, ondsatll,
fmamntl, ondnatll) foram calculados pela FUNCEME de forma a se obter desvios
normalizados da média das TSMs de áreas selecionadas dos Oceanos Pacífico e
Atlântico. Finalmente, dados de renda dos consumidores do milho não estão disponíveis
diretamente. Como boa parte da produção do milho é consumida no meio rural, usou-se
como proxy para a renda a soma das receitas totais com produtos tradicionais com
defasagens de 0 a 5 anos (inca -- inca5, incb -- incb5). O uso de tais proxies é usual na
literatura econômica e estas variáveis tendem a ser correlacionadas com a renda do
produtor e não correlacionadas com as demais variáveis explicativas do modelo. A
variável proxy da renda de melhor performance nos modelos estimados foi a soma do
valor da produção do milho, feijão, mandioca e gado com defasagem de dois anos. A
331
fonte dos dados do valor da produção é o Anuário Estatístico do Brasil feito pelo IBGE e
dados manipulados pelo IPLANCE para se efetuar a correção monetária no período de
análise com base no IGP-DI da Fundação Getúlio Vargas.
Resultados Econométricos: O Efeito do Clima na Produção e Preço do Milho
Como foi mencionado acima, o nosso interesse é em estudar o efeito do clima na
produção e preço do milho. Para tanto, foi estimado o modelo reduzido baseado no
modelo estrutural apresentado acima. Em outras palavras, resolve-se o sistema de
equações acima com as variáveis endógenas como função das variáveis exógenas e
estima-se este novo modelo, o modelo reduzido:
q
= π
p
= π
10
20
+ π
+ π
11
21
r + π
r + π
n + π
12
22
n + π
13
23
µ
+
d
d
+
1
µ
2
Este modelo é estimado agrupando-se os dados de ambas as equações, estimandose consistentement os resíduos µ1 e µ2 e sua matriz de correlação através da regressão por
mínimos quadrados ordinários. A seguir, usa-se esta matriz de correlação para se
reestimar o modelo tomando em conta a existência da correlação entre os resíduos (esta é
a chamada regressão factível por mínimos quadrados generalizados ou Feasible
Generalized Least Squares - FGLS).
Vários modelos foram estimados usando-se os dados de renda (incb2), média das
TSMs da região "nino3" do Oceano Pacífico para o período de fevereiro a maio do ano
do plantio e comercialização da safra do milho (fmamnino3), média das TSMs de áreas
do Atlântico Norte e Sul de conhecida importância para o clima do Ceará.
332
PREVISÕES DE IMPACTO NA PRODUÇÃO E PREÇO DO MILHO, I
Vários modelos econométricos foram estimados para se avaliar o impacto das
forçantes do clima na produção e preço de equilíbrio do mercado de milho no Ceará78. O
modelo apresentado abaixo foi escolhido com base na significância estatística dos
coeficientes estimados, teste de hipótese de significância estatística das variáveis
selecionadas (estatística χ2 ) e percentual da variância da produção e preço explicada
pelas variáveis selecionadas (R2). O modelo abaixo tem como variáveis explicativas a
proxy de renda dada pela a soma do valor da produção do milho, feijão, mandioca e gado
com defasagem de dois anos (incb2), a média da TSM na área Nino 3 do Oceano Pacífico
para os meses de fevereiro a maio do ano da safra (fmamnn3), a média do dipolo do
Atlântico ou diferença ou gradiente das temperaturas de áreas do Oceano Atlântico Sul e
Norte (dipfmam), e a variável anterior elevada ao quadrado (dipfmam2). Os resultados
seguem:
Variável
Miprod
Incb2
Coeficiente
fmamnn3
Dipfmam
dipfmam2
Constante
R2
χ2
Mipre
Incb2
fmamnn3
Dipfmam
dipfmam2
78
-0.0107
(0.02611)
-55283.26 **
(15947.65)
33118.91 **
(10675.23)
-15487.01 **
(5437.549)
295748.3 **
(36769.41)
0.42
35.72 **
1.11e-07 **
(3.00e-08)
0.02
(0.0183)
-0.0307 *
(0.01227)
0.019699 **
Um subconjunto de modelos selecionados aparece no Apêndice II.
333
Constante
R2
χ2
(0.006252)
0.30859 **
(0.04228)
0.40
32.71 **
* Estatisticamente significante ao nível de 2 % de significância; ** Estatisticamente
significante ao nível de 1 % de significância. Desvios padrão em parênteses.
Como se pode notar pelos resultados acima, que com exceção da proxy de renda
na equação de produção do milho, todas as variáveis explicativas tem o sinal esperado de
acordo com o modelo da Seção 1. No caso da proxy de renda com o sinal diferente do
esperado, o coeficiente negativo não é estatisticamente significativo. A outra variável
cujo coeficiente não é estatisticamente significativo é o indicador das TSMs do Pacífico
na região Nino 3 na equação do preço do milho, embora o coeficiente estimado tenha o
sinal esperado. O conjunto de variáveis do modelo explica 42 % da variância da produção
e 40 % da variância do preço do milho. Em ambas as equações, rejeita-se a hipótese de
que o conjunto de variáveis utilizadas não tem significância estatística.
Em linhas gerais, o modelo estimado acima captura com relativo sucesso o efeito
das forçantes do clima utilizadas neste estudo (TSMs). Desta forma, podemos fazer
inferências sobre as variações das médias de produção e preço condicionadas a variações
das TSMs dos Oceanos Atlântico e Pacífico. Note-se também que a contribuição do
dipolo do Atlântico entra no modelo de forma não linear. Mais especificamente ele
contribui com a variação do preço e da quantidade produzida de milho de forma
quadrática. Sendo assim, um dipolo favorável a chuva no Ceará muito acentuado, acaba
por acarretar perdas de produção. O oposto acontece com o preço. Um dipolo acentuado
no sentido favorável a maior precipitação no Ceará, acaba por acarretar aumento dos
preços em decorrência das perdas de safra. Este resultado é consistente com as curvas
estimadas por smooth spline nos gráficos da Figura 3. As TSMs da região Nino 3, por sua
vez, parecem ter um efeito linear sobre a produção e preço do milho.
Constatados o sinal e a magnitude do efeito das TSMs na produção e preço do
milho, a próxima pergunta a se fazer é se podemos prever as variações da produção e
preço do milho com antecedência, de forma a se fazer uso desta informação para a
334
eficiente e ágil confecção e execução de políticas públicas minimizadoras dos efeitos das
secas no Ceará. Passaremos a tratar desta questão na seção seguinte.
PREVISÕES DE IMPACTO NA PRODUÇÃO E PREÇO DO MILHO, II
Nesta seção é investigada a previsibilidade da produção e preço do milho com
base nas TSMs médias dos Ocanos Atlântico e Pacífico para os meses do período de
Outubro a Dezembro do ano anterior da safra. Com isto, pretende-se explorar as
temperaturas dos Oceanos que já começam a se configurar no último trimestre do ano.
Como sugerem as Figuras 8 a 11, o efeito do Oceano Pacífico parece mais claro do que o
efeito das áreas tradicionais do Oceano Atlântico (Atlântico Norte e Sul identificados em
Moura e Shukla, 1988 e dipolo do Atlântico).
Vários modelos foram explorados para a previsão do impacto do clima na
agricultura. O procedimento adotado foi similar ao da seção anterior com a diferença que
as TSMs defasadas foram usadas. Como era de se esprar dada a comparação das Figuras
8 a 11 com as Figuras 4 a 7, resultados para o modelo de previsão não foram tão
significativos quanto os resultados da análise econométrica com TSMs contemporâneas.
Para efeito de comparação, é apresentado abaixo o resultado de estimação de um
modelo comparável ao modelo da seção anterior, com defasagem de TSMs e excluindose os quatro últimos anos da amostra (1998, 1999, 2000 e 2001). Os resultados seguem
abaixo79.
Nota-se que os sinais dos coeficientes estimados são consistentes com os sinais
dos coeficientes comparáveis para o modelo apresentado anteriormente.
Variável
Miprod
Incb2
ondnn3l
79
Coeficiente
-0.0023363
(0.0314045)
-39443.07 **
(19908.56)
Um subconjunto dos modelos estimados aparece no Apêndice III. Nenhum dos modelos
apresentados neste apêndice tiveram performance melhor do que o modelo apresentado acima no que diz
respeito a estimativa da distribuição da probabilidade condicionada as TSMs e a renda mostradas nas
Figuras 12 e 13.
335
onddl
onddl2
constante
R2
χ2
Mipre
incb2
ondnn3l
onddl
onddl2
Constante
R2
χ2
126739.3 *
(73298.97)
-101275.3
(140443.9)
245794.1 **
(46777.55)
0.1236
6.48744
9.89e-08 **
(3.49e-08)
0.0494745 **
(0.0221424)
-0.1327598
(0.0815234)
0.1999113
(0.1562022)
0.3628157 **
(0.0520262)
0.2438
14.82719 **
* Estatisticamente significante ao nível de 8 % de significância; ** Estatisticamente
significante ao nível de 5 % de significância. Desvios padrão em parênteses.
Para efeito de teste do poder de previsão do modelo, tomou-se os anos de 1998,
1999, 2000 e 2001 que não foram utilizados na estimação. Com base nos resultados do
modelo, selecionou-se os anos mais próximos dos anos de controle de acordo com as
variáveis explicativas do modelo. Isto foi feito tomando-se em consideração o peso
relativo de cada variável explicativa de acordo com o coeficiente estimado para sua
contribuição na explicação de cada variável dependente. Esta técnica segue a abordagem
de Lall e Sharma (1996) e Assis-Filho e Lall (2002). Foram selecionados os 10 e 15 anos
mais próximos de cada ano de acordo com as TSMs e renda observadas na série histórica.
A seguir, estimou-se as distribuições de probabilidade da produção e do preço do milho
com base nestas amostras reduzidas com vistas a se projetar uma distribuição de
produção do ano seguinte com menor variância que a série histórica. Os resultados desta
reamostragem e as repectivas distibuições de probabilidade seguem nas Figuras 12 e 13.
336
Densidade Condicionada (1999)
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
200000
400000
600000
0
200000
400000
600000
Produção de Milho
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Produção de Milho
0
200000
400000
Produção de Milho
600000
0
200000
400000
600000
Produção de Milho
Figura 12: Distribuições de Probabilidade da Produção de milho para 1998 a 2001.
Na Figura 12 a curva preta mostra a distribuição marginal da produção do milho
com base em todos os dados da série histórica de produção de 1952 a 1997. A curva azul
corresponde a distribuição de probabilidade da produção baseada nos 10 anos mais
próximos do ano em questão tendo em vista os pesos relativos de cada variável
explicativa estimados pelo modelo de previsão da produção. A curva vermelha repete o
exercício anterior com os 15 anos mais próximos. A produção média no período de 1952
a 1997 é de 240.150 toneladas e a mediana é 231.530 toneladas.
Nota-se que para o ano de 1998, o modelo não teve êxito em reduzir a variância
da previsão da safra comparada a variância da distribuição marginal dada pela curva
preta. O mesmo não foi o caso para os demais anos. A produção de milho foi de 93.075
toneladas em 1998, 443.417 em 1999, 635.222 em 2000 e 245.002 em 2001. Se
337
observarmos estes valores, percebemos que eles estão próximos de um dos pontos modais
nos anos de 1999 e 2001, embora isto não seja de forma alguma verdadeiro para o ano de
2001.
0
0.0
1
0.5
1.0
2
1.5
3
2.0
4
2.5
5
3.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0.2
0.4
0.6
0.8
Preço do Milho
1.0
0
0
1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
Preço do Milho
0.2
0.4
0.6
Preço do Milho
0.8
1.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Preço do Milho
Figura 13: Distribuições de Probabilidade do Preço do Milho para 1998 a 2001.
A Figura 13 mostra as estimativas de distribuição de probabilidade para o preço
do milho no período de verificação do modelo (1998 a 2001). O preço médio de 1952 a
1997 é de R$ 0.50 e a mediana é R$ 0.48 a preço de julho de 2001, ao passo que os
preços observados no período de validação foram R$ 0.31/Kg em 1998, R$ 0.25/Kg em
1999, R$ 0.23/Kg em 2000 e R$ 0.24/Kg em 2001, a preços de julho de 2001. Embora a
variância da previsão não tenha diminuído significativamente no ano de 1998, a direção
338
do aumento dos preços foi capturada pelo deslocamento da moda com base nos 10 anos
mais próximos (curva azul). A mesma tendência de se deslocar as curvas de
probabilidade condicionada de preço na direção dos valores observados é constatada nos
demais gráficos.
CONCLUSÕES E EXTENSÕES
Neste trabalho foi analizado o efeito do clima sobre a produção e o preço na
agricultura de sequeiro no Ceará dentro de uma modelo simplificado de oferta e
demanda. Para tanto, utilizou-se dados de produção e preço do milho e do feijão em uma
análise preliminar e na safra do milho na análise econométrica mais detalhada. Neste
contexto, as pricinpais conclusões obtidas foram:
•
A produção do milho e do feijão são afetados de forma não monotônica pelas chuvas.
A medida que a precipitação aumenta, a produção aumenta, atinge um máximo e
passa a decrescer. Isto ocorre por um lado em função da escassez hídrica para o
crescimento das culturas selecionadas e por outro devido ao excesso de humidade dos
solos.
•
O preço do milho e do feijão são afetados de forma não monotônica pelas chuvas. A
medida que a precipitação aumenta, o preço diminui , atinge um mínimo e passa a
aumentar. Isto ocorre por um lado em função da escassez hídrica que gera perdas de
safra e redução da oferta, fazendo com que o preço aumente e por outro devido ao
excesso de humidade dos solos que gera perdas de safra e contribui para o aumento
do preço.
•
O comportamento do preço e da produção de milho e feijão em função da
precipitação no Ceará sugere a aplicabilidade do modelo de oferta e demanda
adotados neste estudo. Tal não seria o caso se o preço não fosse de forma alguma
influenciado pela precipitação no Ceará, dando indícios de que o preço vigente no
Estado é de fato determinado for a dele.
•
A passagem da utilização da precipitação para as forçantes do clima dadas pelas
TSMs nos modelos de diagnóstico e previsão da safra é justificada a partir das
339
correlações entre TSMs e produção e preço. A correlação entre produção e preço
segue o padrão esperado de acordo com o estado da arte do conhecimento do clima
no Estado.
•
O modelo estatístico de diagnóstico do efeito das TSMs (forçantes climáticas) sobre a
safra do milho em geral apresenta significância estatística e explica 42 % da variação
da produção e 40 % da variação do preço.
•
O efeito do dipolo do Atlântico sobre a produção e preço é não monotônico e segue o
padrão sugerido pelos dados de precipitação, produção e preço do milho. Um dipolo
favorável à ocorrência de chuvas no Ceará inicialmente contribui para maior
produção e menor preço até que a situação seja revertida devido às chuvas excessivas
que acarretam perdas de safra e alta de preços.
•
O modelo de previsão da produção e preço tem relativo sucesso na explicação da
variância da safra e preço com base em TSMs defasadas. Com base nisto, obteve-se
êxito limitado na previão da produção e preço vigente no ano com base no sinal
climático observado no último trimestre do ano anterior.
De forma mais importante do que o relativo sucesso da previsão da safra com base na
previsão do clima, este trabalho contribui para o entendimento quantitativo do efeito das
TSMs na agricultura de sequeiro no Ceará. Com isto, abre-se uma avenida de
possibilidades de estudos do clima e sua previsão e efeito na agricultura de sequeiro do
Ceará.
APÊNDICE I - ANÁLISE COMPARATIVA ESTÁTICA
Para calcular as derivadas parciais do preço e quantidade de equilíbrio com
relação às temperaturas da superfície dos Oceanos Atlântico e Pacífico e da renda,
aplicamos o teorema da função implícita
∇ x y = −∇ y G −1 ⋅ ∇ xG
no sistema de equações estruturais do modelo,
340
 q − f1 ( p, n, d )   0 
 =  
G ≡ 
 q − f 2 ( p, r )   0 
verificando-se que a matrix Jacobiana deste sistema seja não singular. Na notação usada
aqui,
q
y =  
 p
e x representa genericamente n, d, e r.
Desta forma temos:
1 − f1 p 
;
∇ y G = 

1
f
−
2
p


| ∇ y G |= − f 2 p + f1 p > 0;
∇ y G −1 =
1  − f2 p

| ∇ y G |  − 1
f1 p 
;
1 
− f 
∇ nG =  1n ;
 0 
− f 
∇ d G =  1d ;
 0 
 0 
∇ r G =  ;
 f 2r 
∇n y = −
1  f 2 p f1n 

;
| ∇ y G |  f1n 
∇d y = −
1  f 2 p f1d 

;
| ∇ y G |  f1d 
∇r y = −
1  − f1 p f 2 r 

;
| ∇ y G |  − f 2 r 
As três últimas expressões dão as derivadas da quantidade e do preço em relação aos
efeito El Nino, dipolo e renda, respectivamente. As hipóteses sobre os sinais das
derivadas das funções f1 e f2 descritas no modelo de oferta e demanda implicam:
341
∂q
∂n
∂p
∂n
∂q
∂d
∂p
∂d
∂q
∂r
∂p
∂r
<0
>0
>0
<0
>0
>0
APÊNDICE II - MODELOS ECONOMÉTRICOS SELECIONADOS I
Modelo: reg3 (miprod incb2 fmamnn3 dipfmam) (mipre incb2 fmamnn3 dipfmam)
Three-stage least squares regression
-----------------------------------------------------------------Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
49
3 112615.2 0.3259 23.68962 0.0000
mipre
49
3 .1315277 0.2788 18.94128 0.0003
-----------------------------------------------------------------------------|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
[95% Conf. Interval]
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | -.015068 .0281374 -0.536 0.592
-.0702163 .0400803
fmamnn3 | -48449.36 17021.21 -2.846 0.004
-81810.32 -15088.41
dipfmam | 33691.55 11523.01
2.924 0.003
11106.86 56276.25
_cons | 267957.5 38273.27
7.001 0.000
192943.3 342971.7
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 1.17e-07 3.29e-08 3.557 0.000
5.25e-08 1.81e-07
fmamnn3 | .0113106 .0198797
0.569 0.569
-.027653 .0502742
dipfmam | -.0314599 .0134582 -2.338 0.019
-.0578375 -.0050823
_cons | .3439401 .0447009
7.694 0.000
.256328 .4315522
-----------------------------------------------------------------------------Endogenous variables: miprod mipre
Exogenous variables: incb2 fmamnn3 dipfmam
342
-----------------------------------------------------------------------------Modelo: reg3 (miprod incb2 fmamnn3 fmamst2) (mipre incb2 fmamnn3 fmamst2)
fmamst2 = TSM média do Atlântico Sul para os meses de fevereiro a maio elavada ao
quadrado.
-----------------------------------------------------------------Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
49
3 121946.5 0.2096 12.99087 0.0047
mipre
49
3 .1384956 0.2004 12.27682 0.0065
-----------------------------------------------------------------------------|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | -.0067146 .0303123 -0.222 0.825
-.0661255 .0526964
fmamnn3 | -62752.63 17646.03 -3.556 0.000
-97338.22 -28167.04
fmamst2 | -4861.511 17339.31 -0.280 0.779
-38845.92 29122.9
_cons | 262409.7 44593.51
5.884 0.000
175008 349811.4
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 1.09e-07 3.44e-08 3.170 0.002
4.17e-08 1.77e-07
fmamnn3 | .0249255 .0200407
1.244 0.214
-.0143536 .0642047
fmamst2 | -.0068753 .0196924 -0.349 0.727
-.0454716 .0317211
_cons | .3602426 .0506452
7.113 0.000
.2609798 .4595054
Exogenous variables: incb2 fmamnn3 fmamst2
-----------------------------------------------------------------------------Modelo: reg3 (miprod incb2 xfmamnn3 xfmamst xfmamnt) (mipre incb2 xfmamnn3
xfmamst xf
> mamnt)
xfmamnn3 = exponencial da TSM média da região Nino 3 para os meses de fevereiro a
maio.
xfmamst = exponencial da TSM média do Atlântico Sul para os meses de fevereiro a
maio.
xfmamnt = exponencial da TSM média do Atlântico Norte para os meses de fevereiro a
maio.
------------------------------------------------------------------
343
Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
49
4 115665.9 0.2889 19.90571 0.0005
mipre
49
4 .1314441 0.2797 19.02775 0.0008
-----------------------------------------------------------------------------|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | -.0126023 .0288364 -0.437 0.662
-.0691206 .043916
xfmamnn3 | -11743.43 4122.166 -2.849 0.004
-19822.73 -3664.135
xfmamst | 28674.07 10041.29
2.856 0.004
8993.495 48354.64
xfmamnt | -11361.85 9449.711 -1.202 0.229
-29882.95 7159.238
_cons | 261002 45399.22
5.749 0.000
172021.2 349982.9
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 1.16e-07 3.28e-08 3.549 0.000
5.21e-08 1.81e-07
xfmamnn3 | .0016214 .0046845
0.346 0.729
-.00756 .0108028
xfmamst | -.0188333 .011411 -1.650 0.099
-.0411986 .0035319
xfmamnt | .0205377 .0107388
1.912 0.056
-.0005099 .0415853
_cons | .338786 .0515922
6.567 0.000
.2376671 .4399048
Exogenous variables: incb2 xfmamnn3 xfmamst xfmamnt
-----------------------------------------------------------------------------Modelo: reg3 (miprod incb2 fmamnn3 fmamst fmamnt) (mipre incb2 fmamnn3 fmamst
fmamnt)
-----------------------------------------------------------------Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
49
4 107621.4 0.3844 30.59199 0.0000
mipre
49
4 .131146 0.2830 19.33736 0.0007
-----------------------------------------------------------------------------|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | -.0103713 .0269777 -0.384 0.701
-.0632466 .042504
fmamnn3 | -58262.06 16890.56 -3.449 0.001
-91366.95 -25157.18
fmamst | 57534.18 15602.6
3.687 0.000
26953.64 88114.71
fmamnt | -5806.185 16981.93 -0.342 0.732
-39090.16 27477.79
_cons | 262160.6 36674.67
7.148 0.000
190279.6 334041.6
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 1.15e-07 3.29e-08 3.512 0.000
5.10e-08 1.80e-07
344
fmamnn3 | .0142734 .0205826
0.693 0.488
-.0260678 .0546146
fmamst | -.0386589 .0190131 -2.033 0.042
-.0759239 -.0013938
fmamnt | .0230403 .020694
1.113 0.266
-.0175192 .0635997
_cons | .3456904 .0446913
7.735 0.000
.2580971 .4332837
Exogenous variables: incb2 fmamnn3 fmamst fmamnt
-----------------------------------------------------------------------------Modelo: reg3 (miprod incb2 fmamnn3 dipfmam dipfmam2 dipfmam3) (mipre incb2
fmamnn3 di
> pfmam dipfmam2 dipfmam3)
dipfmam2 = dipolo do Atlântico elevado ao quadrado.
Dipfmam3 = dipolo do Atlântico elevado ao cubo.
-----------------------------------------------------------------Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
49
5 102023.4 0.4467 39.56601 0.0000
mipre
49
5 .119898 0.4007 32.76062 0.0000
-----------------------------------------------------------------------------|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | -.0106479 .0255347 -0.417 0.677
-.0606949 .0393991
fmamnn3 | -54005.23 15621.4 -3.457 0.001
-84622.62 -23387.83
dipfmam | 56164.04 18654.51
3.011 0.003
19601.87 92726.21
dipfmam2 | -16070.19 5332.653 -3.014 0.003
-26521.99 -5618.379
dipfmam3 | -3966.659 2660.856 -1.491 0.136
-9181.841 1248.522
_cons | 297379.2 35979.56
8.265 0.000
226860.5 367897.8
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 1.11e-07 3.00e-08 3.710 0.000
5.25e-08 1.70e-07
fmamnn3 | .0198221 .0183583
1.080 0.280
-.0161596 .0558037
dipfmam | -.0339995 .0219228 -1.551 0.121
-.0769674 .0089684
dipfmam2 | .0197821 .0062669
3.157 0.002
.0074991 .0320651
dipfmam3 | .0005625 .003127
0.180 0.857
-.0055664 .0066914
_cons | .3083591 .0422832
7.293 0.000
.2254854 .3912327
Exogenous variables: incb2 fmamnn3 dipfmam dipfmam2 dipfmam3
------------------------------------------------------------------------------
345
APÊNDICE III - MODELOS ECONOMÉTRICOS SELECIONADOS II
Modelo: reg3 (miprod incb2 ondnn3l onddl) (mipre incb2 ondnn3l onddl)
-----------------------------------------------------------------Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
46
3 116713.1 0.1137 5.900739 0.1165
mipre
46
3 .1313592 0.2168 12.73575 0.0052
-----------------------------------------------------------------------------|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | .0026092 .0308192
0.085 0.933 -.0577954 .0630138
ondnn3l | -37400.62 19817.11 -1.887 0.059
-76241.45 1440.21
onddl | 89814.72 52743.31
1.703 0.089
-13560.26 193189.7
_cons | 230522 41943.62
5.496 0.000
148314
312730
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 8.92e-08 3.47e-08 2.570 0.010
2.12e-08 1.57e-07
ondnn3l | .0454428 .0223039
2.037 0.042
.0017279 .0891577
onddl | -.059873 .059362 -1.009 0.313
-.1762204 .0564743
_cons | .392962 .0472071
8.324 0.000
.3004378 .4854861
Exogenous variables: incb2 ondnn3l onddl
-----------------------------------------------------------------------------Modelo: reg3 (miprod incb2 ondnn3l ondsatll ondnatll) (mipre incb2 ondnn3l ondsatll o
> ndnatll)
ondsatll = TSM média de outubro a dezembro para o Atlântico Sul.
ondnatll = TSM média de outubro a dezembro para o Atlântico Norte.
-----------------------------------------------------------------Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
46
4 112826.2 0.1717 9.538275 0.0490
mipre
46
4 .1282407 0.2536 15.62706 0.0036
-----------------------------------------------------------------------------|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | .0132623 .0303779
0.437 0.662 -.0462773 .0728019
346
ondnn3l | -42937.38 19403.74 -2.213 0.027
-80968.01 -4906.745
ondsatll | 142491.8 58824.79
2.422 0.015
27197.34 257786.3
ondnatll | 20090.79 79663.94
0.252 0.801 -136047.7 176229.2
_cons | 215665.4 41382.41
5.212 0.000
134557.4 296773.5
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 7.90e-08 3.45e-08 2.288 0.022
1.13e-08 1.47e-07
ondnn3l | .0507169 .0220547
2.300 0.021
.0074905 .0939434
ondsatll | -.1100515 .0668615 -1.646 0.100
-.2410977 .0209947
ondnatll | -.0448193 .0905478 -0.495 0.621
-.2222897 .1326511
_cons | .4071139 .0470361
8.655 0.000
.3149247 .499303
Exogenous variables: incb2 ondnn3l ondsatll ondnatll
-----------------------------------------------------------------------------Modelo: reg3 (miprod incb2 xondnn3l xondstl xondntl) (mipre incb2 xondnn3l xondstl
xo
> ndntl)
xondnn3l = exponecial da média da TSM Nino 3 para o período de outubro a dezembro.
xondstl = exponencial da méida da TSM do Atlântico Sul para o período de out. a dez.
xondntl = exponencial da méida da TSM do Atlântico Norte para o período de out. a dez.
-----------------------------------------------------------------Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
46
4 111008.8 0.1982 11.37172 0.0227
mipre
46
4 .1250222 0.2906 18.84097 0.0008
-----------------------------------------------------------------------------|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | .0067868 .0296673
0.229 0.819
-.05136 .0649336
xondnn3l | -19514.59 9153.316 -2.132 0.033
-37454.76 -1574.423
xondstl | 143410.9 50030.22
2.866 0.004
45353.47 241468.3
xondntl | -14258.32 77774.18 -0.183 0.855
-166692.9 138176.3
_cons | 116543.4 101179.2
1.152 0.249
-81764.22
314851
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 8.32e-08 3.34e-08 2.491 0.013
1.78e-08 1.49e-07
xondnn3l | .0274426 .0103088 2.662 0.008
.0072377 .0476474
xondstl | -.1135174 .0563459 -2.015 0.044
-.2239533 -.0030815
xondntl | -.0061057 .0875921 -0.070 0.944
-.1777832 .1655717
_cons | .4864047 .1139518
4.269 0.000
.2630634 .7097461
347
Exogenous variables: incb2 xondnn3l xondstl xondntl
-----------------------------------------------------------------------------Modelo: reg3 (miprod incb2 ondnn3l ondstl2) (mipre incb2 ondnn3l ondstl2)
ondstl2 = média da TSM do Atlântico Sul de out. a dez. elevada ao quadrado.
-----------------------------------------------------------------Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
46
3 105404.5 0.2771 17.63472 0.0005
mipre
46
3 .1252432 0.2881 18.61226 0.0003
-----------------------------------------------------------------------------|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | .0009281 .0274772
0.034 0.973 -.0529263 .0547825
ondnn3l | -35877.17 17816.73 -2.014 0.044
-70797.31 -957.0235
ondstl2 | 480933.5 128740.8
3.736 0.000
228606.2 733260.9
_cons | 197236.4 38526.57
5.119 0.000
121725.7 272747.1
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 9.14e-08 3.26e-08 2.800 0.005
2.74e-08 1.55e-07
ondnn3l | .0445963 .0211701
2.107 0.035
.0031036 .0860889
ondstl2 | -.3658991 .1529718 -2.392 0.017
-.6657183 -.0660799
_cons | .4178032 .0457779
9.127 0.000
.3280803 .5075262
Exogenous variables: incb2 ondnn3l ondstl2
-----------------------------------------------------------------------------Modelo: reg3 (miprod incb2 ondnn3l ondstl2 ondntl2) (mipre incb2 ondnn3l ondstl2
ondntl2)
ondntl2 = média da TSM do Atlântico Norte de out. a dez. elevada ao quadrado.
-----------------------------------------------------------------Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
46
4 104902.5 0.2840 18.24528 0.0011
mipre
46
4 .1250591 0.2902 18.8027 0.0009
------------------------------------------------------------------------------
348
|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | .0022791 .0274219
0.083 0.934 -.0514668 .056025
ondnn3l | -36899.99 17798.58 -2.073 0.038
-71784.56 -2015.421
ondstl2 | 487763.2 128539.4
3.795 0.000
235830.7 739695.7
ondntl2 | -186310.6 280440.9 -0.664 0.506
-735964.5 363343.4
_cons | 204049.7 39690.9
5.141 0.000
126256.9 281842.4
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 9.05e-08 3.27e-08 2.769 0.006
2.64e-08 1.55e-07
ondnn3l | .0452721 .0212185
2.134 0.033
.0036846 .0868596
ondstl2 | -.3704118 .1532377 -2.417 0.016
-.6707522 -.0700713
ondntl2 | .1231035 .3343266
0.368 0.713
-.5321645 .7783716
_cons | .4133014 .0473174
8.735 0.000
.3205611 .5060417
Exogenous variables: incb2 ondnn3l ondstl2 ondntl2
-----------------------------------------------------------------------------Modelo: reg3 (miprod incb2 ondnn3l xondstl) (mipre incb2 ondnn3l xondstl)
xondstl = exponencial da méida da TSM do Atlântico Sul para o período de out. a dez.
-----------------------------------------------------------------Equation
Obs Parms
RMSE "R-sq"
Chi2
P
-----------------------------------------------------------------miprod
46
3 110162.1 0.2104 12.25699 0.0066
mipre
46
3 .1271639 0.2661 16.67522 0.0008
-----------------------------------------------------------------------------|
Coef. Std. Err.
z P>|z|
---------+-------------------------------------------------------------------miprod |
incb2 | .0090952 .0285493
0.319 0.750 -.0468603 .0650508
ondnn3l | -43581.9 18884.9 -2.308 0.021
-80595.62 -6568.174
xondstl | 145583.3 48831.28
2.981 0.003
49875.73 241290.8
_cons | 67504.06 66060.48
1.022 0.307
-61972.1 196980.2
---------+-------------------------------------------------------------------mipre |
incb2 | 8.53e-08 3.30e-08 2.589 0.010
2.07e-08 1.50e-07
ondnn3l | .0507423 .0217995
2.328 0.020
.0080161 .0934685
xondstl | -.1151169 .0563676 -2.042 0.041
-.2255954 -.0046384
_cons | .5212289 .0762559
6.835 0.000
.3717701 .6706876
349
Exogenous variables: incb2 ondnn3l xondstl
------------------------------------------------------------------------------
BIBLIOGRAFIA
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351
CAPÍTULO 14: RUMO À CRIAÇÃO DE UMA ESTRATÉGIA
COMUNICACIONAL INTEGRADA PARA A INFORMAÇÃO
CLIMÁTICA: NOTAS SOBRE A VIDA SOCIAL DA PREVISÃO
CLIMÁTICA. UM ESTUDO DO CASO DO ESTADO DO
CEARÁ
Renzo Taddei
INTRODUÇÃO
Ainda que existam no Brasil instituições ligadas à meteorologia com mais de três décadas de vida e com
intensa interlocução com outros institutos e agências ao redor do mundo, não existe neste país, até o
presente momento, esforço coordenado e sistemático em entender a vida social da informação do clima,
isto é, a forma como tal informação é entendida, interpretada, transmitida, traduzida e usada para os mais
diversos fins. Mesmo nos países em que o clima, e a meteorologia em particular, transformaram-se em
tema de intensos debates e análises multidisciplinares, e aonde as ferramentas metodológicas das ciências
sociais vêm sendo usadas de forma mais consistente, este movimento é bastante recente e de certa forma
seguiu o rápido desenvolvimento de modelos climáticos mais refinados e que proporcionaram um
incremento no entendimento do fenômeno El Niño e suas teleconexões globais. Este texto pretende discutir
alguns dos principais argumentos presentes nos debates contemporâneos, em língua inglesa, a respeito dos
usos sociais e aplicações da informação climática. Discutiremos, num segundo momento, o caso do Estado
do Ceará, e buscaremos estender o esforço analítico em direção pouco abordada na bibliografia disponível:
os mecanismos simbólicos (ou, melhor dizendo, semióticos) presentes de forma marcante na forma como
1) o cidadão rural, habituado a entender o clima como elemento de um campo fundamentalmente religioso,
relaciona-se com prognósticos científicos de clima, e 2) na forma como a meteorologia insere-se num
universo de significados em que o clima é visto como elemento determinante da riqueza ou pobreza da
maior parte da população do estado, e a meteorologia como responsável, em parte, pela eficiência ou
ineficiência de decisões e ações ligadas ao clima.
A PREVISÃO DO CLIMA E A BUSCA DO USO EFICAZ DA INFORMAÇÃO
Grande atenção vem sendo dada à questão da busca de formas de uso eficaz da informação climática. O
rápido desenvolvimento de tecnologias de previsão de clima nos últimos anos, com a melhoria da
compreensão de fenômenos climáticos de larga escala como o El Niño, aumentou a já grande expectativa
da comunidade de tomadores de decisão e planejadores públicos a respeito das formas como tais
352
desenvolvimentos tecno-científicos podem contribuir na mitigação de impactos negativos de fenômenos
climáticos extremos. Ao mesmo tempo, o investimento em equipamentos para a obtenção de dados de
indicadores físicos ainda não completamente conhecidos e/ou previsíveis, reconhecidos como importantes
(como as temperaturas do Atlântico sul), além de modelos matemáticos mais precisos, reproduz tais
expectativas dentro da comunidade meteorológica. Um texto da agência americana de administração
oceanográfica e atmosférica (NOAA) afirmava, por exemplo, em 1994:
The ability to anticipate how climate will change from one year to the next will lead to better
management of agriculture, water supplies, fisheries, and other resources. By incorporating climate
predictions into management decisions, humankind is becoming better adapted to the irregular rhythms
of climate. (National Oceanographic and Atmospheric Administration 1994, 23, in Broad, Pfaff e
Glantz, 2002).
No meio internacional, a partir do início da década de 1990, a necessidade de estudar de forma detalhada as
possibilidades de integração entre produção e uso da informação climática ocasionou o aparecimento da
abordagem “ponta-a-ponta” (end-to-end) nas pesquisas de aplicação. Este conceito foi formalmente
abordado na Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento e Meio Ambiente (UNCED), em
1992, e resultou na criação, nos Estados Unidos, do International Research Institute for Climate Prediction
(IRI), um instituto dedicado a pesquisas de aplicação de informação do clima, financiando pelo Escritório
de Programas Globais (OGP) da NOAA e sediado na Universidade de Columbia, em Nova Iorque (Orlove
e Tosteson, 1999).
Distintos autores têm abordado a questão da melhoria dos prognósticos, segundo critérios meteorológicos, e
a possibilidade de sua aplicação em setores diversos. A bibliografia nesta área é extensa, motivo pelo qual
selecionamos cinco textos representativos da produção acadêmica norte-americana contemporânea, e a
seguir apresentaremos de forma sumária seus argumentos e métodos de abordagem da questão aqui
analisada. Os dois últimos textos fazem referência direta ao estado do Ceará.
Broad, Pfaff e Glantz (2002)
Desde pelo menos o final da década de 1970 pesquisadores como Michael Glantz alertam para o fato de
que a produção de prognósticos de clima de melhor qualidade não implica, de forma direta, na geração de
benefício sociais provenientes de seu uso. Segundo Glantz (1979), uma série de restrições impõe limites na
aplicação direta e eficaz de prognósticos de clima. Os fatores restritivos citados por este autor são a
variabilidade de duração e intensidade de fenômenos como o El Niño; dificuldades na transformação de
modelos de interação entre a atmosfera e o oceano em prognósticos de impacto de clima em atividades
econômicas, como a agricultura ou a pesca no Pacífico; dificuldades na compreensão dos elementos
técnicos do prognóstico por leigos, e em especial a natureza probabilística da previsão; a existência de
prazos insuficientes de tempo entre previsões e os eventos climáticos, de modo a impossibilitar ações
353
oficiais efetivas de mitigação e contingência; e a existência de pressões políticas e socioeconômicas
provenientes de grupos de interesse diversos.
Glantz voltou a analisar, com Broad and Pfaff (2002), as barreiras e restrições ao uso eficaz de
prognósticos, analisando o caso da indústria pesqueira peruana durante o forte El Niño de 1997-1998. Neste
trabalho, estes pesquisadores estenderam a análise para além da questão da identificação das restrições
sociais, ao adotarem uma abordagem baseada na análise dos processos decisórios em que a informação de
clima se vê envolvida, e concluíram que parte essencial da problemática reside no fato de que distintos
grupos e setores têm diferentes idéias e representações a respeito dos possíveis benefícios gerados pela
previsão. Esta conclusão nos conduz à idéia de que mesmo que as restrições operacionais e processuais
existentes na aplicação efetiva do prognóstico sejam bem conhecidas, existe ainda a problemática de que
não há uma convergência imediata entre as formas com que grupos sociais distintos conceituam as idéias
de benefício e utilidade. Tais conceitos não apenas pautam a organização econômica dos grupos, como
também são elementos centrais de boa parte das disputas políticas locais, em virtude do fato de que
induzem a compreensões distintas a respeito da natureza e uso dos recursos naturais e econômicos. Ainda
que os meios técnicos busquem um distanciamento de tais embates políticos, não há como evitar a
necessidade da tomada de decisão quanto aos meios de disseminação da informação do clima, o que
implica uma conceituação, ainda que intuitiva, dos benefícios do prognóstico.
O estudo de 1997-1998 mostrou que a disseminação do prognóstico do El Niño no Peru teve resultados não
antecipados, e mesmo alguns impactos negativos. Os autores sugerem que os meios técnicos invistam na
pesquisa de impactos da disseminação de prognóstico de clima, o que envolve não apenas uma
compreensão das atividades econômicas em que o prognóstico é usado, mas também das estruturas
socioeconômicas locais. Em outro trabalho80 os mesmos autores sugerem a criação de indicadores
mensuráveis para a medição dos impactos sociais da disseminação da informação climática.
Os fatores limitantes do uso de prognósticos foram analisados de forma mais minuciosa. Em primeiro
lugar, existe o fato de que prognósticos são mais eficazes na previsão da ocorrência de um evento climático
do que na previsão de sua duração e intensidade, dois fatores de fundamental importância na tomada de
decisão de grande parte das atividades econômicas afetadas por fenômenos climáticos, como a pesca e a
agricultura. No caso especial do Peru, grande parte das decisões a respeito da regulamentação da indústria
pesqueira acontece no decorrer do fenômeno climático, em função de sua duração e intensidade. Em
segundo lugar, existe o grande desafio, ainda por ser equacionado de forma consistente, da compreensão de
como fenômenos climáticos se relacionam com atividades de produção e contingência, e como estas
relações podem ser estendidas a modelos em que prognósticos de clima se convertam em prognósticos de
impacto. Ainda que os efeitos de fenômenos climáticos extremos sejam visíveis e mesmo quantificáveis, a
criação de prognósticos de impacto é atividade bastante mais complexa, que esbarra também nos limites de
precisão dos prognósticos de clima que os alimentam. De especial importância é o fato de que os critérios
80
Broad et all, Tinker Report, 2001.
354
de precisão de modelos climatológicos evoluciona de forma cumulativa em função dos sucessos das
pesquisas científicas (isto é, um modelo cuja correlação estatística entre temperatura de superfície do mar e
previsão de precipitação seja, por exemplo, 0.5, é melhor que um modelo em que tal correlação seja 0.3),
ao passo que grande parte dos setores sócio-econômicos usuários potenciais dos prognósticos de clima
trabalha com níveis de risco muito mais baixos. Desta forma, a irrelevância do prognóstico está diretamente
ligada a níveis incompatíveis de precisão desejada e ofertada. Este fator se faz presente de forma intensa
também no nordeste brasileiro. Um dos elementos por detrás da idéia de que a “meteorologia não acerta” é
a incompatibilidade entre os níveis de precisão que caracterizam prognósticos e os níveis exigidos pelas
diversas atividades em que o prognóstico pode ser utilizado.
Existem também restrições ligadas à existência social do prognóstico, dentre as quais os autores destacam:
1) Acesso: distintos setores fazem uso de meios de comunicação diferentes, e a forma como a informação é
distribuída pode beneficiar alguns setores em detrimento de outros. Grupos com menor renda tendem a ter
mais dificuldade de acesso à Internet, especialmente em países em desenvolvimento e áreas rurais, por
exemplo;
2) Compreensão: existe uma dificuldade real de interpretação da informação meteorológica, especialmente
quando esta faz uso extenso de jargão técnico. De forma análoga, fotos de satélite e gráficos não são autoexplicáveis na maioria dos casos, e em duas ocasiões fotos de satélite, erroneamente interpretadas a respeito
do enfraquecimento do El Niño no Peru, ganharam as manchetes dos jornais daquele país (p. 424);
3) Distorções: são elementos potencialmente causadores de distorções interpretativas a existência de
diversos prognósticos ou interpretações errôneas, a competição entre agência oficiais no que tange à
autoridade para elaborar previsões consideradas oficiais, a pressão exercida por alguns setores econômicos
para que o prognóstico seja elaborado como produto de mercado e vendido como serviço de consultoria (de
forma seletiva e não universalizada, obviamente. Em países em que técnicos são mal-remunerados, esta
pressão se faz sentir de forma mais intensa e logra induzir meteorologistas a realizar distribuição comercial
e seletiva da previsão. Ver p. 424). Os autores apontam para fato de que é comum, em regiões afetadas de
forma recorrente por fenômenos climáticos intensos, a existência e divulgação de prognósticos “populares”
a competir, em termos de informação, precisão e legitimidade, com o prognóstico científico, muitas vezes
visto como o “oficial”. Este é fato extremamente familiar no caso do Ceará, em virtude da existência dos
chamados “profetas populares”, mas também pela tradição da realização de leituras semióticas da natureza
e de rituais religiosos no intuito de prever a qualidade da estação chuvosa vindoura;
4) Conflitos de objetivos: a existência de múltiplas fontes de informação, a dificuldade da avaliação da
qualidade do prognóstico antes da ocorrência do evento previsto, e os usos retóricos (meio político) e
comerciais (meio privado e mídia) da previsão faz com que tomadores de decisão tendam a desconsiderar o
uso de prognósticos. Em virtude das informações desencontradas sobre o El Niño de 1997, Fujimori no
Peru decidiu ignorar fontes usuais de informação e criou nova comissão para orientá-lo a respeito de como
proceder (p. 425). No mesmo ano, bancos peruanos aparentemente perderam a confiança nos prognósticos
355
disponíveis e decidiram, de forma a se protegerem das incertezas existentes, suspender serviços de créditos
(p. 426). Outros impactos não esperados podem estar atrelados ao prognóstico: pelo menos uma empresa
pesqueira peruana afirmou demitir empregados em função de prognósticos positivos de El Niño, em virtude
do impacto negativo que tal fenômeno tem na indústria da pesca (p. 426).
Os autores concluem que, uma vez estudados os impactos dos prognósticos nos diversos usuários
potenciais e demais grupos afetados, os benefícios específicos a dado grupo e os custos associados ao uso
da informação de clima, é preciso estudar formas diferenciadas de elaboração dos prognósticos. O
conhecimento dos fatores sociais, culturais, econômicos e políticos associados ao prognóstico devem ser a
ele incorporados. Qual dentre as abordagens e técnicas de prognóstico conhecidas pode gerar maiores
benefícios sociais e maior valor, para cada caso específico de uso? Prognósticos baseados em modelos
acoplados de programas de monitoramento biológico e oceanográfico, além dos usuais modelos de oceanoatmosfera, por exemplo, podem ser mais apropriados para tomadas de decisão na indústria pesqueira (p.
431). De forma correlata, a elaboração de prognósticos mais direcionados a setores específicos traz a
questão de quais fatores devem pautar a elaboração de prognósticos para ampla divulgação, e de como
informações técnicas e passíveis de falsas interpretações devem ser controladas. Os autores sugerem a
elaboração de processos de consensualização de prognósticos mais genéricos e de sua distribuição massiva
por um número restrito de organizações especializadas. Como veremos mais adiante, estas estratégias têm
sido utilizadas na elaboração e divulgação de prognósticos para a estação chuvosa do norte do nordeste
brasileiro nos últimos anos.
Roncoli, Ingram, Jost e Kirshen (2001)
Os autores analisam as atividades de comunicação de prognósticos de clima a produtores rurais em Burkina
Faso, na África Ocidental. A pesquisa utilizou métodos etnográficos para colher dados a respeito de
conhecimentos locais sobre chuvas, necessidade e prioridades de informação dos produtores rurais, fontes
de informação e redes sociais disponíveis, o papel das informações de precipitação nos processos de
tomada de decisão, e fatores de restrição ao uso efetivo dos prognósticos de precipitação.
Evidências colhidas pelo estudo mostraram que o prognóstico da estação chuvosa de 2000 (40% de
probabilidade para precipitação acima de média, 40% na média e 20% abaixo da média) circulou de forma
seletiva entre a população rural das áreas estudadas: em uma localidade mulheres produtoras não haviam
sido informadas sobre o prognóstico; em outra, produtores associados a um clã rival do clã no poder, além
de um distrito habitado por famílias de castas inferiores, não havia recebido informações sobre a previsão
de chuvas. Em todas as localidades estudadas, clãs pastorais vivendo nas periferias dos centros municipais
também não haviam recebido o prognóstico (p. 20).
Diferenças em objetivos particulares e desconfianças a respeito das fontes de informação afetaram as
formas como prognósticos foram transmitidos. O diretor do serviço meteorológico nacional foi ouvido em
356
comunicação pelo rádio anunciando "uma boa probabilidade de pelo menos precipitação média", optando
pela interpretação mais cautelosa do prognóstico e evitando a quantificação da distribuição da
probabilidades. A empresa de algodão SOFITEX, por sua vez, divulgou um prognóstico anunciando alta
probabilidade de chuvas intensas e incentivou produtores a continuar o cultivo do algodão, a despeito do
atraso da estação chuvosa naquele ano. No final da estação calculou-se que as precipitações haviam se
situado abaixo da média histórica em todas as regiões pesquisadas, e com grande variabilidade espacial em
termos de precipitação e acumulação de água.
Segundo os autores, produtores rurais entendem de forma clara e através de experiência vivencial a noção
de incerteza, uma vez que se trata de um fator importante do meio ambiente em que se encontram. Os
produtores demonstraram entendimento inequívoco de que a ciência não é capaz de prever o futuro,
baseado no fato de que prognósticos elaborados através de técnicas locais "tradicionais" podem também
falhar na previsão dos eventos climáticos. Sistemas locais de pensamento ressaltam a natureza incompleta e
provisória de qualquer forma de conhecimento, o que possibilita aos habitantes da região o entendimento
de que a ciência e os sistemas locais de conhecimento podem apenas fornecer informação incompleta, e que
os resultados finais estão sempre à mercê de "uma intervenção divina que mude o curso dos fatos".
No entanto, o significado do prognóstico é influenciado de forma marcante pelos contextos sociais e
culturais nos quais este se insere. Três fatores contextuais foram identificados como cruciais:
1) a memória de estações de chuva do passado e modelos mentais associados: decisões de produção
agrícola são claramente afetadas pela experiência dos produtores com estações chuvosas de anos anteriores.
O serviço meteorológico de Burkina Faso, no momento da divulgação do prognóstico de 2000, fez uso
desta tendência e associou a tendência de chuvas aos anos 1997, ano extremamente seco, e 1999, por sua
vez ano muito chuvoso, e localizou 2000 como estando provavelmente entre estes dois extremos. No
entanto, o critério de referência usado pelo serviço meteorológico foi a quantidade total de chuvas, ao passo
que produtores tendem a atrelar suas recordações sobre as estações de chuva ao que aconteceu com suas
áreas de plantio e ao resultado das colheitas, sem reter informações sobre quantidades de precipitação. A
escolha de anos análogos foi usada para servir como apoio de interpretação da informação "quantidade
acumulada de chuva"; no entanto os anos análogos daquele período, no momento do primeiro prognóstico,
eram distantes demais para serem lembrados, e quando o diagnóstico foi atualizado os anos análogos
mudaram, provocando confusão na interpretação dos dados.
2) previsões baseadas em formas locais de conhecimento: a duração e intensidade dos períodos quente e
frio da estação seca, direção do vento durante a estação seca e período que antecede chegada da estação
chuvosa, a produção de frutas por certas árvores locais na aproximação da estação de chuvas, e
especificidades em posição, aparência e movimento de estrelas e lua, são localmente considerados sinais da
aproximação da estação chuvosa. Além da leitura de tais sinais, rituais religiosos de previsão fazem parte
das práticas locais de elaboração de prognósticos. O uso e consideração de tais formas de conhecimento
variam de acordo com a idade, nível de escolaridade, religião, grupo étnico, entre outros fatores. Mesmo
357
especialistas locais em tais métodos possuem a tendência de evitar a disseminação de prognósticos
desfavoráveis, o que pode ter gerado a desconfiança, entre produtores locais, de que, por detrás das
situações em que o serviço meteorológico afirma não ser capaz de realizar previsão, existe um prognóstico
desfavorável sendo escondido do público. No entanto, os pesquisadores constataram que, ainda que as
previsões populares ou tradicionais gerem hipóteses e ansiedades com relação à estação de chuvas
vindouras, agricultores em geral não fazem uso de tais previsões em seus processos decisórios. São exceção
elementos constitutivos dos modelos mentais locais amplamente disseminados sobre a estação de chuvas,
como o fato de que o atraso do início da estação é sinal de que a estação será menos chuvosa. A
compreensão mesma do prognóstico é fortemente influenciado pelas leituras do ecossistema baseadas em
tais modelos mentais. Nas áreas em que a estação chuvosa iniciou-se tarde, produtores interpretaram o
prognóstico oficial (mencionado acima) como "estação chuvosa moderada"; nas áreas em que a estação
iniciou-se na época usual, a interpretação do prognóstico correspondeu de forma mais precisa à distribuição
de probabilidades apresentada.
3) modelos cognitivos sobre precipitações: produtores demonstraram utilizarem como indicadores de
avaliação da qualidade da estação chuvosa os resultados de safra, e em função disso, sua atenção é focada
em características como início e fim da estação de chuvas, além da distribuição das chuvas durante a
estação. Tais fatores são vistos como indicadores imediatos da produção agrícola, ao contrário de dados
como a quantidade acumulada de chuvas na estação. Outros fatores usados localmente na avaliação da
qualidade da estação de chuvas é o número de replantios necessários caso sementes não germinem, em
função de períodos de estio prolongados ("veranicos"). Outra questão importante é a forma como o início e
fim da estação de chuvas é percebida: chuvas vistas como insuficientes para o início da atividade agrícola,
ou chuvas em desencontro com o calendário agrícola no fim da estação tendem a ser excluídas das
avaliações da qualidade da estação chuvosa. Cada evento de chuva é qualificado em função de seu impacto
na atividade de produção, e desta forma existem chuvas "inúteis", "más" ou "boas". Evidencia-se desta
forma que as chuvas não são eventos neutros nem necessariamente vistos como positivos, e que em virtude
de serem a duração e distribuição de chuvas fatores de crucial importância nos modelos mentais locais
sobre chuvas, prognósticos de chuvas "boas" ou "abundantes" tendem a ser interpretados como estação de
chuvas prolongada. Outra questão de conflito de parâmetros de análise diz respeito a diferenças entre o
período considerado como a estação chuvosa propriamente dita por meteorologistas e produtores rurais.
Meteorologistas consideram, naquela parte do mundo, que a estação chuvosa acontece entre os meses de
julho e setembro, estando as demais chuvas fora da estação chuvosa; agricultores mostraram a tendência de
entender o uso de tal parâmetro como a previsão de que "só choverá três meses".
Em virtude do fato de que a estação de chuvas de 2000 em Burkina Faso foi mais seca do que o previsto, as
comunidades em que o prognóstico foi interpretado de forma mais "conservadora" foram as menos
atingidas por perdas resultantes de decisões pautadas no prognóstico. Agricultores influenciados pela idéia
de chuvas abundantes, entre os quais aqueles ligados à indústria SOFITEX, acumularam perdas
significativas.
358
O estudo conclui que é importante salientar que os riscos associados à atividade agrícola não estão
exclusivamente vinculados à variabilidade das chuvas, mas também, e de forma crucial, a limitações
estruturais (como a falta de terras e capital para investimento), culturais e políticas. A melhoria do acesso
dos produtores a tais recursos incrementará a capacidade destes de se adaptarem a variações climáticas e
fazerem uso mais efetivo de prognósticos de clima.
Hansen, Marx e Weber (2004)
Este trabalho é uma análise da forma como modelos mentais de representação de fenômenos climáticos de
fazendeiros da região dos Pampas argentino e do sul do estado da Flórida, nos Estados Unidos, afetam sua
compreensão e uso de prognósticos de clima. Os autores partem do pressuposto teórico de que risco e
incerteza são produtos de processos de construção social coletiva, e, portanto, processos fundamentados em
percepção e modelos mentais culturais e cognitivos.
Prognósticos de fenômenos climáticos sazonais direcionados a produtores rurais devem tomar em
consideração especificidades e variabilidades espaciais e temporais, níveis mínimos de precisão, e agregar
informações a respeito de impactos e implicações de gerenciamento de produção nos sistemas agrícolas.
Capacidades de previsão medianas mas bem caracterizadas e contextualizadas podem ser mais úteis do que
alta capacidade de previsão descontextualizada. Desta forma, a compreensão do caráter probabilístico do
prognóstico é fundamental para o seu uso eficiente na agricultura. Os autores questionam a idéia de que
agricultores não são capazes de entender e fazer uso de informações probabilísticas de previsão de clima, e
apontam para o fato de que evidências mostram que agricultores compreendem de forma plena a natureza
variável e probabilística dos fenômenos climáticos, e são capazes de incorporar incerteza em suas
estratégias econômicas de ação. De fato, pesquisas recentes sugerem que existem diferenças drásticas entre
as formas como indivíduos instrumentalizados por experiência pessoal e indivíduos informados por
descrições conceituais reagem sob condições de risco ou incerteza. Em situações em que a informação que
instrumentaliza a decisão é proveniente de descrição, indivíduos tendem a superconsiderar a probabilidade
de eventos raros; a informação proveniente de experiência pessoal tende a induzir a subconsideração da
probabilidade de eventos raros (p. 7). As diferenças na forma como indivíduos processam informações que
sejam fruto de vivência direta ou de descrições abstratas tem implicações importantes para a comunicação
de prognósticos de clima para agricultores. Produtores rurais têm melhores condições de processar
informações climáticas probabilísticas do que estudantes ou profissionais que não tenham vivência
comparável à dos primeiros, no que tange aos fenômenos climáticos, se tais informações forem
apresentadas de forma a integrar-se à base de conhecimentos pessoais pré-existente. Usuários de
prognósticos irão aceitar, entender de forma mais plena e fazer uso mais efetivo se foram capazes de
interpretar tais informações através de modelos causais de variabilidade climática com os quais estejam
familiarizados e concordem. Desta forma, o estudo dos modelos mentais locais se faz importante. De forma
reversa, a falta de similitude em forma e conteúdo entre as experiências pessoais de agricultores e
359
prognósticos abstratos e descontextualizados, produzidos em linguagem técnica e descritiva, é um dos
maiores desafios deste campo de análise. Os autores sugerem que intervenções que auxiliem agricultores a
mapear prognósticos descritivos, dentro de sua base de conhecimento fundamentada em suas experiências
pessoais da natureza, aumentará a utilidade percebida de tais prognósticos.
Uma das metodologias usadas foi a classificação de características de personalidade e seu uso na
explicação de tendências de uso do prognóstico. Tais características incluem dois estados regulatórios – a
orientação para a verificação (assessment), que valoriza a análise, e a orientação para a locomoção, que
valoriza a ação -, e dois focos regulatórios – promoção, concentrando-se na promoção de estados ideais, e
prevenção, concentrando-se na prevenção de situações anômalas. Indivíduos com foco na promoção usam
métodos de abordagem (approach means), enquanto indivíduos focados em prevenção usam métodos de
rejeição (avoidance means) para atingir seus objetivos. Produtores argentinos da região dos Pampas
mostraram-se, em média, mais orientados em direção à análise do que à locomoção, e mais focados em
promoção do que em prevenção. Para os autores do estudo, isso mostra que o grupo de produtores estudado
favorece formas de pensar racionais e que promovam segurança, em detrimento de ações caracterizadas por
emotividade ou experimentalismos. Foi percebida clara correlação entre características de personalidade e
objetivos ligados a processos decisórios. Produtores orientados a verificação focaram seus objetivos
prioritariamente na maximização dos lucros em detrimento de objetivos secundários, como a maximização
dos preços de grãos ou minimização de riscos políticos. Produtores focados em prevenção apontaram para
objetivos mais específicos como a maximização de colheita, em oposição à busca da opção maximizante de
ação. A minimização do arrependimento pós-decisório81 (tendendo a promover estratégias mais
conservadoras de ação) mostrou-se fator mais importante para personalidades caracterizadas pelo foco na
prevenção do que nas focadas em promoção.
Com relação aos objetivos que pautam tomadas de decisão, houve discrepância acentuada entre produtores
e técnicos de extensão agrícola. Produtores evidenciaram possuir uma faixa mais ampla de objetivos; a
minimização de arrependimento de decisão e os efeitos de incertezas políticas levou produtores a buscar
opções de ação satisfatórias, em detrimento a opções ótimas, enquanto técnicos tenderam a concentrar-se
em mecanismos maximizantes.
Os pesquisadores notaram que à medida que o prognóstico ia sendo discutido, a preocupação a respeito de
riscos climáticos aumentaram e a preocupação com incertezas políticas diminuiu, sugerindo “um estoque
finito de preocupação” (finite pool of worry).
Foi percebida também evidência de que objetivos e aspirações afetam formas como indivíduos percebem a
realidade e lembram-se do passado (wishful thinking), em termos de precipitação e fenômenos climáticos.
81
Teorias de arrependimento (regret theories) sugerem que se uma perda ocasionada por
determinada decisão supera o ganho obtido por uma decisão diferente, o sentimento negativo de
arrependimento no primeiro caso superará o sentimento positivo do segundo; como indivíduos tendem a
antecipar os efeitos de suas ações, a estratégia de ação será seleciona de modo a minimizar os efeitos de
arrependimento pós-decisionais, induzindo desta forma a atitudes mais conservadoras - p. 8.
360
Os objetivos decisórios mostraram-se relacionados às suas percepções de alterações climáticas de longo
termo. Produtores focados em decisões otimizantes mostraram maior propensão a acreditar que o clima em
sua região mudou ao longo das últimas décadas, do que produtores focados em decisões satisfatórias. O
número de inundações indicado por produtores como os tendo afetado foi maior para indivíduos focados
em prevenção do que para os focados em promoção.
Em termos de percepções sobre fenômenos climáticos, os autores perceberam que agricultores do sul da
Flórida fizeram referência a fenômenos de tempo (isto é, previsões de curto prazo) mesmo quando
perguntados sobre variações climáticas sazonais e de longo prazo. A confusão entre a distinção entre tempo
(weather) e clima (climate) mostrou-se fator importante de incompreensão de prognósticos. Agricultores
tendem a usar os termos como sinônimos. O uso do termo variabilidade climática mostrou inconsistência
em termos de sua definição temporal e espacial precisas: enquanto alguns agricultores mencionaram
alterações ocorridas dentro do período de um mês, outros fizeram referências a variações interdecadais.
Poucos produtores fizeram uso do conceito de variação interanual, como o fazem usualmente
meteorologistas. Desta forma, evidenciou-se que prognósticos de clima são "interpretados" como se
fizessem referência aos eventos de tempo mais comuns às suas experiências cotidianas. Esse insight tem
grande importância no desenho de prognósticos de clima, e mostra que se deve fazer referência explícita, e
em linguagem acessível, às diferenças de escala entre clima e tempo, e também aos fenômenos
meteorológicos importantes que o prognósticos não faz referência, a fim de evitar que a informação relativa
a fenômenos específicos e restritos seja interpretada como se fizesse referência a tudo que é percebido
como meteorológico. Segundo os autores, é fator de crucial importância o fato de que prognósticos são
usualmente acompanhados de estimativas de seu grau de precisão, e estas devem ser pautadas por
parcimônia: precisões super ou subestimadas induzem a aplicações sem sucesso, e por conseguinte à
danificação da credibilidade e legitimidade do meio meteorológico.
Por volta de um terço dos produtores expressaram-se céticos de que prognósticos pudessem melhorar em
qualidade e aplicabilidade; estes foram aqueles que demonstraram expectativas determinísticas a respeito
do prognóstico. Para estes indivíduos, a idéia de previsão climática envolve o conhecimento preciso de
todos os fatores causais, de forma que variações climáticas sejam previstas de forma detalhada.
De forma correlata, os agricultores demonstraram estar informados sobre o El Niño e seu importante papel
no clima global, mas tenderam a buscar explicações para alterações climáticas em suas regiões através de
fatores causais regionais, mais presentes em sua experiência cotidiana.
O estudo encontrou evidências de que limitações cognitivas afetam de forma importante a compreensão e
processamento da informação climática. A memória que produtores rurais demonstraram ter de eventos
climáticos do passado mostrou-se distorcida de forma sistemática por anseios e expectativas, características
de personalidade e crenças pré-existentes. Os autores sugerem que parte destas distorções devam ser
corrigidas para que suas experiências pessoais possam ser usadas de forma efetiva na melhoria de sua
compreensão da natureza probabilística dos prognósticos. De forma correlata, agentes de apoio à decisão
361
(como agentes de extensão rural) podem auxiliar produtores neste sentido, uma vez que agentes externos
tendem a sofrer menos da síndrome de arrependimento decisório (regret avoidance), bem como da
tendência de diagnosticar problemas com uma única causa (single-worry bias) e da adoção de uma única
estratégia de ação (single-action bias).
Em virtude da heterogeneidade dos perfis de produtores, com respeito a idade, educação, personalidade,
características de seus sistemas de produção, e percepções, crenças e ações relacionadas a eventos
climáticos, os autores recomendam que prognósticos sejam projetados e elaborados de forma variadas e em
função das idiossincrasias de subgrupos de tomadores de decisão.
Orlove e Tosteson (1999)
Num estudo que compara a disseminação de previsões sobre o El Niño em diversos países em três
continentes, estes dois pesquisadores retomam o tema, já bastante mencionado na bibliografia técnica mas
pouco considerado no gerenciamento das expectativas sociais relacionadas aos prognósticos de clima, de
que as escalas múltiplas e complexamente inter-relacionadas através das quais os fenômenos climáticos e
ecossistêmicos se manifestam são de difícil compreensão, modelagem, e, portanto, controle humano.
Informações climáticas como a previsão de um fenômeno El Niño podem ou não ser traduzidas para
escalas diferentes, pelas agências elaboradores dos prognósticos, de forma a se integrarem de forma útil nas
escalas e formas locais de tomada de decisão. A questão da compatibilidade entre escalas é, desta forma,
um dos eixos mais importantes da problemática aqui analisada. Uma metodologia é proposta para analisar o
fluxo de informação na disseminação do prognóstico, com especial atenção para a questão de como a
informação atravessa os limites entre as escalas de análise. Condução e tradução do sinal, à medida que este
é propagado, são parte então de um processo de transdução. A hipótese de trabalho destes autores é
baseada na idéia de que o sinal inicial (prognóstico do El Niño) é enviado através do canal de transdução,
geralmente por agências internacionais de monitoramento e previsão de clima (como o IRI), ou por
agências nacionais em países com capacidade instalada para a elaboração de prognósticos, como é o caso
do Brasil (através do INPE/CPTEC, INMET, e também através do uso de modelos de previsão regional em
agências estaduais como a FUNCEME). À medida que o sinal trafega através do canal de transdução,
instituições nacionais, regionais e locais reelaboram e re-comunicam a previsão, e neste processo o sinal é
transformado e adaptado de forma a ganhar relevância para os usos de setores específicos em cada escala.
A questão importante a ser analisada, então, é o grau de adequação entre as características do prognóstico
(da forma como ele chega a cada escala distinta) e o ambiente sócio-institucional através do qual o sinal
viaja e pelo qual este é transformado. Neste sentido, os autores destacam dois aspectos como mais
salientes: o primeiro diz respeito à relação entre as escalas temporal e espacial às quais o prognóstico faz
referência e as escalas espaço-temporais em que decisões locais são feitas. O exemplo mais característico
aqui é a inadequação de prognósticos que se referem de forma probabilística a quantidades agregadas de
chuva para toda a estação chuvosa, e os calendários agrícolas específicos em que a demanda por chuva é
362
bem determinada em termos de momentos específicos. O segundo aspecto é o que os autores chamaram de
adequação organizacional, e refere-se ao fato de que o prognóstico deve adequar-se às formas locais de
conceituação das questões importantes, aos processos de tomada de decisão e à capacidade de resposta
adaptativa de agentes e usuários, tomando em consideração as especificidades de cada escala. Desta forma,
se usuários não estão familiarizados com as nuances da informação probabilística, não demonstram
confiança em informações de cunho científico, ou tem formas distintas de atribuir causalidade a fenômenos
climáticos (como, por exemplo, conferindo maior relevância a eventos locais com os quais possuem
vivência direta sensorial, ou atribuindo a tais fenômenos causas de cunho religioso), esta falta de adequação
entre escalas pode reduzir de forma significativa o valor e a utilidade do prognóstico de clima.
Familiaridade, confiança, e padrões de percepção são, para efeito de análise, emoldurados conceitualmente
como adequação organizacional em virtude do fato de que tais elementos se manifestam, na maioria das
vezes, através de dinâmicas e praticas sociais institucionalizadas. De forma correlata, a informação do
clima pode ligar-se às dinâmicas sócio-políticas locais de formas bastante distintas, e com objetivos
diferentes, das quais foi gerada. Padrões locais estabelecidos de interpretação e decisão podem desviar o
sinal para campos semânticos distintos. A informação pode deixar de ser interpretada através de seu
conteúdo informativo e ganhar outras significações: ser usada, por exemplo, como meio de diferenciação
social local, em situações em que disputas político-sociais são escondidas atrás de um suposto embate entre
o “moderno/cosmopolita/desenvolvido” e o “tradicional/provinciano/atrasado”; a origem da informação
ganha relevância maior que seu conteúdo, caso neste embate o prognóstico seja, como produto científico, e
às vezes como produto de países desenvolvidos, transformado em símbolos de modernidade e
desenvolvimento. O uso político pode, desta forma, ganhar maior relevância local que o uso econômico do
prognóstico. Isso é, sem dúvida, um dos elementos presentes na análise de casos como o do Ceará. E
finalmente, se os atores locais encontrarem-se mais ou menos destituídos de recursos para transformarem
suas práticas de forma a buscarem melhor adaptação ao fenômeno climático previsto, o valor do
prognóstico é reduzido na proporção de tal carência de recursos. Desta forma, estruturas de dominação
podem restringir, ou mesmo anular, o uso efetivo do prognóstico.
Este modelo conceitual de análise encontra-se representado na figura abaixo:
363
Fonte: Orlove e Tosteson, 1999, p.5.
Em sua análise do caso do Ceará, os autores detectaram o fato de que a credibilidade da FUNCEME está
fortemente atrelada à percepção pública de erro e acerto dos prognósticos para a estação chuvosa. A
manipulação política das discussões sobre as relações entre clima e economia tende a distanciar ainda mais
o meio meteorológico de usuários finais como agricultores. A estação chuvosa de 1992 é usada como
exemplo: a queda reduzida da produção agrícola, em comparação à queda acentuada de precipitação em
relação às médias históricas, foi atribuída, na intensa retórica oficial, ao sucesso do programa estadual de
distribuição de sementes selecionadas chamado Hora de Plantar. A propaganda oficial foi bem sucedida na
criação da imagem de que o prognóstico havia sido o fator fundamental para o sucesso das ações de
planejamento agrícola, ao mesmo tempo incorporando em seu discurso a idéia da infalibilidade de ciência e
o ataque aos métodos e práticas tradicionais de previsão de chuvas, rotulados como superstições irracionais
e atrasadas. Este fato mostrou-se desastroso nos anos posteriores, criando uma falsa expectativa de
previsibilidade maior do que a real, e castigando a FUNCEME com repetidas crises de credibilidade frente
à constatação de que os prognósticos estavam "errados".
Em anos posteriores, a ocorrência de chuvas intensas de pré-estação, mesmo em anos considerados "secos",
causou confusão e descrédito, uma vez que nos modelos mentais locais a estação estende-se das primeiras
às últimas chuvas ocorridas, sem a distinção de fatores causais usadas pelo meio meteorológico. Desta
forma, a imprevisível pré-estação é entendida pela população local como parte do "inverno", e a avaliação
popular relativa à qualidade dos prognósticos foi marcada por este descompasso. Posteriormente, cortes de
orçamento para pesquisas meteorológicas afetou a capacidade instalada da FUNCEME, e o governo
instruiu a instituição a buscar fontes externas de financiamento e a buscar grandes usuários dispostos a
"comprar" o prognóstico (p. 15).
364
Dentro do modelo de transdução proposto pelos autores, incompatibilidades de calendários entre
elaboradores de políticas públicas e usuários (como as datas iniciais de plantio), e a tendência ao uso
político do prognóstico, são os fatores mais importantes a gerar ruídos e falhas na sua comunicação (p. 16)
no estado do Ceará.
O agricultor Martim Ribeiro dos Santos mostra
diagrama de anomalias de temperatura dos oceanos do
El Niño de 1998, emoldurado e pendurado em sua sala
de visitas, em Icó, sertão cearense. Foto do autor.
Lemos, Nelson, Finan, Fox, Mayorga e Mayorga (1999)82
Esta pesquisa, financiada pela NOAA, estudou a forma como a elaboração de políticas públicas voltadas à
mitigação dos efeitos de secas fazem uso das informações climáticas, além da forma como agricultores, em
situações distintas de vulnerabilidade, interpretam e fazem uso de informações de clima. Das 484 famílias
de agricultores de sequeiro pesquisadas nos municípios de Limoeiro do Norte, Barbalha, Parambú, Boa
Viagem, Itarema e Guaraciaba do Norte, 71% encontravam-se abaixo da linha de indigência estabelecida
pelo Banco Mundial (à época com renda per capita mensal de menos de R$ 65).
A pesquisa constatou que os produtos científicos gerados com informações de clima não são suficientes
para suprir as necessidades de usuários locais, em especial pequenos agricultores. O prognóstico com
precipitações médias sazonais referentes a uma ampla área do estado é menos importante do que o
conhecimento de padrões de distribuição espacial e temporal das chuvas. Além disso, as tecnologias de
clima são relativamente novas, e existe uma curva de aprendizado a ser vencida por usuários. Resistências
iniciais são desta forma naturais, o que os pesquisadores chamaram de "new technology blues". Usos mais
sofisticados dos produtos climáticos só muito recentemente têm sido detectados dentro das esferas públicas
do estado do Ceará.
A maior parte dos indivíduos (75%) conhecem a existência da FUNCEME e seguem, através de programas
de rádio e televisão, as perspectivas científicas a respeito do clima. No entanto, existe de forma amplamente
82
Estudo doravante referido como Lemos et al., 1999.
365
distribuída a idéia de que a instituição não é capaz de fazer prognósticos precisos (apenas 6% manifestou
opinião de que prognósticos são "confiáveis"). 80% dos indivíduos pesquisados manifestou conhecimento
de prognóstico dos chamados profetas populares ou se utilizam eles próprios de métodos tradicionais de
previsão de chuva. Do total, apenas 18% disse não receber qualquer informação de previsão de chuvas.
A percepção de que um prognóstico é impreciso pode danificar seriamente a credibilidade pública da
agência responsável pela sua divulgação. O caso de 1997-1998 é apresentado como paradigmático: um
prognóstico de estação de chuvas abaixo da média foi disseminado como "realidade endossada pelo
estado". Devido a fortes chuvas de pré-estação em 1998, criou-se a idéia de que o prognóstico estava
equivocado. Ainda que ao final a estação tenha sido de fato pouco chuvosa, estabeleceu-se entre pequenos
agricultores e mesmo entre alguns setores do próprio governo a idéia de que o prognóstico estava incorreto,
com significativa perda de credibilidade para a FUNCEME.
A percepção de que o programa de distribuição de sementes do governo estava atrelado ao prognóstico da
FUNCEME danificou ainda mais a imagem pública da instituição. Agricultores manifestaram a crença de
que a falta de acesso a sementes selecionadas e a créditos bancários ocorreu devido ao prognóstico da
FUNCEME. Segundo os autores, por trás de tal problemática existem questões como a natureza
probabilística do prognóstico, a decisão sobre o momento exato para a liberação da informação climática,
problemas com a comunicação de dados, a falta de precisão espacial e temporal da forma requeridas por
tomadores de decisão locais, e o fato de que a distribuição das chuvas é fator tão importante quanto a
quantidade. Em outras palavras, dizem os autores, a informação na sua forma atual é de uso limitado e
propensa a erros de interpretação.
Além disso, mesmo com a existência de prognósticos precisos, distribuídos pela FUNCEME, por outras
instituições meteorológicas, ou mesmo pelos profetas populares, a maioria dos pequenos agricultores não
possui um leque de opções e alternativas de forma a realizarem alterações de padrões decisórios em função
do prognóstico. Para grande parte da população do interior cearense, a vida cotidiana é uma batalha
bastante dura mesmo em épocas de chuvas abundantes. Não existem tecnologias de adaptação disponíveis
às camadas mais vulneráveis da população. Desta forma, prognósticos devem ser vistos como parte apenas
de esforços mais amplos de desenvolvimento econômico. A pesquisa mostrou que o grau de uso dos
prognóstico por tomadores de decisão locais é diretamente relacionado ao seu grau de vulnerabilidade:
setores mais vulneráveis são justamente os mais destituídos de meios de fazer uso efetivo dos prognósticos.
A pesquisa mostrou também que, na época em que foi realizada, tomadores de decisão oficiais não
demonstravam atitude pró-ativa com relação ao evento de secas, mas reagiam apenas após os efeitos da
estiagem se faziam sentir.
Em termos de modelos mentais, a pesquisa revelou a existência de inconsistência profundas entre as formas
de percepção da eficiência das atividades de assistência pública e contingência, entre agentes oficiais e
agricultores do interior. Boa parte dos agricultores manifestou a idéia de que a própria elaboração do
prognóstico pode afetar o clima, e mesmo as tentativas de convencê-los em sentido contrário, levada a cabo
366
por agentes oficiais, não os dissuadiu de tal idéia. As raízes de tais representações podem estar numa
mistificação da atividade de bombardeamento de nuvens realizado nas décadas de 1970 e 1980 pela
FUNCEME, bem como pela idéia de que assuntos de clima estão associados ao domínio do divino, sendo
portanto ilegítimo, e até perigoso, que indivíduos interfiram neste campo.
A pesquisa demonstrou também que o uso do prognóstico dentro de um universo altamente politizado pode
descaracterizar a informação de clima, afetando mesmo questões mais amplas como a distribuição de poder
e o exercício democrático, principalmente em países em desenvolvimento. Nas palavras dos autores,
Ceará provided an example of policy makers attempting to use climate forecast products to legitimate
their power positions, that is, to suggest in public discourse that Science could be made the
handmaiden of policy making. In this polically charged environment, technocrats rely on scientific
information about climate to insulate policymaking from both polical 'meddling' and public
accountability. Policymakers, in other words, look for a technocratic policiymaking model - defined as
the pursuit of a policymaking process grounded on technical and scientific knowledge, rationality,
efficiency, and autonomy - that isolate Decision-making from outside interference (p. 9, ênfase no
original).
O insulamento tecnocrático, no entanto, forneceu resultados diversos. Enquanto no meio agrícola o
insulamento serviu para alienar a população ainda mais dos processos decisórios, nas atividades da Defesa
Civil estadual o uso de informações e critérios científicos possibilitou o isolamento das atividades
decisórias desta agência das estruturas clientelísticas que marcam parte da política local.
Por fim, a pesquisa sugere que o valor da informação de clima depende apenas parcialmente de sua
qualidade, uma vez que mesmo com níveis reduzidos de previsibilidade (skill) a informação climática pode
ser apropriada pelas agendas políticas de grupos de interesse específicos. Em virtude de tais filtros
políticos, um incremento em previsibilidade não se traduz imediatamente em incremento em utilidade.
Sumário
Em resumo, os fatores apontados pelos autores mencionados como importantes na avaliação da
problemática da vida social da informação de clima, e que podem afetar de forma negativa seu valor, são:
A) Incompatibilidades entre modelos mentais e esquemas de pensamento
- Diferenças e incompatibilidades entre compreensão de informações descritivas abstratas e informações
referenciadas na realidade vivencial de indivíduos (Hansen, Marx e Weber, 2004);
367
- Dificuldades na compreensão dos elementos técnicos do prognóstico por leigos (isto é, do jargão técnico,
em especial palavras que são também de uso comum, como “média”, “normal”, e mesmo "tempo" e
"clima"; quando usados de forma técnica, tais termos são fontes importantes de incompreensão, o que
resulta em distorção nos critérios de avaliação dirigidos ao serviço meteorológico) (Glantz, 1979; Broad,
Pfaff e Glantz, 2002; Hansen, Marx e Weber, 2004; Roncoli, Ingran, Jost e Kirshen, 2001; Lemos et al.,
1999);
- Dificuldades na compreensão e uso de informações de natureza probabilística (Glantz, 1979; Broad, Pfaff
e Glantz, 2002; Lemos et al., 1999);
- Diferenças entre a forma como grupos e setores sociais distintos conceituam “benefício”, em virtude das
diferenças das posições sociais e econômicas dos atores envolvidos, em especial quando distintos setores
potencialmente usuários da informação climática tem objetivos antagônicos (Broad, Pfaff e Glantz, 2002);
de forma mais genérica, diferenças entre modelos mentais do meio técnico e dos grupos de usuários
(Hansen, Marx e Weber, 2004; Roncoli, Ingran, Jost e Kirshen, 2001);
B) Incompatibilidades operacionais e organizacionais
- Dificuldades na transformação de modelos de interação entre a atmosfera e o oceano em prognósticos de
impacto de clima em atividades econômicas, como a pesca no Pacífico ou agricultura no nordeste
Brasileiro (Glantz, 1979; Broad, Pfaff e Glantz, 2002);
- Variabilidade de duração e intensidade de fenômenos como o El Niño (Glantz, 1979; Broad, Pfaff e
Glantz, 2002), gerando dificuldades em previsibilidade e descompassos com as escalas espacial e temporal
de decisão mais específicas (Hansen, Marx e Weber, 2004; Orlove and Tosteson, 1999; Lemos et al, 1999);
- Falta de flexibilidade dos atores envolvidos para alterarem seus modos de decisão (Hilton, 1981; Orlove e
Tosteson, 1999; Lemos et al., 1999; Roncoli, Ingran, Jost e Kirshen, 2001); de forma mais específica,
prazos insuficientes de tempo entre previsões e os eventos climáticos de modo a possibilitar ações oficiais
de mitigação e contingência (Glantz, 1979; Broad, Pfaff e Glantz, 2002);
- Existência de pressões políticas e socioeconômicas provenientes de grupos de interesse diversos, afetando
conteúdo, interpretação, e distribuição dos prognósticos (Glantz, 1979; Broad, Pfaff e Glantz, 2002;
Roncoli, Ingran, Jost e Kirshen, 2001; Tosteson e Orlove, 1999; Lemos et al., 1999);
- Problemas de avaliação do grau de previsibilidade e confiabilidade do prognóstico, tais como sub ou
superestimatição de sua confiabilidade, seu uso de forma sensacionalista, ou divulgação de informações de
forma resumida e sem elementos que auxiliem a interpretação e contextualização apropriada da previsão
(Broad, Pfaff e Glantz, 2002; Hansen, Marx e Weber, 2004; Lemos et al., 1999; Orlove e Tosteson, 1999)
368
- Crises de legitimidade: multiplicidade de fontes de prognósticos, associado à indisponibilidade de
indicadores claros de qualidade de prognósticos, resulta em decréscimo geral da aceitação e atribuição de
valor às previsões (Broad, Pfaff e Glantz, 2002);
Como podemos ver, o problema da promoção do uso eficaz da informação climática é complexo e
multifacetado, não podendo ser reduzido simplesmente a uma questão de comunicação ou transmissão de
informações. Os trabalhos apresentados acima representam um avanço significativo em direção a uma
abordagem mais integrada desta problemática, em que disciplinas como a antropologia, as ciências
políticas, a psicologia, a agronomia e a economia, para citar apenas algumas, se juntam à meteorologia com
o objetivo de melhor equacionar a questão.
No entanto, em nosso entender uma idéia fundamental ligada à interpretação da informação de clima não
foi devidamente desenvolvida por nenhum dos trabalhos acima mencionados, ainda que tenha sido
mencionada de forma breve na maioria deles: é o fato de que não apenas nossas ações, mas também nossa
compreensão do mundo e nossas idéias, se estruturam ao redor de hábitos e sistemas mais ou menos
coerentes de pensamento, o que chamamos de forma demasiado genérica de cultura, e de forma mais
específica de narrativas. Definimos narrativa como um conjunto de hábitos de pensamento ou idéias, mais
ou menos consistente e compartilhado por grande parte de uma dada comunidade ou população (ainda que
raramente por todos os seus indivíduos). Da mesma forma, em ecossistemas áridos e semi-áridos, é comum
que existam narrativas sobre a água e a chuva, e estas narrativas estão usualmente ligadas a outras ligadas à
ordem social vigente, códigos morais e religiosos, a formas estéticas de apreciação da natureza, etc. As
narrativas não são estáticas nem tem seus limites bem definidos; em geral a capacidade criativa humana faz
uso destes sistemas de pensamentos, que são ao mesmo tempo estoques de idéias e tecnologias de
otimização cognitiva, para buscar soluções aos problemas com os quais as comunidades se vêem
envolvidas.
No decorrer de nossas atividades diárias, fazemos uso de diversas narrativas, não necessariamente
coerentes entre si. Cada situação social usualmente evoca e põe em prática as narrativas a ela associadas, e
não raro um mesmo conceito – água, por exemplo – pode ter um significado dentro de uma situação social
(como em processos de resolução de conflitos ligados a recursos hídricos) e outro bastante distinto numa
situação social diferente (como a referencia ao simbolismo da água em rituais católicos). Esta constatação é
importante no sentido de que não existe uma forma apenas de entender um conceito, mas as narrativas são
fator importante nos processos de significação e interpretação de idéias. Voltaremos a este tema mais
adiante neste texto.
Alguns autores fazem referência a narrativas sobre água e chuva no semi-árido brasileiro como o complexo
cultural da água83. A seguir, procuraremos explorar, através da exposição de alguns casos de análise,
83
Montenegro, 2001: 17.
369
provenientes de bibliografia local e de material coletado durante pesquisa de campo, tais estruturas
interpretativas ligadas aos conceitos de água e chuva, com especial atenção para como processos históricos
e políticos, bem como a relação entre indivíduos e ecossistema, contribuem para a formação e reprodução
de tais formas de pensamento. Em seguida, mostraremos que a própria imagem social da meteorologia
existe dentro de narrativas específicas que estabelecem ligações entre a chuva, o governo e o bem estar
coletivo, daí advindo grande parte das fortes pressões sociais a que é submetido o meio meteorológico.
A CULTURA IMPORTA: CLIMA E ÁGUA NO IMAGINÁRIO CEARENSE
Ao abordarmos a questão de como imagens e representações de água e chuva existem nos sistemas de
pensamento de um dado grupo, nos deparamos com a necessidade de especificar de quem estamos falando,
e em que circunstancias. A cultura popular, potencializada pelos megafones da indústria cultural, acabou
por exportar para fora das fronteiras regionais a associação nordeste/(falta de) chuva/(retirante) sertanejo,
escondendo por detrás de tal simplificação a imensa diversidade existente naquilo que se convencionou
chamar de “nordeste” e de “sertanejo”. Traços de comportamento, crença religiosa, hábitos alimentares,
atividade econômica, variam de forma marcante entre grupos localizados em um mesmo estado, muitas
vezes no vale de um mesmo rio. Urbanidade, ruralidade; traços de descendência cultural indígena,
européia, de outras regiões; migrações e transmigrações84; distintas atividades econômicas, religiosas ou
políticas - ao mesmo tempo em que as múltiplas variações e combinações destes e outros fatores
diferenciam grupos e indivíduos, existem fatores que os unem em laços econômicos ou simbólicos, tais
como a circulação de mercadorias; o relacionamento com a burocracia estatal e políticas públicas, a
homogeneizar o distinto e estabelecer fronteiras espaciais e categorias politico-econômicas fictícias; os
esforços feitos pelas mais diversas instituições econômicas, políticas e religiosas, no controle e na
regimentação das simbolizações e imaginações dos seus agentes, eleitores e fiéis; e incluem-se aqui
também os fenômenos climáticos, quando estes afetam um grande contingente de indivíduos, como é o
caso das grandes secas, uma vez que estes são vividos não só economicamente, mas são igualmente
simbolizados, isto é, transformam-se em narrativas, histórias, mitos, explicações, justificativas.
É em virtude do reconhecimento desta dialética entre o similar e o distinto que caracteriza populações
diferentes que rejeitamos o conceito de “cultura sertaneja” como elemento de explicação dos modos de vida
do interior85, mas admitimos a possibilidade de que existam narrativas e representações amplamente
84
Convencionou-se chamar de transmigrante ao migrante que mantém contato e retorna
periodicamente ao seu lugar de origem.
85
A idéia de “cultura sertaneja”, assim como vários outros rótulos culturais e identitários, encontra
sentido mais no uso que dela faz o cidadão urbano a ficcionalizar a vida rural, ficcionalizando assim sua
própria urbanidade, do que na capacidade de elucidação sobre os modos de vida do interior propriamente
ditos.
370
compartilhadas por populações distintas sobre temas que afetam a grandes contingentes, como é o caso de
fenômenos climáticos de maior proporção.
Notas sobre a história e a sócio-economia rural do Ceará
Sendo assim, admitiremos de forma heurística e para fins da análise que aqui se propõe a seguinte divisão
social: população rural ligada de alguma forma a atividades agrícolas de subsistência, um setor importante
em virtude do seu peso demográfico e de suas múltiplas vulnerabilidades86 (econômica, política, e social);
população rural e semi-rural vinculada à agricultura irrigada; população urbana não diretamente ligada à
agricultura; técnicos municipais e estaduais. Subgrupo importante que constitui intersecção entre todos
estes grupos é o segmento de populações residentes em áreas de risco de enchentes em épocas de cheia.
Em termos de estruturas políticas, utilizaremos aqui um esboço simplificado das estruturas históricas de
poder do estado, correndo sempre o risco de pecar pela simplificação desmedida. Necessário notar uma vez
mais que isso se fará de forma instrumental; o leitor mais exigente deve consultar a rica bibliografia
existente sobre a sociologia política rural do nordeste brasileiro.
O espaço rural cearense foi ocupado pelo europeu e seus descendentes de forma violenta, através da tomada
de terras indígenas e da introdução da pecuária. Desenvolveu-se como atividade principal nos sertões
cearenses a criação de gado, estruturada em fazendas em que usualmente os donos eram descendentes dos
sesmeiros originais dos séculos XVII e XVIII, potentados patriarcais cujo poder estava vinculado à
propriedade da terra e levado a cabo por seu exército de vaqueiros e jagunços. Comunidades de moradores
ocupavam as terras do patrão, obtendo permissão para explorá-la em troca da divisão da produção entre
patrão e empregado, e trabalhando nas terras de cultivo do patrão alguns dias por semana. Estas terras
localizavam-se geralmente nas margens dos rios, de pequenos açudes particulares, e perto de poços. Parte
da população vivia esparsa nos cantos mais longínquos, vivendo como posseiros invisíveis em terras de
propriedade desconhecida, a fim de escapar dos mandos e arbitrariedades dos patrões. Patrões, vaqueiros e
moradores relacionavam-se mutuamente através de relações clientelísticas, em que o patrão oferecia
morada, terra e proteção, em troca do trabalho, dedicação e fidelidade dos que sob ele se alojavam. O status
de vaqueiros, quando este não era escravo, oferecia vantagens em comparação ao de morador: o vaqueiro
recebia anualmente sua “quarta”, isto é, um em cada quatro novilhos lhe era entregue como pagamento, e
não raro o vaqueiro após vários anos possuía seu pequeno rebanho e podia desvincular-se do patrão. Já
moradores viviam numa relação econômica menos favorável. Mantinham-se sem domínio do seu meio de
produção, à mercê das vontades do patrão, e sem capacidade de acumulação de recursos que diminuíssem
86
Utilizaremos a definição de vulnerabilidade proposta por Blaikie et al.: “By vulnerability we
mean the characteristics of a person or group in terms of their capacity to anticipate, cope with, resist, and
recover from the impacts of a natural hazard. It involves a combination of factors that determine the degree
to which someone’s life and livelihood is put at risk by a discrete and identifiable event in nature or in
society.” In Oliver-Smith, 2002: 28.
371
sua situação de vulnerabilidade. Também as famílias de posseiros espalhadas pelo sertão estavam
destituídas de qualquer possibilidade de acumulação de bens, vivendo da sua atividade de subsistência de
forma muito próxima (e não raro abaixo) da linha de segurança alimentar.
Outra parte da população vivia nos pequenos núcleos urbanos, em que a feira semanal constituía evento
econômico e cultural da maior importância, onde circulavam produtos, novidades de localidades distantes,
e também previsões climáticas. Uma gama limitada de serviços eram aí oferecidos – ferreiros, carpinteiros,
barbeiros, curandeiros.
Desde a segunda metade do século XVIII, chefes de clãs locais tornam-se oficiais de ordenança, agentes do
governo colonial responsáveis pela coleta de impostos e administração das áreas sob seu domínio87. Mais
tarde tais potentados transformar-se-ão em coronéis da guarda nacional, de onde vêm o termo coronelismo.
A fragilidade burocrática da administração colonial, aliada à necessidade de garantir a ocupação do
território e a cobrança efetiva de impostos, confere assim à vontade do líder local a força de lei. A
população de vaqueiros e moradores entende que não há distinção entre a lei e a vontade caprichosa e os
mandonismos arbitrários do patrão, fato que irá marcar profundamente a compreensão do lugar de cada um
na sociedade, e servirá de contexto contra o qual plasmar-se-ão os entendimentos locais dos conceitos de
exercício do poder, papel do estado, cidadania e justiça.
Entre o fim do século XVIII e primeiras décadas do XIX o Ceará vivenciou um forte e impactante ciclo
econômico ligado ao algodão. O algodão desenvolveu-se no vácuo econômico internacional causado pela
Guerra de Secessão americana, e alastrou-se pelo sertão em virtude de crescer como arbusto e ser de
manejo facilíssimo. Possibilitou às camadas mais pobres um arranque de desenvolvimento econômico, que
se mostrou curto, mas suficientemente longo para aumentar a concentração demográfica do sertão88. Como
o fim da crise norte-americana e o desenvolvimento dos métodos internacionais de produção, decai o ciclo
do algodão no sertão nordestino.
Fortaleza desenvolveu-se de forma distinta, marcadamente a partir da segunda metade do século XVIII,
como centro urbano e político da província. Assolado pelas secas periódicas que marcaram sua historia
colonial, o estado vivenciou durante o século XX a construção de uma ampla infra-estrutura de acumulação
de água. O sertão urbanizou-se; no entanto chegou à virada do milênio com metade de sua população em
áreas rurais. A partir da década de 1970, projetos de irrigação foram implantados no vale do rio Jaguaribe,
primeiramente em Icó, e posteriormente em Morada Nova, Jaguaruana e Limoeiro do Norte. A partir da
década de 1990, instalam-se agroindústrias nas manchas férteis de terra do vale, caracterizando o que
Denise Elias chamou de modernização excludente89, em que o desenvolvimento econômico é acompanhado
da privatização das áreas férteis, estruturado ao redor de atividades concentradoras de renda e de processos
de proletarização do trabalho rural. No entanto, subsistem ainda, espalhadas pelo sertão, a propriedade rural
87
Prado Junior, 1965: 325.
O nordeste semi-árido brasileiro é considerado a região semi-árida mais populosa do mundo,
tendo uma concentração demográfica de cerca de 50.3 habitantes por quilômetro quadrado. Iplance 2002b.
89
Elias, 2002a, 2002b.
88
372
de grande dimensão, em que moradores trabalham as terras do patrão sob o regime da “meia” (divisão da
produção entre patrão e morador em partes iguais), em que o patrão fornece sementes e implementos, ou de
“terça”, se o morador é quem arca com tais custos. São pequenas manchas de solo fértil dentro de uma
imensidão pedregosa e coberta de cactos, em que o gado magro e musculoso pasta solto, e a micro-indústria
do queijo e do leite são, ao lado da produção de arroz, milho e feijão, os motores desta economia das
fazendas que há muito deixaram de ser os nós principais das redes econômicas da região. Às grandes
propriedades, que são poucas em número mas que ocupam a maior parte do espaço físico, somam-se os
minifúndios de menos de 10 hectares em média, em que se desenvolve a agricultura familiar de
subsistência, em sua maioria de sequeiro (isto é, não-irrigada). Tais minifúndios somam 70% do número de
propriedades rurais, mas apenas 5,4% da área do estado. Para que se tenha idéia em termos quantitativos da
situação da população rural do Ceará contemporâneo, basta dizer que 48% da população do estado é rural,
79% da qual emprega-se em atividades ligadas à agricultura, e 76% está abaixo da linha de pobreza. Ao
mesmo tempo, a agricultura representa menos de 7% do PIB estadual, enquanto 85% deste está ligado à
atividade industrial e de serviços de Fortaleza. Em 1999, o nível de analfabetismo rural era de 44%,
enquanto o urbano era de 20.4%90. Os gráficos abaixo, elaborados pela Fundação Getúlio Vargas, ilustram
a situação de miséria em que o Ceará rural está inserido91.
90
91
Governo do Estado do Ceará, 2000b.
Fundação Getúlio Vargas, 2001.
373
A dinâmica das secas
A imagem estereotipada que se tem da seca no resto do Brasil é a ausência total de chuvas, o chão
esturricado e poeirento, os animais morrendo de sede. Na verdade, existem distintas situações que podem
ser classificadas como seca. A ausência total de chuvas (seca pluviométrica) na estação chuvosa é a idéia
comum; soma-se a ela a situação em que as chuvas não foram suficientes para uma recarga substantiva de
reservatórios (seca hidrológica), e dificuldades são esperadas em função disso na estiagem; e ainda a
situação em que a distribuição de chuvas no tempo e no espaço se dá de forma desencontrada em relação
aos calendários agrícolas, e as lavouras são perdidas nos chamados “veranicos”, períodos de mais de 10
dias sem chuvas, ainda que no final da estação o total de chuvas esteja estatisticamente dentro da média
histórica de precipitação para o estado. Este último caso constitui a chamada “seca verde”, em função do
fato de que, ainda que insuficiente ou mal distribuída para a atividade agrícola, a precipitação traz de volta
a folhagem verde à vegetação do sertão.
Em situações de seca pluviométrica e hidrológica, o decréscimo dos níveis de reservatório impacta
praticamente toda a rede econômica da região. Se a alocação de água dos reservatórios públicos, em
situação de precipitação e acumulação “normais”, já é fonte de considerável nível de conflitos, em tempo
de secas estes conflitos recrudescem. Abastecimento das cidades do sertão, distintos setores da irrigação,
374
outras atividades que envolvem consumo de água (como a criação de camarões de água doce), a pecuária e
as pequenas indústrias de leite e queijo – são setores a disputar a pouca água acumulada nos reservatórios.
A subsistência familiar do substrato mais pobre da população, cuja manutenção em épocas de chuvas
regulares já é um desafio, é afetada profundamente. As famílias rurais buscam reduzir sua situação de
vulnerabilidade através da diversificação das atividades de onde podem tirar seu sustento92: se estão
localizadas próximo do curso de um rio, cultivam suas roças nas vazantes, isto é, as terras mais úmidas
localizadas à sua margem; além disso aproveitam os espaços não-irrigáveis com roças de milho e feijão
durante a estação de chuvas (localmente chamada de “inverno”); galinhas e porcos são criados soltos, e as
famílias em melhor condição possuem cabras, e até mesmo algumas vacas. A água é trazida do rio ou do
reservatório (e mais recentemente, dos postos de dessalinização da água de poços) no lombo de jumentos
ou em carroças.
Coleta de água em açude, para consumo humano.
Foto do autor.
Em época de preparação do solo ou colheita, os jovens e adultos da família (mais comumente os homens)
trabalham como diaristas nas terras irrigadas da região93. E existem também os que pescam no rio ou no
açude mais próximo. Os grãos produzidos na safra do “inverno” são armazenados, parte para o consumo da
família durante o resto do ano, e parte para o plantio do ano seguinte.
92
Este fenomeno foi chamado de multiplicidade ocupacional pelo antropólogo Lambros Comitas.
Ver Comitas, 1973.
93
Em 2003 o pagamento por um dia de trabalho no vale do Jaguaribe somava entre R$ 7 e 10
(US$ 2.30 a 3.30).
375
Agricultor mostra estoque de grãos guardados dentro
de garrafas vazias de refrigerante, para uso na safra do
ano seguinte. Foto: Fernando Briones.
Como se pode notar, a labuta diária é árdua. Na falta de chuvas, esta economia familiar é imediatamente
afetada em função da impossibilidade de tirar sustento das roças não-irrigadas. Se o açude local secar ou
chegar próximo disso, a atividade irrigada diminuirá e com isso desaparece a demanda por trabalho como
diarista. A quantidade de peixes nos açudes diminuem, uma vez que sua água se transforma em lodo. A
água para consumo humano tem sua qualidade afetada negativamente, chegando a um esgotamento em
muitas localidades. Os riachos secam, inviabilizando a cultura das vazantes em rios não perenizados pelos
grandes açudes públicos. Os animais são consumidos ou vendidos. A linha da segurança alimentar é
atingida, crianças e idosos tornam-se mais vulneráveis a desidratações e enfermidades, e a desnutrição em
épocas de seca torna-se um fenômeno com características epidêmicas94.
Família sertaneja. Fonte: Diário do Nordeste.
94
Em seu clássico Geografia da Fome, Josué de Castro classifica o sertão nordestino como a área
em que a fome existe como epidemia – em épocas de seca -, uma vez que em geral a alimentação sertaneja
é geralmente mais rica em proteínas do que a de áreas como a Amazônia e o litoral leste do Nordeste, por
exemplo, onde a pobreza alimentar se manifesta de forma endêmica. No entanto, estudos recentes mostram
que na região metropolitana de Fortaleza atualmente mais de 44% das famílias passam fome pelo menos
um dia por semana, o que caracteriza a fome em seu estado endêmico. Ver O Povo, 4/8/2002; Diário do
Nordeste, 21/2/2003.
376
A crise agrícola gera imediatamente o aumento dos preços dos produtos básicos como o feijão e a carne.
Mesmo as famílias que sobrevivem da aposentadoria rural dos idosos ou da pensão dos incapacitados, e que
são atualmente mais de um terço das famílias do sertão95, vem seu poder de compra decrescer em função da
alta dos preços.
A já intensa atividade dos caminhões-pipa que transportam água no sertão aumenta e encontra dificuldade
em atender a demanda96. As defesas civis dos municípios e do estado são acionadas, participando da
distribuição de água potável e alimentos enviados pelo governo federal ou ONGs nacionais e
internacionais.
A antecipação de quais serão as localidades mais afetadas pela falta de chuvas é praticamente impossível,
devido entre outras coisas à variabilidade espacial das chuvas (ou seja, muitas vezes chove pouco em uma
localidade, o suficiente para garantir a manutenção de um nível de subsistência mínimo, e nada na
localidade vizinha, gerando nesta situação de emergência) 97. Durante a seca, uma onda de declaração de
situações de emergência virá do sertão em direção ao governo estadual em Fortaleza, saturando
rapidamente a capacidade de ação da defesa civil estadual.
Chefes de família, ou a família toda muitas vezes, migram aos centros urbanos do país. No entanto, nestes
lugares o “custo” de permanência é alto: o subemprego ou mesmo a mendicância pode manter tais
migrantes miseravelmente alimentados, mas as condições de moradia, saúde e segurança são usualmente
terríveis. A vida na cidade para o cidadão habituado ao campo é difícil, e existe em condição sociais e
psicológicas péssimas. É em virtude disso que a notícia do retorno das chuvas leva um grande contingente
de volta ao sertão, e o cultivo é iniciado novamente.
Esse movimento tende a ser cíclico, assim como o são as secas do nordeste. É raro encontrar cidadão em
Fortaleza e no sertão que não conheça São Paulo ou o Rio de Janeiro, ou que não possua parente em
alguma destas cidades; assim como é raro encontrar quem tenha de fato apreciado a experiência da
migração, deixando de lado o fato de que mesmo as migalhas da economia do sudeste impressionam o
imaginário cearense. No sertão colhemos opiniões como a que diz que “São Paulo é bom porque lá a gente
engorda”, ou o lugar-comum “São Paulo só é bom pra trabalhar”.
O fenômeno da migração e transmigração cria uma rede de trocas e apoio social que serve de mecanismo
de redução da vulnerabilidade da população sertaneja em momentos de seca. Bens e recursos transitam dos
centros urbanos para o sertão em maior intensidade nestes períodos.
95
Pesquisa publicada em 2001 por Tim Finan, da Universidade do Arizona, mostrou que 36% das
famílias do extrato mais vulnerável da população do sertão cearense tem na pensão governamental dos
idosos sua principal fonte de renda.
96
Em 2003, os carros-pipa disponíveis no interior não puderam atender a demanda por seu serviço
durante a estação seca, logo após uma estação de chuvas considerada acima de média histórica.
97
É importante mencionar esforços no sentido de criar sistemas de mapeamento e monitoramento
de vulnerabilidade, em especial do trabalho da equipe de Tim Finan na Universidade do Arizona, e os
projetos de criação de ações de contingência estruturadas para eventos de seca. Estes esforços encontramse, no entanto, em fase de desenvolvimento.
377
A irrigação é afetada através de esquemas de racionamento de água, além das flutuações em preços de
grãos e implementos agrícolas. Normalmente a economia da agricultura irrigada é mais robusta que a do
sertão não-irrigado, e ainda que parte da produção seja destinada ao consumo familiar, existe um
excedente, mesmo que pequeno, que é transformado em dinheiro. O acesso a programas de micro-crédito e
a possessão de equipamentos, motocicletas, e um número maior de animais, reduz a vulnerabilidade dos
pequenos irrigantes. Esquemas de racionamento são usualmente negociados nos comitês de bacia
hidrográfica, órgãos colegiados implantados na década de 1990 para a gestão participativa da água.
Algumas vezes o racionamento atinge a todos de forma igualitária, como no vale do rio Banabuiú em 1999,
em que um racionamento de 50% foi negociado e levado a cabo por todos os irrigantes, pequenos, médios e
grandes; em outras ocasiões o racionamento pode ser negociado setorialmente, como em 2001, onde
produtores de arroz receberam compensação financeira para não produzir, e toda a água disponível foi
direcionada à fruticultura e à criação de camarão, que por sua vez foram tarifadas pela água não tratada que
receberam. A Companhia de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Ceará (COGERH), ligada à
Secretaria de Recursos Hídricos do estado (SRH), coordena as atividades de tais comitês. Irrigantes tem
também mais “visibilidade” que os demais produtores, em situação de ações de emergência, uma vez que
estão conectados à rede hídrica do estado, bem conhecida e mapeada, ao passo que produtores de sequeiro
estão espalhados pelo sertão e muitas vezes são “invisíveis” aos olhos da burocracia estatal.
Os produtores de maior porte também diversificam seus investimentos: muitos são proprietários de lojas
nos centros urbanos, são funcionários do poder público municipal, ou políticos locais, ou ainda donos das
rádios e jornais locais. Alguns tem apartamentos em Fortaleza. Tendem a fazer uso de estratégias
tecnologicamente mais sofisticadas para a redução de sua vulnerabilidade, como o monitoramento dos
prognósticos de clima (não raro é possível encontrar grandes produtores visitando a FUNCEME), ou a
construção de pequenos reservatórios em duas propriedades98.
A economia dos centros urbanos do interior é diretamente afetadas por variações em resultados agrícolas, e
portanto declina em tempos de seca. Muitas cidades têm sua economia baseada no comércio de
equipamentos, ferramentas, sementes e implementos agrícolas. Isso leva gestores municipais a estarem
atentos a prognósticos sobre o clima. Desde 1997, a Associação de Lojistas da cidade de Quixadá, no sertão
central do estado, promove o encontro anual de “profetas da chuva”, em que são convidados também
representantes do meio universitário99, e meteorologistas da FUNCEME. O objetivo do evento, segundo
seus organizadores, é ajudar comerciantes a planejarem suas compras no período que antecede a estação
chuvosa100.
98
Coisa que impacta negativamente o sistema hídrico como um todo. A lei estadual 11996/1992
criou a necessidade de licenças para a construção de obras hídricas, mas não existe ainda nenhum tipo de
controle no estado.
99
O professor Caio Lossio Botelho, da Universidade Federal do Ceará, tem participado
anualmente deste encontro, ainda que, segundo o mesmo, tal evento não atraia a atenção da comunidade
acadêmica local dedicada à meteorologia.
100
Ver O Povo, 12 de janeiro de 2004.
378
Ocorre também, em situação extremas, a invasão de cidades do interior por multidões de camponeses
famintos a solicitar ajuda do poder público local, o que resulta muitas vezes em saques aos mercados e
comércios locais. Apesar de que tais eventos marcaram de forma mais característica os primeiros dois
terços do século XX, os arquivos mostram que pelo menos um caso ocorreu no início de 2003101.
A provisão de água para consumo humano nos centros urbanos do interior tende a sofrer menos em função
das pequenas quantidades consumidas (em comparação com a atividade de irrigação, por exemplo). No
vale do Banabuiú, por exemplo, quando na situação de racionamento mais intensa dos últimos anos, em
2001, uma vazão de apenas 1.3 m;/s de água foi liberada do reservatório, o consumo urbano que tem este
reservatório como fonte principal não ultrapassa, geralmente, a vazão de 0.154 m;/s. A situação é distinta
para municípios que não possuem fontes hídricas próximas, e grande parte das comunidades rurais do
estado, que dependem da instável qualidade de poços e da eventual disponibilidade de carros-pipa. A
situação de Fortaleza é também bastante diferente. Com cerca de 2.9 milhões de habitantes, eventuais crises
hídricas têm impactos mais massivos. Por esse motivo, os últimos 10 anos presenciaram grandes
investimentos na melhoria da infra-estrutura hídrica da metrópole: o Canal do Trabalhador foi construído
em 1993 ligando a bacia do Jaguaribe à região metropolitana; em 2004 o maior açude do estado, o
Castanhão, foi inaugurado, e está sendo construído canal com capacidade de mais de 20 m;/s que levará a
água deste à região metropolitana.
Caminhão-pipa, usado para transporte de água no sertão.
Foto do autor.
De forma geral, a economia rural do estado é marcada, segundo Costa et al., por “periodic severe droughts,
poor soils, skewed land distribution, low levels of education, high levels of poverty and underemployment,
and limited physical and social infrastructure”102. Os eventos climáticos e a forma como estes exacerbam as
101
Ver O Povo, 18 de janeiro de 2003. A invasão ocorreu no município de Mauriti, e estoques de
comida foram saqueados. Ver também Neves 2000, 2002, 2003.
102
Costa et al., 1997: 138.
379
já acentuadas vulnerabilidades da população do interior são elementos integrantes das formas como
estruturas políticas e culturais desenvolveram-se durante a história do estado. Por um lado, estruturas
patriarcais paternalistas103 moldaram-se ao redor da fragilidade da situação geral da população, através do
controle dos recursos e bens disponíveis e seu uso estruturado na ideologia da fidelidade ao clã, na divisão
marcada de classes e na verticalidade radical das hierarquias. O uso das verbas e ações de contingência e
emergência para fins privados foi denominado a indústria da seca. O fenômeno não é, no entanto, mais do
que a manifestação do patrimonialismo que marca a história política do Brasil104, em que o cargo público
confunde-se com os negócios privados, e o líder político é reconhecido como tal em virtude de seu
patrimônio e do uso paternalista que faz dele.
Por outro lado, os eventos climáticos de grande intensidade afetaram negativamente, no decorrer da
história, tanto ricos como pobres, ainda de forma diferenciada em função da capacidade de sobrevivência
de cada grupo. A perda recorrente do gado e da produção, a migração da mão-de-obra, a desvalorização das
terras, são efeitos negativos das secas que afetaram também os mais ricos, marginalizando-os frente às
oligarquias rurais de outras regiões no panorama político nacional. Houve famílias ricas que chegaram à
ruína total, seus membros mesclando-se à multidão de famintos a invadir cidades em busca de alimentos no
início do século XX, como nos conta o historiador Raimundo Girão105.
Clima, ansiedade e religião
Sob este pano de fundo, faz-se notar o grau de ansiedade atrelado à previsão climática. Nas palavras de
Finan,
It is important to understand the collective angst that overcomes the rural population as the
impending winter draws near. The hunger, the moldy saline water from the shrinking reservoirs,
the skeleton vegetation, the dying livestock, and the forced migration are vivid realities for most
rural Cearenses. The presence of rain prophets (profetas da chuva) and the many natural “signs of
rain” to which rural people attribute great significance are testimonies to the psychological anxiety
that the thread of drought engenders.106
A configuração da representação do mundo como estando dividido em vulneráveis e protetores encontra no
campo religioso ideologia análoga, e esta na realidade difícil do sertão amplo espaço para sua atividade de
pastoreio de almas. Elaborados complexos religiosos moldaram-se ao redor das figuras do Padre Cícero e
do Frei Damião, transformados pela religiosidade popular em ícones da proteção metafísica das massas
frente à inclemência do clima. No imaginário do sertão, o clima adentra o discurso religioso assim como a
religião interfere nos assuntos do clima. Ou antes, o clima não pode estar dissociado do mundo metafísico,
103
Ver Cunniff 1975, Coelho 1985, Medeiros Filho e Souza 1988, Kenny 2002.
Ver Faoro 1984, Parente 2000, Martins 1999.
105
Girão, 1986.
106
Finan, 2001: 6.
104
380
uma vez que mundo material e espiritual estão interconectados de maneira profunda, e a ordem moral do
criador é o princípio que rege a ambos. Deus controla as chuvas, e manda sinais à população sobre a
chegada futura (ou não) desta. Ao mesmo tempo a ocorrência ou não da chuva e todas a implicações que
disso advém encontra sentido nesta ordem moral religiosa. Dentro desta lógica, as ações tecnológicas no
sentido de alterar o regime de chuvas são vistas como a interferência nos assuntos divinos, o que pode
trazer a desgraça ao meio social como forma de punição. Durante a imensa cheia do rio Jaguaribe de 2004
que deixou imenso rastro de destruição e quinze mortos107 no vale deste rio, informantes na cidade de
Senador Pompeu manifestaram a opinião de que na raiz de tal evento climático encontrava-se a insistência
humana em interferir com os planos do criador, através de viagens a Marte, da clonagem e da guerra do
Iraque108. O próprio bombardeamento das nuvens, atividade desenvolvida pela FUNCEME durante a
década de 1980, era vista pela população rural com um misto de desconfiança e admiração, e as opiniões
variadas iam do medo de punição divina à crença de que se a FUNCEME dominava a tecnologia para fazer
chover, se não chovia era porque o governo de alguma forma se beneficiava em manter o povo miserável.
Aqui o governo é representado dentro desta lógica que polariza sujeitos em impotentes e todo-poderosos,
em capazes ou incapazes de fazer chuva, sem as nuances que marcam a forma como pesquisadores e
cientistas representam a si próprios109. O mal advém não do poder que se tem, mas do mau uso que dele se
faz. Admite-se que cientistas podem ter o poder de fazer chover; o problema está nos cientistas não se
pautarem pela ordem moral religiosa que demarca os espaços próprios da ação humana e da ação divina.
Fiel salva imagem do Padre Cícero de inundação.
Fonte: Diário do Nordeste.
107
Ver Diário do Nordeste, 30/1/2004.
Agradeço a Mary Kenny por esta informação (comunicação pessoal). Como podemos ver, a
chegada da eletrificação rural possibilitou enfim a universalização de fato da TV, e elementos midiáticos
foram agregados às narrativas locais.
109
Na afirmação que fazem meteorologistas de que a meteorologia é uma ciência experimental e
que modelos estão em desenvolvimento contínuo, por exemplo.
108
381
É importante a explicitação de alguns elementos estruturantes do pensamento religioso popular, que como
já vimos, incorpora o assunto clima dentro de suas fronteiras. Não apenas o pensamento religioso, mas
grande parte das narrativas e discursos que compões a vida cultural humana é marcada pela circularidade,
por elementos teleológicos110 e tautológicos111. Não faz parte do escopo deste trabalho adentrar nesta
vereda teórica; basta dizer que este fenômeno se manifesta, em sua forma mais elementar, na necessidade
humana de usar um estoque finito de conceitos na designação de combinações potencialmente infinitas de
elementos do mundo que nos cerca – situações novas são “forçadas” dentro das categorias disponíveis; e de
forma mais elaborada, como mecanismo de proteção social em que os elementos internos de um sistema de
crenças são instituídos como norma e elementos estranhos a este sistema como desvios (assim não é de se
espantar que minorias étnicas, por exemplo, tenham sido criminalizadas e demonizadas com tanta
freqüência na história da humanidade). Os sistemas culturais são usualmente voltados para si mesmos, e
possuem estruturas internas de auto-reprodução. Além disso, seus elementos principais são feitos invisíveis
ao foco de atenção do indivíduo – o que o sociólogo Ervin Goffman chamou de desatenção civil, a
capacidade de vivermos em sociedade e interagirmos com pessoas de nosso meio social, mesmo
desconhecidas, sem a necessidade de prestarmos atenção nos mínimos detalhes de como se dá essa
interação, coisa que se torna impossível ao interagirmos com indivíduos de cultura com a qual não estamos
habituados112.
110
Teleologia é um conjunto de especulações que se aplicam à noção de finalidade, às causas
finais; doutrina que considera o mundo como um sistema de relações entre meios e fins (Grande Dicionário
Larousse Cultural da Língua Portuguesa, 1999: 861).
111
Tautologia é o ato de repetir uma afirmação como sua própria razão de ser; a identificação entre
causa e efeito. É a explicação de algo através de si mesmo, de forma circular (The Oxford English
Dictionary, Vol. XI, 1933: 116).
112
O sociólogo Pierre Bourdieu cunhou o termo habitus para designar sistemas de disposições,
predisposições, tendências, propensões ou inclinações duráveis produzidas pelas estruturas constitutivas de
uma ambiente e das condições materiais (econômicas) e simbólicas (isto é, de crenças e valores) que
caracterizam um grupo social. Nas palavras de Bourdieu, estas disposições são
structured structures predisposed to function as structuring structures, that is, as principles of the
generation and structuring of practices and representations which can be objectively ‘regulated’
and ‘regular’ without in any way being the product of obedience to rules, objectively adapted to
their goals without presupposing a conscious aiming at ends or an express mastery of the
operations necessary to attain them and, being all this, collectively orchestrated without being
the product of the orchestrating action of a conductor.
Ver Bourdieu, 1977.
382
Água é tema presente de forma recorrente nos rituais
religiosos locais. Foto do autor.
Um exemplo particularmente ilustrativo e que nos remete de volta ao tema da religião como discurso
teleológico e tautológico é a análise feita por Ramos da correspondência entre o Padre Cícero e seus fieis,
em especial no que tange aos pedidos destes direcionados ao Padre. Segundo este autor,
Na hora do pedido, todos esperam a dádiva que julgam ser merecida. Quando o desejado não acontece,
entram em cena as forças de defesa contra a dúvida, e a falta de êxito encontra uma explicação. Em
geral, a crença se reproduz, se autoconfirma em duas explicações básicas: o milagre não veio porque “a
fé foi pouca” ou “os pecados não deixaram”. Com a fé praticamente intacta, o devoto que não ganhou
o milagre, volta a solicitar, dentro de pouco tempo, outra ajuda do santo.
Com ou sem êxito, o devoto continua a cultivar o ideal da proteção, cultuando alguns princípios,
remodelando outros, misturando-os com outros matizes [religiosos] (...)113
E continua
Mais do que um milagre ou o fim do sofrimento, os devotos esperam do Padre Cícero o laço de
proteção. O que está em jogo não é somente a solução dos problemas. O mais importante, nesse
sentido, é reconhecer-se como componente de uma ordem ligada às forças do sagrado, é sentir-se parte
de um universo coerente, justo e previsível.114
Desta forma, a própria estrutura interna destas narrativas faz com que o sertanejo não necessite por à prova
sua fé religiosa, nem suas crenças em profetas de chuva, ou no funcionamento do universo político local.
Obviamente a inconsistência existente entre as representações coletivas e a elementos externos a tais
representações (pressões do mundo material ou de representações de outros grupos) gera transformações na
forma como as coisas são simbolizadas, mas tais transformações quase nunca assumem a forma de um
questionamento racional a respeito da eficiência de crenças e simbologias. O racionalismo lógico, a
despeito das pretensões dos entusiastas da ciência e da eficiência econômica, não é senão uma narrativa
113
114
Ramos, 2003: 95.
Ramos, 2003: 98.
383
entre tantas outras demais; certamente não a mais evidente, e em muitos casos também não a mais
poderosa.
Manifestações culturais
Mas não é apenas nos rituais religiosos ou nas manifestações cotidianas das ideologias metafísicas da
população sertaneja que a simbologia da chuva e da água se faz notar. O imaginário da chuva no Ceará
plasma-se da confluência de fatores ecológicos, histórico-sociais e psicológicos, e manifesta-se de formas
múltiplas e variadas.
A natureza do semi-árido nesta região é marcada por pulsões cíclicas de vida e morte, coisa que afeta a
hidrologia, flora, fauna e sociedade da região. O Ceará localiza-se na região setentrional do Nordeste, em
que a estação de chuvas estende-se de fevereiro e maio. As chuvas ocasionais advindas de frentes frias
oriundas do sul em janeiro são denominadas pela meteorologia de chuvas de pré-estação. Não existem rios
naturalmente perenes no estado, e todo o sistema hídrico natural secava completamente após o término da
estação de chuvas, até o início dos projetos de açudagem. A vegetação do semi-árido adaptou-se ao regime
pluviométrico, através de transformações na morfologia da planta que diminuem o consumo de água, a
evaporação, e maximizam o uso do limitado recurso hídrico. É a chamada vegetação xerófila, caracterizada
por um sistema radicular mais desenvolvido, o nanismo arbóreo, os espinhos em substituição às folhas.
Após o estio, logo no início da estação de chuvas, a vegetação reaparece, cobrindo o sertão de folhagem
verde, para quase desaparecer uma vez mais quando as chuvas cessam de ocorrer. As fotos de satélite
abaixo ilustram o rápido desaparecimento da vegetação hidrófila verde no período de um mês, no início da
estação seca do ano de 2003.
Variação de cobertura verde do estado do Ceará, entre os meses de agosto
(esquerda) e setembro (direita) de 2003. Fonte: FUNCEME
384
Entre os animais, observa-se que a migração de certas espécies de aves está ligada à estação chuvosa, assim
como a transumância de animais terrestres às serras e vales úmidos durante a estação seca, e os ciclos de
reprodução de insetos no início e fim do período chuvoso. Os surtos epidêmicos de dengue também estão
relacionados às chuvas, o que obriga a Secretaria de Saúde do Estado a prestar especial atenção aos
prognósticos de clima.
Ainda hoje os rios de menor porte e os riachos secam na estação seca. Apenas os rios de maior porte
encontram-se perenizados através da construção de açudes e da regularização da vazão de água a ser
liberada nas válvulas de tais açudes. Os açudes, por sua vez, raramente encontram-se cheios. As taxas de
evaporação são bastante elevadas nesta região do país, devido às altas temperaturas médias e à forte
radiação solar, sobretudo na estação seca. Alguns açudes têm seu nível decrescido em vários centímetros
por dia devido à evaporação somente. Para que se tenha uma idéia da magnitude do fenômeno, o açude
Orós no início de 2003 estava com 21% de sua capacidade de acumulação apenas, um equivalente a 420
bilhões de litros de água. Naquele momento, o açude perdia mensalmente mais de 10 bilhões de litros por
evaporação, ou cerca de 2,4% de sua capacidade. Por outro lado, um açude pode facilmente chegar ao
esgotamento se não houver recarga devido a uma estação chuvosa desfavorável, ou devido ao sobreuso da
água disponível em atividades produtivas, como a irrigação, por exemplo. A figura abaixo ilustra os níveis
do açude Orós no decorrer dos anos, de 1981 a 2003.
Açude Orós, volume acumulado de janeiro de 1981 a maio de 2003. Fonte: COGERH.
Este caráter cíclico do clima é expresso de forma clara na passagem abaixo, extraída de
artigo sobre a caatinga publicado no jornal Diário do Nordeste:
385
Nos sertões nordestinos o “inverno” é sempre bem-vindo, trazendo chuvas, a floração das plantas,
enchendo açudes, lagoas e fazendo os rios correrem sem interrupção. Ali nasce o Rio Jaguaribe, maior
rio seco do Nordeste, que abastece o Açude Orós que está transbordando.
É também nessa época, que os frutos amadurecem e os insetos proliferam, produzindo alimentação
abundante para aves e mamíferos que constroem seus ninhos e criam sua prole. A Caatinga, vegetação
típica dessas regiões, fica toda verde, bela e exuberante como as florestas úmidas: o milagre da chuva
que transforma a natureza e enche o homem de esperança.
Mas o tempo passa, o verão chega e o sol inclemente castiga o sertão. Em agosto as águas já estão
escassas e os rios temporários já mostram seus leitos secos. As folhas estão amarelas e começando a
cair, desnudando as árvores. Caatinga que, na língua tupi significa mata branca, retoma a tonalidade
acinzentada da vegetação seca.115
É dentro deste ritmo natural a alternar abundância e escassez que se originou na cultura do semi-árido o
chamado complexo da água, em que esta desperta reações emocionais e induz a formas específicas de
apreciação e manifestações estético-culturais. O céu carregado, prenunciando o temporal, que em outras
regiões é tido como feio e ameaçador é, no entanto, apreciado como belo no Ceará116. O cearense Farias
Brito afirmou: “Ainda hoje não há para mim espetáculo mais belo do que o de uma nuvem que se avoluma
no horizonte”117. O momento da chuva é também um momento festivo, em que crianças e adultos saem das
casas para o apreciado “banho de chuva”.
O complexo manifesta-se também na repulsa coletiva ao desperdício da água. Tendência historicamente
reforçada pela ideologia de que a açudagem seria a redenção do povo cearense e a solução definitiva para o
problema da seca, o que ficou conhecida como abordagem hidráulica para o problema social das secas.
Esta tendência conservacionista se manifesta de distintas formas. No açude público de Orós existe um
observatório construído para atender ao público que visita o reservatório, principal motivo de atração de
turistas à pequena cidade que leva o mesmo nome do açude. Neste observatório encontra-se poema de
Demócrito Rocha, transcrito abaixo, em que a água é comparada ao sangue do Ceará, e a “perda” de água
para o mar a uma hemorragia a ser estancada de forma emergencial:
O Rio Jaguaribe é uma artéria aberta
Por onde escorre e se perde
O sangue do Ceará
O sangue a correr e ninguém estanca...
Homens da pátria – ouví: salvai o Ceará!
Quem é o Presidente da República?
Depressa
115
Diário do Nordeste, 28/4/2004.
Ver Carvalho, 2003: 4.
117
In Montenegro, 2001: 18.
116
386
Uma pinça hemostática em Orós!
De forma análoga, quando um açude transborda (verte) diz-se localmente que este está “sangrando”. A
sangria de um açude constitui evento da maior importância para a população local. As agências
responsáveis pelo monitoramento dos açudes (DNOCS e COGERH) elaboram previsões sobre o momento
exato em que determinado açude atingirá a cota de “sangria”, ou seja, verterá água, e a população local
dirige-se à parede do açude onde festa é organizada com música e fogos de artifício. A visita ao açude
cheio é programa de fim de semana para famílias cearenses de todas as classes sociais. De Fortaleza grupos
alugam vans e ônibus para a excursão até o açude, que está localizado a sete horas de viagem da capital do
estado. Organiza-se o comércio de bebidas e peixe frito nas margens do açude, banhistas passam o dia a
nadar em suas águas, e multiplica-se a demanda por mototaxis a transportar turistas da rodoviária às
margens do açude. Cresce também o número de acidentes e afogamentos.
Açude Orós, “sangrando” durante a forte cheia de
janeiro de 2004. Foto: Diário do Nordeste.
A “sangria” do açude Orós, transformada em souvenir.
Foto do autor.
No dia 5 de janeiro de 2004, o açude Orós verteu água após 15 anos desde a última sangria. Reproduzimos
no apêndice matéria publicada no jornal cearense Diário do Nordeste, em que a sangria do reservatório e as
reações e opiniões da população local são descritas.
387
A mídia local tem na água e na chuva elemento de atenção contínua. Além da cobertura detalhada e festiva
da sangria dos açudes, a imprensa estadual, em especial os dois jornais de maior circulação do estado, o
Diário do Nordeste e O Povo, publicam de forma integral os boletins diários de chuvas emitidos pela
FUNCEME, em que a precipitação em milímetros de cada município em que a chuva ocorreu nas 24 horas
anteriores é listada, como se pode ver na tabela reproduzida no apêndice.
A grande importância dada à conservação de água no sertão manifesta-se também em brincadeiras infantis:
é comum ver crianças a construir pequenos barramentos nos caminhos e meio-fios, tentando impedir a
passagem do curso da água das chuvas118.
Exemplo ilustrativo desta tendência conservacionista se deu durante a construção do açude Castanhão, hoje
o maior do estado, em 2003. No final da estação chuvosa, o nível do açude alcançou o trecho da rodovia
BR-116 que cruza o vale do Jaguaribe e liga o Ceará ao sul do país. O desvio da rodovia não estava pronto
naquele momento, e em virtude disso DNOCS e COGERH foram obrigados a abrir a válvula do açude e
liberar uma pequena quantidade de água, suficiente para garantir que o tráfego de veículos no vale não
fosse interrompido. Houve manifestações contrárias à liberação da água por todo o vale, ainda que o
volume liberado fosse apenas 700 mil litros.
Infelizmente a falta de programas de conscientização e educação a respeito do uso parcimonioso da água
em Fortaleza, nos últimos 10 anos, vem apagando da memória das novas gerações da metrópole, em
especial nos bairros mais abastados e sem problemas de fornecimento de água, a idéia da escassez da água.
Produtor do setor de agrobusiness da cidade de Limoeiro do Norte nos contou de sua estupefação quando
sua filha adolescente, criada na capital, perguntou por que razão o pai desligava a água do chuveiro para
ensaboar-se. Deu-se conta neste momento que não há campanhas permanentes para a economia de água na
metrópole, em contraste com o que ocorre em outras cidades do país em que a oferta hídrica é mais
abundante. Revela-se assim a combinação desastrosa do complexo cultural da água e da falta de
consciência da escassez: lagos artificiais e piscinas são elementos arquitetônicos hipervalorizados na capital
cearense; jardins de edifícios e lojas nos bairros nobres de Fortaleza são cobertos com gramados verdes que
requerem grandes quantidades de água, durante o ano todo; água cuja aplicação se dá durante o expediente
comercial, horário em que o sol está forte e a evaporação intensa, ao contrário da prática da aplicação de
água durante a noite, como se observa nas terras irrigadas do vale do Jaguaribe.
118
Montenegro, 2001: 17.
388
Chafariz em shopping center ao ar livre no bairro
Aldeota, área nobre de Fortaleza. Foto do autor.
Gramados aguados durante o dia em Fortaleza.
Foto do autor.
Como podemos ver, as reações da população em geral a temas ligados a chuva e água estão marcadas por
formas habituais de entendimento e interpretação. Tais padrões interpretativos desenvolveram-se através da
história, em relação direta com o ecossistema e com processos políticos e econômicos, estruturados ao
redor de narrativas específicas, a organizar a vida do sertão. Na seção anterior, focamos no papel das
narrativas de cunho metafísico, bem como no complexo cultural da água. São também parte integral deste
universo as narrativas que veiculam conteúdos ideológicos sobre o lugar de cada um na hierarquia social
das famílias de potentados rurais, onde indivíduos estão divididos entre protetores e vulneráveis. A seguir,
voltaremos nossa atenção para como estes padrões de entendimento, associados a problemas
organizacionais mencionados nos textos discutidos na primeira seção deste trabalho, marcam a forma com
que a atividade de técnicos do governo, meteorologistas incluídos, é inserida e contextualizada nas
389
dinâmicas sociais locais. Nossa hipótese fundamenta-se na idéia de que a existência do prognóstico é
entendida localmente mais como produto de agência do governo, na tentativa deste de exercer controle
sobre a população do campo, do que informação potencialmente útil para ser usada como fator de
planejamento de produção ou de ações locais de contingência.
O GOVERNO, O CLIMA E A CIÊNCIA
A informação climática subsidia importantes atividades governamentais no estado do Ceará. Destacam-se
as atividades de preparação da Defesa Civil na tentativa de dimensionamento prévio das atividades de
contingência a serem desenvolvidas em casos de seca ou inundação; a definição, por parte da Secretaria de
Agricultura do estado e sua Empresa de Extensão Rural (EMATERCE), do tipo e do momento exato da
distribuição de sementes, sejam estas resistentes a baixas precipitações ou de maior produtividade (quando
o prognóstico de chuvas é favorável). Surtos de dengue estão também ligados às chuvas, de sorte que a
Secretaria de Saúde faz também uso dos prognósticos.
Existe, em certa medida, um desacordo entre critérios oficiais e locais a respeito do melhor momento e da
melhor forma de levar a cabo tais atividades. Surgem assim disputas políticas a respeito de quem possui
autoridade e poder de decisão para operacionalizar tais ações, e da legitimidade e adequação dos critérios
adotados pelos tomadores de decisão.
Neste sentido, prognósticos de clima existem inseridos no que poderíamos descrever como um ambiente de
tensões políticas endêmicas, porém de relativa baixa intensidade, entre agentes oficiais e alguns setores
sociais. Isso impacta meteorologistas de diversas maneiras. Uma meteorologista de um estado vizinho ao
Ceará nos confidenciou que o governador do seu estado autorizou sua participação no encontro nacional
para a previsão climática do nordeste, que acontece anualmente em Fortaleza, mas proibiu-a de manter
qualquer contato com a imprensa de seu estado a respeito do que fosse discutido naquela reunião.
Meteorologistas de outros estados presentes no encontro confirmaram o que parece se configurar como um
padrão: prognósticos de clima podem ser “bombas” políticas, e desta forma devem ser manuseados com
cuidado extremo.
A questão pode ser dividida em duas partes. Inicialmente, existe o descontentamento de produtores,
direcionado ao governo, no que diz respeito aos calendários de ações de contingência. Sementes
selecionadas são distribuídas “tarde demais”, na visão de produtores, após o início das chuvas. É uma
prática bastante comum no sertão que os campos sejam preparados ainda na estação seca, para que as
sementes sejam depositadas logo nas primeiras chuvas. Estas chuvas são, no entanto, geralmente chuvas de
pré-estação, reflexos de fatores climáticos que trazem chuvas do sul à Bahia e ao Piauí, e que muitas vezes
não tem duração mínima suficientes para a sustentação dos campos cultivados. O intervalo entre a préestação e a estação, que pode começar em fevereiro ou mesmo março, é chamado veranico – como todo
390
período de mais de 10 dias sem chuvas, que pode danificar os campos de feijão e milho. Se um período de
estiagem posterior às chuvas de pré-estação arruína os campos, estes são limpos e preparados uma vez
mais, e novamente as sementes são depositadas após as primeiras chuvas, quando a umidade do solo atingir
cerce da um palmo. E assim sucessivamente, o preparo do cultivo é perdido, novas sementes são
depositadas, até que a estação chuvosa se configure de forma estável, possibilitando a produção e a
colheita. O depósito das sementes no campo, logo após as primeiras chuvas, é uma aposta arriscada e o
produtor tem consciência disso. Se a estação chuvosa se configurar cedo, isto é, se não houver
descontinuidade entre as chuvas de pré-estação e a estação propriamente dita, existe a possibilidade de que
duas safras sejam produzidas, e se isso de fato vier a acontecer há um incremento representativo na
qualidade de vida do sertanejo para o resto do ano.
Na perspectiva do governo, a distribuição de sementes selecionadas repetidas vezes no mesmo período teria
custos muito elevados, e existe assim a necessidade de adotar estratégia que promova a eficiência no uso da
semente distribuída. A SEAGRI adota como indicador o índice de umidade do solo monitorado pela
FUNCEME. Como mencionado acima, pequenos agricultores também se pautam pela umidade do solo. No
entanto, diferenças na avaliação do grau de umidade do solo, associado aos complexos mecanismos
burocráticos envolvidos da distribuição de sementes, geram de forma recorrente certo grau de frustração.
Não é incomum encontrar agricultores que compraram e plantaram grãos (isto é, sementes não
selecionadas), ou usaram seus estoques guardados de safras anteriores, e alimentaram-se das sementes
enviadas pelo governo.
Outro aspecto vinculado à existência política da informação climática é o fato de que o anúncio de uma
possível futura seca tende a gerar uma onda de declarações de situações de emergência no interior, em que
municípios solicitam fundos de contingência para o governo estadual. Parte destas solicitações é a
manifestação da chamada “indústria da seca”, em que os fundos de contingência são apropriados por elites
locais – distribuídos em conformidade com lealdades partidárias e de clã, transformados em obras de infraestrutura que beneficiam áreas e terras sob controle dos políticos locais, entre muitas outras formas de
esperteza oficial. Existe ainda a situação em que, devido à miséria generalizada de algumas comunidades, o
influxo de recursos em épocas de seca promove um incremento temporário nos padrões de vida, elevando-o
a níveis superiores do que o de anos de boas chuvas. Tais comunidades exercem pressão sobre prefeitos
para a rápida declaração de emergência em casos de seca constatada. Por isso a resistência por parte do
governo estadual em “oficializar”, isto é, reconhecer, qualquer situação que possa ser classificada como
seca. No entanto, tais casos são mais a exceção do que a regra; em geral, a verba de contingência é pouca e
demora a chegar, e a miséria que já é situação corrente exacerba-se.
Em virtude disso tudo, governos estaduais sabem que precisam ter cuidado com prognósticos e a forma
como estes subsidiam ações políticas. Uma estratégia usada pelo governo do estado do Ceará para proteger
agências como a FUNCEME, a Defesa Civil e a EMATERCE das pressões políticas advindas do sertão e
dos políticos de Fortaleza, é o insulamento destas instituições dentro do aparato burocrático institucional
391
(mantendo técnicos e políticos distantes entre si), e atrás de um discurso científico que tende a neutralizar a
possível politização das ações destas agências. A Defesa Civil, por exemplo, criou critérios “científicos”
para a ordenação das cidades solicitantes de ações de contingência e fundos de emergência; desta forma, a
cientificidade do método previne acusações de que o governo esteja prestando auxílio de forma preferencial
a certos municípios em detrimento de outros119.
Com relação à FUNCEME, o governo decidiu dissociar a imagem da agência do esquema de distribuição
de sementes, ainda que na prática é esta agência quem continua monitorando a umidade dos solos. Existe
também um debate já antigo com relação ao reconhecimento público da FUNCEME como agência
meteorológica competente, em função da forma como a população rural desconsidera de forma sistemática
os prognósticos desta instituição. No entanto, cremos ter fornecido dados e informações no decorrer deste
texto para ilustrar que o que aos olhos do planejador público parece ser “descrença” é na verdade uma
forma distinta tanto de entender os fenômenos climáticos quanto de levar a cabo a atividade agrícola de
sequeiro. Não é que o agricultor desacredita a FUNCEME; na maioria das vezes, o prognóstico da
FUNCEME é visto como parte de um universo que não é o seu. Como já vimos, existe uma ampla e intensa
demanda por prognósticos, por parte do governo estadual, dos governos municipais, por setores
econômicos e pela população em geral.
A grande questão reside da legitimação de determinados prognósticos e da deslegitimação de outros, em
função do público considerado. O Ceará é está constituído, enquanto sociedade, sobre desigualdades sócioculturais imensas. O estado é o 5º mais desigual do país120, com mais de 42% de sua população vivendo em
condições miseráveis, ao mesmo tempo em que a economia do estado vem se desenvolvendo de forma
acelerada nas últimas duas décadas, enriquecendo uma elite já abastada. Desta forma, os elementos que
marcam as distinções de classe e de grupo fazem-se presentes em todos os lados, permeiam a língua e os
meios de comunicação, os símbolos e rituais sociais. No sertão existe de forma muito clara uma
manifestação da distinção de classes e tudo o que isso implica: a polarização dos indivíduos e sua
classificação dentro das categorias de “cidadão” e “dotô”, com uma interessante variação da segunda
categoria, o “dotozinho da cidade”. O “cidadão” é o indivíduo que geralmente faz utilização desta forma de
categorização (e usualmente na situação de interlocução com o “dotô”), e através desta utilização define-se
ordinário (isto é, não instruído e destituído de poder de mando e propriedades) em contraste com a
extraordinariedade do dotô (categoria maleável em que se inserem patrões, mas também políticos e técnicos
estaduais e municipais; o “dotozinho da cidade” é a figura do técnico, normalmente jovem, que procura o
agricultor para convencê-lo a mudar seus hábitos de plantio com argumentos complexos e muitas vezes
ininteligíveis). O dotô é reconhecido por sua linguagem, pelas roupas que usa, pelo automóvel com que
chega, e pela forma como se insere na sociabilidade do sertão, através do mando, da distribuição de ordens,
e no caso de técnicos governamentais, de opiniões fora do contexto das tradições e práticas locais. Ainda
que essa forma de categorização seja mais que tudo uma caricatura da ordem social, é importante notar aqui
119
120
Ver Lemos, 2003; Lemos et al., 1999.
Ver José de Jesus Sousa Lemos, Mapa da Exclusão Social num País Assimétrico: Brasil.
392
como patrões e técnicos são muitas vezes aproximados na visão do homem rural, fato geralmente invisível
ao técnico.
Desta forma, o fato de que o prognóstico de clima é emitido numa linguagem formal, científica, por uma
agência governamental localizada em Fortaleza, usando uma escala de análise muito mais ampla que as
unidades locais de pensamento (e dentro de um contexto de alta variabilidade espacial das chuvas), é uma
combinação de fatores que marca o prognóstico com os sinais de um universo sócio-econômico, e
principalmente político, que ao sertanejo não lhe compete a não ser através de sua participação como
executor de ordens e de seu sentimento de exploração e impotência históricos. O prognóstico é assim
arrastado para dentro de um redemoinho de conceitos em que natureza, sociedade, política e religião são
fundidas entre si, na representação integrada de um universo que mantém sua estrutura hierárquica e seus
mecanismos de distinção.
Este fato se faz notar de formas diversas nas manifestações da cultura popular no sertão. Os trechos de
poesias populares transcritos a seguir, colhidos em declamações públicas (repentes) nas cidades de
Quixadá, no Ceará, e Caicó, no Rio Grande do Norte, nos meses de janeiro e fevereiro de 2004, são
exemplos de como a atividade de prever o clima é emoldurada pelo confronto entre as formas locais e as
formas “oficiais” de pensar a natureza. As primeiras são apresentadas, no discurso popular, como
superiores ao pensamento científico, entre outras coisas em função da ligação estreita entre as tradições
locais e o plano religioso metafísico, elemento pelo qual a ciência e os cientistas muitas vezes não
escondem seu desprezo121.
O sertão já está tão diferente
A chegada da gente no inverno
Deixa a mata [inaudível]
E o povo se encontra sorridente
Já tem água sobrando na vertente
Já encheu o açude Boqueirão
E quando escuta a cantiga do carão
Dez minutos após chega a neblina
Jesus salva a pobreza nordestina
Com três meses de chuva no sertão
Eu apóio o que disse [Aldoar]
Porque ele é conhecedor
Foi um homem filho de agricultor
E reconhece demais o nosso lugar
[Há um respeito dos] potiguares
Porque ele em tudo dá atenção
E reconhece que nossa região
É Jesus quem conhece e quem domina
Quando é pra chuva chegar
E o tempo ficar sadio
A nuvem enfeita o espaço
Por mais que seja no estio
Qualquer fiapo de nuvem
Sacode a água no rio
Falar de inverno e frio
Me deixa até comovido
Falar de seca eu não quero
Que eu me acho entristecido
Eu não quero magoar
O sertanejo sofrido (...)
Mas por tratar de cultura
Cantando com mais firmeza
Para falar dos profetas
Cada qual tem uma pureza
Ele lê sem formatura
Nos livros da natureza
[Os sinais] da natureza
121
gravação.
Trechos entre colchetes indicam transcrição difícil ou impossível devido a qualidade da
393
Nas primeiras chuvadas de janeiro
O sertanejo gargalha de contente
Pra plantar preparando uma semente
Me admira demais o forrozeiro
Escutando o aboio do vaqueiro
Todo dia profetiza o sertão
Sei que a chuva caiu, molhou o chão
E inundou a cidade de Teresina
Pensa o homem que sabe muito
Mas o homem com si combina errado
Tudo quanto já tem estudado
Muitas vezes não sabe o que ele faz
Seus estudos terminam para trás
Com história de fazer irrigação
E mandar chuva até de avião
Onde é sujeito acabasse a gasolina
(Antonio da Silva e Silvio do Nascimento, Caicó,
Sertão do Seridó, Rio Grande do Norte)
Estuda com paciência
Faz as suas projeções
E vê coincidência
E sabe tudo da terra
Por conta da Providência
Profeta com inteligência
[Ele tem cultura da terra]
Trazendo de seus avós
A descobrindo a sua até
Às vezes ele enxerga coisas
Que a FUNCEME não deu fé
(...)
Ele é dotado também
Por ordem do Pai Eterno
[inaudível] no pé de bode
Faz o seu canto [moderno]
E ele faz experiência
Pra saber se vem inverno
(Guilherme Calixto e Valdir de Lima, Quixadá,
Sertão Central, Ceará)
Existe, no entanto, uma diferença entre a existência dos prognósticos oficiais e boa parte da forma como a
população se relaciona com os produtos da ação do governo. Ainda que o prognóstico seja elaborado e
emitido pelos “doutores” de Fortaleza, não há mecanismos diretos de imposição do prognóstico e
policiamento quanto ao seu uso. A regulamentação sob a forma de lei (e muitas vezes em forma de
decretos) afeta as maneiras locais de relação da população com elementos da natureza (como o direito de
dispor de animais silvestres, por exemplo), o uso da água, a saúde animal, as formas de comercialização de
produtos agrícolas e da terra, a produção de lixo e poluentes; não existe forma de aplicar a mesma lógica de
governabilidade imposta à compreensão que se tem do clima e ao uso que se faz das informações
meteorológicas. Obviamente, isso também jamais passou pela mente de meteorologistas. No entanto, a
forma como a meteorologia oficial é ligada à figura do governo acaba por transformar a meteorologia num
campo em que o governo pode ser feito motivo de piada e chacota. Ou seja, a meteorologia transforma-se
no bode expiatório em que parte das frustrações do homem rural com relação ao governo é canalizada e
manifesta através da ridicularização dos agentes meteorológicos122. Uma piada corrente no sertão do vale
do Jaguaribe quando de nossa atividade de campo conta de técnicos da FUNCEME que pedem hospedagem
na casa de sertanejo para passar a noite. O dono da casa, senhor idoso, oferece um quarto aos técnicos, que
dizem preferir o alpendre, onde instalariam suas redes. O senhor diz então que choverá durante a noite; os
técnicos olham para o céu estrelado e dizem que isso é impossível. O senhor então entra e tranca a porta.
No meio da noite, é acordado pelos técnicos a golpear a porta durante o temporal. Na manhã seguinte os
122
O antropólogo James Scott analisou de forma mais profunda o uso de ironia como forma de
reação política de grupos subjugados e subalternos na obra Domination and the Arts of Resistance. Ver
Scott, 1990.
394
técnicos perguntam ao senhor como este sabia a respeito da chuva. Este aponta um jegue parado à frente da
casa: “estão vendo esse jegue, que não tem uma das orelhas? Pois quando ele vai dormir embaixo daquela
latada ali, é porque vem chuva. Ele não gosta que água entre em seu ouvido”. E a piada é concluída com a
frase “mais vale um burro meteorologista que um meteorologista burro”123.
Desta forma, para ser universalmente aceito o prognóstico científico tem a tarefa de construir sua
legitimidade entre a população rural; antes disso, a ciência e o governo tem que fazê-lo também. Este é um
dos grandes desafios das novas políticas públicas referentes aos recursos naturais no Ceará e no Brasil em
geral: grande parte da população não foi socializada dentro no imaginário moderno (isto é, não foi educada
para aceitar o discurso científico como linha mestra para uma vida racional), e desta forma a construção da
aceitação do novo papel do estado como agente legítimo e socialmente responsável na gestão dos recursos
naturais é um processo necessariamente longo e demorado.
Chegamos antão à conclusão de que a afirmação de que a meteorologia existe dentro de um ambiente
altamente politizado não se refere exclusivamente a manipulações diretas de prognósticos pelo meio
político: mais importante que isso, o que acontece é que fatores políticos mais amplos, como a dinâmica
das relações entre grupos e classes sociais, e a distribuição social das riquezas e dos impactos climáticos,
geram configurações simbólicas e interpretativas que "emolduram" a forma como o produto meteorológico
é entendido e vivido. Tais configurações usualmente não se dão da forma como mais apraz o meio
científico.
Por outro lado, não se pode dizer que a comunidade meteorológica é absolutamente passiva no que diz
respeito a estes processos simbólicos. A seguir, mostraremos, através da descrição e análise de uma reunião
de meteorologistas para a elaboração da previsão da estação de chuvas, que boa parte das atividades são
organizadas em torno da necessidade de controlar a forma como a mensagem é interpretada através do uso
de simbolismos.
METEOROLOGISTAS REUNIDOS EM FORTALEZA
De forma geral, participam dos encontros anuais para a previsão climática para o nordeste meteorologistas
da FUNCEME, do IRI, do INPE e do INMET, meteorologistas de outros estados do nordeste brasileiro, e
pesquisadores internacionais dedicados ao clima sul-americano. Jornalistas não são convidados a participar
das atividades principais do encontro.
123
Uma variação simbolicamente interessante desta anedota é a substituição do burro sem orelha
pelo burro de testículos suados. De fato, os testículos suados de burros e jegues são tidos como sinal de boa
estação chuvosa se aproximando. Ver Finan, 1998.
395
O encontro está dividido em três momentos principais. Os dois primeiros são internos e fechados, e o
terceiro é a apresentação do prognóstico discutido e debatido durante os dois primeiro momentos à
sociedade.
O primeiro momento consiste na apresentação, por parte dos pesquisadores de diferentes instituições, dos
resultados obtidos com as metodologias e modelos numéricos de previsão utilizados por cada um, para a
estação de chuvas que marca o primeiro semestre de cada ano. Durante esta etapa, modelos são
confrontados, hipóteses e tecnologias são testadas por comparação, da forma que caracteriza encontros
acadêmicos em geral. Os meteorologistas presentes representam institutos de pesquisa ligados a
universidades ou órgãos governamentais; como o universo de meteorologia brasileiro é relativamente
restrito, boa parte dos pesquisadores atua ao mesmo tempo nos campos acadêmico e oficial.
No entanto, encontros acadêmicos geralmente não têm a visibilidade ou são acompanhados pela ansiedade
que marca este encontro de meteorologia. Fora das paredes do auditório em que a reunião acontece, a
ansiedade direcionada à estação chuvosa que se aproxima cresce diariamente. A possibilidade de seca é um
fantasma recorrente, e o aparecimento e multiplicação de prognósticos de todas as naturezas é uma
estratégia social de lidar com tal historicamente justificada crise coletiva de ansiedade. Os prognósticos
começam a aparecer, na verdade, desde os primeiros dias da estação seca do ano anterior: algumas
experiências populares são levadas a cabo nos primeiros dias de julho; uma delas, por exemplo, associa a
aparência das estrelas nos 6 primeiros dias de julho aos 6 primeiros meses do próximo ano.
Este panorama de excitação e ansiedade opera uma interessante transformação na dinâmica interna do
encontro: finda a etapa de apresentação de modelos e dos prognósticos de cada instituto, o salutar confronto
acadêmico cede lugar à cooperação, e todos os presentes se unem no intuito de preparar o relatório final do
encontro, com apenas um prognóstico, consensado entre os participantes. Este será o relatório que será
apresentado à mídia e à sociedade em geral. Obviamente existe uma boa dose de coincidência entre os
prognósticos das distintas instituições, uma vez que modelos e indicadores usados são semelhantes, quando
não os mesmos. No momento em que o relatório final é produzido, o consenso se faz necessário.
Usualmente o texto do relatório não requer o mesmo grau de detalhe das apresentações feitas durante o
encontro, e é na simplificação dos detalhes mais técnicos que a construção do consenso se opera. O
prognóstico é apresentado na forma de probabilidades associadas às categorias “abaixo da média histórica”,
“dentro da média histórica” e “acima da média histórica”, por região em que as características de chuvas
são mais ou menos homogêneas. Posteriormente técnicas de downscalling (ou refinamento da escala para
uma precisão espacial maior, que proporciona prognósticos diferenciados para áreas de poucas dezenas de
quilômetros de distância; os cenários de acima/na média/abaixo associados a probabilidades são refinados
da escala regional para o nível de município).
A ansiedade de meteorologistas com relação ao poder potencial das palavras se manifesta de forma clara
durante a elaboração do texto final do encontro: longos minutos são dedicados à eleição das palavras
corretas, diferentes possibilidades lingüísticas para cada idéia são cuidadosamente debatidas, e busca-se
396
evitar potenciais erros de interpretação a todo custo. Existe o medo de que pequenas falhas de comunicação
ou a interpretação equivocada da mensagem criem situações politicamente delicadas para os governos
estaduais, bem como para os meteorologistas, como profissionais que necessitam investir grande energia na
constante legitimação de sua disciplina em lugares como o Ceará. Uma vez que o relatório final é
finalizado, o encontro formalmente chega ao fim.
Prognóstico para a estação chuvosa divulgado pela FUNCEME após o encontro
anual de meteorologistas de 2003/2004, em Fortaleza.
O terceiro momento do evento é a coletiva de imprensa em que o prognóstico é anunciado. No Ceará essa
atividade é coordenada pela FUNCEME. Antes da coletiva de imprensa o prognóstico é levado ao palácio
do governo e apresentado ao governador e os secretários cujas áreas de atuação são usualmente afetadas
por variações climáticas. Em seguida a FUNCEME, através de seu presidente, apresenta o prognóstico à
imprensa.
O momento da coletiva de imprensa é bastante interessante. Em dezembro de 2002, o prognóstico para a
estação chuvosa do ano seguinte era de precipitação abaixo da média histórica, isto é, poucas chuvas.
Estavam presentes na coletiva de imprensa, além de jornalistas, o Secretário de Desenvolvimento Rural do
Estado do Ceará, o reitor da Universidade Estadual do Ceará, um diretor da Agência Nacional de Águas (e
ex-presidente da FUNCEME), o diretor geral do IRI, pesquisador do CPTEC/INPE, o presidente da
FUNCEME, e o gerente de meteorologia da instituição.
397
Coletiva de imprensa, 19 de dezembro de 2002. Da
direita para a esquerda: Francisco Lopes Viana
(ANA), Pedro Sisnando Leite (SDR/CE), Francisco
de Assis de Souza Filho (FUNCEME), Antonio
Divino Moura (IRI), José Antonio Marengo
(CPTEC/INPE), Antonio Geraldo Ferreira
(FUNCEME). No auditório encontrava-se também o
reitor da UECE, Manassés Fonteles. Foto do autor.
Coletiva de imprensa, 23 de janeiro de 2004. Da
direita para a esquerda: Izelda Rocha
(COGERH), Maria Assunção Faus da Silva Dias
(CPTEC/INPE), Edinardo Ximenez Rodrigues
(SRH/CE), Francisco de Assis de Souza Filho
(FUNCEME), Antonio Divino Moura (INMET).
Foto do autor.
Inicialmente o presidente da FUNCEME apresentou uma seqüência de slides com dois objetivos claros:
além da comunicação do prognóstico, houve a intenção de aproveitar o momento para educar os jornalistas
presentes a respeito da forma como prognósticos são produzidos e de suas características básicas (isto é, da
forma como devem ser interpretados, especialmente em função de seu caráter probabilístico).
Finda a apresentação dos slides, as autoridades presentes foram chamadas à mesa, e convidadas a
pronunciar-se. O primeiro a falar foi o Secretário de Desenvolvimento Rural, que anunciou que as sementes
seriam distribuídas no momento oportuno e que o governo, com o apoio da ciência, faria o que estivesse ao
seu alcance para reduzir os possíveis impactos negativos da escassez de precipitações. Após o término do
discurso do secretário, os jornalistas deixaram o auditório da FUNCEME, sem demonstrar qualquer
cerimônia com relação às autoridades presentes, e começaram a instalar seu aparato televisivo nos jardins
da instituição. O presidente da FUNCEME foi então entrevistado por todas as equipes de TV presentes,
além dos repórteres dos jornais impressos e rádios de Fortaleza. Além de anunciar o prognóstico e as
probabilidades a ele associadas, foi dito aos jornalistas que as condições oceânicas poderiam se alterar
(especialmente no Pacífico), causando alterações nas configurações climáticas. No dia seguinte, os jornais
impressos reproduziram as palavras do presidente da FUNCEME com bastante fidelidade, conservando
inclusive o estilo formal e científico da mensagem, o que foi considerado um sucesso devido ao fato de que
não houve manipulações sensacionalísticas do prognóstico.
De fato, o El Niño que se configurava no fim de 2002 se dissipou e a quadra chuvosa em 2003 foi
considerada dentro da média histórica. Assim que as condições do Pacífico se alteraram a FUNCEME
emitiu novo prognóstico, em 25 de fevereiro de 2003. Algumas associações de agricultores no sul do estado
manifestaram reclamação, dizendo que os agricultores que se pautaram no primeiro prognóstico perderam a
398
chance de duas safras na estação. Mas tais casos foram poucos. A estação chuvosa de 2003 gerou uma
produção recorde de grãos no estado do Ceará.
A fim de evitar tais alterações de prognóstico, a reunião anual de meteorologistas foi transferida de
dezembro para janeiro. Além das atividades usuais, foi preparada uma sessão de debates com usuários de
informações climáticas, em que estavam presentes agricultores, irrigantes, o presidente da EMATERCE, o
presidente da Federação da Agricultura do Estado do Ceará, e membros dos comitês de bacias dos vales
dos rios Jaguaribe e Curú.
Na coletiva de imprensa, que se seguiu ao debate com usuários, compuseram a mesa a presidente da
COGERH, a coordenadora geral do CPTEC/INPE, o Secretário de Recursos Hídricos do Ceará, o
presidente da FUNCEME e o diretor geral do INMET. A dinâmica da apresentação foi semelhante à do ano
anterior, bem como o comportamento dos jornalistas.
A composição do grupo sentado à mesa diretora das coletivas de imprensa é um aspecto interessante e que
merece comentários124. Hipotetizamos que a forma como as ações de comunicação são configuradas estão
relacionadas de forma direta com a intenção comunicativa existente, e que isso se dá, ainda que de forma
mais ou menos intuitiva, através do uso da simbologia de certa forma vinculada aos elementos presentes no
momento da ação comunicativa. A seguir sugerimos uma possível interpretação de como ações e
simbologias podem estar correlacionadas no caso analisado.
Secretários de Estado participam do evento como indicadores do apoio do governo do estado às atividades
da meteorologia oficial, e como sinais de integração entre agências estatais - uma vez que tanto em
dezembro de 2002 como em janeiro de 2004, o secretário de estado presente não era o líder da secretaria
em que a FUNCEME se encontrava inserida dentro da estrutura organizacional do estado: em 2002 a
FUNCEME era parte da Secretaria de Recursos Hídricos, enquanto a coletiva contou com a presença do
secretário de Desenvolvimento Rural; em 2004 a instituição havia sido transferida para a Secretaria de
Ciência e Tecnologia do Estado do Ceará, e a coletiva de imprensa contou com a presença do secretário de
Recursos Hídricos.
A presença dos secretários, em ambas reuniões, esteve ligada ao contexto em que o prognóstico foi
anunciado. Na coletiva de imprensa de dezembro de 2002, o Secretário de Desenvolvimento Rural
anunciou, frente ao prognóstico de estação chuvosa fraca, um seguro agrícola em que os produtores de
sequeiro inscritos contribuiriam com uma parcela de R$ 6, e na constatação de perda de mais de 60% da
safra receberiam 6 parcelas mensais de R$ 100. O anúncio do seguro, contíguo ao anúncio do prognóstico,
foi planejado de modo a anular as reações negativas vinculadas ao prognóstico de poucas chuvas. Em
janeiro de 2004, a escolha da presença do Secretário de Recursos Hídricos se deu devido ao fato de que as
intensas chuvas da pré-estação ocasionaram um número recorde de açudes transbordando, ainda antes do
124
É importante mencionar que a análise simbólica que se segue não está baseada em manifestação
de intenção explícita dos agentes envolvidos, mas sim numa avaliação das significações mais ou menos
compartilhada no meio social em que as atividades se desenvolveram.
399
inicio da estação de chuvas propriamente dita. O prognóstico para o ano era de normal para o início da
estação, tendendo para abaixo da média a partir de abril. Tal prognóstico foi anunciado debaixo de chuvas
torrenciais; a comemoração do volume inédito de água acumulado nos reservatórios do estado, levada a
cabo não apenas pelo secretário, mas pela também presente presidente da COGERH, mais uma vez diluiu o
caráter potencialmente negativo do prognóstico.
Ainda que o reitor da universidade estadual não tenha integrado a mesa, sua presença, por associação
metonímica, reforça a idéia de que a universidade é um ícone da ciência e da autoridade científica, e que a
FUNCEME está integrada no universo das pesquisas acadêmicas. Além disso, as universidades públicas no
Ceará gozam de uma imagem de neutralidade política, ainda que estejam de uma forma ou outra ligadas à
maquina do estado.
A presença do diretor do IRI e do pesquisador do CPTEC/INPE na mesa reveste-se do mesmo significado
da união dos meteorologistas para a emissão de apenas um e consensual prognóstico para a estação chuvosa
vindoura: indica a união dos meteorologistas e das agências meteorológicas, de modo a reduzir a
fragilidade de todos eles frente à opinião pública. Em 2004, esse fato ganhou ainda mais força: estavam
presentes na mesma mesa as duas principais agências meteorológicas nacionais, o INMET e o
CPTEC/INPE, findando longa história de rivalidade institucional. Não pode haver dissenso público entre
agências meteorológicas, uma vez que a população, não tendo sido treinada para entender as minúcias dos
modelos meteorológicos e pressionando por resultados mais precisos e confiáveis, tende a “punir” agências
com descrédito de forma bastante desproporcional à taxa de sucesso dos prognósticos (uma vez que
sucessos são “invisíveis”, e insucessos são super-enfatizados).
A presença de tais instituições carrega consigo também a simbologia da tecnologia e do progresso em
virtude dos locais em que estão sediadas: o IRI em Nova York; o INPE em São José dos Campos, em São
Paulo, principal centro de produção de tecnologia espacial do país; o INMET em Brasília. Iconizam tais
instituições, através de sua presença, a “modernidade” do sudeste, da capital nacional, e do “primeiro
mundo”.
Esta organização simbólica da mensagem climática a ser anunciada – ainda que muitas vezes seja feita de
forma mais ou menos intuitiva - é parte do trabalho de construção de legitimidade da informação
climatológica. FUNCEME, CPTEC/INPE e INMET, além das demais agências meteorológicas estaduais,
não precisam apenas produzir prognósticos “acertados”, mas também educar jornalistas, e através destes, a
população em geral.
400
COMENTÁRIOS FINAIS
Esboçaremos agora notas na direção de contribuir com o debate a respeito dos usos sociais da informação
de clima. Retomaremos, de forma esquematizada, as recomendações feitas pelo conjunto de autores
apresentado na primeira parte deste texto, e adicionaremos sugestões advindas das análises elaboradas no
decorrer deste trabalho.
De acordo a bibliografia analisada, recomendam-se as seguintes ações no intuito de incrementar o valor
social dos prognósticos de clima e aumentar a incidência de seu uso efetivo:
- Produção de prognósticos diferenciados em função das idiossincrasias - não só econômicas, mas também
culturais, lingüísticas, religiosas e sociopolíticas - de subgrupos de usuários. Isso envolve o estudo de tais
características dos usuários potenciais da informação climática, e o mapeamento de modelos mentais locais
associados ao clima e uso de tais modelos (Hansen, Marx e Weber, 2004; Roncoli, Ingran, Jost e Kirshen,
2001; Lemos et al., 1999);
- Investimento no estudo qualitativo e quantitativo dos impactos das diversas formas de divulgação dos
prognósticos. Taxas de ocupação de mão-de-obra em setores específicos, incremento de atividades ilegais
(como pesca em períodos de reprodução ou acima de quotas estabelecidas), superexploração de
ecossistemas e resultante crises de produtividade de alguns setores, foram apontados como exemplos de tais
impactos (Broad, Pfaff e Glantz, 2002);
- Ações coletivas de forma a resguardar a legitimidade e autoridade dos institutos de previsão: adoção de
mecanismos de consensualização de prognósticos de forma prévia à sua divulgação, e uso de um número
reduzido de instituições especializadas para a distribuição massiva dos prognósticos (Broad, Pfaff e Glantz,
2002);
- Adoção de estratégia pró-ativas de melhoria de interlocução entre meio científico e usuários potenciais,
através de um esforço de educação e treinamento a respeito de como prognósticos devem ser interpretados
para que sejam úteis; da mesma forma, deve ser realizado investimento em educação e comunicação para
que usuários e a população em geral tenha compreensão mais completa das climatologias locais e adquira
critérios mais sofisticados para a avaliação da qualidade dos prognósticos disponíveis, de modo a estar
preparada para a tomada de decisão de forma mais autônoma, rápida e eficiente (Broad, Pfaff e Glantz,
2002);
- Incorporação de elementos ligados a fatores exógenos às variáveis físicas meteorológicas mas de grande
relevância para usos específicos, como o monitoramento de ecossistemas onde atividades de produção são
realizadas, na elaboração dos prognósticos (Broad, Pfaff e Glantz, 2002);
- Dissociação da produção e divulgação dos prognósticos de processos de manipulação política; busca do
prognóstico "apolítico" (Broad, Pfaff e Glantz, 2002; Lemos et al., 1999);
401
- Promoção da melhoria do acesso de agricultores a recursos tecnológicos e produtivos que diminuam sua
vulnerabilidade a variações climáticas, aumentando assim sua gama de opções de ação e estratégias de
sobrevivência (Roncoli, Ingran, Jost e Kirshen, 2001; Lemos et al., 1999).
Em nossa opinião, além das recomendações listadas acima, a meteorologia deve estar mais atenta e ser
mais ativa no que se refere à forma como negocia seu papel social. Isso significa, fundamentalmente: 1) a
meteorologia deve evitar assumir, mesmo que de forma indireta, responsabilidades sociais que não lhe
competem, e 2) uma forma de lograr isso é participar de forma mais ativa na negociação social dos critérios
através dos quais os produtos meteorológicos devem ser avaliados e qualificados.
No que diz respeito à questão das responsabilidades sociais, é natural que um observador externo se
pergunte qual a razão da existência de tamanha pressão sobre este campo de atividade. Em nossa opinião, a
causa disso reside numa narrativa antiga e já amplamente criticada, mas ainda presente de forma
consistente no imaginário coletivo e em parte da retórica oficial: trata-se do discurso da naturalização da
miséria, ou seja, de sua explicação através dos fenômenos climáticos. É a contigüidade dos fenômenos de
seca ou inundação e as crises de sofrimento coletivo que criam a impressão que o primeiro fator é causa do
segundo. Esconde-se nesta forma de representar os fatos a idéia, já consensual nas ciências sociais
brasileiras, de que a miséria e a fome no campo não são causadas por falta de chuva, mas sim por arranjos
socio-políticos que impedem às populações mais pobres o incremento de seus meios de sobrevivência, de
forma a reduzirem sua vulnerabilidade a variações climáticas. É este mesmo estado de coisas que mantém
grande parte da população brasileira em situação de pobreza, em lugares onde as chuvas são abundantes.
Certamente prognósticos climáticos podem ter usos importantes, que incrementem a produção de riqueza
em determinada região. No entanto, o discurso de que a pobreza nordestina é causada por falta de chuva é
uma "naturalização" de um fator essencialmente político, isto é, trata-se de estratégia retórica para diminuir
a visibilidade do papel de estruturas sociais desiguais nesta questão. O clima é então feito vilão, e a
meteorologia, na qualidade de oráculo responsável pela previsão da fartura ou da miséria, recebe sobre si
grande parte das ansiedades coletivas ligadas aos fenômenos climáticos. Pesquisadores como Finan,
Lemos, Roncoli, entro outros, mostraram que são exatamente os extratos mais pobres da população os que
não dispõe de meios de fazer uso efetivo dos prognósticos de clima, por falta de infra-estrutura mínima,
entre outras razões. Desta forma, é preciso entender o prognóstico em sua real dimensão social. No fundo, o
sertanejo carece de dignidade política e social, e a meteorologia não pode fornecer-lhe nada além de um
prognóstico de chuvas. O sertanejo sabe disso; a meteorologia é que deve buscar retirar-se de dentro de
campos de expectativas pelos quais que não lhe compete responder.
No que tange à negociação dos critérios através dos quais deve ser avaliada, é importante que a
meteorologia entenda a arena de embates sociais em que se encontra. Uma parte importante da
problemática em questão refere-se ao fato de que os resultados do trabalho meteorológico são tragados para
dentro de um campo de representações em que o incerto e ambíguo são representados como certezas, de
402
forma literal (através de manipulação retórica da informação), ou como parte de um universo moralmente
ordenado e previsível, em que o sofrimento ocasionado por crises coletivas tem sua razão (metafísica) de
ser, e desta forma o que é incerto em primeira instância (o clima) é manifestação, ainda que
incompreendida pelo crente, de vontade absoluta (divina) e justa. A narrativa religiosa funciona como
operador semiótico que dá feição de segurança ao incerto, de certeza ao provável. A política é também o
campo que em o incerto é apresentado como certo, em que a ambigüidade é criada e desfeita em função das
necessidades políticas do momento. Política e religião são ambientes em que a proteção é moeda de
negociação, em um mercado altamente psicologizado e simbólico. A meteorologia não tem como atuar
neste campo de forma autônoma, em virtude do fato de que trabalha com conceitos e indicadores de
desempenho radicalmente estranhos a este mundo de simbolizações estratégicas.
Desta forma, a meteorologia deve:
- Usar estratégias para distanciar-se de polaridades constitutivas do campo semântico em que encontra-se
atualmente inserida, e que foram moldadas através da história da relação entre a ciência meteorológica, os
meios políticos e a população: a meteorologia não existe em contraposição à religião, mas as duas coisas
existem em campos sociais distintos e não necessariamente opostos; a meteorologia não trabalha dentro de
um universo de erros e acertos, mas sim de tentativas sempre mais ou menos bem sucedidas de
compreensão de fenômenos naturais (e, desta forma, guiada pelo mesmo impulso que leva o homem do
campo a analisar sinais na natureza); o trabalho meteorológico não está pautado na defesa de interesses de
grupos específicos, mas sim no objetivo de subsidiar ações de proteção, adaptação e contingência do maior
número possível de indivíduos. Pelo menos no que tange às representações coletivas a respeito da
meteorologia, é preciso desmontar as dicotomias ciência-profeta, moderno-tradicional, governo-povo. Para
isso, a estratégia de insulamento tecno-científico pode ser útil para proteção contra manipulações políticas,
mas nunca poderá ocorrer de forma integral sem que a meteorologia perca sua interlocução com a
população de usuários. Estratégia talvez mais efetiva seria a participação da meteorologia em atividades
outras, ligadas ao clima, que não apenas a elaboração e divulgação de sisudos relatórios científicos. Como
discutido neste texto, dentro do complexo cultural da água existem dimensões estéticas e lúdicas. É preciso
criar identificação entre a meteorologia e as demais formas locais de se viver o clima; é preciso festejar a
tradição da climatologia popular. Em outras palavras, é preciso que o conceito de prognóstico deixe de por
em funcionamento as narrativas que atualmente informam a compreensão local, conforme discutido ao
longo deste texto, e ponha em ação outras narrativas que valorizem o conteúdo informativo da previsão. O
clima já é praticamente um "esporte" regional no semi-árido brasileiro; em outras regiões do planeta, como
nos Estados Unidos, isso por si é suficiente para estimular a indústria cultural local à criação de reality
shows meteorológicos (como o Weather Channel norte-americano, com monitoramento de tempo 24 horas
por dia).
- Realizar campanhas educacionais e de informação pública, de forma clara, a respeito do que a
meteorologia pode e não pode fazer, das atividades que lhe competem e das que não, e dos indicadores de
403
desempenho usados para a medição da eficiência de tais atividades. Isso significa inserir-se de forma mais
ativa na negociação social dos critérios através dos quais a atividade meteorológica deve ser publicamente
avaliada. A meu ver, isso não é a busca de uma impossível meteorologia apolítica, mas sim de uma
atividade científica com participação social mais ativa, consciente e independente. É a pretensa
"neutralidade" da meteorologia que a faz ferramenta de uso político tão eficaz. Ao assumir papel mais ativo
da definição de qual seu papel na sociedade, a meteorologia pode evitar tornar-se o ânodo de sacrifício a
canalizar boa parte das frustrações relativas à incapacidade humana de controlar o clima.
Por fim, é preciso mencionar que, sob influência de pesquisas como as discutidas no inicio deste trabalho, a
comunidade meteorológica vem alterando suas práticas, como pudemos ver na descrição da reunião de
Fortaleza. Da mesma forma, a FUNCEME vem nos últimos anos incrementando seus esforços no sentido
de fortalecer sua interlocução com setores usuários. O presente trabalho espera poder contribuir com esta
tendência, discutindo estudos sistemáticos sobre o tema aqui abordado, e introduzindo um nível importante
de análise (sócio-semiótico) que julgávamos ausente das discussões contemporâneas.
APÊNDICES
A. Lista de municípios onde houve precipitação, publicada no jornal Diário do Nordeste
Diário do Nordeste, 21 de Janeiro de 2004
CONF I RA
Chuvas de ontem
Litoral Norte
Jaguaribana
Sertão-Central e Inhamuns
Santana do Acaraú/sede 69.6
Granja/sede 10.0
Amontada/sede 8.2
Chaval/sede 3.3
Miraíma/sede 3.0
Camocim/sede 1.0
Sinha Sabóia/Sobral 0.1
Nova Floresta/Jaguaribe 45.0
Russas/sede 29.2
Jaguaruana/sede 28.0
Iracema/sede 23.2
Pereiro/sede 23.0
Giqui/Jaguaruana 18.8
Quixeré/sede 18.8
Aeroporto/Aracati 17.2
São Vicente/Icó 13.6
Itaiçaba/sede 13.6
Icó/sede 13.0
Palestina/Orós 13.0
Jaguaribe/sede 12.2
Bastiões/Iracema 11.0
Aracati/sede 10.4
Alto Santo/sede 9.0
Ema/Iracema 8.2
São João/Ererê 7.2
Palhano/sede 6.2
Orós/sede 5.2
Aruaru/Morada Nova 4.8
São José de Fama/Iracema 4.0
Banabuiú/sede2.3
Bixopa/Limoeiro do Norte 2.0
Arneiroz/sede 131.4
Baú/Iguatu 88.0
Estação Ecológica/Aiuaba 76.0
Quixoa/Iguatu 68.0
Flamengo/Saboeiro 65.0
Catarina/sede 63.5
Iguatu/sede 56.0
Caiçara/Tauá 51.2
Aiuaba/sede 50.0
Altamira/Tauá 47.0
Cabaceira/Campos Sales 41.0
Parambu/sede 41.0
Carrapateiras/Tauá 40.0
Pajeú/Araripe 38.0
Vera Cruz/Tauá 37.0
Fazenda Nova/Aiuaba 32.2
Araripe/sede 31.1
Solonópole/sede 28.0
Aratama/Assaré 26.0
São João do Trissi/Tauá 24.0
Campos Sales/sede 22.2
Santa Tereza/Tauá 22.0
Bom Nome/Aiuaba 21.0
Potengi/sede 21.0
Marrecas/Tauá 21.0
Assaré/sede 18.8
Guaribas/Acopiara 18.0
Tauá/sede 15.6
Monteiro/Quiterianópolis 15.0
Mombaça/sede 13.0
Várzea Nova/Antonina do Norte 10.6
Brejinho/Araripe 10.2
Dep. Irapuan Pinheiro/sede 9.0
Quiterianópolis/sede 9.0
Pedra Branca/sede 8.0
Ibicua/Piquet Carneiro 8.0
Litoral de Pecém
Santa Cruz/Itapajé 28.6
Arapari/Itapipoca 20.2
Uruburetama/sede 12.0
Sebastião de Abreu/Pentecoste 10.8
Casa de Pedra/Pentecoste 8.0
Itapajé/sede 7.0
Itapipoca/sede 6.4
General Sampaio/sede 5.4
Pentecoste/sede 3.4
Litoral de Fortaleza
Horizonte/sede 26.0
Itaipaba/Pacajus 12.0
Aquiraz/sede 11.0
Itapebussu/Maranguape 10.0
Lagoa do Juvenal/Maranguape 9.0
Funceme/Fortaleza 8.0
Pacajus/sede 7.0
Caucaia/sede 6.2
Eusébio/sede 4.0
Lagoa da Serra/Caucaia 2.8
Cariri
Jucás/sede 80.0
Santana do Cariri/Sede 50.0
Palestina do Cariri/Mauriti 47.0
Mararupa/Mauriti 46.3
Lameiro/Crato 45.0
Farias Brito/sede 41.8
Altaneira/sede 40.0
Jardim/sede 39.0
Gam. de S. Sebastião/Missão Velha 39.0
404
Maciço de Baturité
Redenção/sede 43.2
Palmácia/sede 9.8
Guaiúba/sede 9.2
Ibiapaba
Nova Betania/Nova Russas 21.0
Mucambo/sede 7.0
Graça/sede 6.0
América/Ipueiras 5.1
Canindezinho/Nova Russas 4.0
Ipu/sede 3.0
Reriutaba/sede 3.0
Abaiara/sede 36.0
Crato/sede 33.9
Lavras da Mangabeira/sede 31.2
Granjeiro/sede 30.2
Mauriti/sede 28.2
Cedro/sede 26.2
Amaniutuba/Lavras da Mangabeira 20.3
Várzea da Conceição/Cedro 20.0
Barbalha/sede 15.2
Aurora/sede 11.6
Jati/sede 10.0
Ipaumirim/sede 8.5
Barro/sede 6.8
Penaforte/sede 5.0
Quixeramobim/sede 7.8
Tapuiara/Quixadá 7.5
Bom Jesus/Tauá 7.5
Milhã/sede 5.0
Mineirolândia/Pedra Branca 5.0
Aeroporto/Crateús 2.8
Independência/sede 2.0
Senador Pompeu/sede 1.6
Lagoa do Mato/Itatira 1.0
B. Artigo publicado no jornal Diário do Nordeste, sobre o transbordamento do açude Orós e suas
repercussões
Diário do Nordeste, 10 de fevereiro de 2004
ORÓS
Açude é atração no final de semana
Orós (Sucursal/Iguatu) — A sangria do açude Orós atraiu no último domingo milhares de visitantes. A
parede do reservatório ficou repleta de carros e as pessoas lotaram o mirante para assistir ao espetáculo
da água em correnteza caindo no sangradouro. O açude Orós começou a transbordar na última quintafeira, dia 5, com uma lâmina de 10 cm, mas anteontem o nível era de 1,70 m.
Quanto mais elevado o nível no sangradouro mais bonito é o espetáculo da queda dágua. Há 15 anos
que o Açude Orós, o segundo maior do Estado, não sangrava. A sua capacidade é de 2 bilhões de
metros cúbicos. A demora contribuiu mais ainda para atrair os visitantes ao reservatório. A expectativa
era enorme na região. No sábado já houve o registro de milhares de pessoas, mas no domingo, a
Polícia Militar calcula que cerca de seis mil pessoas passaram pela parede das 8 às 16 horas.
O movimento foi mais intenso até as 14 horas. Além dos moradores da região Centro-Sul vieram
pessoas do Cariri, da Paraíba e da Região Metropolitana de Fortaleza. “Trouxe meus filhos para
conhecer o açude e ver o espetáculo da sangria”, disse o funcionário público aposentado, Valmir
Lopes, da cidade de Cajazeiras, na Paraíba. “Tudo isso aqui é muito bonito”.
Pessoas acostumadas a ver o Orós sangrar ficaram emocionadas. “Cheguei a pensar que o açude não
sangrava mais, depois de tanto tempo de espera”, disse o pescador Raimundo de Souza. “Estava
precisando porque a água estava muito suja, todo esse tempo parada”. Os pescadores esperam que com
a renovação da água, ocorra um aumento na produção de pescado, que nos últimos anos sofreu enorme
redução. “Aqui só dá pirambeba”.
O Orós havia sangrado pela última vez em dezembro de 1989, um mês atípico na sua história. Agora
em janeiro também ocorreu um fato inesperado. Até a primeira quinzena de janeiro passado, o Orós
acumulava apenas 400 milhões de metros cúbicos, cerca de 20%. Mas em apenas 20 dias recebeu uma
recarga superior a 1,6 bilhão de metros cúbicos. Resultado: está sangrando no início do inverno.
O nível no sangradouro continua subindo, mas é provável que a partir de amanhã ocorra uma redução,
porque o Rio Jaguaribe, principal afluente, baixou o nível na cidade de Iguatu. Tudo vai depender da
ocorrência ou não de fortes chuvas. O Orós é um dos atrativos turísticos da região. Bares, lanchonetes
e restaurantes ficaram lotados. O balneário recebeu um elevado número de consumidores. No distrito
de Lima Campos, onde há tradicionais peixarias, os clientes tiveram que esperar por até duas horas
para serem atendidos. Muitos desistiram. A sangria do açude deve atrair grande público no carnaval.
405
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