Estimação indireta de quantis de enchentes extremas a partir de modelos chuva-vazão com emprego conjunto de um gerador estocástico de precipitação diária, análise bayesiana e distribuições limitadas superiormente

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Veber Afonso Figueiredo Costa
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AC2GGJ
Resumo: A estimação de quantis de enchentes extremas é absolutamente necessária para o projeto de grandes estruturas hidráulicas. No entanto, sua descrição probabilística por meio de análise de frequência convencional é envolta em grandes dificuldades, uma vez que asamostras disponíveis são geralmente reduzidas, tornando necessária a extrapolação até quantis que ultrapassam um limite crível. Uma alternativa para contornar esse problema é a estimação indireta dos quantis de cheias por meio de modelos de transformação chuva-vazão, abordagem essa que permite uma caracterização mais adequada da variabilidade de respostas hidrológicas de uma bacia mediante a simulação sob condições distintas, ainda que equiprováveis, de input.Na presente pesquisa, propõe-se uma estrutura metodológica Bayesiana com esse propósito, a qual compreende um novo modelo de geração estocástica de precipitação diária, cuja principal particularidade reside no uso de modelos distributivos limitados superiormente na descrição de eventos extremos, e um método de calibração baseado nafunção de verossimilhança generalizada, a qual sintetiza de maneira mais precisa o comportamento dos parâmetros do modelo hidrológico. Essa estrutura confere fundamentação física aos processos modelados, o que proporciona estimativas mais confiáveis de quantis de enchentes extremas e das incertezas associadas aos mesmos.O método proposto foi aplicado à bacia do rio Pará em Minas Gerais e à bacia do rio American, no estado americano da Califórnia. Os resultados mostraram a eficiência do modelo de geração na simulação das características amostrais da precipitação diária e na extrapolação a quantis com reduzida probabilidade de superação. Além disso, o modelo chuva-vazão se mostrou apto a reproduzir até mesmo aquelas cheias oriundas de monitoramento não sistemático, o que constitui um indicativo da adequação da estrutura metodológica proposta.
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Uma alternativa para contornar esse problema é a estimação indireta dos quantis de cheias por meio de modelos de transformação chuva-vazão, abordagem essa que permite uma caracterização mais adequada da variabilidade de respostas hidrológicas de uma bacia mediante a simulação sob condições distintas, ainda que equiprováveis, de input.Na presente pesquisa, propõe-se uma estrutura metodológica Bayesiana com esse propósito, a qual compreende um novo modelo de geração estocástica de precipitação diária, cuja principal particularidade reside no uso de modelos distributivos limitados superiormente na descrição de eventos extremos, e um método de calibração baseado nafunção de verossimilhança generalizada, a qual sintetiza de maneira mais precisa o comportamento dos parâmetros do modelo hidrológico. Essa estrutura confere fundamentação física aos processos modelados, o que proporciona estimativas mais confiáveis de quantis de enchentes extremas e das incertezas associadas aos mesmos.O método proposto foi aplicado à bacia do rio Pará em Minas Gerais e à bacia do rio American, no estado americano da Califórnia. Os resultados mostraram a eficiência do modelo de geração na simulação das características amostrais da precipitação diária e na extrapolação a quantis com reduzida probabilidade de superação. Além disso, o modelo chuva-vazão se mostrou apto a reproduzir até mesmo aquelas cheias oriundas de monitoramento não sistemático, o que constitui um indicativo da adequação da estrutura metodológica proposta.The estimation of extreme flood quantiles is absolutely necessary for the design of large hydraulic structures. However, their probabilistic description by means of conventional flood frequency analysis is a complex task, since the size of the available samples is usually small, which means that it is necessary the extrapolation to quantiles beyond acredible limit. An alternative to circumvent this problem is to proceed an indirect estimation of the flood quantiles with the use of rainfall-runoff models, since such an approach provides a more suitable characterization of the hydrological response of a catchment through simulation under distinct yet equally probable input conditions.In this research, it is proposed a Bayesian framework for this purpose. This framework comprises a new model for daily rainfall stochastic generation, which employs upperbounded distribution functions to describe extreme events, and a calibration method based on the generalized likelihood function, which synthetizes in a more accuratemanner the behavior of the parameters of the hydrological model. This structure of analysis has a physically based nature, which leads to more reliable estimates of extreme flood quantiles and their uncertainties.Applications of the proposed method were conducted for the Pará river basin, in the Brazilian state of Minas Gerais, and for the American river basin, in California. Results showed the efficiency of the stochastic generator in simulating the empirical characteristics of daily rainfall, as well as in the extrapolation of frequency curves to quantiles with very small exceedance probabilities. Furthermore, the rainfall-runoffmodel proved to be capable of reproducing even very large non-systematic floods, thus showing the suitability of the methodological framework proposed herein.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGEngenharia sanitáriaMeio Ambiente e Recursos HídricosSaneamentoEstimação indireta de quantis de enchentes extremas a partir de modelos chuva-vazão com emprego conjunto de um gerador estocástico de precipitação diária, análise bayesiana e distribuições limitadas superiormenteinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALtexto_final_rev._01___veber.pdfapplication/pdf4219988https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-AC2GGJ/1/texto_final_rev._01___veber.pdf582db1aeb0ca1e1752e7e38624ab4a4aMD51TEXTtexto_final_rev._01___veber.pdf.txttexto_final_rev._01___veber.pdf.txtExtracted texttext/plain371264https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-AC2GGJ/2/texto_final_rev._01___veber.pdf.txt2a7b2e878478ae27be778a9bedbc74d2MD521843/BUBD-AC2GGJ2019-11-14 18:03:14.217oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUBD-AC2GGJRepositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T21:03:14Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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