Modelos Hidrológicos
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Modelos Hidrológicos
Prof. Carlos Ruberto Fragoso JúniorCentro de Tecnologia
Universidade Federal de Alagoas
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Programa
1. Por que modelos hidrológicos
2. Terminologia
3. Elementos da modelagem
4. Classificação
5. Etapas da modelagem
6. Modelos no gerenciamento
7. Evolução dos modelos hidrológicos
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Modelos Hidrológicos
• Por que modelos hidrológicos? O modelo é a representação de algum objeto ou sistema, numa
linguagem ou forma de fácil acesso e uso, com o objetivo de entendê-lo e buscar suas respostas para diferentes entradas.
O modelo deve ser visto como uma ferramenta não um objetivo
Se é possível medir as variáveis hidrológicas por que necessito
do modelo? Se eu disponho de um modelo por que necessito medir a vazão
de um rio ou outras variáveis hidrológicas?
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• As limitações básicas dos modelos hidrológicos são a quantidade e a qualidade dos dados hidrológicos, além da dificuldade de formular matematicamente alguns processos e a simplificação do comportamento espacial
de variáveis e fenômenos. • Nenhuma metodologia cria informações apenas explora
melhor os dados existentes
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Terminologia
• Risco e incerteza: o risco de ocorrência de uma determinada variável aleatória é a chance aceita pelo projetista que a variável seja maior que um determinado valor (menor no caso de mínimos). A incerteza refere-se a diferença entre as estatísticas da amostra e da população, que pode ser devido a representatividade da amostra ou devido aos erros de coleta e processamento dos dados da variável aleatória.
• Série estacionária ou não-estacionária: uma série é estacionária quando as estatísticas da mesma não se alteram
com o tempo. Uma série é não-estacionária no caso contrário. • Parcimônia: a representação adequada do comportamento de
um processo ou um sistema por um modelo com o menor número possível de parâmetros é entendido como o princípio da
parcimônia.
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Sistema, modelo e simulação
• Sistema é qualquer estrutura, esquema ou procedimento, real ou abstrato, que num dado tempo de referência interrelaciona-se com uma entrada, causa ou estímulo de energia ou informação, e uma saída, efeito ou resposta de energia ou informação.
SISTEMA
•Exemplos: Bacia hidrográfica, trecho de rio, aqüífero
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Modelos
• Modelo é uma representação do comportamento do sistema
tipos de modelos: físicos, analógicos e matemáticos Os modelos analógicos valem-se da analogia das
equações que regem diferentes fenômenos, para modelar no sistema mais conveniente, o processo desejado;
Os modelos matemáticos: são os que representam a
natureza do sistema, através de equações matemáticas,
O modelo físico representa o sistema por um protótipo em escala menor, na maior parte dos casos
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Classificação de Modelo
Memória: é o espaço de tempo, no passado, durante o qual a
entrada afeta o estado presente do sistema. Memória zero, para um sistema, significa que a entrada afeta o sistema somente no tempo em que ela ocorre.
A memória infinita existe quando o sistema depende de todo o
seu passado. Uma memória é finita quando o sistema depende da entrada ocorrida dentro de um período finito no passado.Exemplo: a memória de uma bacia hidrográfica (sistema) a uma determinada precipitação é o tempo que a água leva para infiltrar, percolar e escoar até a seção do rio que delimita a bacia.
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Linearidade
Um sistema linear se baseia no princípio da superposição: y1 é uma entrada do sistema que produz a saída x1. Da mesma forma, a entrada y2 resulta na saída x2 do mesmo sistema. O princípio de superposição é válido quando, a entrada y1+y2 produzir a saída x1 + x2 neste mesmo sistema.
propriedade de homogeneidade: Se existem n entradas no sistema, de tal forma que
y1 = y 2 = y3 .......... = yn
o sistema é linear quando n y1 produz a saída n x1
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Linearidade
MODELO
InIn OutOut
MODELO
In
MODELO
InIn OutOut
MODELO
In Out
MODELO
In Out
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Sistemas lineares e não-lineares
)t(yxAdtdxA .........
dt
xdA
dtxdA 01
1n
1n
n
nn 1n
Matematicamente:
Linear : quando Ai f(X) para i = 1,2,...n
linear invariante: quando Ai f(X,t)
linear variante : quando Ai f(X)
não-linear: quando pelo menos um Ai = f(X,t)
Exemplo: IQdt
dQK
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Contínuo e Discreto
• um sistema é dito contínuo quando os fenômenos são contínuos no tempo, enquanto que o sistema é discreto quando as mudanças de estado se dão em intervalos discretos.
• Um sistema pode se modificar continuamente, mas para efeito de projeto os registros são efetuados em intervalos de tempo.
• A escolha deste intervalo é função da economia desejada e da precisão dos resultados, que são conflitantes, já que à medida que o intervalo diminui, o custo para medir os dados da computação aumenta em favor da melhoria da precisão dos resultados.
• Exemplos: linígrafo
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Contínuo e Discreto
Tempo
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Concentrado e distribuído
• um modelo é concentrado ("lumped") quando não leva em conta a variabilidade espacial. A precipitação média de uma bacia é um exemplo da integração espacial da variável de entrada. Em geral, os modelos concentrados utilizam somente o tempo como variável independente.
• distribuído (distributed) quando as variáveis e parâmetros do modelo dependem do espaço e/ou do tempo. Em termos matemáticos, a equação diferencial ordinária possui uma variável independente, neste caso,
o tempo, e representa um modelo concentrado
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Exemplo
concentrado
distribuído
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Estocástico e determinístico Se a chance de ocorrência das variáveis é levada em conta, e o conceito de probabilidade é introduzido na formulação do modelo, o processo e o modelo são ditos Estocásticos.
Se a chance de ocorrência das variáveis envolvidas no processo é ignorada, e o modelo segue uma lei definida que não a lei das
probabilidades, o modelo e os processos são ditos Determinísticos. Quando uma variável de entrada de um sistema é aleatória, a variável de saída também será aleatória, no entanto o sistema pode ter comportamento determinístico ou representado por um modelo determinístico. Exemplo, a vazão de entrada e saída de um reservatório são variáveis aleatórias, mas a determinação da vazão de saída com base na de entrada e nas características do reservatório é um processo determinístico bem conhecido.
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Estocástico e determinístico
MODELOESTOCÁSTICO
InIn OutOut
OutMODELO
ESTOCÁSTICO
InIn
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Caos
Um sistema com comportamento aparentemente aleatório também pode ser determinístico. Quando o sistema é não-linear e altamente dependente das suas condições iniciais, a resposta pode apresentar características de uma variável aleatória e passar pelos testes estatísticos e estocásticos. Este processo é denominado na literatura de "caos determinístico".
x (k+1) = r x (k)[ 1 - x(k)]
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Exemplo
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 5 10 15 20 25 30
k
x
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Conceitual e Empírico
• conceitual, quando as funções utilizadas na sua elaboração levam em consideração os processos físicos. Esta definição é estabelecida para diferenciar os modelos que consideram os processos físicos, dos modelos ditos "caixa-preta".
• Os modelos do tipo "caixa-preta" ou empíricos são aqueles em que se ajustam os valores calculados aos dados observados, através de funções que não têm nenhuma relação com os processos físicos envolvidos.
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Conceitual e Empírico
Peixes
Zoo
Fito
NO3 NH3 Norg
PO4 Porg
Peixes
Zoo
Fito
NO3 NH3 Norg
PO4 Porg
P
Chlo
Chlo a = 2,318.ln(P) R2=0,97
(a) (b)
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Elementos da ModelagemElementos da Modelagem
Funções governantes ou
Variáveis externasProcessos
Parâmetros
Parâmetros
Fenômeno de interesse
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Elementos da Modelagem
• Fenômeno é um processo físico, que produz alteração de estado no sistema. Por exemplo, precipitação, evaporação e infiltração são fenômenos;
• Variável é um valor que descreve quantitativamente um fenômeno, variando no espaço e no tempo. Por exemplo, vazão é uma variável que descreve o estado do escoamento;
• Parâmetro é um valor que caracteriza o sistema, o parâmetro também pode variar com o espaço e o tempo. Exemplos de parâmetros são: rugosidade de uma seção de um rio, área de uma bacia hidrográfica e áreas impermeáveis de um bacia.
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Exemplo
QIdt
dS
Equação da continuidade
Relação entre volume e saída
Derivando a segunda equação e substituindo na primeira, resulta a equação diferencial do modelo
IQdt
dQK
Onde K é o parâmetro, Q a variável dependente e de saída e I a variável de entrada
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemDefinição do problema
Simplificação e formulação de hipótese
Dedução do modelo
Resolução do problema
Calibração e validação
Aplicação do modelo
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemDefinição do problema
Simplificação e formulação de hipótese
Dedução do modelo
Resolução do problema
Calibração e validação
Aplicação do modelo
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Etapas da ModelagemEtapas da Modelagem
Problemas em Hidrologia
Cheias
Planejamento
Estadosalternativos
Usos da águaRegime
hidrológico
Extensão de Séries hidrológica
Floração decianobactérias
Eutrofização
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemDefinição do problema
Simplificação e formulação de hipótese
Dedução do modelo
Resolução do problema
Calibração e validação
Aplicação do modelo
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Etapas da ModelagemEtapas da Modelagem
Quais são as
variáveis?Quais são
as hipóteses
?Quais são
os processos?
Essa é a minha
proposta!!!
Simplificações e formulação de hipóteses Simplificações e formulação de hipóteses
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemSimplificações e formulação de hipóteses Simplificações e formulação de hipóteses
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemSimplificações e formulação de hipóteses Simplificações e formulação de hipóteses
Produção
Luz Temperatura Nutrientes
Taxa constante
Nk
N
NN
20TTmaxT G
Hk
eef781,2
e
21
L
NTLP NTP TP tetanconsP
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemSimplificações e formulação de hipóteses Simplificações e formulação de hipóteses
Nº de parâmetros
ComplexidadeAproximação
Nº ótimo de parâmetros
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemDefinição do problema
Simplificação e formulação de hipótese
Dedução do modelo
Resolução do problema
Calibração e validação
Aplicação do modelo
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Modelos Qualidade Água e Hidrodinâmica
Derivado aplicação Leias de Conservação
Propriedades conservativas intrínsecas internasmomentum, calor energia, massa água, massa contaminantes
Prediz:Mudanças em propriedades conservativas;Mudanças estado sistema resulta de mudanças em uma ou mais propriedades intrínsecas.
Conservação de EnergiaBalanço Calor e EvaporaçãoRelações de mistura
Conservação de MassaMassa água na hidrodinâmica e transporteMassa materiais dissolvidos ou suspensos na águaBalanço massa expandido para incluir mudanças
cinéticas
Conservação de MomentoÁgua: movimentoÁgua: Fluxo
Acumulação Líquida = Transporte Fonte/Sumidouro (transformações)
Fluxo Propriedades Conservativas devido movimento água (advecção,
mistura turbulenta, difusão)
Funções Forçantes
As Leis da Natureza!!As Leis da Natureza!!
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemDedução do modelo matemático Dedução do modelo matemático
consumoproduçãohA
AZg
K
A1rA
dt
dA
az
emortalidadocrescimentZmhA
AZge
dt
dZz
azz
Modelo conceitual Modelo conceitual
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemDedução do modelo matemático Dedução do modelo matemático
Parâmetro Descrição Valor Unidade
R Taxa de crescimento do fitoplâncton 0,5 dia-1
K Capacidade máxima de biomassa algal 10 mg.l-1
gz Taxa de consumo algal pelo zooplâncton 0,6 dia-1
Há Coeficiente de meia-saturação para o consumo de algas 0,4 mg.l-1
ez Eficiência de conversão de biomassa algal para zooplanctônica 0,6 -
mz Taxa de mortalidade do zooplâncton 0,15 dia-1
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemDefinição do problema
Simplificação e formulação de hipótese
Dedução do modelo
Resolução do problema
Calibração e validação
Aplicação do modelo
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemResolução do problemaResolução do problema
Solução das equações diferenciais através de um método numérico:Solução das equações diferenciais através de um método numérico:
Métodosanalíticos Métodos
numéricos
EulerDiferenças
finitasElementos
Finitos
Elementosde contorno
Runge-Kutta
Método dosCoeficientes
Não-determinados
Transformadasde
Laplace
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemResolução do problemaResolução do problema
Discretização temporalDiscretização temporal
Discretização espacialDiscretização espacial
Método numéricoMétodo numérico
xx
yy
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemResolução do problemaResolução do problema
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemDefinição do problema
Simplificação e formulação de hipótese
Dedução do modelo
Resolução do problema
Calibração e validação
Aplicação do modelo
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemCalibração e validação do modeloCalibração e validação do modelo
ObservadoCalculado
Período de calibração Período de validação
A
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemCalibração e validação do modeloCalibração e validação do modelo
Coeficientes Equação1
Coeficiente de determinação de Nash-Sutcliffe (R2)
2ObsObs
2CalObs2
tYtY
tYtY1R
Erro médio padrão (RMSE)
N
tYtYRMSE
2CalObs
Erro médio padrão invertido (RMSEI)
N
tY1
tY1
RMSEI
2
CalObs
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Pluviômetros:
Medindo a chuva
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Fonte : Sabesp
Pluviômetro
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Pluviógrafo – pluviômetro de caçamba
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Estação Pluviográfica
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Vazão x velocidade
Pequenos rios
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Medição embarcadaMedição a partir de cabosMedição a partir de pontes
Rios maiores
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Molinete preso à haste
( medição a vau)
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Posto 74320000- Rio Sargento -
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Posto Porto Sucuri- Rio Paraguai -
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A curva chave
Medindo o escoamento
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Posto Fluviográfico
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Limnígrafos de Bóia
![Page 58: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/58.jpg)
MonitoramentoMonitoramento
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Limnígrafo com
Tubulão Instalado no Curso D’Água
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Sensor de Nível
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Compreensivo Amostragem Pontual Alta Freqüência
ADP
AUTOAMOSTRADOR
FLowCAM
HYPERSPECTRAL
GUINCHO
ESTAÇÃO METEOROLÓGICAS
TELEMETRIA
sondas
•Temp•O2
•CO2
•CDOM
•Green
•Cyano
•Diatom
•Brown
NÍVEL
LOGGER / CONTROLADOR
Temp LINE
MONITORAMENTO CONTÍNUO E ALTA FREQUÊNCIA DE QUALIDADE DE ÁGUA
Perfilador e Sonda -YSI
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Compreensivo Amostragem Pontual Alta Freqüência
ADP
AUTOAMOSTRADOR
FLowCAM
HYPERSPECTRAL
GUINCHO
ESTAÇÃO METEOROLÓGICAS
TELEMETRIA
sondas
•Temp•O2
•CO2
•CDOM
•Green
•Cyano
•Diatom
•Brown
NÍVEL
LOGGER / CONTROLADOR
Temp LINE
MONITORAMENTO CONTÍNUO E ALTA FREQUÊNCIA DE QUALIDADE DE ÁGUA
Hiperespectral -TriOS
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Compreensivo Amostragem Pontual Alta Freqüência
ADP
AUTOAMOSTRADOR
FLowCAM
HYPERSPECTRAL
GUINCHO
ESTAÇÃO METEOROLÓGICAS
TELEMETRIA
sondas
•Temp•O2
•CO2
•CDOM
•Green
•Cyano
•Diatom
•Brown
NÍVEL
LOGGER / CONTROLADOR
Temp LINE
MONITORAMENTO CONTÍNUO E ALTA FREQUÊNCIA DE QUALIDADE DE ÁGUA
Mini-ADP – Sontek
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Compreensivo Amostragem Pontual Alta Freqüência
ADP
AUTOAMOSTRADOR
FLowCAM
HYPERSPECTRAL
GUINCHO
ESTAÇÃO METEOROLÓGICAS
TELEMETRIA
sondas
•Temp•O2
•CO2
•CDOM
•Green
•Cyano
•Diatom
•Brown
NÍVEL
LOGGER / CONTROLADOR
Temp LINE
MONITORAMENTO CONTÍNUO E ALTA FREQUÊNCIA DE QUALIDADE DE ÁGUA
CDOM/Chl/Phyc - WETLabs
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Compreensivo Amostragem Pontual Alta Freqüência
ADP
AUTOAMOSTRADOR
FLowCAM
HYPERSPECTRAL
GUINCHO
ESTAÇÃO METEOROLÓGICAS
TELEMETRIA
sondas
•Temp•O2
•CO2
•CDOM
•Green
•Cyano
•Diatom
•Brown
NÍVEL
LOGGER / CONTROLADOR
Temp LINE
MONITORAMENTO CONTÍNUO E ALTA FREQUÊNCIA DE QUALIDADE DE ÁGUA
Auto Amostrador - ISCO
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Compreensivo Amostragem Pontual Alta Freqüência
ADP
AUTOAMOSTRADOR
FLowCAM
HYPERSPECTRAL
GUINCHO
ESTAÇÃO METEOROLÓGICAS
TELEMETRIA
sondas
•Temp•O2
•CO2
•CDOM
•Green
•Cyano
•Diatom
•Brown
NÍVEL
LOGGER / CONTROLADOR
Temp LINE
MONITORAMENTO CONTÍNUO E ALTA FREQUÊNCIA DE QUALIDADE DE ÁGUA
FlowCAM
![Page 67: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/67.jpg)
Compreensivo Amostragem Pontual Alta Freqüência
ADP
AUTOAMOSTRADOR
FLowCAM
HYPERSPECTRAL
GUINCHO
ESTAÇÃO METEOROLÓGICAS
TELEMETRIA
sondas
•Temp•O2
•CO2
•CDOM
•Green
•Cyano
•Diatom
•Brown
NÍVEL
LOGGER / CONTROLADOR
Temp LINE
MONITORAMENTO CONTÍNUO E ALTA FREQUÊNCIA DE QUALIDADE DE ÁGUA
Net Radiómetro - Kipp & Zonen
![Page 68: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/68.jpg)
ECOMapper (heterogeneidade espacial)
MONITORAMENTO CONTÍNUO E ALTA FREQUÊNCIA DE QUALIDADE DE ÁGUA
• High-Resolution Water Quality and Bathymetry Mapping
![Page 69: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/69.jpg)
Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemDefinição do problema
Simplificação e formulação de hipótese
Dedução do modelo
Resolução do problema
Calibração e validação
Aplicação do modelo
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Etapas da ModelagemEtapas da ModelagemAplicação do modeloAplicação do modelo
0 200 400 600 800 10000
2
4
6
8
10
Tempo (dias)
AZ
K
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Simulação
• Simulação é o processo de utilização do modelo. Na simulação existe, em geral, três fases que são classificadas como estimativa ou ajuste, verificação e previsão.
• A estimativa dos parâmetros é a fase da simulação onde os parâmetros devem ser determinados.
• A verificação é a simulação do modelo com os parâmetros estimados onde se verifica a validade do ajuste realizado.
• A previsão é a simulação do sistema pelo modelo com parâmetros ajustados para quantificação de sua respostas a diferentes entradas
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Simulação
Modelo Estimativa(ajuste)
Existem Uso
Verificação
Existem Uso
Previsão
Existem UsoDados deentrada
x x x x x x
Parâmetros ? ? x x x xDados de saída x x x ? ? ?
*Uso: indica se a informação é utilizada na simulação.
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AjusteEstimativa sem dados históricos - quando não existem dados sobre as variáveis do sistema, pode-se estimar os valores dos parâmetros baseando-se em informações das características físicas do sistemaAjuste por tentativas: é o processo em que existindo valores das variáveis de entrada e saída, são obtidos por tentativas os parâmetros que melhor representem os valores observados através do modelo utilizado.Ajuste por otimização: utiliza os mesmos dados do processo por tentativa, mas por métodos matemáticos otimiza uma função objetiva que retrata a diferença entre os dados observados e calculados pelo modelo.Amostragem: os valores dos parâmetros são obtidos através de medições específicas no sistema.
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Verificação
A verificação é a fase da simulação em que o modelo, calibrado anteriormente, é verificado com outros dados.
• As fases de ajuste e verificação devem ser representativas da fase de aplicação, caso contrário não possuem utilidade
Exemplo
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Previsão e aplicação
• Os limites de uso das fases anteriores devem respeitar a etapa de aplicação do modelo;
• a fase de aplicação pode sofrer correções para compatibilizar com este cenário;
• o ajuste parte do princípio de estacionariedade. Caso isto não ocorra o modelo deve permitir sua adaptabilidade aos novos cenários.
oceano
A
B
![Page 76: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/76.jpg)
Modelos de Gerenciamento
• Modelos de comportamento: são modelos utilizados para descrever o comportamento de um sistema. O modelo é utilizado para prognosticar a resposta de um sistema sujeito a diferentes entradas ou devido a modificações nas suas características.
• Modelos de otimização: estão preocupados com as melhores soluções, a nível de projeto, de um sistema específico.
• Modelos de planejamento: simulam condições
globais de um sistema maior.
![Page 77: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/77.jpg)
Nome Tipo Estrutura Características UsosPrecipitação-Vazão determinístico;
empírico;Conceitual
Comportamento calcula a vazão de uma bacia apartir da precipitação
extensão de séries de vazão;dimensionamento; previsão emtempo atual, avaliação do usoda terra
Vazão-Vazão determinístico:empírico;conceitual
calcula a vazão de uma seção apartir de um ponto a montante
extensão de séries de vazões;dimensionamento; previsão decheia
Geração estocásticade vazão
estocástico calcula a vazão com base nascaracterísticas da série histórica
dimensionamento do volumede um reservatório
Fluxo saturado determinístico determina o movimento, vazãopotencial de águas subterrâneas àpartir de dados de realimentação,bombeamento,etc
capacidade de bombeamento;nível do lençol freático;iteração rio-aqüífero,etc
Hidrodinâmico determinístico sintetiza vazões em rios e rede decanais
simulação de alterações dosistema; efeitos de escoamentode jusante
Qualidade de Águade rios ereservatórios
determinístico simula a concentração deparâmetros de qualidade da água
impacto de efluentes;eutrofização de reservatórios;condições ambientais
Rede de canais econdutos
determinístico Comportamento eotimização
otimiza o diâmetro dos condutos everifica as condições de projeto
rede abastecimento de água;rede de irrigação
operação dereservatórios
estocástico,determinístico
determina a operação ótima desistemas de reservatórios
usos múltiplos
planejamento egestão de sistemasmúltiplos
estocástico,determinístico
Comportamento,otimização eplanejamento
simula condições de projeto eoperação de sistemas (usa váriosmodelos)
Reservatórios, canais, estaçõesde tratamento, irrigação,navegação fluvial, etc
![Page 78: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/78.jpg)
Avaliação e equacionamento: definiçãodo problema, objetivos e justificativa
Representação do sistema: escolha dosmodelos para atender os objetivos
Modelos:•hidrológicos•hidráulicos•meio ambiente•planejamento
Técnicas matemáticas•métodos numéricos•otimização•estatística•geoprocessamento
Coleta eanálise dosdados eparâmetros
Simulação
Modelo
Ajuste eVerificação
Previsão doscenários
AnáliseEconômicaSocial eAmbiental
Tomada deDecisão
![Page 79: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/79.jpg)
Evolução do modelos hidrológicos
• Início com o computador e década de 50
• os modelos distribuídos na década de 70-80
• a evolução com o GIS e a integração espacial com a modelagem física;
• limitação da escala
• a relação dos modelos hidrológicos e meteorológicos.
![Page 80: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/80.jpg)
Escala dos processos na bacia
![Page 81: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/81.jpg)
Usos dos modelos hidrológicos
Tipos de usos
•Extensão de séries hidrológicas;
•planejamento e projeto de sistemas hídricos
•previsão tempo real
•avaliação do impacto das modificações dos sistemas hídricos.
![Page 82: Modelos Hidrológicos](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022081519/56814611550346895db31f14/html5/thumbnails/82.jpg)
Áreas de aplicação
• Usos dos recursos hídricos: abastecimento de água, energia, irrigação, navegação,etc
• impactos sobre a população: controle de inundações
• impactos no meio ambiente: desmatamento, qualidade da água, etc.