Calibração do Storm Water Management Model (SWMM) utilizando algoritmos evolucionários multiobjetivo

• Autor(a) principal: Formiga,Klebber Teodomiro Martins
• Data de Publicação: 2016
• Outros Autores: Carvalho,Maira de, Silva,Karla Alcione, Soares,Alexandre Kepler
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Engenharia Sanitaria e Ambiental
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-41522016000400697
• topic: otimização multiobjetivo; vazão de pico; modelos hidrológicos

RESUMO O estudo teve por objetivo a realização da calibração do modelo hidrológico Storm Water Management Model (SWMM) para a Bacia Hidrográfica do Arroio Cancela, localizada em Santa Maria, Rio Grande do Sul, utilizando o algoritmo evolucionário multiobjetivo R-NSGA. Para tanto, foram realizadas modificações na estrutura do SWMM, de modo que permitisse seu acoplamento como Evolucionary Reference Point Based Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (R-NSGA) em ambiente de programação MATLAB. As funções objetivo utilizadas foram o Coeficiente de Eficiência de Nash-Sutcliffe (COE), o Erro da Vazão de Pico (EQP) e o Erro do Volume Escoado (EVOL) aplicadas simultaneamente na calibração do modelo. Foi proposto um método para determinação da maior compatibilidade de modo a elencar as melhores soluções. Os resultados dos parâmetros calibrados do SWMM foram próximos aos valores físicos da bacia, com exceção dos valores relativos à equação de Horton. As soluções de maior compatibilidade apresentam um melhor comportamento para os eventos de validação, evidenciando a importância da otimização multiobjetivo.