Previsão de níveis fluviais de inundação para a cidade de Lajeado, Rio Grande do Sul, a partir de diferentes abordagens matemáticas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gerhard, Fabiane
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIVATES (Biblioteca Digital da Univates - BD)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10737/1912
Resumo: As inundações são fenômenos naturais, mas, que passaram a se tornar um problema a partir do momento que os seres humanos começaram a habitar as margens dos rios. Esta é a realidade do município de Lajeado/RS, que é atingido, em média, por uma inundação a cada ano, a qual acarreta numa série de transtornos econômicos e sociais. Em virtude dessa elevada recorrência, o presente estudo teve o objetivo de desenvolver e avaliar duas abordagens matemáticas para previsão de níveis fluviais de inundação no município de Lajeado. A primeira abordagem (AB1) se refere a modelos matemáticos que levaram em consideração uma série pareada de picos de inundação atingidos em Lajeado e Encantado, além da chuva média acumulada e filtrada na bacia complementar entre estes municípios. A segunda abordagem (AB2) corresponde à aplicação de modelos matemáticos para a simulação de séries horárias contínuas de níveis fluviais num horizonte de 6h à frente (t+6), utilizando as cotas horárias das estações fluviométricas de Lajeado e Encantado, e variáveis diárias de precipitação, ambas com diferentes defasagens temporais. A modelagem dos níveis fluviais da AB1 foi realizada por Regressão Múltipla (RM), e, da AB2, por RM e Redes Neurais Artificiais (RNAs), sendo que as variáveis de entrada foram selecionadas pelo coeficiente de correlação linear de Pearson. Na AB1 foram desenvolvidos dois modelos, um considerando a série de picos de Encantado e Lajeado, e a chuva filtrada desde 1941 até 2016 (MOD_1941), e, outro, com a série de 1980 a 2016 (MOD_1980), que corresponde somente às aferições de níveis realizadas por réguas linimétricas e sensores automáticos, sem registros históricos. Verificou-se que o MOD_1980 apresentou melhor desempenho para a previsão de níveis de inundação na cidade de Lajeado, em comparação ao MOD_1941, destacando-se que os coeficientes de eficiência Nash-Sutcliffe (NS) obtidos perante as amostras de validação foram, respectivamente, de 0,951 e 0,899. Na AB2, desenvolveram-se dois modelos para o horizonte (t+6), um por RM (MOD_RM) e outro por RNAs (MOD_RNAs), sendo que o MOD_RNAs apresentou melhor desempenho na previsão de níveis, inclusive para eventos de cheia e inundação, provavelmente por ter considerado um conjunto maior de dados de entrada, sendo as cotas registradas em Lajeado e Encantado às 6 h, a chuva filtrada e a precipitação acumulada em 3 dias anteriores. Salienta-se que o NS obtido durante a validação do MOD_RNAs foi de 0,980, enquanto que o NS do MOD_RM foi de 0,967. Comparando o MOD_RNAs ao MOD_1980, as análises realizadas não permitiram definir o modelo mais preciso na previsão de níveis de inundação, podendo ambas as configurações serem aplicadas em casos reais, sendo a grande vantagem do MOD_RNAs o horizonte de previsão fixo de 6h. Resumidamente, este estudo forneceu resultados satisfatórios e apresenta novos modelos matemáticos para a previsão de níveis fluviais no município de Lajeado, demonstrando a importância de constantes atualizações dos modelos, bem como a tentativa de emprego de novas variáveis explicativas, visto que a utilização dos dados de precipitação resultou num aumento da qualidade de previsão.
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spelling Eckhardt, Rafael Rodrigohttp://lattes.cnpq.br/3757862110719225Kronbauer, Marcelo LuisOliveira, Guilherme Garcia deGerhard, Fabiane2018-05-21T21:09:50Z2018-05-21T21:09:50Z2017-12-082017-12-08As inundações são fenômenos naturais, mas, que passaram a se tornar um problema a partir do momento que os seres humanos começaram a habitar as margens dos rios. Esta é a realidade do município de Lajeado/RS, que é atingido, em média, por uma inundação a cada ano, a qual acarreta numa série de transtornos econômicos e sociais. Em virtude dessa elevada recorrência, o presente estudo teve o objetivo de desenvolver e avaliar duas abordagens matemáticas para previsão de níveis fluviais de inundação no município de Lajeado. A primeira abordagem (AB1) se refere a modelos matemáticos que levaram em consideração uma série pareada de picos de inundação atingidos em Lajeado e Encantado, além da chuva média acumulada e filtrada na bacia complementar entre estes municípios. A segunda abordagem (AB2) corresponde à aplicação de modelos matemáticos para a simulação de séries horárias contínuas de níveis fluviais num horizonte de 6h à frente (t+6), utilizando as cotas horárias das estações fluviométricas de Lajeado e Encantado, e variáveis diárias de precipitação, ambas com diferentes defasagens temporais. A modelagem dos níveis fluviais da AB1 foi realizada por Regressão Múltipla (RM), e, da AB2, por RM e Redes Neurais Artificiais (RNAs), sendo que as variáveis de entrada foram selecionadas pelo coeficiente de correlação linear de Pearson. Na AB1 foram desenvolvidos dois modelos, um considerando a série de picos de Encantado e Lajeado, e a chuva filtrada desde 1941 até 2016 (MOD_1941), e, outro, com a série de 1980 a 2016 (MOD_1980), que corresponde somente às aferições de níveis realizadas por réguas linimétricas e sensores automáticos, sem registros históricos. Verificou-se que o MOD_1980 apresentou melhor desempenho para a previsão de níveis de inundação na cidade de Lajeado, em comparação ao MOD_1941, destacando-se que os coeficientes de eficiência Nash-Sutcliffe (NS) obtidos perante as amostras de validação foram, respectivamente, de 0,951 e 0,899. Na AB2, desenvolveram-se dois modelos para o horizonte (t+6), um por RM (MOD_RM) e outro por RNAs (MOD_RNAs), sendo que o MOD_RNAs apresentou melhor desempenho na previsão de níveis, inclusive para eventos de cheia e inundação, provavelmente por ter considerado um conjunto maior de dados de entrada, sendo as cotas registradas em Lajeado e Encantado às 6 h, a chuva filtrada e a precipitação acumulada em 3 dias anteriores. Salienta-se que o NS obtido durante a validação do MOD_RNAs foi de 0,980, enquanto que o NS do MOD_RM foi de 0,967. Comparando o MOD_RNAs ao MOD_1980, as análises realizadas não permitiram definir o modelo mais preciso na previsão de níveis de inundação, podendo ambas as configurações serem aplicadas em casos reais, sendo a grande vantagem do MOD_RNAs o horizonte de previsão fixo de 6h. Resumidamente, este estudo forneceu resultados satisfatórios e apresenta novos modelos matemáticos para a previsão de níveis fluviais no município de Lajeado, demonstrando a importância de constantes atualizações dos modelos, bem como a tentativa de emprego de novas variáveis explicativas, visto que a utilização dos dados de precipitação resultou num aumento da qualidade de previsão.Floods are natural phenomena, but they have become a problem from the time humans began to inhabit the banks of the rivers. This is the reality of the municipality of Lajeado/RS, which is reached, on average, by a flood every year, which causes a series of economic and social disturbances. Due to this high recurrence, the present study had the objective of developing and evaluating two mathematical approaches to predict flood levels in the municipality of Lajeado. The first approach (AB1) refers to mathematic models that took into account a paired series of flood spikes reached in Lajeado and Encantado, in addition to the accumulated average rainfall and filtered in the complementary basin between these municipalities. The second approach (AB2) corresponds to the application of mathematical models for the simulation of continuous hourly series of fluvial levels in a horizon of 6 hours ahead (t+6), using the hourly quotas of Lajeado and Encantado fluviometrics stations, and daily variables of precipitation, both with different temporal lags. The modeling of fluvial levels of AB1 was performed by Multiple Regression (MR), and by AB2, by MR and Artificial Neural Networks (ANNs), and the input variables were selected by Pearson's linear correlation coefficient. In AB1, two models were developed, one considering the Encantado and Lajeado series of peaks, and the filtered rain from 1941 to 2016 (MOD_1941), and another with the series from 1980 to 2016 (MOD_1980), which corresponds only to the measurements of levels made by linimetric rulers and automatic sensors, without historical records. It was verified that the MOD_1980 presented better performance for the prediction of flood levels in the city of Lajeado, in comparison to MOD_1941, noting that the Nash-Sutcliffe (NS) efficiency coefficients obtained with the validation samples were, respectively, of 0.951 and 0.899. In AB2, two models were developed for the horizon (t+6), one by MR (MOD_MR) and the other by ANNs (MOD_ANNs), and MOD_ANNs presented better performance in predicting levels, including flood events, probably because it considered a larger set of input data, with quotas recorded in Lajeado and Encantado at 6:00 AM, filtered rainfall and precipitation accumulated in the previous 3 days. It should be noted that the NS obtained during the validation of the MOD_ANNs was 0.980, whereas the NS of the MOD_MR was 0.967. Comparing the MOD_ANNs to the MOD_1980, as performed analyzes did not allow to define the most accurate model in the prediction of flood levels, both of which can be applied in real cases, being a great advantage of the MOD_ANNs the fixed forecast horizon of 6 h. Briefly, this study provided satisfactory results and presents new mathematical models for predicting river levels in the municipality of Lajeado, demonstrating the importance of constant updates of the models, as well as the attempt to use new explanatory variables, since the use of precipitation data resulted in an increase in forecast quality.-1GERHARD, Fabiane. Previsão de níveis fluviais de inundação para a cidade de Lajeado, Rio Grande do Sul, a partir de diferentes abordagens matemáticas. 2017. Monografia (Graduação em Engenharia Ambiental) – Universidade do Vale do Taquari - Univates, Lajeado, 08 dez. 2017. Disponível em: http://hdl.handle.net/10737/1912. http://hdl.handle.net/10737/1912An error occurred on the license name.An error occurred getting the license - uri.info:eu-repo/semantics/openAccessENGInundaçõesModelagem MatemáticaSéries HidrológicasPrevisão de níveis fluviais de inundação para a cidade de Lajeado, Rio Grande do Sul, a partir de diferentes abordagens matemáticasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UNIVATES (Biblioteca Digital da Univates - BD)instname:Centro Universitário Univates (UNIVATES)instacron:UNIVATESORIGINALFABIANE GERHARD.pdfFABIANE GERHARD.pdfapplication/pdf3503189https://www.univates.br/bdu/bitstreams/ef65ece2-5996-45e9-a5b5-686ce359084d/download87d162cde5eef2c21659435fa7b47431MD51TEXTFABIANE GERHARD.pdf.txtFABIANE GERHARD.pdf.txtExtracted 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author Gerhard, Fabiane
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Inundações
Modelagem Matemática
Séries Hidrológicas
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description As inundações são fenômenos naturais, mas, que passaram a se tornar um problema a partir do momento que os seres humanos começaram a habitar as margens dos rios. Esta é a realidade do município de Lajeado/RS, que é atingido, em média, por uma inundação a cada ano, a qual acarreta numa série de transtornos econômicos e sociais. Em virtude dessa elevada recorrência, o presente estudo teve o objetivo de desenvolver e avaliar duas abordagens matemáticas para previsão de níveis fluviais de inundação no município de Lajeado. A primeira abordagem (AB1) se refere a modelos matemáticos que levaram em consideração uma série pareada de picos de inundação atingidos em Lajeado e Encantado, além da chuva média acumulada e filtrada na bacia complementar entre estes municípios. A segunda abordagem (AB2) corresponde à aplicação de modelos matemáticos para a simulação de séries horárias contínuas de níveis fluviais num horizonte de 6h à frente (t+6), utilizando as cotas horárias das estações fluviométricas de Lajeado e Encantado, e variáveis diárias de precipitação, ambas com diferentes defasagens temporais. A modelagem dos níveis fluviais da AB1 foi realizada por Regressão Múltipla (RM), e, da AB2, por RM e Redes Neurais Artificiais (RNAs), sendo que as variáveis de entrada foram selecionadas pelo coeficiente de correlação linear de Pearson. Na AB1 foram desenvolvidos dois modelos, um considerando a série de picos de Encantado e Lajeado, e a chuva filtrada desde 1941 até 2016 (MOD_1941), e, outro, com a série de 1980 a 2016 (MOD_1980), que corresponde somente às aferições de níveis realizadas por réguas linimétricas e sensores automáticos, sem registros históricos. Verificou-se que o MOD_1980 apresentou melhor desempenho para a previsão de níveis de inundação na cidade de Lajeado, em comparação ao MOD_1941, destacando-se que os coeficientes de eficiência Nash-Sutcliffe (NS) obtidos perante as amostras de validação foram, respectivamente, de 0,951 e 0,899. Na AB2, desenvolveram-se dois modelos para o horizonte (t+6), um por RM (MOD_RM) e outro por RNAs (MOD_RNAs), sendo que o MOD_RNAs apresentou melhor desempenho na previsão de níveis, inclusive para eventos de cheia e inundação, provavelmente por ter considerado um conjunto maior de dados de entrada, sendo as cotas registradas em Lajeado e Encantado às 6 h, a chuva filtrada e a precipitação acumulada em 3 dias anteriores. Salienta-se que o NS obtido durante a validação do MOD_RNAs foi de 0,980, enquanto que o NS do MOD_RM foi de 0,967. Comparando o MOD_RNAs ao MOD_1980, as análises realizadas não permitiram definir o modelo mais preciso na previsão de níveis de inundação, podendo ambas as configurações serem aplicadas em casos reais, sendo a grande vantagem do MOD_RNAs o horizonte de previsão fixo de 6h. Resumidamente, este estudo forneceu resultados satisfatórios e apresenta novos modelos matemáticos para a previsão de níveis fluviais no município de Lajeado, demonstrando a importância de constantes atualizações dos modelos, bem como a tentativa de emprego de novas variáveis explicativas, visto que a utilização dos dados de precipitação resultou num aumento da qualidade de previsão.
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