Estimação de vazões em locais não monitorados a partir do emprego conjunto de regressão funcional múltipla e krigagem topológica
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Eber José de Andrade Pinto
Viviane Borda Pinheiro Rocha
Dirceu Silveira Reis Junior
Viviane Borda Pinheiro Rocha
Dirceu Silveira Reis Junior
Resumo
Estimativas de vazões são necessárias a diversas aplicações que compreendem o planejamento e gerenciamento de recursos hídricos, como dimensionamento de obras hidráulicas, concessão de outorgas, projetos de sistemas de abastecimento de água, irrigação e navegação, estudos para lançamento de efluentes e manutenção de vazões ecológicas. Com alguma frequência, tais estimativas são necessárias em locais desprovidos de monitoramento sistemático de vazões, o que torna necessário o emprego de métodos de predição.
Diante deste cenário, neste estudo é proposto um método para estimação de vazões em locais sem monitoramento fluviométrico com base em curvas de permanência regionalizadas e interpolação espacial via Krigagem Topológica. A regionalização das curvas de permanência foi realizada por meio da regressão funcional múltipla. Diferentemente das regressões tradicionais, tal técnica permite estimar as curvas de permanência de maneira integral e com uma única regressão, além de permitir a identificação de métodos de predição com base em características físicas e climáticas das bacias hidrográficas. Uma vez obtida a curva de permanência no local de interesse, foi realizada a transferência de informação hidrológica de estações próximas por meio do método de interpolação espacial não linear conhecido como Top-Kriging e, em seguida, foram geradas as séries sintéticas de vazões diárias.
O método foi aplicado na bacia hidrográfica do Rio São Francisco no estado de Minas Gerais. Os resultados indicaram que a abordagem proposta obteve melhor desempenho nas bacias hidrográficas com características semelhantes aos atributos médios empregados na construção do modelo. Ademais, a qualidade do ajuste das séries sintéticas de vazões e, por consequência, a capacidade de reprodução das vazões máximas anuais, vazões médias mensais e vazões mínimas estiveram diretamente relacionadas com a eficiência do modelo regional das curvas de permanência.
Abstract
Streamflow estimates are necessary for a variety of uses in water resources planning and management, such as the design of hydraulic structures, the granting of water uses, the design of water supply systems, irrigation and navegation, and studies for polluant dilution and ecologic flows. Frequently, such estimates are sought at ungauged locations, which, in turn, would require the identification of prediction models.
In view of this problem, a method for estimating streamflow at ungauged locations from regionalized flow duration curves (FDCs) and topological kriging is developed is this study. Regional FDCs are obtained with functional multiple regression, which, as opposed to traditional regression approaches, allows estimating the quantiles of FDC with a single model identified from physical and climatic characteristics of the catchments. Once the regional FDCs are obtained, the nonlinear spatial interpolation termed Top-Kriging is utilized for transferring information regarding the durations from nearby sites, which allows the generation of synthetic daily streamflow series.
The proposed approach was applied in the São Francisco River catchment, located in the Brazilian state of Minas Gerais. Overall, the performance of the method was appropriate in those catchments that did not considerably deviate from the average values of the covariates utilized during model calibration. Furthermore, the goodness-of-fit of the synthetic streamflow series and, accordingly, the model ability of reproducing the observed annual daily maxima, annual daily minima, and monthly averages were directly related to the suitable estimation of the regional flow duration curves.
Assunto
Engenharia sanitária, Recursos hídricos - Desenvolvimento, Hidrologia, Previsão hidrológica
Palavras-chave
Regressão funcional múltipla, Top-Kriging, Regionalização, Curvas de permanência