Previsão de níveis fluviais em tempo atual com modelo de regressão adaptativo: aplicação na bacia do rio Uruguai

• Autor(a) principal: Moreira, Giuliana Chaves
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/147081
• topic: Bacias hidrográficas; Modelo arx; Inundação; Nested drainage basins; ARX model; Recursive least squares; Real-time forecasting

Este trabalho avaliou o potencial da aplicação da técnica recursiva dos mínimos quadrados (MQR) para o ajuste em tempo atual dos parâmetros de modelos autorregressivos com variáveis exógenas (ARX), as quais são constituídas pelos níveis de montante para melhorar o desempenho das previsões de níveis fluviais em tempo atual. Três aspectos foram estudados em conjunto: variação do alcance escolhido para a previsão, variação da proporção da área controlada em bacias a montante e variação da área da bacia da seção de previsão. A pesquisa foi realizada em três dimensões principais: a) metodológica (sem recursividade; com recursividade; com recursividade e fator de esquecimento); b) temporal (6 alcances diferentes: 10, 24, 34, 48, 58 e 72 horas); e c) espacial (variação da área controlada da bacia e da área da bacia definida pela seção de previsão). A área de estudo escolhida para essa pesquisa foi a bacia do rio Uruguai com exutório no posto fluviométrico de Uruguaiana (190.000 km²) e as suas sub-bacias embutidas de Itaqui (131.000 km²), Passo São Borja (125.000km²), Garruchos (116.000 km²), Porto Lucena (95.200 km²), Alto Uruguai (82.300 km²) e Iraí (61.900 km²). Os dados de níveis fluviométricos, com leituras diárias às 07:00 e às 17:00 horas, foram fornecidos pela Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais (CPRM), sendo utilizados os dados de 1/1/1991 a 30/6/2015. Para a análise de desempenho dos modelos, foi aplicado como estatística de qualidade o coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS) e o quantil 0,95 dos erros absolutos (EA(0,95): erro que não foi ultrapassado com a frequência de 0,95). Observou-se que os erros EA(0,95) dos melhores modelos obtidos para cada bacia sempre aumentam com a redução da área controlada, ou seja, a qualidade das previsões diminui com o deslocamento da seção de controle de jusante para montante. O ganho na qualidade das previsões com a utilização dos recursos adaptativos torna-se mais evidente, especialmente quando observam-se os valores de EA(0,95), pois esta estatística é mais sensível, com diferenças maiores em relação ao coeficiente NS. Além disso, este é mais representativo para os erros maiores, que ocorrem justamente durante os eventos de inundações. De modo geral, foi observado que, à medida que diminui a área da bacia, é possível obter previsões com alcances cada vez menores. Porém a influência do tamanho da área controlada de bacias a montante melhora o desempenho de bacias menores quando se observam principalmente os erros EA(0,95). Por outro lado, se a proporção da bacia controlada de montante já é bastante grande, como é o caso das alternativas 1 e 2 utilizadas para previsão em Itaqui (entre 88,5% e 95,4 %, respectivamente), os recursos adaptativos não fazem muita diferença na obtenção de melhores resultados. Todavia, quando se observam bacias com menores áreas de montante controladas, como é o caso de Porto Lucena para a alternativa 2 (65% de área controlada), o ganho no desempenho dos modelos com a utilização dos recursos adaptativos completos (MQR+f.e: mínimos quadrados recursivos com fator de esquecimento) torna-se relevante.