Real-time updating of HEC-RAS model for streamflow forecasting using an optimization algorithm
A atualização em tempo real de modelos de propagação do escoamento em rios é essencial para a redução de erros na previsão hidrológica. As técnicas de atualização recentes encontradas na literatura, apesar de promissoras, são complexas e geralmente aplicadas em modelos cujo desenvolvimento demanda t...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFRGS |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/203981 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10183/203981 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Previsao de vazoes Precipitação Modelo HEC-RAS Modelos hidrodinamicos River flow forecasting Real-time updating SCE-UA |
| Sumario: | A atualização em tempo real de modelos de propagação do escoamento em rios é essencial para a redução de erros na previsão hidrológica. As técnicas de atualização recentes encontradas na literatura, apesar de promissoras, são complexas e geralmente aplicadas em modelos cujo desenvolvimento demanda tempo e conhecimento muito especializado, representando desafios para sua utilização em ambientes operacionais. Dado que atualmente existem ferramentas computacionais amplamente difundidas, que reduzem tempo e simplificam a preparação de modelos hidrodinâmicos, torna-se interessante desenvolver técnicas que sejam facilmente acopladas a estas ferramentas de modo a aproveitar um modelo já calibrado e a experiência dos usuários. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de atualização em tempo real do modelo HEC-RAS para previsão de vazões, utilizando o algoritmo de otimização Shuffled Complex Evolution - University of Arizona (SCE-UA). O procedimento consiste na atualização simultânea de condições de contorno e parâmetros no modelo hidrodinâmico, através de: (i) geração de um aporte lateral concentrado, definido por uma adaptação do hidrograma unitário adimensional do Soil Conservation Service - SCS e; (ii) estimativa do coeficiente de Manning no trecho simulado. O algoritmo opera em uma janela de otimização com a minimização de uma função-objetivo, que considera a soma ponderada dos erros quadráticos das vazões dando maior peso aos erros nos últimos intervalos com dados observados (início da previsão). Como estudo de caso, a metodologia foi aplicada em um trecho localizado na bacia do rio Iguaçu, entre a UHE Salto Caxias e o posto fluviométrico de Hotel Cataratas. Os resultados mostraram que, com um conjunto relativamente pequeno de soluções candidatas no algoritmo de otimização, é possível melhorar, de forma eficiente, o desempenho do modelo na previsão de vazões e reduzir efeitos negativos causados por erros de fase nos hidrogramas calculados. Uma vantagem da metodologia desenvolvida é que ela permite reduzir tanto a necessidade de manipulações excessivas de arquivos como de ajustes manuais do modelo HEC-RAS, o que é importante quando decisões operacionais devem ser tomadas em tempo relativamente curto. |
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