Estimação bayesiana dos parâmetros de modelos hidrológicos a partir do emprego de assinaturas hidrológicas
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Pedro Luiz Borges Chaffe
Veber Afonso Figueiredo Costa
Veber Afonso Figueiredo Costa
Resumo
A modelagem de processos hidrológicos, apesar dos avanços tecnológicos observados nas últimas décadas, ainda conta com diversos desafios. Dentre eles, destacam-se a análise das incertezas relacionadas à modelagem e à predição em bacias não monitoradas. Este trabalho avaliou a aplicabilidade de assinaturas hidrológicas e de métodos de Aproximação Computacional Bayesiana para fins de estimação de parâmetros de modelos hidrológicos. O objetivo final era verificar a viabilidade da consideração de assinaturas regionalizadas para predição em bacias não monitoradas. Para tanto, foram conduzidas simulações em escalas de tempo horária e mensal, empregando os modelos GR4H (Génie Rural à 4 paramètres Horaires) e GR2M (Génie Rural à 2 paramètres Mensuel), respectivamente. Buscou-se aproximar as assinaturas calculadas a partir das séries simuladas às estimadas por meio dos registros pluvio-fluviométricos das estações analisadas. Foram consideradas, ainda, combinações de diferentes assinaturas. Os resultados foram avaliados em relação ao desempenho e às distribuições a posteriori dos parâmetros do modelo que considerava uma abordagem Bayesiana “clássica”, i.e., com emprego de amostrador MCMC (Diffential Evolution Adaptive Metropolis – DREAM) e especificação de uma função de verossimilhança (função de verossimilhança generalizada), no domínio do tempo. Como principais resultados, foram encontrados índices de desempenho de modelagem, para as simulações do modelo mensal, muito próximos dos calculados para a solução paradigma, no domínio do tempo. Para o modelo horário, no entanto, foi observada uma redução desses índices em relação à solução paradigma. A combinação de assinaturas, nessa escala de simulação, mostrou-se bastante vantajosa, melhorando a capacidade de representação dos picos e da recessão dos hidrogramas. Além disso, as distribuições a posteriori dos parâmetros dos modelos sugerem, para ambas as escalas de simulação, problemas de equifinalidade e identificabilidade. Por fim, foi conduzida uma avaliação sumária do potencial de regionalização das assinaturas em escala horária, que demonstrou uma piora da representação da variabilidade dos hidrogramas, mas índices de desempenho semelhantes aos observados para as assinaturas locais. Como conclusão, observou-se grande potencial para a utilização da metodologia proposta, desde que haja uma criteriosa seleção das assinaturas e poder computacional compatível.
Abstract
Despite the technological advances in the last decades, modelling hydrological processes still faces
several challenges. Among them, we highlight uncertainty analysis and prediction in ungauged basins.
This work evaluates the applicability of streamflow signatures and ABC methods to estimating
parameters of hydrological models. The final purpose was to verify the viability of hydrological
signatures to allow prediction in ungauged basins. To do so, simulations were realized on hourly and
monthly timescales, using GR4H (Génie Rural à 4 paramètres Horaires) and GR2M (Génie Rural à 2
paramètres Mensuel) models, respectively, intending to approximate the signatures calculated from the
simulated series to those estimated for the monitoring series of selected gauges. The combination of
different signatures was also evaluated. Model performance and posterior distributions of model
parameters were evaluated concerning the results of a “classical” Bayesian approach, using a MCMC
sampler (Diffential Evolution Adaptive Metropolis – DREAM) and specification of the likelihood
function (generalized likelihood function), in the time domain. The main result, in the monthly
timescale, was that similar performance measures were found both in the signature and in the time
domain. In the hourly model, there was a reduction in the values of these performance indices. The
combination of different signatures, in this timescale, proved to be advantageous, improving the ability
of the model to reproduce the peaks and the recession of the hydrograph. Furthemore, the posterior
distributions of model parameters suggest the problems of equifinality and identifiability in both
timescales. Finally, a simplified assessment of the potential for regionalization of signatures was
conducted on an hourly scale, which showed worse representations of the variability of the hydrograph,
but performance measures close to those calculated to local signatures. As a conclusion, it was observed
great potential for using the proposed methodology, as long as there are a careful selection of signatures
and compatible computational power.
Assunto
Engenharia sanitária, Recursos hídricos - Desenvolvimento, Hidrologia - Modelos, Teoria bayesiana de decisão estatística
Palavras-chave
Modelagem hidrológica, Assinaturas hidrológicas, Aproximação computacional Bayesiana