A previsão hidrológica é um processo estocástico dependente de fatores aleatórios, e, por si só, possui incertezas, porém, como a descarga sólida de um rio se correlaciona com a vazão por uma relação do tipo potência, na previsão do assoreamento de reservatório estas incertezas são maximizadas. Métodos empíricos e semi-empíricos de previsão de assoreamento negligenciam importantes fenômenos hidráulicos que regem o comportamento instantâneo do transporte de sedimentos. Incertezas e erros na estimativa da vida útil de reservatórios na fase de estudo de viabilidade é prejudicial ao processo decisório de qual reservatório e/ou se o reservatório deve ser construído. A pesquisa identificou os mecanismos de como a variabilidade hidrológica influencia a previsão do assoreamento de reservatórios por meio de casos idealizados e validação das hipóteses em estudo de caso, também foi proposto um fluxograma de atividades para a previsão de assoreamento capaz de reduzir incertezas inerentes a estes estudos, pautado na modelagem hidrodinâmica de transporte de sedimentos, ferramentas de hidrologia estatística e uso de múltiplos cenários, o Procedimento Metodológico para Redução de Incertezas na Previsão do Assoreamento de Reservatórios (PRIPAR - NH). Identificou-se que: séries de vazões com maior variabilidade resultam em um aporte de sedimento maior quando comparado à somatório de seu valor médio, e quanto maior a variabilidade maior o aporte resultante; séries com mesmo aporte de sedimentos e maior parte nos primeiros anos do reservatório resultam em assoreamento mais rápido devido a relativa alta Eficiência de Retenção de sedimentos nos primeiros anos e sua redução com a evolução do assoreamento; e, comprovou-se que modelos estocásticos para geração de séries sintéticas produzirão séries ligeiramente diferentes caso aplicados mais de uma vez, mesmo quando utilizando parâmetros de calibração iguais, causando significativa diferença na previsão do assoreamento. O PRIPAR - NH foi aplicado no estudo de caso do reservatório da PCH Mogi-Guaçu. Os 50 cenários analisados suportam a hipótese, apresentando amplitude de 12,4% do volume assoreado calculado, com média de 48,1% de seu volume em 50 anos. / The hydrologic forecast is a stochastic process that relays on a random factor. It present uncertainties by itself, but when used for reservoir sedimentation studies this uncertain are maximized due the fact that sediment load relates with flow discharge by a power type function. Empirical and semi-empirical methods for reservoir sedimentation forecast, widely used in Brazil, neglects important hydraulic phenomena that governs the instantaneous sediment transport behavior. Uncertainties and errors in reservoirs useful life estimation during feasibility studies are detrimental for the process of choosing which reservoir should be build and/or if the reservoir should be build. This study identified how hydrologic forecast and flow variability affects reservoir sedimentation studies, by means of hypothetical ideal scenarios and validations of the hypothesis in a study case. It also proposed a process flowchart for reservoir sedimentation studies able reduces uncertainty by the use of sediment transport modelling, statistical tools applied in hydrology and multiple scenarios, the PRIPAR-NH. It was identified that: as the degree of variability in flow data series increases, sediment loads also increase in comparison with the value calculated by the average flow; for the same sediment income, data series that presents most part of the sediment loads in the early years of the reservoir operation presents a faster sedimentation, it is explained by the fact the sediment Trap Efficiency reduces along the time due the reservoir storage capacity loss; and, it was proved that stochastic model will produce different data series if applied more than once, even when using the same calibration parameters, and it affects significantly the sedimentation forecast results. The PRIPAR-NH was applied to assess the sedimentation in Mogi-Guaçu Hydropower reservoir. The 50 analyzed scenarios support the study main hypotheses, presenting results for sedimentation volume ranging in 12.4%. The average sedimentation volume found was 48.1% for a 50 years scenario.

A previsão hidrológica é um processo estocástico dependente de fatores aleatórios, e, por si só, possui incertezas, porém, como a descarga sólida de um rio se correlaciona com a vazão por uma relação do tipo potência, na previsão do assoreamento de reservatório estas incertezas são maximizadas. Métodos empíricos e semi-empíricos de previsão de assoreamento negligenciam importantes fenômenos hidráulicos que regem o comportamento instantâneo do transporte de sedimentos. Incertezas e erros na estimativa da vida útil de reservatórios na fase de estudo de viabilidade é prejudicial ao processo decisório de qual reservatório e/ou se o reservatório deve ser construído. A pesquisa identificou os mecanismos de como a variabilidade hidrológica influencia a previsão do assoreamento de reservatórios por meio de casos idealizados e validação das hipóteses em estudo de caso, também foi proposto um fluxograma de atividades para a previsão de assoreamento capaz de reduzir incertezas inerentes a estes estudos, pautado na modelagem hidrodinâmica de transporte de sedimentos, ferramentas de hidrologia estatística e uso de múltiplos cenários, o Procedimento Metodológico para Redução de Incertezas na Previsão do Assoreamento de Reservatórios (PRIPAR - NH). Identificou-se que: séries de vazões com maior variabilidade resultam em um aporte de sedimento maior quando comparado à somatório de seu valor médio, e quanto maior a variabilidade maior o aporte resultante; séries com mesmo aporte de sedimentos e maior parte nos primeiros anos do reservatório resultam em assoreamento mais rápido devido a relativa alta Eficiência de Retenção de sedimentos nos primeiros anos e sua redução com a evolução do assoreamento; e, comprovou-se que modelos estocásticos para geração de séries sintéticas produzirão séries ligeiramente diferentes caso aplicados mais de uma vez, mesmo quando utilizando parâmetros de calibração iguais, causando significativa diferença na previsão do assoreamento. O PRIPAR - NH foi aplicado no estudo de caso do reservatório da PCH Mogi-Guaçu. Os 50 cenários analisados suportam a hipótese, apresentando amplitude de 12,4% do volume assoreado calculado, com média de 48,1% de seu volume em 50 anos. / The hydrologic forecast is a stochastic process that relays on a random factor. It present uncertainties by itself, but when used for reservoir sedimentation studies this uncertain are maximized due the fact that sediment load relates with flow discharge by a power type function. Empirical and semi-empirical methods for reservoir sedimentation forecast, widely used in Brazil, neglects important hydraulic phenomena that governs the instantaneous sediment transport behavior. Uncertainties and errors in reservoirs useful life estimation during feasibility studies are detrimental for the process of choosing which reservoir should be build and/or if the reservoir should be build. This study identified how hydrologic forecast and flow variability affects reservoir sedimentation studies, by means of hypothetical ideal scenarios and validations of the hypothesis in a study case. It also proposed a process flowchart for reservoir sedimentation studies able reduces uncertainty by the use of sediment transport modelling, statistical tools applied in hydrology and multiple scenarios, the PRIPAR-NH. It was identified that: as the degree of variability in flow data series increases, sediment loads also increase in comparison with the value calculated by the average flow; for the same sediment income, data series that presents most part of the sediment loads in the early years of the reservoir operation presents a faster sedimentation, it is explained by the fact the sediment Trap Efficiency reduces along the time due the reservoir storage capacity loss; and, it was proved that stochastic model will produce different data series if applied more than once, even when using the same calibration parameters, and it affects significantly the sedimentation forecast results. The PRIPAR-NH was applied to assess the sedimentation in Mogi-Guaçu Hydropower reservoir. The 50 analyzed scenarios support the study main hypotheses, presenting results for sedimentation volume ranging in 12.4%. The average sedimentation volume found was 48.1% for a 50 years scenario.

Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2017-06-21T15:17:03Z No. of bitstreams: 1 João Luiz de Mello Tavares Feola.pdf: 5309708 bytes, checksum: d5c41cb81a5edeb9b009813c8ec264ce (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-21T15:17:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 João Luiz de Mello Tavares Feola.pdf: 5309708 bytes, checksum: d5c41cb81a5edeb9b009813c8ec264ce (MD5) Previous issue date: 2016-06-24 / Business organizations and their projects are becoming increasingly complex and demanding constants innovations, looking to comply with an increasingly demanding and knowledgeable market need. In many cases, these innovative projects do not have welldefined requirements in the initial planning and need refinement scope in the execution course, which could disrupt the final project acceptance and quickly decision making. Uncertainties are a major cause of rework, cost increases and project deadlines changes. In extreme cases, they can even generate social and financial impacts. For this, it is necessary a dynamic and iterative approach between the team and the project stakeholders, which must abandon systemic management standards and pass thought in the customer problems and needs. The Design Thinking proposes a concept of collaborative work among stakeholders and project team, developing prototypes which are refined cyclically to its final stage and have shown to be a promising approach in education and engineering areas. This study aims to identify the DT characteristics and the corporate and its projects uncertainties types, checking also how it can help reduced. For this evaluation, we carried out qualitative interviews with nine experts, mostly professionals with graduate, active on seven different organizations. The analysis indicated that the majority DT approach has as predominates characteristics the involvement and relationship with the human being, tends to develop the creative thinking and use brainstorming techniques and customer feedback to develop their projects, increasing project acceptance and contractors satisfaction. / As organizações empresariais e seus projetos vêm se tornando cada vez mais complexos e exigindo constantes inovações, visando assim atender às necessidades de um mercado cada vez mais exigente e bem informado. Em muitos casos, estes projetos inovadores não possuem requisitos bem definidos em seu planejamento inicial e necessitam de refinamento de escopo no decorrer de sua execução, devido ao grande número de incertezas presentes. Para isto, faz-se necessário uma abordagem mais dinâmica e interativa entre a equipe e os stakeholders do projeto, para focar nas necessidades e problemas do cliente final. O Design Thinking propõe um conceito de trabalho colaborativo entre as partes interessadas e o time do projeto, desenvolvendo protótipos que são refinados de forma iterativa até sua conclusão e vêm se mostrando uma abordagem promissora em áreas como educação e engenharia. O presente estudo tem como propósito identificar como o Design Thinking pode contribuir para reduzir as incertezas. Para essa identificação, realizou-se entrevistas qualitativas com nove especialistas, em sua maioria profissionais com pós graduação, atuantes de sete organizações distintas. A análise indicou que em sua maioria a abordagem DT possui características predominantes de relacionamento e envolvimento do ser humano, que tende a desenvolver o pensamento criativo e utilizar técnicas de brainstorming e feedback do cliente para o desenvolvimento de seus projetos. Observou-se que a característica do DT ser centrado no humano é utilizado em projetos com incerteza de stakeholders para mitiga-la, assim como a ideação e experimentação é usada para diminuir as incertezas tecnológicas.