Pré-processamento de dados em modelos hidrológicos com o algoritmo k-Medoids

• Autor(a) principal: Magacho, Heitor Gomes Brum
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/26723
• topic: Pré-processamento; Agrupamento de dados; k-Medoids; Modelos digitais de terreno; Modelos hidrológicos; Computação; Pre-processing; Data clustering; k-Medoids; Digital terrain modeling; Hydrological models for flood forecasting

Este trabalho propõe empregar técnicas de pré-processamento de dados com o objetivo de re duzir a cardinalidade (número de entradas) de conjuntos de dados (datasets) que são usados para descrever informações topográficas em Modelos Hidrológicos com o intuito de simular inundações. A principal restrição para essa abordagem de pré-processamento é que os dados reduzidos não devem prejudicar nem a qualidade nem a simulação nos Modelos Hidrológicos acoplados na sequência de processamento. Para satisfazer esse requisito, foi utilizada a técnica de agrupamento de dados k-Medoids direcionada a identificar as entradas mais representativas em um conjunto de dados topológico e que possam ser utilizadas na simulação de um evento de Inundação. O algoritmo k-Medoids possibilita que o conjunto original seja representado. pelos seus elementos mais centrais (medóides) que agrupam as demais entradas do conjunto de dados em função da distância Euclideana e das fronteiras de Voronoi que ela induz. O pré processamento pode ajudar na portabilidade de dados (tamanho reduzido), no tratamento de dados faltantes (missing data) e na redução do custo computacional do Modelo Hidrológico (entrada reduzida). A abordagem proposta nesse trabalho foi avaliada na prática com a aplica ção de uma metodologia para construção de modelos digitais de terreno (MDT) que delimitam bacias hidrográficas e suas redes de drenagens no software MOHID Studio. Em particular, foi feita a modelagem do nível d’água do Rio Pomba (que perpassa o município de Santo Antônio de Pádua/RJ) que permite comparar a qualidade associada aos conjuntos de dados topológicos originais e aqueles pré-processados pela abordagem proposta para esse trecho geográfico. Os resultados indicaram que a abordagem permitiu reduzir os dados de entrada entre 80% e 90% de seu volume original sem que houvese prejuízo da qualidade e simulação da modelagem hídrica, indicando o grande potencial do uso de técnicas de pré-processamento para melhorar o desem penho de modelos computacionais voltados ao tratamento de escoamento de água e inundações