Assimilação do padrão de variabilidade das variáveis de estado de um modelo chuva-vazão em esquemas de simulação / previsão hidrológica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Francisco Eustaquio Oliveira e Silva
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-AUFH89
Resumo: Modelos chuva-vazão conceituais se propõem a captar a dinâmica do ciclo hidrológico a partir da representação dos principais processos físicos que ocorrem na escala da bacia hidrográfica. A complexidade do processo natural de transformação da chuva em vazão impõe a esses modelos, independentemente de suas estruturas, que a representação do fenômeno ocorra de forma simplificada. Essas simplificações, associadas à complexa representação espaço-temporal do fenômeno, corroboram para o crescente consenso da comunidade técnica acerca da necessidade de se avaliar as incertezas associadas aos prognósticos desses modelos. O presente estudo orientou-se por essa percepção de que, dada a importância e necessidade da utilização desses modelos, é necessário o desenvolvimento de técnicas que permitam a identificação e redução das incertezas associadas aos seus prognósticos. Para tal, a exemplo de diversos estudos desenvolvidos na última década, foram utilizadas técnicas de inferência Bayesiana, em conjunto com métodos de simulação de Monte Carlo, para determinação das incertezas associadas às estimativas de parâmetros e variáveis de estado presentes na estrutura de um modelo chuva-vazão conceitual. Analisou-se, na sequência, o padrão de variabilidade das variáveis de estado desse modelo. A hipótese desta tese é que o comportamento das variáveis de estado é capaz de caracterizar os erros na série modelada, já que elas assimilam, a cada passo de tempo, todas as fontes de incertezas associadas à modelagem. A análise do comportamento input-state-output foi desenvolvida a partir da formulação de dois procedimentos para a atualização das variáveis de estado do modelo chuva-vazão considerado. Procedeu-se uma avaliação detalhada do impacto da atualização das variáveis de estado sobre períodos específicos da série. Assim, foi possível contrapor algumas das abordagens metodológicas e conclusões descritas nas principais referências atuais sobre o tema. Acreditase que as conclusões aqui descritas possam ser empregadas para fundamentar o desenvolvimento de técnicas que permitam reduzir a incerteza global associada ao emprego de modelos chuva-vazão, tanto em esquemas de simulação quanto de previsão hidrológica.
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O presente estudo orientou-se por essa percepção de que, dada a importância e necessidade da utilização desses modelos, é necessário o desenvolvimento de técnicas que permitam a identificação e redução das incertezas associadas aos seus prognósticos. Para tal, a exemplo de diversos estudos desenvolvidos na última década, foram utilizadas técnicas de inferência Bayesiana, em conjunto com métodos de simulação de Monte Carlo, para determinação das incertezas associadas às estimativas de parâmetros e variáveis de estado presentes na estrutura de um modelo chuva-vazão conceitual. Analisou-se, na sequência, o padrão de variabilidade das variáveis de estado desse modelo. A hipótese desta tese é que o comportamento das variáveis de estado é capaz de caracterizar os erros na série modelada, já que elas assimilam, a cada passo de tempo, todas as fontes de incertezas associadas à modelagem. A análise do comportamento input-state-output foi desenvolvida a partir da formulação de dois procedimentos para a atualização das variáveis de estado do modelo chuva-vazão considerado. Procedeu-se uma avaliação detalhada do impacto da atualização das variáveis de estado sobre períodos específicos da série. Assim, foi possível contrapor algumas das abordagens metodológicas e conclusões descritas nas principais referências atuais sobre o tema. Acreditase que as conclusões aqui descritas possam ser empregadas para fundamentar o desenvolvimento de técnicas que permitam reduzir a incerteza global associada ao emprego de modelos chuva-vazão, tanto em esquemas de simulação quanto de previsão hidrológica.Conceptual rainfall-runoff models are meant to capture the dynamics of the hydrological cycle through the representation of the main physical processes that occur at the river basin scale. The complexity of the natural process of transformation of rain into flow enforces these models, regardless of their structures, given that the representation of phenomenon is made in a simplified manner. These simplifications associated with the complex spatiotemporal representation of the phenomenon, corroborate to the growing consensus of the technical community about the need to assess the uncertainties associated with the predictions of these models. This study was guided by the perception that given the importance and necessity of using these models, the development of techniques to enable the identification and reduction of the uncertainty associated with its predictions is necessary. For this, as in various studies undertaken in the last decade, we used Bayesian inference techniques, along with Monte Carlo simulation methods for determining the uncertainty associated with estimates of parameters and state variables present in the structure of a conceptual rainfall-runoff model. In the sequence, the pattern of variability of the state variables of this model was analyzed. The hypothesis of this thesis is that the behavior of state variables is able to characterize the errors in the modeled series, since they assimilate all sources of uncertainties associated with the modeling in each time step. The analysis of input-state-output behavior has been developed from the formulation of two procedures for updating the state variables of the rainfall-runoff model evaluated. A detailed impact assessment of state variables update was developed, on specific periods of the series. It was possible to confront some of the methodological approaches and conclusions described in the main current references on the subject. It is believed that the conclusions described herein can be used to support the development of techniques to reduce the overall uncertainty associated with the use of rainfall-runoff models, in both hydrological simulation and forecasting schemes.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGRecursos hídricos DesenvolvimentoEngenharia sanitáriameio ambiente e recursos hídricosSaneamentoAssimilação do padrão de variabilidade das variáveis de estado de um modelo chuva-vazão em esquemas de simulação / previsão hidrológicainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALfranciscoeosilva_teserevisada.pdfapplication/pdf50287438https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-AUFH89/1/franciscoeosilva_teserevisada.pdfdc65f1e58e143433e41d7b8acceb2691MD51TEXTfranciscoeosilva_teserevisada.pdf.txtfranciscoeosilva_teserevisada.pdf.txtExtracted texttext/plain360989https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-AUFH89/2/franciscoeosilva_teserevisada.pdf.txte86e9575738afd74e833fa791f89fe7aMD521843/BUOS-AUFH892019-11-14 15:39:19.337oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-AUFH89Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T18:39:19Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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