As Redes Neurais Artificiais (RNAs) vêm sendo empregadas com cada vez mais sucesso em diversas áreas de pesquisa, no campo da engenharia e em outros campos diversos. Neste trabalho foram modeladas séries fluviométricas relativas às afluências a quatro reservatórios, localizados em quatro bacias hidrográficas distintas que compõem a Bacia Metropolitana de Fortaleza, Ceará, Brasil. Tais afluências apresentam peculiaridades relativas à ocorrência de magnitudes nulas, que dificultam sua modelagem através dos convencionais modelos estatísticos da família Box-Jenkins. Neste estudo foram trabalhadas duas abordagens distintas, a primeira univariada, em que cada série era modelada de forma individual, e a segunda multivariada, em que as séries fluviométricas eram modeladas simultaneamente. Os resultados obtidos, segundo ambas as modelagens, demonstram que a técnica apresenta potencial para a aplicação pretendida. Estudos futuros merecem ser desenvolvidos ainda no sentido de verificar a melhor maneira de se enquadrar a componente aleatória nas séries sintéticas produzidas via RNAs. / Artificial Neural Networks (ANNs) are being used more and more in many different fields of research, in engineering applications or other applications. This research deals with modeling of inflows to four reservoirs, located in different watersheds that belong to the Metropolitan Watershed of Fortaleza city, Brazil. These discharge sequences have particular characteristics in that they have frequent occurence of null discharges which makes it difficult to use traditional statistical models such as those Box-Jenkis family. Two different modeling approaches were adopted in this study, the first univariate, in which each time series was modeled individually, and the second multivariate, in which the four time series were modeled simultaneously. The results from the both approaches show that the technique has potential for use in water resources planning and management. Future studies are required to propose better means of incorporing the random component in the generation of synthetic time series through ANNs.

Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-05-29T13:21:02Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Luciana da Silva Muniz.pdf: 9713235 bytes, checksum: 87400d7a444e449deffa278251423c13 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-05-29T18:03:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Luciana da Silva Muniz.pdf: 9713235 bytes, checksum: 87400d7a444e449deffa278251423c13 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-05-29T19:47:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Luciana da Silva Muniz.pdf: 9713235 bytes, checksum: 87400d7a444e449deffa278251423c13 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-29T19:47:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Luciana da Silva Muniz.pdf: 9713235 bytes, checksum: 87400d7a444e449deffa278251423c13 (MD5) Previous issue date: 2013-09-10 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / This study shows the results of a simplify analysis about the variability of water levels on the watershed of the Madeira River on the Brazilian area. This work between the years of 1980 and 2010 and, mainly, in years that revealed extremes hydro-climatic conditions. It’s centered on the observations of hydrologic patterns, through temporal series of fluviometric measures, in physiographic conditions and on official documents about Flood and Drought Disasters. Discusses the effects of extreme events on the communities, in order to identify patterns from a safe and reliable analysis, whose results may be used by those same communities.Madeira River is the main tributary of Amazon River. Its watershed covers an area of almost 1,4 million km2 which represents 23% of all Amazon Watershed. This area involves portions of three South American countries: Bolivia, Brazil e Peru. In Brazil, it’s comprehended the states of Amazonas, Rondônia e Mato Grosso. Were used data from Hydrological stations of National Agency of Waters – ANA National and from the Observatory of Environmental Hydrology, Geochemistry and Geodynamic of Amazon Basin - ORE / HYBAM. The observations about the hydrological variability were compared with damage evaluation reports and ordinances available on Nation Guard database. The results shown that the greatest events of flood and ebb allowed make considerations about the hydrological behavior of the basin considering those events. The major part of stations shown flood season on months March, April and May, and ebb season in the months of August, September and October.The quotagrams revealed one single peak of flood and ebb on the studied stations. According to chart with normalized indices, the critical events of flood and ebb do not behave on the same way through the Madeira River, which can be explained by variation of altitudes of the terraces and slopes of those locations. In this sense, there is a great influence of local physiographic aspects, mainly related to the existence of the lowland areas, because the residence time of water in the system cools downstream propagation superficial. Com flow based on the analysis of official documents, the effects of events extremes are more significant in the municipalities of Amazonas state than in Rondônia state, with the caveat that some periods where it assesses that there are some gaps regarding the care of civil defense in these municipalities and / or supply disruption in database records disaster. In this study, it was understood the complexity of investigating the causes and consequences of extreme events in the Amazon, the need to analyze various aspects of a reality too complex and involves the treatment of hydrologic, physiographic and social data, which are mostly secondary sources and require a tedious validation work to obtain results consistent and truthful. / Este estudo apresenta os resultados de uma análise simplificada sobre a variabilidade dos níveis de água na bacia do Rio Madeira em sua porção brasileira. O trabalho é concentrado entre os anos 1980 a 2010 e, principalmente, em anos que estiveram sob condições hidroclimáticas extremas. É pautado na observação dos padrões hidrológicos, por meio de séries temporais de cotas fluviométricas, nas condições fisiográficas e em documentos oficiais de desastres de enchente e secas. Discute os efeitos dos eventos extremos sobre as comunidades ribeirinhas, na busca de identificar padrões a partir de uma análise segura e confiável, cujos resultados possam ser utilizados por aquelas mesmas comunidades. O Rio Madeira é o principal afluente do Rio Amazonas. Sua bacia hidrográfica abrange uma área de quase 1,4 milhões de km2, o que representa 23% de toda a área da Bacia Amazônica. Esta área envolve porções de três países sul-americanos: Bolívia, Brasil e Peru. No Brasil compreende os estados do Amazonas, Rondônia e Mato Grosso. Foram utilizados dados das estações hidrológicas da Agência Nacional de Águas - ANA e do Observatório Ambiental de Hidrologia, Geoquímica e Geodinâmica da Bacia Amazônica - ORE / HYBAM. As observações a cerca da variabilidade hidrológica foram comparadas com os relatórios de avaliação dos danos e portarias disponíveis na base de dados da Defesa Civil Nacional. Os resultados evidenciaram os maiores eventos de cheia e vazante e permitiram fazer considerações a cerca do funcionamento hidrológico da bacia quanto a tais eventos. A maior parte das estações apresentaram período de enchente nos meses de março, abril e maio e período de vazante nos meses de agosto, setembro e outubro. Os cotagramas evidenciaram um único pico de cheia e vazante nas estações estudadas. De acordo com os gráficos com índices normalizados, os eventos críticos de enchente e estiagem não se comportam da mesma forma ao longo da calha do Rio Madeira o que pode ser explicado pela variação das altitudes dos terraços e encostas daquelas localidades. Neste sentido, é grande a influência de aspectos fisiográficos locais, principalmente ligados à existência de áreas de várzea, pois os tempos de permanência da água no sistema arrefecem para jusante a propagação do escoamento superficial. Com base na análise dos documentos oficiais, os efeitos dos eventos extremos são mais significativos nos municípios do estado do Amazonas do que nos de Rondônia, com a ressalva de que alguns períodos onde se avalia que existem algumas lacunas quanto ao atendimento da Defesa Civil nestes municípios e/ou falhas no abastecimento no banco de dados de registos de desastres. Neste estudo, compreendeu-se a complexidade de investigar as causas e consequências dos eventos extremos na Amazônia, pela necessidade de analisar vários aspectos de uma realidade também complexa e que envolve o tratamento de dados hidrológicos, fisiográficos e sociais, que em sua maior parte são de fontes secundárias e precisam de um fastidioso trabalho de validação para obtenção de resultados coerentes e verídicos.

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) vêm sendo empregadas com cada vez mais sucesso em diversas áreas de pesquisa, no campo da engenharia e em outros campos diversos. Neste trabalho foram modeladas séries fluviométricas relativas às afluências a quatro reservatórios, localizados em quatro bacias hidrográficas distintas que compõem a Bacia Metropolitana de Fortaleza, Ceará, Brasil. Tais afluências apresentam peculiaridades relativas à ocorrência de magnitudes nulas, que dificultam sua modelagem através dos convencionais modelos estatísticos da família Box-Jenkins. Neste estudo foram trabalhadas duas abordagens distintas, a primeira univariada, em que cada série era modelada de forma individual, e a segunda multivariada, em que as séries fluviométricas eram modeladas simultaneamente. Os resultados obtidos, segundo ambas as modelagens, demonstram que a técnica apresenta potencial para a aplicação pretendida. Estudos futuros merecem ser desenvolvidos ainda no sentido de verificar a melhor maneira de se enquadrar a componente aleatória nas séries sintéticas produzidas via RNAs. / Artificial Neural Networks (ANNs) are being used more and more in many different fields of research, in engineering applications or other applications. This research deals with modeling of inflows to four reservoirs, located in different watersheds that belong to the Metropolitan Watershed of Fortaleza city, Brazil. These discharge sequences have particular characteristics in that they have frequent occurence of null discharges which makes it difficult to use traditional statistical models such as those Box-Jenkis family. Two different modeling approaches were adopted in this study, the first univariate, in which each time series was modeled individually, and the second multivariate, in which the four time series were modeled simultaneously. The results from the both approaches show that the technique has potential for use in water resources planning and management. Future studies are required to propose better means of incorporing the random component in the generation of synthetic time series through ANNs.

Submitted by Cássio da Cruz Nogueira (cassionogueirakk@gmail.com) on 2017-03-16T13:13:43Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_PropostaOtimizacaoModelo.pdf: 2967207 bytes, checksum: 09c11dcb40323d2971c8c5bf94450590 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-03-21T15:00:46Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_PropostaOtimizacaoModelo.pdf: 2967207 bytes, checksum: 09c11dcb40323d2971c8c5bf94450590 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-21T15:00:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_PropostaOtimizacaoModelo.pdf: 2967207 bytes, checksum: 09c11dcb40323d2971c8c5bf94450590 (MD5) Previous issue date: 2014-05-16 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Devido à carência de dados de vazão no Estado do Pará, a regionalização de curvas de permanência de vazões, apresenta-se como uma técnica importante, permitindo a estimativa de vazões em locais com dados insuficientes ou inexistentes. Assim, o presente trabalho visa propor a otimização de um modelo de regionalização de curvas de permanência de vazões para a região paraense. O modelo teve como base de dados 43 estações fluviométricas distribuídas no Estado do Pará. As curvas de permanência foram calibradas utilizando-se 5 modelos matemáticos de regressão: potência, exponencial, logarítmico, quadrático e cúbico. O modelo de regionalização foi estabelecido, usando-se a técnica de regressão múltipla. A variação espacial dos parâmetros dos modelos foi explicada em termos de área de drenagem, precipitação média anual, comprimento e desnível do rio principal. O modelo foi validado através do procedimento de Jack-knife. O melhor ajuste do modelo cúbico foi representado matematicamente pelos erros quadráticos relativos médios percentuais (ϵ%), coeficientes de Nash-Sutcliffe (Nash) e pelos ajustes gráficos das vazões simuladas e observadas. A otimização do modelo, seguindo o método da tentativa e erro, deu-se pelo agrupamento das estações por área de drenagem e pela inserção de estações sintéticas. O número de estações sintéticas inseridas no modelo foi avaliado pelo Root Mean Square Error (RMSE), coeficiente de Nash e pelo ϵ%. Para os grupos I e II o número ótimo de estações sintéticas, que se juntaram às já consideradas nos grupos, foi 6 e 3, respectivamente. No grupo III somente o método de agrupamento em relação às áreas de drenagem foi suficiente para um bom desempenho do modelo de regionalização. O bom desempenho do modelo calibrado, validado e otimizado demonstrou o potencial deste na estimativa das curvas de permanência dos rios que cortam o Pará. As coordenadas geográficas das estações sintéticas, que otimizaram o modelo, podem servir como sugestão para o poder público de onde instalar novas estações. O número de novas estações seria limitado aos resultados da otimização, racionalizando-se recursos e aproveitando o modelo desenvolvido para determinar curvas de permanência de vazão para todo o estado do Pará. Nesse caso, as novas estações instaladas, também ajudariam, futuramente, a melhorar o desempenho do modelo. / Due to lack of data flow in the State of Pará, the regionalization of streamflow duration curves, presents itself as an important technique, allowing the estimation of flow in sites with insufficient or no data. Hus, this paper aims to propose the optimization of a model of regionalization of streamflow retention curves for the Para region. The model was based on data at 43 gauged stations distributed in the state of Pará. The flow duration curves were calibrated using 5 regression models: power, exponential, logarithmic, quadratic and cubic. Regionalization model was established using the multiple regression technique. The spatial variation of each parameter was explained in terms of the drainage area, mean annual precipitation, length and slope of the main river. The model was validated using the Jack -knife procedure. The best fit of the cubic model was mathematically represented by the quadratic mean relative errors (ϵ%), coefficients of Nash-Sutcliffe (Nash) and the graphics settings the simulated and observed streamflow. The optimization model was achieved by insertion of synthetic stations and cluster stations by drainage area. The number of synthetic stations included in the model were evaluated by Root Mean Square Error (RMSE), the coefficient of Nash and the ϵ%. For groups I and II the optimal number of synthetic stations, who joined those already considered in the groups, it was 6 and 3, respectively. In group III only the clustering method in relation to drainage areas was sufficient for good performance of the regionalization model. The good performance of the calibrated, validated and optimized model demonstrated the potential of this in the estimation of retention curves of the rivers that cross the Para. The geographic coordinates of synthetic stations, which optimized the model can serve as a suggestion to the government where to install new stations. The number of new stations would be limited to the results of optimization, streamlining resources and building up the model developed to determine retention curves flow for the entire state of Para. In this case, the new installed stations, would also help in the future to improve the model performance.

O estudo de inventário tem por objetivo estimar o potencial hidroelétrico de rios ou bacias, analisando várias alternativas propostas de partição de quedas, sendo que cada alternativa contém um conjunto de aproveitamentos hidroelétricos. Essas alternativas são então estudadas individualmente para definição da alternativa ótima, ou seja, a que tem melhor custo beneficio e ao mesmo tempo cause menos danos ambientais. Para essa análise necessitamos calcular a potência de cada aproveitamento específico, assim como a energia gerada, para isso então precisamos conhecer a vazão do rio em estudo, no local desses aproveitamentos. Como a vazão dos rios varia com o tempo, pois depende de variáveis como clima, geologia dos solos, desmatamento, entre outras, se recomenda usar nos cálculos séries longas de vazões médias com no mínimo 30 anos de dados, o problema é que em muitos casos não temos essas séries ou temos séries menores e incompletas, nesse caso então necessitamos estimar os valores ausentes e ruidosos utilizando os dados de estações fluviométricas próximas, para depois transportá-las para o aproveitamento em estudo, para isso utilizamos de técnicas estatísticas de correlação. A ideia nesse trabalho é de utilizarmos redes neurais artificiais ao invés das técnicas convencionais e comparar os resultados obtidos. / The inventory study aims to estimate the hydropower potential of rivers or basins, analyzing several alternative proposals for partition of falls, each of which contains a set of alternative hydroelectric developments. These alternatives are then individually analyzed to define the optimal alternative, namely that which has the best cost benefit while causing less environmental damage. For this analysis we need to calculate the power of each specific use, as well as the energy generated for that then we need to know the flow of the river under study, the location of these usages. As the river flow varies with time because it depends on variables such as climate, geology, soils, deforestation, among others, we recommend using the long series of calculations mean flow at least 30 years of data, the problem is that in many cases we do not have these series or have smaller and incomplete series, in this case then we need to estimate the missing values and noisy data using next gauged stations, and then transport them to use in the study, for this we use statistical correlation techniques. The idea is that we use work instead of the conventional Artificial Neural Network techniques and compare the results.

O estudo de inventário tem por objetivo estimar o potencial hidroelétrico de rios ou bacias, analisando várias alternativas propostas de partição de quedas, sendo que cada alternativa contém um conjunto de aproveitamentos hidroelétricos. Essas alternativas são então estudadas individualmente para definição da alternativa ótima, ou seja, a que tem melhor custo beneficio e ao mesmo tempo cause menos danos ambientais. Para essa análise necessitamos calcular a potência de cada aproveitamento específico, assim como a energia gerada, para isso então precisamos conhecer a vazão do rio em estudo, no local desses aproveitamentos. Como a vazão dos rios varia com o tempo, pois depende de variáveis como clima, geologia dos solos, desmatamento, entre outras, se recomenda usar nos cálculos séries longas de vazões médias com no mínimo 30 anos de dados, o problema é que em muitos casos não temos essas séries ou temos séries menores e incompletas, nesse caso então necessitamos estimar os valores ausentes e ruidosos utilizando os dados de estações fluviométricas próximas, para depois transportá-las para o aproveitamento em estudo, para isso utilizamos de técnicas estatísticas de correlação. A ideia nesse trabalho é de utilizarmos redes neurais artificiais ao invés das técnicas convencionais e comparar os resultados obtidos. / The inventory study aims to estimate the hydropower potential of rivers or basins, analyzing several alternative proposals for partition of falls, each of which contains a set of alternative hydroelectric developments. These alternatives are then individually analyzed to define the optimal alternative, namely that which has the best cost benefit while causing less environmental damage. For this analysis we need to calculate the power of each specific use, as well as the energy generated for that then we need to know the flow of the river under study, the location of these usages. As the river flow varies with time because it depends on variables such as climate, geology, soils, deforestation, among others, we recommend using the long series of calculations mean flow at least 30 years of data, the problem is that in many cases we do not have these series or have smaller and incomplete series, in this case then we need to estimate the missing values and noisy data using next gauged stations, and then transport them to use in the study, for this we use statistical correlation techniques. The idea is that we use work instead of the conventional Artificial Neural Network techniques and compare the results.