Estudo da transformaÃÃo precipitaÃÃo-deflÃvio para a sub-bacia do Arneiroz II

• Autor(a) principal: Francisco Alberto de Assis Teixeira
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
• Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=11026
• topic: redes neurais artificiais, modelagem hidrolÃgica, calibraÃÃo; ENGENHARIA CIVIL

A modelagem do comportamento de fenÃmenos complexos, como a transformaÃÃo de chuva em vazÃo, envolve o ajuste de uma sÃrie de parÃmetros, conferindo relativa dificuldade para sua prediÃÃo. No Estado do CearÃ, esta tarefa se torna ainda mais complicada, devido à carÃncia de dados fluviomÃtricos, e, sobretudo por se tratar de uma regiÃo caracterizada pelos baixos Ãndices pluviomÃtricos e pelo regime fluviomÃtrico intermitente preponderante. Os modelos do tipo transformaÃÃo de chuva em vazÃo SMAP e HYMOD em intervalo diÃrio, os quais apresentam como entradas, alÃm da altura mÃdia de precipitaÃÃo, a evaporaÃÃo, tÃm sido aplicados a bacias hidrogrÃficas do Cearà apresentando bons Ãndices de correlaÃÃo na fase de validaÃÃo. A calibraÃÃo destes modelos envolve o ajuste dos seus parÃmetros percorrendo-se um espaÃo de busca a fim de se minimizar uma funÃÃo objetivo, tratando-se de um processo estocÃstico. Desta forma, objetivando-se apresentar um modelo nÃo-paramÃtrico e determinÃstico para a transformaÃÃo chuva-deflÃvio, sÃo utilizadas as Redes Neurais Artificiais, as quais tÃm apresentado desempenho satisfatÃrio na modelagem de problemas de difÃcil prediÃÃo, inclusive no Ãmbito dos recursos hÃdricos. Para o estudo de caso foi escolhida a bacia hidrogrÃfica da Barragem Arneiroz II, a qual dispÃe de um posto fluviomÃtrico com uma sÃrie pseudo-histÃrica relativamente extensa. Assim, foram calibrados os modelos HYMOD, SMAP, modelos tradicionalmente utilizados pela FUNCEME, e uma rede neural do tipo perceptron multicamadas, treinada pelo algoritmo de retro propagaÃÃo atravÃs do programa Q-net. Para a calibraÃÃo dos modelos SMAP e HYMOD foi utilizado um algoritmo evolucionÃrio denominado Particle Swarm Optimization (PSO). Os resultados obtidos com o modelo de RNA foram comparados aos resultados obtidos pelos modelos SMAP e HYMOD atravÃs do parÃmetro de desempenho proposto por Nash & Sutcliffe (1970). Os resultados obtidos mostraram que o modelo HYMOD foi aquele para o qual parÃmetro de Nash obtido foi maior que os valores dos modelos SMAP e RNA. A modelagem chuva-deflÃvio com as RNA nÃo apresentaram resultados satisfatÃrios se comparados aos outros dois modelos hidrolÃgicos empregados. Isto pode ser justificado pelo fato de que o modelo considerou apenas os dados de pluviometria, nÃo tendo sido abastecido com outras variÃveis importantes na definiÃÃo do fenÃmeno chuva-vazÃo.