Avaliação de incertezas na calibração automática do modelo SWMM

• Autor(a) principal: Shinma, Taís Arriero
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-10052016-104935/
• topic: Automatic calibration; Calibração automática; Drenagem urbana; Incertezas; NSGA II; NSGAII; SWMM; SWMM; Uncertainty; Urban drainage

Este trabalho é referente ao desenvolvimento de um calibrador multiobjetivo automático do modelo SWMM (Storm Water Management Model), e avaliação de algumas fontes de incertezas presentes no processo de calibração, visando à representação satisfatória da transformação chuva-vazão. O código foi escrito em linguagem C, e aplica os conceitos do método de otimização multiobjetivo NSGAII (Non Dominated Sorting Genetic Algorithm) com elitismo controlado, além de utilizar o código fonte do modelo SWMM para a determinação das vazões simuladas. Paralelamente, também foi criada uma interface visual, para melhorar a facilidade de utilização do calibrador. Os testes do calibrador foram aplicados a três sistemas diferentes: um sistema hipotético disponibilizado no pacote de instalação do SWMM; um sistema real de pequenas dimensões, denominado La Terraza, localizado no município de Sierra Vista, Arizona (EUA); e um sistema de maiores dimensões, a bacia hidrográfica do Córrego do Gregório, localizada no município de São Carlos (SP). Os resultados indicam que o calibrador construído apresenta, em geral, eficiência satisfatória, porém é bastante dependente da qualidade dos dados observados em campo e dos parâmetros de entrada escolhidos pelo usuário. Foi demonstrada a importância da escolha dos eventos utilizados na calibração, do estabelecimento de limites adequados nos valores das variáveis de decisão, da escolha das funções objetivo e, principalmente, da qualidade e representatividade dos dados de monitoramento pluvio e fluviométrico. Conclui-se que estes testes desenvolvidos contribuem para o entendimento mais aprofundado dos processos envolvidos na modelagem e calibração, possibilitando avanços na confiabilidade dos resultados da modelagem.