Calibração multiobjetivo de modelos hidrológico e de superfície atmosférico
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE |
Texto Completo: | http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2014/09.02.20.20 |
Resumo: | Nos últimos anos, a ciência tem se beneficiado muito de modelos computacionais como ferramentas importantes e cada vez mais confiáveis em muitos tipos de investigações, Tais modelos estabelecem uma representação de sistemas físicos através de equações matemáticas que são resolvidas de forma aproximada por meio de técnicas numéricas codificadas em programas computacionais, Fenômenos de dinâmica de fluidos e nas áreas de meteorologia, de transferência de calor em estruturas de engenharia, por exemplo, são modelados com equações matemáticas, muitas vezes sob a forma de sistemas complexos de equações diferenciais, Para se garantir a aderência de um modelo à realidade do fenômeno modelado, torna-se necessário o ajuste de vários parâmetros do mesmo, procedimento este conhecido como \emph{calibração de parâmetros}. No caso de modelos de fluidos geofísicos, por exemplo, em que há um número finito de parâmetros a serem ajustados, a calibração corresponde a um tipo de problema inverso - \emph{problema inverso discreto ou estimação de parâmetros} - no qual, partindo-se dos efeitos (dados observados), tenta-se chegar às causas (parâmetros), Para se resolver este tipo de problema inverso, uma estratégia é a otimização ele urna ou mais funções (objetivos) para avaliar o erro entre as variáveis de entrada e ele saída do modelo, Este trabalho trata ela calibração multiobjetivo dos parâmetros de dois modelos de fluidos geofísicos: o modelo hidrológico de pequenas bacias IPH-II e o modelo de superfície atmosférico IBIS, Para a calibração do IPH-II, foi implementado um algoritmo genético com epidemia. A calibração do IBIS é feita com um software de calibração multiobjetivo do IBIS, denominado Optis, que usa como técnica de otimização multiobjetivo o algoritmo NSGA- II, sendo, aqui, propostas algumas mudanças nas definições das funções objetivo, a implementação de um operador de epidemia no NSGA-II e o uso de uma estratégia de calibração baseada na escala temporal das variáveis. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisCalibração multiobjetivo de modelos hidrológico e de superfície atmosféricoMulti-objective calibration of hydrological and surface atmospheric models2014-08-28Haroldo Fraga de Campos VelhoStephan StephanyMarcos Heil CostaWagner Figueiredo SaccoAmarísio da Silva AraújoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação AplicadaINPEBRmodelos de fluidos geofísicosproblemas inversoscalibração de parâmetrosotimização multiobjetivoalgoritmos genéticosgeophysical fluid modelsinverse problemscalibration of parametersmulti-objective optimizationgenetic algorthmsNos últimos anos, a ciência tem se beneficiado muito de modelos computacionais como ferramentas importantes e cada vez mais confiáveis em muitos tipos de investigações, Tais modelos estabelecem uma representação de sistemas físicos através de equações matemáticas que são resolvidas de forma aproximada por meio de técnicas numéricas codificadas em programas computacionais, Fenômenos de dinâmica de fluidos e nas áreas de meteorologia, de transferência de calor em estruturas de engenharia, por exemplo, são modelados com equações matemáticas, muitas vezes sob a forma de sistemas complexos de equações diferenciais, Para se garantir a aderência de um modelo à realidade do fenômeno modelado, torna-se necessário o ajuste de vários parâmetros do mesmo, procedimento este conhecido como \emph{calibração de parâmetros}. No caso de modelos de fluidos geofísicos, por exemplo, em que há um número finito de parâmetros a serem ajustados, a calibração corresponde a um tipo de problema inverso - \emph{problema inverso discreto ou estimação de parâmetros} - no qual, partindo-se dos efeitos (dados observados), tenta-se chegar às causas (parâmetros), Para se resolver este tipo de problema inverso, uma estratégia é a otimização ele urna ou mais funções (objetivos) para avaliar o erro entre as variáveis de entrada e ele saída do modelo, Este trabalho trata ela calibração multiobjetivo dos parâmetros de dois modelos de fluidos geofísicos: o modelo hidrológico de pequenas bacias IPH-II e o modelo de superfície atmosférico IBIS, Para a calibração do IPH-II, foi implementado um algoritmo genético com epidemia. A calibração do IBIS é feita com um software de calibração multiobjetivo do IBIS, denominado Optis, que usa como técnica de otimização multiobjetivo o algoritmo NSGA- II, sendo, aqui, propostas algumas mudanças nas definições das funções objetivo, a implementação de um operador de epidemia no NSGA-II e o uso de uma estratégia de calibração baseada na escala temporal das variáveis.In recent years, Science has greatly benefited from computational models as important and increasingly reliable tools for many types of investigations. These models establish a representation of physical systems through mathematical equations that are solved in an approximate way by means of numerical techniques encoded in computer programs. Phenomena of geophysical fluid dynamics, meteorological phenomena and heat transfer in engineering structures phenomena, for example, are modeled with mathematical equations, often in the form of complex systems of differential equations. To ensure the adherence of a model to the real modeled phenomenon, it is necessary to adjust several parameters of the model, a procedure known as calibration of parameters. In the case of geophysical fluid models, for example, where there is a finite number of parameters to be adjusted, the calibration corresponds to an inverse problem type - discrete inverse problem or parameters estimation in which, starting from the effects (observed data), we try to determine the causes (parameters). To address this type of inverse problem, a possible strategy is to optimize one or more function (objective function) that evaluate the error between the input variables and the output variables of the model. This paper deals with the multi-objective calibration of the parameters of two models of geophysical fluids: the hydrological model of small watersheds IPH- II and the atmospheric surface model IBIS. For the parameters calibration of the IPH-II model, a genetic algorithm was implemented with an epidemic operator. The I13IS parameters calibration is done with a software for multi-objective calibration of the IBIS, called Optis, which uses as a technique for multi-objective optimization the NSGA-II algorithm. Here we are proposing some changes in the definitions of the objective functions, the implementation of an epidemic operator in NSGA-lI and the use of a calibration strategy based on time scale of the observed data.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2014/09.02.20.20info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:54:39Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m21b/2014/09.02.20.20.11-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:54:40.227Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false |
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In recent years, Science has greatly benefited from computational models as important and increasingly reliable tools for many types of investigations. These models establish a representation of physical systems through mathematical equations that are solved in an approximate way by means of numerical techniques encoded in computer programs. Phenomena of geophysical fluid dynamics, meteorological phenomena and heat transfer in engineering structures phenomena, for example, are modeled with mathematical equations, often in the form of complex systems of differential equations. To ensure the adherence of a model to the real modeled phenomenon, it is necessary to adjust several parameters of the model, a procedure known as calibration of parameters. In the case of geophysical fluid models, for example, where there is a finite number of parameters to be adjusted, the calibration corresponds to an inverse problem type - discrete inverse problem or parameters estimation in which, starting from the effects (observed data), we try to determine the causes (parameters). To address this type of inverse problem, a possible strategy is to optimize one or more function (objective function) that evaluate the error between the input variables and the output variables of the model. This paper deals with the multi-objective calibration of the parameters of two models of geophysical fluids: the hydrological model of small watersheds IPH- II and the atmospheric surface model IBIS. For the parameters calibration of the IPH-II model, a genetic algorithm was implemented with an epidemic operator. The I13IS parameters calibration is done with a software for multi-objective calibration of the IBIS, called Optis, which uses as a technique for multi-objective optimization the NSGA-II algorithm. Here we are proposing some changes in the definitions of the objective functions, the implementation of an epidemic operator in NSGA-lI and the use of a calibration strategy based on time scale of the observed data. |
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Nos últimos anos, a ciência tem se beneficiado muito de modelos computacionais como ferramentas importantes e cada vez mais confiáveis em muitos tipos de investigações, Tais modelos estabelecem uma representação de sistemas físicos através de equações matemáticas que são resolvidas de forma aproximada por meio de técnicas numéricas codificadas em programas computacionais, Fenômenos de dinâmica de fluidos e nas áreas de meteorologia, de transferência de calor em estruturas de engenharia, por exemplo, são modelados com equações matemáticas, muitas vezes sob a forma de sistemas complexos de equações diferenciais, Para se garantir a aderência de um modelo à realidade do fenômeno modelado, torna-se necessário o ajuste de vários parâmetros do mesmo, procedimento este conhecido como \emph{calibração de parâmetros}. No caso de modelos de fluidos geofísicos, por exemplo, em que há um número finito de parâmetros a serem ajustados, a calibração corresponde a um tipo de problema inverso - \emph{problema inverso discreto ou estimação de parâmetros} - no qual, partindo-se dos efeitos (dados observados), tenta-se chegar às causas (parâmetros), Para se resolver este tipo de problema inverso, uma estratégia é a otimização ele urna ou mais funções (objetivos) para avaliar o erro entre as variáveis de entrada e ele saída do modelo, Este trabalho trata ela calibração multiobjetivo dos parâmetros de dois modelos de fluidos geofísicos: o modelo hidrológico de pequenas bacias IPH-II e o modelo de superfície atmosférico IBIS, Para a calibração do IPH-II, foi implementado um algoritmo genético com epidemia. A calibração do IBIS é feita com um software de calibração multiobjetivo do IBIS, denominado Optis, que usa como técnica de otimização multiobjetivo o algoritmo NSGA- II, sendo, aqui, propostas algumas mudanças nas definições das funções objetivo, a implementação de um operador de epidemia no NSGA-II e o uso de uma estratégia de calibração baseada na escala temporal das variáveis. |
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