Regionalização de parâmetros de modelo chuva-vazão usando redes neurais
A aplicação dos modelos conceituais e semi-conceituais de transformação chuva-vazão depende de uma calibração prévia de seus parâmetros em locais com dados de vazões disponíveis e que guarde certa semelhança hidrológica com o local da aplicação. Para essa transferência de informações assumem-se algu...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2008 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/14899 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10183/14899 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Regionalizacao hidrologica Relacoes chuva escoamento Vazão Modelos hidrológicos Redes neurais |
| Resumo: | A aplicação dos modelos conceituais e semi-conceituais de transformação chuva-vazão depende de uma calibração prévia de seus parâmetros em locais com dados de vazões disponíveis e que guarde certa semelhança hidrológica com o local da aplicação. Para essa transferência de informações assumem-se algumas hipóteses que, em geral, não podem ser aferidas com dados reais, próprios de cada local, resultando em grandes incertezas sobre os resultados obtidos. Além do mais, a pouca quantidade de informações hidrológicas disponível impõe severas restrições à aplicabilidade dos modelos chuva-vazão, especialmente quando se necessita obter séries em escalas diárias ou mensais. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e validação de uma técnica de regionalização de parâmetros de modelos chuva-vazão baseado no uso de algoritmos genéticos e redes neurais, tendo o modelo SMAP – Soil Moisture Accounting Procedure (Lopes et al, 1981) mensal como objeto de avaliação. São empregados dados de 41 bacias hidrográficas localizadas no estado da Paraíba, no semi-árido do Nordeste brasileiro, entre as quais, 14 são áreas controladas por estações fluviométricas e 27 por reservatórios fluviais. Para todas as bacias foram determinados 32 parâmetros físicos e climatológicos, sendo seis características das medidas lineares das bacias, três da forma, nove da rede de drenagem, sete do relevo, duas da capacidade de escoamento, três das classes de solos e duas da climatologia. Uma análise dos dados disponíveis é feita em duas etapas: a primeira, consiste na avaliação da importância de cada bacia no conjunto dos dados, por meio da aplicação da técnica de aprendizado hierárquico não supervisionado; a segunda, consiste na seleção de atributos (características das bacias) usando técnicas de aprendizado supervisionado, a qual elimina dados redundantes e irrelevantes responsáveis pela diminuição da precisão e do entendimento sobre as hipóteses usadas quando as relações entre os parâmetros do modelo SMAP e as características são formuladas. O modelo SMAP é calibrado de forma automática através do algoritmo SCE-UA (Shuffled Complex Evolution – University of Arizona), conforme Diniz (1994). Os parâmetros obtidos são relacionados às características físicas e climáticas das bacias hidrográficas através de redes neurais artificiais do tipo Perceptrom Múltiplas Camadas – MLP. |
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