Estrutura de modelos hidrológicos e sua inter-relação com atributos físicos e assinaturas hidrológicas

• Autor(a) principal: Gustavo de Oliveira Corrêa
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/60717
• topic: Modelagem hidrológica; FUSE; Aprendizado de máquina; LSTM; Engenharia sanitária; Recursos hídricos - Desenvolvimento; Hidrologia - Modelos; Aprendizado do computador; Hidrologia

Há tempos a literatura hidrológica busca relações entre as assinaturas hidrológicas, atributos físicos das bacias e os modelos hidrológicos. A compreensão dessa inter-relação é fundamental para compreender e representar o comportamento das bacias hidrográficas, especialmente em face das limitações associadas ao monitoramento disponível. Dentre as diversas classificações de modelos hidrológicos, uma delas classifica-os em baseados em princípios físicos e orientados a dados. No meio deste cenário, cresce a discussão na comparação destas abordagens e o quanto as assinaturas hidrológicas e as características físicas das bacias impactam na eficácia dos modelos, utilizando amplas bases de dados hidrometeorológicas públicas. Neste aspecto, as redes neurais recorrentes do tipo LSTM têm ganhado notoriedade nos estudos hidrológicos pelo seu desempenho frente aos modelos conceituais. Devido a diversas opções de modelos conceituais, alguns estudos buscam, por meio de frameworks multimodelos, identificar e analisar a adequabilidade da estrutura do modelo conceitual às diferentes bacias, assumindo que os modelos hidrológicos estão intrinsicamente conectados às propriedades físicas das bacias, dadas as complexas interações entre clima, solos, vegetação e topografia. Algo ainda não explorado é comparar as redes LSTM frente a melhor estrutura de modelo conceitual calibrada individualmente para cada bacia. Este trabalho tem como objetivo identificar e analisar a inter-relação entre as assinaturas hidrológicas, as características físicas das bacias hidrográficas e a eficácia das diferentes estruturas de modelos hidrológicos, seja baseado em processo físicos ou orientados a dados. Para tal, utiliza as redes LSTM e, numa extensão aos estudos consultados, faz uso de um framework de estruturas conceituais flexíveis (FUSE) para avaliação dessa adequabilidade. Uma extensa base de bacias pública foi utilizada, avaliando desde a calibração multiobjetivo de modelos conceituais utilizando assinaturas hidrológicas, a estimativa de assinaturas pelas características físicas, a caracterização de grupos homogêneos, e a relação das assinaturas, atributos físicos e os modelos, seja conceitual ou orientado a dados. O estudo reitera as conclusões de outros pesquisadores ao indicar que a calibração apoiada nas assinaturas hidrológicas é adequada e estende a interpretabilidade física dos modelos conceituais. Os resultados também indicam que as características físicas podem ser empregadas para inferir o comportamento das assinaturas hidrológicas em bacias sem monitoramento hidrométrico e propõe cinco agrupamentos por similaridade das métricas hidrológicas, com consistência espacial. Os resultados reforçam a dificuldade de se estabelecer uma relação entre as assinaturas hidrológicas, características físicas e a estrutura do modelo conceitual, mas obtêm uma série de regras de associações, capazes de fundamentar a seleção de estruturas apropriadas a representação dos fenômenos. Por fim, o estudo destaca a utilização de assinaturas hidrológicas como entrada para as redes LSTM, validando a hipótese que a utilização de assinaturas hidrológicas como camada estática, no lugar dos atributos físicos, permite o alcance de resultados semelhantes ou melhores, com vantagens já demonstradas em estudos fundamentados na análise de modelos baseados em processos físicos.