More than a billion dollars are spent annually on stream restoration in the United States (Bernhardt et al., 2005), but the science remains immature. A promising technique for estimating a single or range of design discharges is the generalization of a parsimonious conceptual continuous simulation model. In this study the Probability Distributed Model (PDM), was generalized for the Maryland and Virginia Piedmont. Two hundred and sixty years of daily average flow data from fifteen watersheds were used to calibrate PDM. Because the application of the study is to stream restoration, the model was calibrated to discharges greater than two times baseflow and less than flows with a return period of ten years. The hydrologic calibration parameters were related to watershed characteristics through regression analysis, and these equations were used to calculate regional model parameters based on watershed characteristics for a single "ungaged" independent evaluation watershed in the region. Simulated flow was compared to observed flow; the model simulated discharges of lower return periods moderately well (e.g., within 13% of observed for a flow with a five year return period). These results indicate this technique may be useful for stream restoration and wetland design. / Master of Science

Para tornar uma estrutura hidrÃulica segura e economicamente viÃvel à preciso que seu projeto seja concebido de forma a suportar eventos extremos, mas sempre seguindo a linha tÃnue entre os custos de execuÃÃo e os riscos calculados pelas consequÃncias da obra nÃo suportar os excessos de chuva. A relaÃÃo Intensidade-DuraÃÃo-FrequÃncia (IDF) da chuva à uma das ferramentas mais comumente utilizadas em engenharia de recursos hÃdricos para definir a vazÃo de projeto. As IDF sÃo determinadas atravÃs de dados pluviogrÃficos, porÃm, muitas vezes estes dados sÃo escassos levando a determinaÃÃo de equaÃÃes atravÃs de dados pluviomÃtricos diÃrios desagregados. Dada a escassez de dados pluviogrÃficos e equaÃÃes IDF no Estado do Cearà foi desenvolvido neste trabalho um programa computacional na linguagem Java que sistematizou a metodologia desenvolvida por Fechine Sobrinho (2011) para elaboraÃÃo de equaÃÃes IDF com base no mÃtodo de desagregaÃÃo de chuva atravÃs de isozonas, possibilitando a elaboraÃÃo das equaÃÃes IDF para os 30 municÃpios que compÃe a mesorregiÃo do Cariri cearense. A ferramenta computacional permite a geraÃÃo das equaÃÃes IDF a partir do processamento dos dados obtidos na base de informaÃÃes da FundaÃÃo Cearense de Meteorologia e Recursos HÃdricos â FUNCEME, apresentando grande potencial para o desdobramento das aplicaÃÃes, como à o caso da espacializaÃÃo dos parÃmetros. A sistematizaÃÃo do mÃtodo foi validada comparando os valores obtidos com os valores de equaÃÃes IDF consagradas na literatura e formuladas atravÃs de dados pluviogrÃficos. Foram obtidas correlaÃÃes acima de 95% para as funÃÃes de distribuiÃÃo empregadas e realizada a espacializaÃÃo dos parÃmetros. / In order to design a safe and economically viable hydraulic structure it is necessary to design a project to withstand extreme events, but always following the fine line between execution costs and calculated risks. The Intensity-Duration-Frequency (IDF) relationship of rainfall is one of the most commonly used tools in water resources engineering to define the design outflow. The IDF is determined by rainfall-duration recorded data, however, these data are often scarce, leading to determination of equations using disaggregated daily rainfall data. Due to insufficient data about rainfall-duration and IDF equations in the state of CearÃ, this work developed a computational program in Java which systematized the methodology developed by Fechine Sobrinho (2011) for IDF equations establishment. This methodology was based on the isozone disaggregation of rain method, allowing the establishment of IDF equations for the 30 municipalities of the Cariri region located in the southern state. The computational tool allows the generation of IDF equations from the data obtained in the FundaÃÃo Cearense de Meteorologia e Recursos HÃdricos - FUNCEME, showing great applications, such as the spatial distribution of the parameters. The systematization of the IDF equations establishment through isozone method was validated by comparison of the obtained values with existing equations on the technical literature. Correlations above 95% were obtained for the distribution functions for the employed and performed the spatial parameters

The design of hydropower projects requires a comprehensive planning process in order to achieve the objective to maximise exploitation of the existing hydropower potential as well as future revenues of the plant. For this purpose and to satisfy approval requirements for a complex hydropower development, it is imperative at planning stage, that the conceptual development contemplates a wide range of influencing design factors and ensures appropriate consideration of all related aspects. Since the majority of technical and economical parameters that are required for detailed and final design cannot be precisely determined at early planning stages, crucial design parameters such as design discharge and hydraulic head have to be examined through an extensive optimisation process. One disadvantage inherent to commonly used deterministic analysis is the lack of objectivity for the selection of input parameters. Moreover, it cannot be ensured that the entire existing parameter ranges and all possible parameter combinations are covered. Probabilistic methods utilise discrete probability distributions or parameter input ranges to cover the entire range of uncertainties resulting from an information deficit during the planning phase and integrate them into the optimisation by means of an alternative calculation method. The investigated method assists with the mathematical assessment and integration of uncertainties into the rational economic appraisal of complex infrastructure projects. The assessment includes an exemplary verification to what extent the Random Set Theory can be utilised for the determination of input parameters that are relevant for the optimisation of hydropower projects and evaluates possible improvements with respect to accuracy and suitability of the calculated results. / Die Auslegung von Wasserkraftanlagen stellt einen komplexen Planungsablauf dar, mit dem Ziel das vorhandene Wasserkraftpotential möglichst vollständig zu nutzen und künftige, wirtschaftliche Erträge der Kraftanlage zu maximieren. Um dies zu erreichen und gleichzeitig die Genehmigungsfähigkeit eines komplexen Wasserkraftprojektes zu gewährleisten, besteht hierbei die zwingende Notwendigkeit eine Vielzahl für die Konzepterstellung relevanter Einflussfaktoren zu erfassen und in der Projektplanungsphase hinreichend zu berücksichtigen. In frühen Planungsstadien kann ein Großteil der für die Detailplanung entscheidenden, technischen und wirtschaftlichen Parameter meist nicht exakt bestimmt werden, wodurch maßgebende Designparameter der Wasserkraftanlage, wie Durchfluss und Fallhöhe, einen umfangreichen Optimierungsprozess durchlaufen müssen. Ein Nachteil gebräuchlicher, deterministischer Berechnungsansätze besteht in der zumeist unzureichenden Objektivität bei der Bestimmung der Eingangsparameter, sowie der Tatsache, dass die Erfassung der Parameter in ihrer gesamten Streubreite und sämtlichen, maßgeblichen Parameterkombinationen nicht sichergestellt werden kann. Probabilistische Verfahren verwenden Eingangsparameter in ihrer statistischen Verteilung bzw. in Form von Bandbreiten, mit dem Ziel, Unsicherheiten, die sich aus dem in der Planungsphase unausweichlichen Informationsdefizit ergeben, durch Anwendung einer alternativen Berechnungsmethode mathematisch zu erfassen und in die Berechnung einzubeziehen. Die untersuchte Vorgehensweise trägt dazu bei, aus einem Informationsdefizit resultierende Unschärfen bei der wirtschaftlichen Beurteilung komplexer Infrastrukturprojekte objektiv bzw. mathematisch zu erfassen und in den Planungsprozess einzubeziehen. Es erfolgt eine Beurteilung und beispielhafte Überprüfung, inwiefern die Random Set Methode bei Bestimmung der für den Optimierungsprozess von Wasserkraftanlagen relevanten Eingangsgrößen Anwendung finden kann und in wieweit sich hieraus Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit und Aussagekraft der Berechnungsergebnisse ergeben.

The design of hydropower projects requires a comprehensive planning process in order to achieve the objective to maximise exploitation of the existing hydropower potential as well as future revenues of the plant. For this purpose and to satisfy approval requirements for a complex hydropower development, it is imperative at planning stage, that the conceptual development contemplates a wide range of influencing design factors and ensures appropriate consideration of all related aspects. Since the majority of technical and economical parameters that are required for detailed and final design cannot be precisely determined at early planning stages, crucial design parameters such as design discharge and hydraulic head have to be examined through an extensive optimisation process. One disadvantage inherent to commonly used deterministic analysis is the lack of objectivity for the selection of input parameters. Moreover, it cannot be ensured that the entire existing parameter ranges and all possible parameter combinations are covered. Probabilistic methods utilise discrete probability distributions or parameter input ranges to cover the entire range of uncertainties resulting from an information deficit during the planning phase and integrate them into the optimisation by means of an alternative calculation method. The investigated method assists with the mathematical assessment and integration of uncertainties into the rational economic appraisal of complex infrastructure projects. The assessment includes an exemplary verification to what extent the Random Set Theory can be utilised for the determination of input parameters that are relevant for the optimisation of hydropower projects and evaluates possible improvements with respect to accuracy and suitability of the calculated results. / Die Auslegung von Wasserkraftanlagen stellt einen komplexen Planungsablauf dar, mit dem Ziel das vorhandene Wasserkraftpotential möglichst vollständig zu nutzen und künftige, wirtschaftliche Erträge der Kraftanlage zu maximieren. Um dies zu erreichen und gleichzeitig die Genehmigungsfähigkeit eines komplexen Wasserkraftprojektes zu gewährleisten, besteht hierbei die zwingende Notwendigkeit eine Vielzahl für die Konzepterstellung relevanter Einflussfaktoren zu erfassen und in der Projektplanungsphase hinreichend zu berücksichtigen. In frühen Planungsstadien kann ein Großteil der für die Detailplanung entscheidenden, technischen und wirtschaftlichen Parameter meist nicht exakt bestimmt werden, wodurch maßgebende Designparameter der Wasserkraftanlage, wie Durchfluss und Fallhöhe, einen umfangreichen Optimierungsprozess durchlaufen müssen. Ein Nachteil gebräuchlicher, deterministischer Berechnungsansätze besteht in der zumeist unzureichenden Objektivität bei der Bestimmung der Eingangsparameter, sowie der Tatsache, dass die Erfassung der Parameter in ihrer gesamten Streubreite und sämtlichen, maßgeblichen Parameterkombinationen nicht sichergestellt werden kann. Probabilistische Verfahren verwenden Eingangsparameter in ihrer statistischen Verteilung bzw. in Form von Bandbreiten, mit dem Ziel, Unsicherheiten, die sich aus dem in der Planungsphase unausweichlichen Informationsdefizit ergeben, durch Anwendung einer alternativen Berechnungsmethode mathematisch zu erfassen und in die Berechnung einzubeziehen. Die untersuchte Vorgehensweise trägt dazu bei, aus einem Informationsdefizit resultierende Unschärfen bei der wirtschaftlichen Beurteilung komplexer Infrastrukturprojekte objektiv bzw. mathematisch zu erfassen und in den Planungsprozess einzubeziehen. Es erfolgt eine Beurteilung und beispielhafte Überprüfung, inwiefern die Random Set Methode bei Bestimmung der für den Optimierungsprozess von Wasserkraftanlagen relevanten Eingangsgrößen Anwendung finden kann und in wieweit sich hieraus Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit und Aussagekraft der Berechnungsergebnisse ergeben.