Transformada em ondeletas para projeções de vazões em médio prazo no sistema nacional interconectado
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Ciências Ambientais (Online) |
Texto Completo: | https://www.rbciamb.com.br/Publicacoes_RBCIAMB/article/view/1048 |
Resumo: | This study aimed to analyze the variability of average annual streamflow time series of the National Interconnected System (NIS) (Brazil) and create a projection model of future streamflow scenarios from 3 to 10 years using wavelet transform (WT). The streamflow time series were used and divided into two periods, namely, 1931–2005 and 2006–2017, for calibration and verification, respectively. The annual series was standardized, and by the WT, it was decomposed into two bands plus the residue for each base posts (BP) for later reconstruction. Then, an autoregressive (AR) model per band and residue was made. The projection was obtained by adding the AR models. For performance evaluation, a qualitative analysis of the cumulative probability distribution of the projected years and an analysis of the likelihood were performed. The model identified the probability distribution function of the projected years and obtained a likelihood ratio of > 1 in most SIN regions, indicating that this methodology can capture the mediumrange variability. |
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Transformada em ondeletas para projeções de vazões em médio prazo no sistema nacional interconectadoWavelet transform for medium-range streamflows projections in national interconnected systemondeletas autoregressivas; Sistema Nacional Interconectado; variabilidade climática; projeção de vazão.autoregressive wavelets; National Interconnected System; climate variability; streamflow projection.This study aimed to analyze the variability of average annual streamflow time series of the National Interconnected System (NIS) (Brazil) and create a projection model of future streamflow scenarios from 3 to 10 years using wavelet transform (WT). The streamflow time series were used and divided into two periods, namely, 1931–2005 and 2006–2017, for calibration and verification, respectively. The annual series was standardized, and by the WT, it was decomposed into two bands plus the residue for each base posts (BP) for later reconstruction. Then, an autoregressive (AR) model per band and residue was made. The projection was obtained by adding the AR models. For performance evaluation, a qualitative analysis of the cumulative probability distribution of the projected years and an analysis of the likelihood were performed. The model identified the probability distribution function of the projected years and obtained a likelihood ratio of > 1 in most SIN regions, indicating that this methodology can capture the mediumrange variability.O presente trabalho objetiva analisar a variabilidade das séries temporais de vazão média anual do Sistema Nacional Interconectado (SIN) (Brasil) e criar um modelo de projeção de cenários de vazão de três até dez anos utilizando transformada em ondeleta. As séries temporais de vazão foram divididas em dois períodos — 1931 até 2005 e 2006 até 2017 — para calibração e validação, respectivamente. As séries anuais foram padronizadas e, por meio da transformada em ondeleta, foram decompostas em duas bandas e no resíduo para cada Posto Base (BP) para uma futura reconstrução. Em seguida foi feito um modelo autorregressivo por banda e para o resíduo. A projeção foi obtida pelo somatório das projeções desses modelos autorregressivos. Para avaliar a performance, uma análise qualitativa da distribuição de probabilidade acumulada dos anos projetados foi realizada e a verossimilhança foi calculada. O modelo identificou a distribuição de probabilidade dos anos projetados e obteve verossimilhança maior que 1 na maioria das regiões do SIN, o que indica que essa metodologia é capaz de capturar a variabilidade de médio prazo.Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)2021-12-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/xmlhttps://www.rbciamb.com.br/Publicacoes_RBCIAMB/article/view/104810.5327/Z217694781048Revista Brasileira de Ciências Ambientais (RBCIAMB); v. 57 n. 1 (2022): RBCIAMB - ISSN 2176-9478 - Março; 72-83Revista Brasileira de Ciências Ambientais (RBCIAMB); Vol. 57 No. 1 (2022): RBCIAMB - ISSN 2176-9478 - March; 72-832176-94781808-4524reponame:Revista Brasileira de Ciências Ambientais (Online)instname:Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)instacron:ABESenghttps://www.rbciamb.com.br/Publicacoes_RBCIAMB/article/view/1048/734https://www.rbciamb.com.br/Publicacoes_RBCIAMB/article/view/1048/750Copyright (c) 2022 Brazilian Journal of Environmental Sciences (Online)http://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessSousa Lima, Carlos EduardoMaciel da Silva, Marx Viniciusda Silva Silveira, CleitonVasconcelos Junior, Francisco das Chagas2023-11-09T17:39:24Zoai:ojs.www.rbciamb.com.br:article/1048Revistahttp://www.rbciamb.com.br/index.php/Publicacoes_RBCIAMBhttps://www.rbciamb.com.br/Publicacoes_RBCIAMB/oairbciamb@abes-dn.org.br||2176-94781804-4524opendoar:2023-11-09T17:39:24Revista Brasileira de Ciências Ambientais (Online) - Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)false |
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