Submitted by Maykon Nascimento (maykon.albani@hotmail.com) on 2015-04-28T19:39:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Andriellem Lidia.pdf: 2474328 bytes, checksum: 0fd24480e459874089d3e43013d8ae4c (MD5) / Approved for entry into archive by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-04-30T20:07:26Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Andriellem Lidia.pdf: 2474328 bytes, checksum: 0fd24480e459874089d3e43013d8ae4c (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-30T20:07:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Andriellem Lidia.pdf: 2474328 bytes, checksum: 0fd24480e459874089d3e43013d8ae4c (MD5) Previous issue date: 2015-04-28 / O conhecimento do regime natural de rios é relevante, entre diversas razões, para avaliar o impacto antrópico em bacias hidrográficas. Desta forma, visa criar ferramentas que auxiliem no planejamento eficiente dos recursos hídricos. O rio Santa Maria da Vitória (ES) é crucial para o desenvolvimento socioeconômico da Região Metropolitana da Grande Vitória. Adicionalmente, diversos ecossistemas e comunidades agrícolas dependem deste rio. Sendo a geração de energia elétrica um dos usos mais significativos do rio Santa Maria da Vitória, através das Pequenas Centrais Hidrelétricas Rio Bonito e Suíça, o objetivo principal desta pesquisa foi buscar uma melhor compreensão da influência da operação destes empreendimentos na vazão natural deste rio. Além da análise das séries de vazões e de precipitações medidas em Santa Leopoldina, comparando o período anterior com o posterior à implantação das PCH`s, realizou-se a reconstituição das vazões naturais médias diárias e médias mensais a jusante das PCH`s, através da técnica de extensão MOVE.I (tipo 1) e com o auxílio da série de vazão medida na estação fluviométrica Marechal Floriano, localizada na bacia hidrográfica do rio Jucu. Os resultados obtidos, a partir dos dados monitorados na estação Santa Leopoldina, mostraram uma diminuição nas vazões mínimas com 7, 30 e 90 dias de duração para o período pós-regulado. Ainda, as vazões de permanência Q50, Q90 e Q95 e a vazão média de longa duração reconstituídas são menores que as vazões observadas em Santa Leopoldina. Além da presença das PCH`s, as alterações no uso e cobertura do solo da bacia podem ter influência sobre os resultados encontrados. As vazões em Santa Leopoldina, devido aos horários em que são realizadas as medições, podem não representar de forma confiável as oscilações a jusante das PCH`s. Consequentemente, faz-se necessário um monitoramento contínuo das vazões a jusante desses empreendimentos e recomenda-se que seja realizada uma nova reconstituição das vazões naturais do rio Santa Maria da Vitória, através do balanço hídrico dos reservatórios, utilizando os dados operativos das PCH`s. / The knowledge of the natural streamflow of rivers is relevant to, among many other reasons, evaluate the anthropogenic impact in watersheds. Thus, it aims to create tools that contribute to an efficient management of water resources. Santa Maria da Vitória River (ES) is crucial for the socioeconomic development of the metropolitan region of Grande Vitória. Additionally, many ecosystems and agricultural communities are dependents of this river. Given that hydroelectric power generation is one of the most important uses of the Santa Maria da Vitória River, through the Small Hydroelectric Plants Rio Bonito and Suíça, this research aims to better understand the influence of these SHP`s on the natural streamflow of this river. Besides the analysis of streamflow time series and precipitation time series measured at the Santa Leopoldina gauge station, comparing the pre-dam with the post-dam period, the reconstruction of the natural daily mean streamflow and monthly mean streamflow was also carried out, using the MOVE.1 (type 1) extension method and using the streamflow time series measured at the Marechal Floriano gauge station, which is located at Jucu watershed. From the hydrometric data of Santa Leopoldina gauge station, the statistical analysis revealed a decrease of the 7, 30 and 90-day duration low flow for the post-dam period. The reconstructed 50, 90 and 95-percent duration streamflows and the reconstructed long-term monthly streamflows are smaller than the measured streamflows. Beyond of the existence of the SHP`s, changes on the land use can have influence on the results found. The streamflows measured at Santa Leopoldina gauge station, due to it`s measurement hour, may be an inaccurate way of showing the flow oscillating downstream of the SHP`s. Consequently, a continuous streamflow measurement downstream of SHP`s becomes necessary and a new reconstruction of the natural streamflow of Santa Maria da Vitória River is recommended through the water balance of the reservoirs, using the SHP`s operatives data.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This study aimed to apply and assess the simplified methodology used by Paiva et al (2006 b) in the basin of Vacacaí River, to obtain information about natural flows. The analyses were carried out based on hydrological information and the use of geoprocessing techniques to determine the water demands of rice farming and to sub-divide the basin. The study of the use and the occupation of the soil showed that the flood plains of the Vacacaí River are covered by rice fields that occupy 8.06% of the basin area. Factors such as scarcity of rainfall data as well as uncertainty in the demand values adversity affected the goodness of model fit, but it was possible to conclude that the methodology was really efficient in determining the natural flow of sub-basins with approximately 3456 km² of area, and that due to factors that were not considered in the model (e.g. spreading into rivers and storage purposes) it was not possible to obtain better results for sub-basins of larger dimensions. Among the ranges of discretized model, the ones which presented the best results were those with monthly generation and propagation of flow as well as the generation of daily flow and propagation of 7 day average flow, highlighting the monthly simulation due to the smoothing of monthly maximum flows which were not well represented. According to the sensitivity analysis of the parameters of the monthly version model, the values of the parameter kkt showed no sensitivity to the functions studied (coefficient of Nash and Sutcliffe, peak discharge and change in the drained volume), differently from the parameters directly related to superficial flow, Sat and Pes, which were the most sensitive when the peak discharge was considered. From this research, it was concluded that in areas where the number of rice fields is higher the flows in the fluviometric stations are underestimated, the knowledge about natural flows by managers then becomes relevant. / Este estudo teve por objetivo aplicar e avaliar a metodologia simplificada proposta por Paiva et al (2006 b) na bacia do Rio Vacacaí, com vistas à obtenção de informações de vazões naturais. As análises foram realizadas através de informações hidrológicas e da utilização de técnicas de geoprocessamento para determinação das demandas hídricas das lavouras orizícolas e para subdivisão da bacia. O estudo do uso e ocupação do solo realizado mostrou que as várzeas do Rio Vacacaí estão cobertas por lavouras orizícolas e que as mesmas ocupam 8,06% da área da bacia hidrográfica. Fatores como escassez de dados de chuva e incerteza nos valores de demanda adotados foram significantes para prejudicar a qualidade dos ajustes, entretanto foi possível perceber que a metodologia mostrou-se bastante eficiente na determinação das vazões naturais de sub-bacais com aproximadamente 3.456 km² de área e que devido a fatores não considerados no modelo, como propagação em rios e efeitos de armazenamento, não foi possível obter melhores resultados para sub-bacias de maiores dimensões. Dentre os intervalos de discretização do modelo, os que apresentaram os melhores resultados foram aqueles com geração e propagação de vazões mensais e geração de vazões diárias e propagação das vazões médias de 7 dias, destacando a simulação mensal devido ao amortecimento das vazões máximas, as quais não foram bem representadas. A análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo versão mensal, demonstrou que a constante de recessão Kkt não apresentou sensibilidade para as funções estudadas (coeficiente de Nash e Sutcliffe, vazão de pico e variação do volume escoado) diferentemente dos parâmetros que estão diretamente relacionados com escoamento superficial, Sat e Pes, que foram os mais sensíveis quando considerada a vazão de pico. Por meio da pesquisa foi possível comprovar que em áreas onde há altos índices de lavouras de arroz, as vazões registradas nos postos fluviométricos são subestimadas, tornando-se importante para os gestores o conhecimento das vazões naturais.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Previsao de Vazoes Naturais Diarias.pdf: 3835466 bytes, checksum: f927e5c8c3a89c73430512243b55c36c (MD5) Previous issue date: 2012-09-05 / The forecast of natural flows to hydroelectric plant reservoirs is an essential input to the planning and programming of the SIN´s operation. Various computer models are used to determine these forecasts, including physical models, statistical models and the ones developed with the RNA´s techniques. Currently, the ONS performs daily forecasts of natural flows to the UHE Tucuruí based on the univariate stochastic model named PREVIVAZH, developed by Electric Energy Research Center - Eletrobras CEPEL. Throughout the last decade, several papers have shown evolution in the application of neural networks methodology in many areas, specially in the prediction of flows on a daily, weekly and monthly basis. The goal of this dissertation is to present and calibrate a model of natural flow forecast using the RNA´s methodology, more specifically the NSRBN (Non-Linear Sigmoidal Regression Blocks Networks) (VALENCA; LUDERMIR, 2001), on a time lapse from 1 to 12 days forward to the Tucuruí Hydroelectric Plant, considering the hydrometric stations data located upstream from it s reservoir. In addition, a comparative analysis of results found throughout the calibrated neural network and the ones released by ONS is performed. The results show the advantage of the methodology of artificial neural networks on autoregressive models. The Mean Absolute Percentage Error - MAPE values obtained were, on average, 48 % lower than those released by the ONS. / A previsão de vazões naturais aos reservatórios das usinas hidrelétricas é insumo fundamental para o planejamento e operação do SIN. Diversos modelos são utilizados na determinação dessas previsões, entre os quais podem ser citados os modelos físicos, os estatísticos e aqueles baseados na técnica de Redes Neurais Artificiais. Atualmente, o ONS realiza as previsões diárias de vazões naturais para a Usina Hidrelétrica Tucuruí com base no modelo estocástico univariado denominado PREVIVAZH, desenvolvido pelo CEPEL. Ao longo da última década, muitos trabalhos têm mostrado a evolução da aplicação da metodologia de Redes Neurais Artificiais em diversas áreas e em particular na previsão de vazões naturais, para intervalos de tempo diários, semanais e mensais. O objetivo deste trabalho foi calibrar e avaliar um modelo de previsão de vazões naturais, utilizando a metodologia de RNA, mais especificamente as redes construtivas do tipo NSRBN(Non-Linear Sigmoidal Regression Blocks Networks) (VALENCA; LUDERMIR, 2001), no horizonte de 1 até 12 dias à frente, para a Usina Hidrelétrica Tucuruí, considerando as informações advindas de postos hidrométricos localizados à montante do seu reservatório. Adicionalmente, foi realizada uma análise comparativa dos resultados encontrados pela rede neural calibrada e aqueles obtidos e divulgados pelo ONS. Os resultados obtidos mostram a vantagem da metodologia de redes neurais artificiais sobre os modelos auto-regressivos. Os valores do Erro Percentual Médio Absoluto - MAPE foram, em média, 48% inferiores aos divulgados pelo ONS.