TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Civil. / Submitted by Robespierre Xavier da Silva Junior null (robespierre.xavier) on 2016-07-05T23:53:05Z No. of bitstreams: 1 TCC-Robespierre X. S. Jr.pdf: 3880652 bytes, checksum: bc7803e50aaaf83faa6d6bc1e22cb4ca (MD5) / Approved for entry into archive by LIA CAETANO BASTOS null (lia.c.bastos@ufsc.br) on 2016-07-18T20:38:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC-Robespierre X. S. Jr.pdf: 3880652 bytes, checksum: bc7803e50aaaf83faa6d6bc1e22cb4ca (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-18T20:38:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TCC-Robespierre X. S. Jr.pdf: 3880652 bytes, checksum: bc7803e50aaaf83faa6d6bc1e22cb4ca (MD5) / Este trabalho tem como princípio apresentar a análise de incerteza nas previsões meteorológicas e hidrológicas da ferramenta computacional SPEHC. Para tanto, inicia-se o presente estudo apresentando uma introdução que salienta quais modelos meteorológicos e hidrológico utilizados nos cálculos. Além dos modelos implementados, os estudos tiveram como foco realizar análises na sub-bacia do Rio do Peixe, que tem como exutório o município de Tangará. Os resultados encontrados foram dispostos em três partes distintas que são as seguintes: análise de incerteza meteorológica, calibração do modelo hidrológico e análise de incertezas hidrológicas. Os estudos de incerteza meteorológica tiveram como início determinar para a região do presente estudo a diferença nos valores acumulados de precipitação dos dados do TRMM (que são utilizados na calibração do modelo) e os valores observados nos sete pluviômetros espalhados na região da sub-bacia hidrográfica. Após este cálculo foi elaborada uma análise em um evento crítico de precipitação, sendo que os modelos meteorológico BRAMS e ETA não foram coerentemente representativos nas estimativas pluviométricas nesse período de estudo. A segunda parte dos resultados apresentou a calibração do modelo hidrológico PM Tank Model que é utilizado na ferramenta computacional SPEHC. Para tanto, optou-se por elaborar uma série de dez calibrações diferentes para a mesma região. Este fato foi proposto para servir de base nas análises de previsão hidrológica. Na última etapa deste estudo foram analisados os dados de previsão hidrológica e concluiu-se que todas as análises referentes a previsão de vazão são diretamente interligadas a qualidade dos dados de precipitação. Sendo assim, o estudo de previsão hidrológica se ateve a analisar qualitativamente os resultados encontrados e identificando padrões assumidos nos referidos gráficos. Por fim, o presente estudo concluiu que as previsões hidrológicas são dependentes das previsões meteorológicas e portanto todas as incertezas atreladas a estas são repassadas a modelagem de vazão. / This paper has the principle analyzing uncertainties in weather and hydrological forecasts on software SPEHC. Therefore, begins this study presenting an introduction about meteorological and hydrological models used in the calculations. In addition to the models implemented, studies have focused on performing analysis on the Fish River sub-basin, where the discharge measure is in the city of Tangará. The results were arranged in three distinct parts which are as follows: weather uncertainty analysis, calibration of the hydrological model and analysis of hydrological uncertainties. The weather uncertainty studies beginning to determine for this study region the difference in cumulative values of precipitation from TRMM (used in model calibration) and the values observed in the seven rain gauges in the sub-basin area. After this, was prepared an analysis in a critical event of precipitation, and the weather models BRAMS and ETA were not consistently representative in rainfall estimates in this study. The second part of the results are the calibration of the PM Tank Model that is used on SPEHC. Therefore, it was decided to prepare a series of ten different calibrations for the same region. This fact has been proposed as the principle for the hydrological forecasting analyzes. In the last part of this study, the hydrological forecast were analyzed and it was concluded that all the analyzes regarding the flow prediction is directly linked to the quality of the precipitation. Therefore the hydrological forecast study only analyze the qualitatively results founded and identifying patterns assumed in these graphics. This study concluded that hydrological forecasts are dependent on weather forecasts and all the uncertainties linked to these are passed on modeling flow.

A geração de energia elétrica é assunto estratégico para o desenvolvimento econômico de qualquer nação e geralmente está ligada aos recursos naturais disponíveis. A exploração de tais fontes devem ser aproveitadas de maneira a maximizar os benefícios proporcionados e minimizar os impactos negativos ao meio ambiente e sociedade. A estratégia de previsão de séries de vazões consiste em estimar o fluxo de água com determinada antecedência visando minimizar as incertezas e os riscos auxiliando na redução dos fatores que prejudicam o planejamento das hidroelétricas e maximizando os resultados obtidos, pois a geração de energia elétrica a partir do sistema hidráulico depende principalmente das séries de vazões afluentes (TUCCI, 2002). Para realizar previsão de séries de vazões, encontram-se na literatura diversos modelos, dentre estes, as redes neurais artificiais, programação genética, modelos autorregressivos, entre outros. A fim de melhorar o desempenho das previsões de vazões propõe-se neste trabalho a construção de ensembles, que consiste em combinar componentes individuais. Neste trabalho, utilizou-se uma base dados do Operador Nacional de Sistemas (ONS) de duas usinas localizadas no Rio Grande: Água Vermelha e Itutinga. Os modelos que mais se destacaram como componentes individuais foram a rede neural artificial (RNA) com algorítimos de treinamento Backpropagation (BPM) e Gradient Method (GRAD) e a Programação Genética (PG). O ensemble BPM foi o que apresentou maior eficiência e capacidade de generalização. O MAPE da previsão dos modelos do período seco é menor que no período úmido. Não houve um modelo que se destacou em todos os casos quanto aos erros de previsão, sendo que os resultados dependem das características da usina e do período em estudo. Fazer previsões por períodos levaram a menores erros que quando considerado todo o ano. Após a combinação das componentes individuais, na maioria dos casos houve melhoria do desempenho, sendo que o melhor caso foi capaz de prover uma diminuição de até 14% do erro médio absoluto percentual (MAPE) em relação a melhor componente individual. / The generation of power is of strategic importance for the economic development of any nation. The ability to generate power is fundamentally linked to the availability of natural resources. The exploitation of such resources should be guided by principles to maximize the benefit provided and minimize the negative impact on the environment and society. The generation of electricity from hydraulic system depends mainly on the water inflow series (TUCCI, 2002). The forecast strategy series streamflow estimates the water flow with the goal of minimizing uncertainties and risks while reducing factors that hinder the planning of hydroelectric energy production. There are several models in the literature for performing streamflow series forecasting. They include: artificial neural networks, genetic programming, and autoregressive models, among others. In this paper, we propose the construction of ensembles - the combination of individual components - in order to improve the performance of forecasts of streamflow rates. We used one database from the Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) in two plants located in Rio Grande: Água Vermelha and Itutinga. The models that stood out were the artificial neural network (ANN) with the training algorithms Backpropagation (BPM), Gradient Method (GRAD), and genetic programming (GP). The ensemble BPM showed greater efficiency and generalizability. The forecast MAPE of models for dry periods is less than for the wet season. Model results depended upon the characteristics of the plant and the period under study. Making predictions by periods led to minor mistakes when taken throughout the year. After combining the individual components, there was up to a 14% reduction of the average percentage absolute error (MAPE). / Programa Institucional de Bolsas de Pós-Graduação - PIB-PÓS

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-07-04T13:03:15Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 11336124 bytes, checksum: b2c97d117602dc59484aee1d78cb63de (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-04T13:03:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 11336124 bytes, checksum: b2c97d117602dc59484aee1d78cb63de (MD5) Previous issue date: 2016-11-07 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / A modelagem hidrológica tem-se tornado ferramenta expressiva para a Engenharia de Recursos Hídricos – por ser utilizada na gestão de reservatórios, elaboração do programa de operação de usinas hidrelétricas, elaboração de cenários de planejamento e gestão dos recursos hídricos – e para a previsão e mitigação de eventos hidrológicos extremos. Devido a essa importância, objetivou-se neste trabalho modelar o regime diário de vazões em uma bacia hidrográfica por meio de modelos conceituais chuva- vazão e por método de inteligência artificial. O trabalho foi dividido em três artigos, em que no Artigo I o objetivou foi avaliar o desempenho dos modelos conceituais chuva-vazão Soil Moisture Accounting (SAC-SMA) e IPH II para a estimativa das vazões diárias na Bacia Hidrográfica do Rio Piracicaba, MG. O estudo foi realizado em três seções de monitoramento de vazão da bacia hidrográfica, sendo a calibração do modelo realizada com o algoritmo Shuffled Complex Evolution (SCE-UA), em que se utilizou como função objetivo o índice de eficiência de Nash-Sutcliffe (ENS). Com a análise estatística dos resíduos, foi possível constatar, de maneira geral, concordância entre os valores de vazões estimados pelos modelos SAC- SMA e IPH II e os observados nas seções de medição, destacando-se que em ambos os modelos houve dificuldade na simulação de valores de pico. Concluiu-se, portanto, que os modelos SAC-SMA e IPH II são adequados para a estimativa das vazões diárias de cursos de água da Bacia do Rio Piracicaba, demonstrando potencial para serem utilizados em estudos relacionados com simulação hidrológica e gestão de recursos hídricos em bacias hidrográficas brasileiras. No artigo II, o objetivo foi utilizar métodos de análise de sensibilidade global (ASG) para verificar a sensibilidade dos parâmetros do modelo hidrológico SAC-SMA e identificar quais parâmetros são responsáveis pelas maiores variações nas vazões simuladas pelo modelo. Para análise de sensibilidade global, utilizaram-se os métodos de Morris e de Sobol. O método de Morris requer pequeno esforço computacional, é simples de ser implementado e de fácil interpretação. Devido a essas características e por permitir avaliação qualitativa da sensibilidade dos parâmetros, esse método pode ser utilizado como análise preliminar dos métodos ASG baseados em variância, como é o caso do método de Sobol. Este método é considerado mais robusto que o de Morris e permite quantificar os efeitos dos parâmetros e de suas interações, de forma individual, nos dados de saída do modelo. Os parâmetros do modelo SAC-SMA que apresentaram alta sensibilidade foram LZPK, LZSK, LZFPM, LZFSM, UZFWM e ADIMP. O parâmetro UZFWM representa a lâmina de água livre na zona superior do solo e interfere no escoamento subsuperficial e na recarga do aquífero freático. Já o parâmetro ADIMP representa a área impermeável adicional da bacia e interfere na geração do escoamento superficial direto. Os demais parâmetros citados estão relacionados ao escoamento de base da bacia. Com base nos resultados, concluiu-se que a maior parte dos parâmetros do modelo SAC-SMA não proporciona variações expressivas nas vazões estimadas e os métodos de Morris e Sobol possibilitam a potencial simplificação do modelo hidrológico SAC-SMA, visto que viabilizaram a identificação dos parâmetros que não possuem sensibilidade. Por fim, no Artigo III foram desenvolvidas Redes Neurais Artificiais (RNAs) para estimar vazões diárias da Bacia Hidrográfica do Rio Piracicaba. Além disso, foi avaliada a utilização das RNAs associadas aos modelos hidrológicos conceituais IPH II e SAC-SMA, de forma a obter um modelo híbrido para estimativa de vazões que representem, ao mesmo tempo, os processos conceituais e não lineares relacionados ao escoamento. No desenvolvimento das redes neurais para estimativa da vazão diária, foram adotados os seguintes passos: coleta e seleção de dados; definição da arquitetura da rede; treinamento; e validação dos resultados. Assim, concluiu-se que as RNAs são adequadas para a estimativa das vazões diárias na Bacia do Rio Piracicaba; que as variáveis de entrada das RNAs que proporcionam os melhores resultados para estimava das vazões são precipitação, evapotranspiração de referência e vazões do próprio curso de água defasadas no tempo; que para o bom desempenho das RNAs para estimativa das vazões é preciso considerar como variável de entrada a vazão do curso de água defasada no tempo; e que a associação das RNAs com o modelo hidrológico IPH II, caracterizando uma conformação híbrida, permite melhorar as estimativas das vazões diárias. / Hydrologic modeling has become a significant tool for water resources engineering since it can be used in reservoir management, scheduling of hydroelectric plant operation, water resources planning and management, and forecasting and mitigation of extreme hydrologic events. Given this importance, this study aimed to model the daily flow regime of a river basin by means of rainfall-flow conceptual models and the application of artificial intelligence. The research results were divided into three papers. The first one showed the performance of two conceptual models, the Sacramento - Soil Moisture Accounting (SAC-SMA) and the IPH II, in estimating the daily flows of the Piracicaba river basin (MG). Three sections were outlined to monitor the river basin flow. The model calibration was carried out by Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) algorithm, whose objective function was the Nash-Sutcliffe (ENS) efficiency index. By the statistical analysis of the residues, we could broadly observe that the flows estimated by SAC- SMA and by IPH II correlated with the values measured in the monitoring sections. It is noteworthy mention that peak values were hard to identify in both models. Therefore, we concluded that the SAC-SMA and IPH II models are suitable to estimate daily flows of watercourses in the Piracicaba river basin. Thus, these models can be used in studies of hydrological simulation and management of water resources for Brazilian river basins. In the second paper, we tested the methods of global sensitivity analysis (ASG) for the sensitivity of parameters from the SAC-SMA hydrological model. In addition, we identified the parameters providing the largest variations in flows simulated by the model. For global sensitivity analysis, we use the methods of Morris and Sobol. The Morris method requires little computational effort, being of easy implementation and interpretation. Added to this, it allows a qualitative evaluation of parameter sensitivity; therefore, this method can be used as a preliminary analysis to the ASG methods based on variance, such as the Sobol one. This is considered method stronger than the Morris' one, enabling the quantification of the effects of parameters and their interactions, individually, in the model output data. The parameters of the SAC-SMA model showing high sensibility were LZPK, LZSK, LZFPM, LZFSM, UZFWM, and ADIMP. UZFWM is the parameter representing the free water depth in the upper soil, which interferes with subsurface runoff and groundwater recharge. Yet ADIMP stands for an additional waterproof area in the river basin that interferes with direct surface runoff. The other above-mentioned parameters are related to the river basin baseflow. Based on the results, we concluded that most of the parameters from SAC-SMA model had no significant variations in estimated flows; and the Morris and Sobol methods were able to simplify the SAC-SMA hydrological model since non-sensitive parameters were identified. Lastly, the third paper shows the development of artificial neural networks (ANNs) to estimate daily flows in the studied river basin. Likewise, we evaluated the application of these RNAs together with the conceptual hydrological models IPH II and SAC-SMA, with the purpose of generating a hybrid model for flow estimation, which would represent, at the same time, runoff conceptual and non-linear processes. We followed a set of steps while developing the ANNs, which were data collection and selection, network architecture definition, training, and validation of results. Based on the results, we concluded that the ANNs are adequate to estimate daily flows in the Piracicaba river basin. Also, the input variables with the best results were rainfall, reference evapotranspiration, and time-lagged stream flows. Interestingly, a good performance of the ANNs was reached by taking into account these time-lagged flows as input variables. Furthermore, we may infer that the hybrid model, generated from ANN association to the IPH II hydrological model, improved the estimates of daily flows.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-07-04T13:18:57Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2363842 bytes, checksum: ffe6b451f8c38c8b552d6644c74539bd (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-04T13:18:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2363842 bytes, checksum: ffe6b451f8c38c8b552d6644c74539bd (MD5) Previous issue date: 2018-02-28 / Por sua magnitude, diversidade biológica e condições de preservação, a bacia Amazônica é um importante objeto de estudo para grupos de pesquisa ao redor de todo o mundo. No contexto hidrológico, a proximidade com que a população se desenvolveu em relação aos cursos de água, associada à ocorrência de eventos extremos cada vez mais frequentes, torna essencial o entendimento dos processos hidrológicos atuantes na região. Na planície Amazônica existem importantes fatores que regulam os processos hidrodinâmicos como as trocas de água entre os canais principais dos rios e as planícies de inundação e o efeito de remanso hidráulico variável que altera os padrões de velocidade do escoamento. A consideração de tais fatores é essencial tanto nos processos de modelagem hidrológica e hidrodinâmica quanto na geração de dados de vazão, imprescindíveis à calibração e validação dos modelos. Se por um lado modelos hidrodinâmicos complexos têm sido desenvolvidos a partir dessa abordagem, os dados de vazão utilizados ainda são obtidos a partir da metodologia tradicional da curva- chave, que desconsidera os fatores supracitados. O presente trabalho propôs a geração de uma série acurada de dados de vazão a partir da aplicação da Equação de Manning para a estação Manacapuru, localizada no trecho mais baixo do rio Solimões, onde o efeito de remanso hidráulico é evidente. Como uma das variáveis da equação, a declividade da linha de energia é considerada também nos cálculos, tendo sido realizada a sua estimativa a partir da diferença de nível entre a estação de Manacapuru e uma estação de apoio localizada 90 quilômetros a jusante, a estação de Careiro. A obtenção dos parâmetros da equação foi possível a partir de uma série de oito anos (2009-2016) de medições mensais de vazões no rio Solimões realizadas com equipamentos acústicos, complementando a série previamente disponibilizada pela Rede Hidrometeorológica Nacional, predominantemente obtida a partir da utilização de medidores convencionais de corrente. Com os parâmetros geométricos dos canais, área e raio hidráulico da seção transversal obtidos a partir de um levantamento batimétrico da seção, o desafio de aplicação da metodologia se torna a determinação do coeficiente de rugosidade de Manning de forma acurada. No presente trabalho, utilizou-se cada uma das medições de vazão para se obter indiretamente um coeficiente de rugosidade, estabelecendo-se, então, uma relação entre o coeficiente e o nível de água na seção. Os resultados indicaram que o coeficiente de rugosidade se relaciona de maneira decrescente com o nível de água na seção, tendendo a uma assíntota a partir de certo nível. Análises estatísticas apontaram, ainda, que a relação entre o coeficiente de rugosidade e o nível de água é significativamente afetada pelo método pelo qual procede-se à medição de vazão, sejam ele medidores convencionais de corrente ou equipamentos acústicos. Assim, fica evidente a importância de se avaliar o efeito de diferentes bases de dados utilizadas no estabelecimento da relação entre cota e vazão quando se objetiva obter uma série acurada de vazões. Análises de hidrogramas indicaram que a metodologia proposta é capaz de aprimorar expressivamente a série de dados de vazão gerada, principalmente para os picos de vazão, se comparada à metodologia tradicional de utilização da curva-chave em um regime como o de Manacapuru. No contexto da modelagem hidrológica, foi possível concluir que a utilização de uma série de dados de vazão de complexidade incompatível com os modelos hidrodinâmicos que se deseja avaliar pode levar a conclusões errôneas a respeito dos processos hidrodinâmicos atuantes e dos procedimentos necessários para a modelagem. Portanto, é essencial a disponibilização de séries de dados de vazão com acurácia compatível aos modelos hidrológicos e hidrodinâmicos que têm sido desenvolvidos, permitindo, assim, a utilização desses modelos para a previsão de enchentes e consequente minimização dos impactos desses eventos à população. / For their magnitude, biological diversity and conservation conditions, the Amazon basin is an important study object for several research groups around the world. In the hydrologic context, closeness between the development of communities and rivers, associated to the frequent extreme events in the basin, makes essential understanding the hydrological process. In Amazon plain, there are important factors that regulate hydrodynamic processes as water changes between the main channel of rivers and floodplains and the variable backwater that affects the velocity patterns of flow. Considering those factors is essential both for hydrological-hydrodynamic modeling and for the generation of streamflow data series, indispensable for model calibration and validation. Even if complete hydrodynamic models are being developed for the basin, available streamflow data series are still based on the traditional rating-curve methodology, disregarding the aforementioned factors. This work proposed the generation of an accurate streamflow data series for Manacapuru station, a station located in the lower Solimões River where the variable backwater effect is evident, based on the application of the Manning Equation to water level data series. As one of the equation parameters, energy slope is included in computations, being estimated by the difference between water level in Manacapuru and the Careiro station, located 90 kilometers downstream. Obtainment of equation parameters was possible based in a monthly discharge measurement series of 8 years (2009-2016) for Solimões River performed with acoustic equipment, which complemented the previous series available in the National Hydro-meteorological Network performed predominantly by conventional current meters. With geometric parameters area and hydraulic radius being calculated based in a bathymetric section profile, the task remains to determine Manning roughness coefficient. In this study, we calculated indirectly the roughness coefficient for each discharge measurement data, establishing, then, a relationship between the coefficient and the water level. Results indicated that roughness coefficient is related to the water level by a decreasing relationship, tending to an asymptote in certain level. Statistical analyses pointed, in addition, that relationship between roughness coefficient and water level is significantly affected by the method in which discharge measurement is performed, being by conventional current meters or acoustic equipment. Therefore, becomes evident the importance of evaluating the effect of different databases on establishing stage-discharge relationship, in order to obtain an accurate streamflow data series. Hydrograph analyses indicated that the proposed methodology is able to expressively enhance the generated data series in comparison with the traditional rating curve, mainly for maximum flow peaks. Moreover, it was concluded that using a discharge data series with an incompatible degree of complexity if compared to the analyzed models could lead to incorrect findings with regard to the modeling processes. Therefore, it was attested the importance of improving discharge data series, making then able to support the development of hydrological models with the compatible accuracy. Thus, enabling the models to be used for flood forecasting, and consequently minimizing the impacts of these extreme events on population.

Submitted by Nathalya Silva (nathyjf033@gmail.com) on 2017-04-24T20:04:12Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ModeloGerenciamentoAgua.pdf: 11144827 bytes, checksum: 1729da6214c18fcd59e89f3ba710e78e (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-04-26T13:22:34Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ModeloGerenciamentoAgua.pdf: 11144827 bytes, checksum: 1729da6214c18fcd59e89f3ba710e78e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-26T13:22:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ModeloGerenciamentoAgua.pdf: 11144827 bytes, checksum: 1729da6214c18fcd59e89f3ba710e78e (MD5) Previous issue date: 2016-02 / Este trabalho trata de um modelo para gerenciamento de usos múltiplos da água, visando minimizar conflitos de uso, relacionados com a operação de sistemas de reservatórios em aproveitamentos hidrelétricos de bacias hidrográficas. O modelo SOUMA – “Sistema de Otimização de Usos Múltiplos da Água”, que consiste em um modelo estocástico de otimização baseado em programação não linear, foi desenvolvido e estruturado em GAMS (General Algebraic Modeling System) com o emprego do solver MINOS. O SOUMA compõe-se de dois módulos auxiliares. O primeiro é um módulo de previsão de níveis de água, que consiste em um modelo estocástico do tipo ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average). O segundo é um módulo de previsão de vazões, que é um modelo estocástico chuva-vazão, do tipo RNA. O modelo ARIMA na calibração e na validação apresentou R² médio acima de 0,93 e RMSE abaixo de 0,08, capturando de forma satisfatória o comportamento das séries níveis d’água. O modelo chuva-vazão que foi empregado na composição da vazão afluente ao reservatório, com a utilização de arquitetura RNA, apresentou R² médio de 0,954 e RMSE médio de 0,098. O modelo SOUMA foi aplicado à bacia do rio Tapajós para o futuro Aproveitamento Hidro Energético – AHE São Luiz do Tapajós, Itaituba, PA. Foram criados seis cenários que serviram de parâmetros na otimização e minoração dos conflitos. Vazões afluentes ao reservatório foram obtidas e simuladas, para os cenários hidrológicos seco, médio e úmido e para os cenários climáticos El Niño, Neutro e La Niña. Para geração de energia e profundidade de navegação, considerando as afluências dos cenários hidrológicos seco, médio e úmido, o SOUMA evidenciou, em relação aos níveis de referência dos cenários de navegação baixo, médio e alto, a ocorrência de profundidades abaixo da mínima, para gerações médias abaixo de 2.411 MW, 2.939 MW e 3.586 MW, respectivamente. Para geração de energia e capacidade de carga transportada, considerando as afluências dos cenários hidrológicos seco, médio e úmido, o SOUMA demonstrou, em relação aos níveis de referência dos cenários de navegação baixo, médio e alto, que gerações médias acima de 2.869 MW, 3.508 MW e 4.740 MW, respectivamente, não geram ganhos de capacidade de carga transportada e que gerações médias abaixo de 1.344 MW, 1.622 MW 2.056 MW, respectivamente, inviabilizam o transporte de carga. Para geração de energia e cota de inundação, considerando as afluências dos cenários hidrológicos seco, médio e úmido, o SOUMA mostrou, em relação aos níveis de referência dos cenários de controle de inundação baixo, médio e alto, a ocorrência de inundações a jusante, para gerações médias acima de 4.978 MW, 6.057 MW e 7.390 MW, respectivamente. Retiradas consuntivas são significativas apenas no período de junho a outubro. Considerando a média das demandas consuntivas mensais (145 m³/s), para afluências do cenário hidrológico seco, médio e úmido, o SOUMA evidenciou uma perda mensal na geração de energia elétrica de 50 MW, 47 MW e 44 MW, respectivamente. Os resultados aferidos evidenciam que os modelos desenvolvidos são ferramentas de fundamental importância à otimização operacional de sistemas de reservatórios com usos múltiplos, permitindo a otimização de gerações e de defluências em AHE, em períodos de cheia e de estiagem e de grandes demandas energéticas, com a manutenção de condições de navegabilidade em trechos a jusante de barramentos, através de simulações operacionais sustentáveis que minoram conflitos de uso. / This work deals with a model for management of multiple uses of water, for the mitigation of conflicts of use related to the operation of reservoir systems in hydroelectric power plant of water catchment area. The model SOUMA – "system optimization of multiple uses of water", which consists of a stochastic optimization model based on nonlinear programming, was developed and structured in GAMS (General Algebraic Modeling System) with the use of solver MINOS. The SOUMA is composed of two modules. The first is a module for forecasting of water levels, which consists of a stochastic model of type ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average). The second is a module for forecasting of streamflow, which is a stochastic model of rainfall-streamflow the RNA type. The ARIMA model calibration and validation presented average R² above 0.93 and RMSE below 0.08, capturing in a satisfactory manner the behavior of water levels. The rain-flow model that was used in the composition of influent flow to the reservoir, with the use of RNA architecture, presented average R² 0.954 and of 0.098 RMSE. The SOUMA model was applied to Tapajós River basin for the future hydroelectric power plant of São Luiz do Tapajós, Itaituba, PA. Six scenarios were created to be used as parameters in optimizing and mitigation of conflicts. The reservoir tributaries streamflow were obtained and simulated for dry, medium and moist hydrological scenarios and for El Niño, La Niña and Neutral climatic scenarios. For the power generation and navigation depth uses, considering the tributaries streamflow of the dry, medium and moist hydrological scenarios, the SOUMA showed, in relation to the reference levels of the low, medium and high navigation scenarios, the occurrence of depths below the minimum, for generations averages below 2,411 MW, 2,939 MW and 3,586 MW, respectively. For power generation and cargo capacity, considering the tributaries streamflow of the dry, medium and moist hydrological scenarios, the SOUMA showed, in relation to the low, medium and high reference levels of the navigation scenarios, that generations averages above 2,869 MW, 3,508 MW and 4,740 MW, respectively, do not generate earnings of cargo capacity and that medium generations below 1,344 MW, 2,056 MW and 1,622 MW, respectively, make the river transport of cargo infeasible. For power generation and flood dimension, considering the tributaries streamflow of the dry, medium and moist hydrological scenarios, the SOUMA showed, in relation the reference levels low, medium and high of the flood control, the occurrence of floods downstream to generations above average 4,978 MW, 6,057 MW and 7,390 MW, respectively. Consumptive withdrawals are meaningful only in the period from June to October. Considering the monthly average consumptive demands (145 m ³/s), to tributaries streamflow of the dry, medium and moist hydrological scenarios, the SOUMA showed a monthly loss in power generation of 50 MW, 47 MW and 44 MW, respectively. The measured results show that the models developed are important tools to operational optimization of reservoir systems with multiple uses, allowing the optimization of generations and defluente flow in the hydroelectric power plant of water catchment area, in periods of flood and drought and large energy demands, with maintenance of navigation conditions downstream from dams, through sustainable operational simulations that minimize usage conflicts.