Modelagem hidrológica mensal chuva–vazão utilizando dados de precipitação TRMM e mapas auto-organizáveis para a bacia do alto Rio São Francisco
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/25262 |
Resumo: | The good management of water resources is an essential activity for the achievement of an efficient management of it. Therefore, studies and research in the area are essential, and for which the existence of long and long series of hydrological data is required, e.g., precipitation, and streamflow. However, it is common to have historical series with missing data, such as rainfall and flow in hydrographic basins. Within this aspect of monitoring hydrological variables, rainfall-streamflow modeling is an alternative for filling, and even forecasting, affluent flow data in rivers and reservoirs where there is limited data available. And in this respect, as an alternative for rainfall-streamflow modeling, there is also the use of Artificial Neural Networks (ANN). The present work uses an RNA called self-organizing maps (SOM), in rainfall-streamflow modeling, using precipitation products from the Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) satellite, affluent natural flows from a reservoir the Alto São Francisco basin. They are worked with three sets of data, being carried through three different models, with periods for training and testing of the different results, within the total period of available data 1998-2019. Finally, statistical metrics are calculated for the results, in order to analyze the performance of the models, as well as to analyze the influence of data homogeneity in the calibration and testing of a SOM network. The results showed that the homogeneity of the data influenced the rainfall-flow modeling. For the calibration step, the models showed relatively high efficiency indexes, and for the test, the results varied depending on the dataset and the type of modeling. The worst values of the metrics found were for the modeling that made use of 70% of the initial data of the series in the calibration, and 30% of the final in the test for dataset # 1, which is the non-homogeneous. The remaining eight models presented relatively good to excellent metrics, i.e., Nash-Sutcliffe (NSE) and Determination coefficient (DC)> 0.70, and (Relative bias) RB and Normalize root-mean-square error (NRMSE) close to zero. Therefore, the possibility of using TRMM precipitation data and SOM networks in rain-flow modeling at a monthly level is clear. |
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Modelagem hidrológica mensal chuva–vazão utilizando dados de precipitação TRMM e mapas auto-organizáveis para a bacia do alto Rio São FranciscoModelos chuva-vazãoRNASOMTRMMRainfall-streamflow modelsCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVILThe good management of water resources is an essential activity for the achievement of an efficient management of it. Therefore, studies and research in the area are essential, and for which the existence of long and long series of hydrological data is required, e.g., precipitation, and streamflow. However, it is common to have historical series with missing data, such as rainfall and flow in hydrographic basins. Within this aspect of monitoring hydrological variables, rainfall-streamflow modeling is an alternative for filling, and even forecasting, affluent flow data in rivers and reservoirs where there is limited data available. And in this respect, as an alternative for rainfall-streamflow modeling, there is also the use of Artificial Neural Networks (ANN). The present work uses an RNA called self-organizing maps (SOM), in rainfall-streamflow modeling, using precipitation products from the Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) satellite, affluent natural flows from a reservoir the Alto São Francisco basin. They are worked with three sets of data, being carried through three different models, with periods for training and testing of the different results, within the total period of available data 1998-2019. Finally, statistical metrics are calculated for the results, in order to analyze the performance of the models, as well as to analyze the influence of data homogeneity in the calibration and testing of a SOM network. The results showed that the homogeneity of the data influenced the rainfall-flow modeling. For the calibration step, the models showed relatively high efficiency indexes, and for the test, the results varied depending on the dataset and the type of modeling. The worst values of the metrics found were for the modeling that made use of 70% of the initial data of the series in the calibration, and 30% of the final in the test for dataset # 1, which is the non-homogeneous. The remaining eight models presented relatively good to excellent metrics, i.e., Nash-Sutcliffe (NSE) and Determination coefficient (DC)> 0.70, and (Relative bias) RB and Normalize root-mean-square error (NRMSE) close to zero. Therefore, the possibility of using TRMM precipitation data and SOM networks in rain-flow modeling at a monthly level is clear.NenhumaO bom gerenciamento de recursos hídricos é uma atividade essencial para a realização de uma eficiente gestão e controle na sociedade, e assim, estudos e pesquisas na área são essenciais. Assim, é requerida a existência de séries de dados hidrológicos longas e confiáveis, e.g. precipitação, e vazão. Entretanto, é comum a presença de séries históricas com dados faltosos, como as de chuva e vazão em bacias hidrográficas. Portanto, dentro desse aspecto de monitoramento de variáveis hidrológicas, a modelagem chuva-vazão é uma alternativa para o preenchimento, e até a previsão de dados de vazão afluente em rios e reservatórios onde há a limitação de dados disponíveis. E nesse aspecto, como uma alternativa para a modelagem chuva-vazão, existe a utilização de Redes Neurais Artificias (RNA). O presente trabalho utiliza uma RNA chamada de mapas auto-organizáveis (do inglês Self-Organizing Maps – SOM), na modelagem chuva-vazão, utilizando produtos de precipitação do satélite Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM), e vazões naturais afluentes de em um reservatório da bacia do Alto São Francisco. São trabalhados com três conjuntos de dados, sendo realizadas três modelagens distintas, com períodos para treinamento e teste diferentes, dentro do intervalo de 1998-2019. E por fim, são calculadas métricas estatísticas para os resultados, como objetivo de analisar o desempenho dos modelos hidrológicos, bem como também analisar a influência da homogeneidade dos dados na calibração e teste de uma rede SOM. Os resultados mostraram que a homogeneidade dos dados influenciou na modelagem chuva-vazão. Para a etapa de calibração, os modelos apresentaram altos índices de eficiência, e para a de teste, os resultados variaram a depender do dataset e do tipo da modelagem. Os piores valores das métricas encontradas foram para a modelagem que fez uso de 70% dos dados iniciais da série na calibração, e 30% dos finais no teste para o dataset #1, que é o não homogêneo. As demais oito modelagens apresentaram métricas relativamente de boas a ótimas, i.e., Nash-Sutcliffe (NSE) e Coeficiente de determinação (CD) > 0,70, Viés relativo (VR) e a Raiz do erro quadrático médio normalizado (NRMSE) próximos de zero. Portanto, fica clara a possibilidade de utilização de dados de precipitação TRMM e redes SOM na modelagem chuva-vazão a nível mensal.Universidade Federal da ParaíbaBrasilEngenharia Civil e AmbientalPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Civil e AmbientalUFPBSantos, Celso Augusto Guimarãeshttp://lattes.cnpq.br/4223859537570442Nascimento, Thiago Victor Medeiros do2022-10-25T17:10:38Z2022-02-212022-10-25T17:10:38Z2021-12-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/25262porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2022-10-31T12:54:44Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/25262Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2022-10-31T12:54:44Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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