O BAIXO RIO SOLIMÕES PELA PERSPECTIVA DA TEORIA DO CAOS (CAOS DETERMINÍSTICO)

Revista Geotemas

Endereço:
Rodovia BR-405, km 03 - Departamento de Geografia - Arizona
Pau dos Ferros / RN
59900-000
Site: http://periodicos.apps.uern.br/index.php/GEOTemas/index
Telefone: (84) 9941-4222
ISSN: 2236-255X
Editor Chefe: Josué Alencar Bezerra
Início Publicação: 01/06/2011
Periodicidade: Quinzenal
Área de Estudo: Geografia, Área de Estudo: Planejamento urbano e regional

O BAIXO RIO SOLIMÕES PELA PERSPECTIVA DA TEORIA DO CAOS (CAOS DETERMINÍSTICO)

Ano: 2021 | Volume: 11 | Número: Não se aplica
Autores: Matheus Silveira de Queiroz, José Alberto Lima de Carvalho
Autor Correspondente: Matheus Silveira de Queiroz | [email protected]

Palavras-chave: Análise Não-Linear, Grandes Rios, Bacia Amazônica, Complexidade, Análisis no lineal, Grandes Ríos, Cuenca del Amazonas, Complejidad, Non-Linear Analysis, Megarivers, Amazon Basin, Complexity

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

O estudo dos sistemas dinâmicos não-lineares vem recebendo cada vez mais atenção da comunidade científica. A Teoria do Caos, desenvolvida no início da década de 60, busca soluções para sistemas que não se aproximavam do equilíbrio nem de uma solução periódica, descobrindo assim, o movimento caótico (oscilações irregulares e aperiódicas) sobre um atrator estranho. Esta descoberta foi um avanço para a análise da dinâmica hidrológica, considerada agora um sistema não-linear. Portanto, este artigo busca apresentar, sob a perspectiva da Teoria do Caos, potencialidades para a análise hidrológica de um sistema fluvial. Para isto, analisou-se a dinâmica fluvial e processos de erosão e sedimentação, além de entender dados de cotas, descarga líquida e sedimentos em suspensão, buscando compreender as médias mensais para prever os dados sob a perspectiva da Teoria do Caos. Os resultados apontam que análise dos fluxos turbulentos, em específico, fluxos helicoidais, e processos de transporte e deposição de sedimentos é interessante sob a perspectiva do Caos para uma escala de tempo curta, sendo difícil prever os resultados em uma escala de tempo maior. A utilização de médias mensais para prever fenômenos dados de cotas, descarga líquida e sedimentos em suspensão não é indicada pela dinâmica não-linear dos dados, porém é possível prever os dados em uma escala temporal curta. Observou-se, também, que quanto maior for a escala temporal prevista, maior a chance de haver inconsistências nos dados, não sendo indicada o uso para previsões, usando a Teoria do Caos, superiores a um ano.



Resumo Inglês:

The Lower Solimões River from the Chaos Theory Perspective (Deterministic Chaos)

The study of nonlinear dynamical systems has been receiving increasing attention from the scientific community. Chaos theory, developed in the early 1960s, seeks solutions for systems that were neither close to equilibrium nor to a periodic solution, thus discovering chaotic motion (irregular and aperiodic oscillations) on a strange attractor. This discovery was an advance for the analysis of hydrological dynamics, now considered a nonlinear system. Therefore, this article seeks to present, from the perspective of Chaos theory, potentialities for the hydrological analysis of a river system. For this, the fluvial dynamics and erosion and sedimentation processes were analyzed, in addition to understanding data of quota, water discharge and suspended sediments, seeking to understand the monthly means to predict the data from the perspective of Chaos theory. For this, the river dynamics and erosion and sedimentation processes were analyzed, in addition to understanding data of quotas, water discharge and suspended sediments, seeking to understand the monthly means to predict the data from the perspective of Chaos Theory. The results show that analysis of turbulent flows, in particular helical flows, and sediment transport and deposition processes is interesting from the perspective of Chaos for a short time scale, making it difficult to predict the results on a larger time scale. The use of monthly means to predict data phenomena of quotas, liquid discharge and suspended sediments is not indicated by the nonlinear dynamics of the data, however it is possible to predict the data on a short time scale. It was also observed that the larger the predicted time scale, the greater the chance of inconsistencies in the data, and the use for predictions, using the Chaos theory, greater than one year is not indicated.



Resumo Espanhol:

El Bajo Río Solimões Desde La Perspectiva De La Teoría Del Caos (Caos Determinista)

El estudio de los sistemas dinámicos no lineales está recibiendo cada vez más atención por parte de la comunidad científica. La teoría del Caos, desarrollada a principios de la década de 1960, busca soluciones para sistemas que no se acercan al equilibrio ni a una solución periódica, descubriendo así el movimiento caótico (oscilaciones irregulares y aperiódicas) sobre un atractor extraño. Este descubrimiento fue un avance para el análisis de la dinámica hidrológica, ahora considerado un sistema no lineal. Por tanto, este artículo busca presentar, desde la perspectiva de la teoría del Caos, las potencialidades para el análisis hidrológico de un sistema fluvial. Para ello, se analizaron la dinámica fluvial y los procesos de erosión y sedimentación, además de comprender datos sobre cuotas, descarga líquida y sedimentos en suspensión, buscando comprender los promedios mensuales para predecir los datos desde la perspectiva de la teoría del Caos. Los resultados muestran que el análisis de los flujos turbulentos, en particular los flujos helicoidales, y los procesos de transporte y deposición de sedimentos, es interesante desde la perspectiva del Caos para una escala de tiempo corta, lo que dificulta predecir los resultados a una escala de tiempo mayor. El uso de promedios mensuales para predecir fenómenos de datos de cuotas, descarga de líquidos y sedimentos en suspensión no está indicado por la dinámica no lineal de los datos, sin embargo, es posible predecir los datos en una escala de tiempo corta. También se observó que cuanto mayor es la escala de tiempo predicha, mayor es la posibilidad de inconsistencias en los datos, y no se indica el uso para predicciones, utilizando la teoría del Caos, mayor de un año.