PMP x Decamilenar: Qual precipitação intensa de projeto devemos utilizar?

Fotografia de uma pancada de chuva para exemplificar um artigo sobre precipitação intensa

O cálculo da precipitação intensa é uma ferramenta de extrema importância para estudos hidrológicos e projetos de obras hidráulicas em geral

 No mundo da mineração esse parâmetro é utilizado em diversas atividades, dentre as quais se destacam:

  • Verificação do trânsito de cheias em bacias hidrográficas e reservatórios;
  • Verificação da borda livre de reservatórios;
  • Verificação de risco de galgamento de barragens;
  • Dimensionamento de sistemas extravasores;
  • Elaboração de estudos de ruptura hipotética.

Existe uma discussão relativamente antiga, que é sobre qual parâmetro de precipitação intensa utilizar nessas situações: Precipitação Máxima Provável (PMP) ou Decamilenar?

A PMP pode ser definida como o máximo valor de altura de chuva, para uma dada duração, possível de ocorrer sobre uma área, na hipótese da conjugação simultânea das piores condições meteorológicas e orográficas. Sua obtenção requer processamento de registros de estações meteorológicas e conhecimento da dinâmica climática regional. 

Já a Precipitação Decamilenar é aquela cujo Período de Retorno ou Tempo de Recorrência (TR) é de 10.000 anos. Isso significa que esse valor pode ser igualado ou superado a cada dez milênios. A probabilidade de ocorrência deste evento é igual ao inverso do TR, ou seja, 0,01%.

Sua obtenção é feita através de análises estatísticas feitas a partir de uma série histórica de dados de precipitação. Existem diferentes métodos de distribuição teórica de probabilidades, tais como Normal (Laplace-Gauss), Log-Normal (Galton), Exponencial (Fuller), Gamma, Pearson e Log-Pearson I e III, Gumbel, Goodrich e Weibull.

Existem softwares disponíveis gratuitamente que auxiliam no cálculo destas distribuições de probabilidades e indicam qual método possui melhor aderência à série histórica original.


Figura 1 – Exemplo de distribuições de probabilidades para precipitações máximas de 1 dia de duração

Algumas incertezas pairam sobre essa metodologia, principalmente devido à baixa quantidade e má qualidade das séries históricas disponíveis. Não raro, em alguns projetos localizados em áreas mais remotas do país, é preciso recorrer a dados de estações pluviométricas que ficam a muitos quilômetros do local de interesse.

A norma brasileira de projetos de barragens de mineração (NBR 13.028) permite o uso de ambas, No entanto, alguns métodos de cálculo da Precipitação Máxima Provável (PMP) demanda uma variedade de dados nem sempre disponíveis em quantidade e qualidade adequadas, o que pode gerar imprecisão nos resultados.

Então, qual metodologia utilizar em projetos de mineração?

A PMP começou a ser aplicada em projetos no Brasil por advento das auditorias internacionais feitas por consultores estrangeiros. Porém, frequentemente esses consultores vêm de países como EUA, Canadá e Austrália, que possuem uma realidade muito distinta da nossa. Nesses locais, além de o regime hidrológico ser diferente, a rede de monitoramento hidrometeorológico é mais densa, gerando dados melhores e mais confiáveis.

No Brasil, não há estudos nem informações suficientes para aplicação da PMP pontual em bacias de menor porte, como ocorre nos projetos de mineração. Apesar de existirem métodos estatísticos de obtenção da PMP, na grande maioria dos casos, não temos dados disponíveis em quantidade e qualidade suficientes para permitir um cálculo adequado.

Mesmo com as incertezas relacionadas à obtenção da Decamilenar, a SAFF considera esta a metodologia mais adequada para a obtenção da precipitação intensa de projeto. Afinal, a variedade de dados necessária é menor, o que está mais condizente com a realidade local.

Ressalta-se que também é importante analisar as durações da precipitação. Não necessariamente a precipitação de 24 horas gera a condição mais crítica e temos vários exemplos concretos disso. Por isso, quando for possível, recomenda-se que sejam testadas várias durações entre 1 e 30 dias. 

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