Modelagem Estocástica de Séries de Vazões,
Apresentando Longa Dependência, em Diferentes
Escalas Temporais
Nome: Mônica de Souza Mendes
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 24/02/2021
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| Antonio Sérgio Ferreira Mendonça | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| Antonio Sérgio Ferreira Mendonça | Orientador |
| Diogo Costa Buarque | Examinador Interno |
| Jorge Machado Damazio | Examinador Externo |
| José Antônio Tosta dos Reis | Examinador Interno |
| Wilson dos Santos Fernandes | Examinador Externo |
Resumo: Vários estudos em hidrologia para modelagem estocástica de séries de vazões vem
sendo realizados desde a década de 60. A reprodução de propriedades estatísticas das
séries históricas muitas vezes não é obtida de forma satisfatória, principalmente no caso
de séries que apresentam longas dependências. Dentre os modelos utilizados estão os de
desagregação paramétrica e não paramétrica, que precisam de uma série sintética anual a
partir da qual são obtidas vazões em uma escala mais refinada, por meio da desagregação.
A hipótese testada nesse estudo foi a de que modelos que preservam melhor as características das séries anuais, apresentam melhores desempenhos nos modelos de desagregação.
Foram avaliados os modelos ARMA(p,q), PAR(p) e PMIX(p,q,P,Q) para geração de séries
sintéticas anuais e avaliação de seus desempenhos na reprodução de parâmetros estatísticos de séries históricas de vazões apresentando longas dependências. Os parâmetros dos
modelos PMIX(p,q,P,Q) foram obtidos por dois métodos distintos: i) método de otimização de Powell e ii) algorítmo genético NSGA-II. Os modelos foram ajustados a séries
de vazões de rios localizados no Brasil, EUA e África. Foram avaliados modelos com
diferentes ordens, sendo escolhidos os que obtiveram melhores desempenhos de MAPE
na reprodução das autocorrelações anuais e coeficientes de Hurst. A séries geradas com
modelos ARMA(p,q) e PMIX/NSGA-II apresentaram desempenhos superiores aos obtidos com modelos PAR(p) e PMIX/Powell. Posteriormente, as séries sintéticas anuais
foram desagregadas com uso dos métodos paramétrico e não paramétrico, sendo avaliados
os MAPE das séries sintéticas mensais em relação às séries históricas. Foram estimados
volumes de reservatórios e comprimentos máximos de corridas para as séries mensais. Os
resultados foram avaliados com uso das métricas MAPE e RMSE. Os resultados das séries
desagregadas com modelos ARMA(p,q) e PMIX/NSGA-II foram superiores aos obtidos
com os demais modelos, corroborando a hipótese avaliada. Todas as simulações foram
feitas na ferramenta computacional MAEvaz, desenvolvida nesse estudo.
