Water level forecasting and navigability conditions of the Tapajós River - Amazon - Brazil

Prévisions du niveau d'eau et les conditions de navigabilité de la rivière Tapajós - Amazonie - Brésil

¹ Faculty of Naval Engineering (FENAV/ITEC/UFPA), Technological Institute, Federal University of Pará, Belém, PA, Brazil
nelio@ufpa.br, neliomfigueiredo@outlook.com
² Faculty of Sanitary and Environmental Engineering (FAESA/ITEC/UFPA), Technological Institute, Federal University of Pará, Belém, PA, Brazil
blanco@ufpa.br, blancocjc@outlook.com

Abstract

In the Amazon, hydrological modelling is of great importance to the safety and operation of inland waterway transport. In this paper, a stochastic model named ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) was used to forecast water levels and seaworthiness 24 months in advance in the Tapajós River. Additionally, a time series analysis aimed to model and predicting water levels in the Tapajós river basin was completed. During validation, the model had an average coefficient of Nash and Sutcliffe R² of 0.95 and an average RMSE of 0.06. Drought forecast for the model predicted depth gains of 30 cm and a load capacity gain of 2,800 tons per trip. In the analysis of the two seasonal periods, the model predicted annual savings in freight cost of U.S. $350,000.00. The performance of the model allows us to conclude that ARIMA models should be used to forecast water levels and navigation conditions in the Amazon.

Résumé

En Amazonie, la modélisation hydrologique a une grande importance pour la sécurité et pour l'exploitation du transport par voie navigable. Dans cet article, le modèle stochastique nommé ARIMA (autorégressif à moyennes mobiles intégré) a été utilisé pour prédire les niveaux d'eau et la navigabilité 24 mois à l'avance pour la rivière Tapajós. En outre, une analyse des séries chronologiques visant à modéliser et prédire les niveaux d'eau pour le bassin de la rivière Tapajós a été achevée. Lors de la validation, le modèle a un coefficient moyen de Nash et Sutcliffe de l'ordre de 0,95 et un RMSE moyenne de l'ordre de 0,06. La sécheresse simulée par le modèle a prédit des gains de profondeur de 30 cm et d'une capacité de 2 800 tonnes par voyage de charge. Dans l'analyse des deux saisons, le modèle a prédit des économies annuelles de coût de fret de 350 000 $ US. La performance du modèle nous permet de conclure que les modèles ARIMA peuvent être utilisés pour prévoir les niveaux d'eau et les conditions de navigation dans l'Amazonie.