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.

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil / Este trabajo busca responder una interrogante natural que surge al momento modelar hidrológicamente una cuenca, ¿En qué escala temporal es pertinente resolver las ecuaciones del modelo? Si se busca modelar periodos extensos, la escala temporal define el nivel de detalle (resolución temporal) que requieren las forzantes meteorológicas, así como el costo computacional que conlleva la modelación, por tanto, la elección no es arbitraria. Para responder lo anterior se modelan seis cuencas en la Región de Coquimbo con el modelo hidrológico VIC, a pasos temporales de 3, 6, 12 y 24 horas, calibrando siempre a nivel diario mediante los caudales observados. Se buscar analizar si existen diferencias sistemáticas en la representación de los procesos hidrológicos de cada paso temporal, así como en el ajuste que alcanzan sus caudales simulados respecto los observados. Los resultados muestran que, la representación de los procesos hidrológicos en cuanto a escorrentía, evaporación, sublimación y estacionalidad de los caudales tiende a ser similar entre los pasos de 3, 6 y 12 horas, alcanzando un KGE del caudal medio diario casi idéntico durante calibración. Por lo mismo, la variación de sus parámetros calibrados en esta etapa corresponde a un reajuste por efecto del cambio de resolución temporal. Aún así, existen leves diferencias en los procesos nivales de estos pasos temporales, que en validación se traducen en ajustes disimiles. Es así como según la cuenca, puede existir una mejora al pasar desde las 3 a 12 horas, un empeoramiento o una variación nula. En promedio, en términos de KGE, las modelaciones de 3 y 6 horas son equivalentes durante validación y la modelación de 12 horas levemente inferior. Por otro lado, el paso de 24 horas, tiene una representación de los procesos hidrológicos diferente a los demás pasos, que se caracteriza por una sublimación muy menor (casi nula). Su ajuste de caudales medios diarios tiende a ser igual o incluso mejor que los otros pasos, tanto en calibración como validación, y lo mismo ocurre con el ajuste la curva de variación estacional de caudales y los sesgos de las curvas de duración. Por lo tanto, respecto si existe un paso temporal más conveniente para modelar se aconseja, en esta zona geográfica, modelar a 3, 6 o 24 horas teniendo en cuenta que para las 24 horas la representación de los procesos hidrológicos es diferente pero con un ajuste que, en ciertas cuencas, es muy superior. / Powered@NLHPC: Esta investigación/tesis fue parcialmente apoyada por la infraestructura de supercómputo del NLHPC (ECM-02)

Durante la última década, diversos grupos de investigación se han enfocado en el desarrollo de la tecnología de sensores de satélites y su explotación con el fin de obtener en tiempo real una estimación de la lluvia a escala global. Y es clara la utilidad de estas mediciones, tanto para los modelos de circulación global como para la modelización hidrológica en escalas menores, como sería el caso de cuencas poco o nada instrumentalizadas y con ello, fortalecer la capacidad de gestión de los recursos hídricos, mejorar la predicción del clima y desastres naturales y ofrecer rigor científico que ayude a tomar decisiones informadas. Actualmente, la lluvia estimada por satélite está sujeta a diversos errores debido a problemas instrumentales, naturaleza del sistema de medición, simplificaciones teóricas y relaciones complejas entre las variables observadas y la lluvia, entre otras razones (Nikolopoulos et al., 2010; Semire et al., 2012); esto podría limitar su uso en aplicaciones hidrológicas, por lo que la reducción de este error es clave para su aplicación hidrológica. El objetivo de la tesis es evaluar la utilidad de dos productos de lluvia estimada de satélite, a través de un modelo hidrológico distribuido en una cuenca mediterránea extratropical, como una alternativa de estimación de la precipitación en aquellas regiones donde los pluviómetros convencionales son escasos o inexistentes. La zona de estudio es la cuenca del río Júcar que está localizada al este de la península Ibérica (Valencia, España) con un área drenada de 21,500 km2 , caudal medio de 43 m3 /s, lluvia media de 500 mm y temperatura media de 14º C. El relieve está formado por cadenas de montañas del sistema Ibérico, una meseta continental y una llanura costera; con altitudes máximas de 1770 msnm. Los productos de satélite tienen una resolución temporal diaria y resolución espacial de 0.25º (PERSIANN) y 0.04º (PERSIANN-CCS). Estos productos estiman la lluvia a partir de información de múltiples satélites geosincrónicos (GOES, GMS, MeteoSat) que se actualizan con información de satélites con sensores de microondas pasivos (TRMM, NOAA, DMSP). La información hidrometeorológica con base en tierra (lluvia, caudal, temperatura e información de embalses) ha sido proporcionada por la Agencia Española de Meteorología (AEMET) y el Sistema Automatizado de Información Hidrológica de la Confederación Hidrográfica del río Júcar (SAIH-CHJ) para un período de tiempo del 01 de Enero del 2003 y el 31 de Octubre del 2009. Para caracterizar el error de la lluvia estimada de satélite, se comparó con la lluvia de referencia con base en tierra, a través de herramientas estadísticas que permiten sintetizar el análisis y tener una visión más detallada del error. Así, para cuantificar el grado de dependencia se usó el análisis de correlación con test estadístico de Pearson y Kendall. Además, se obtuvieron: índice de eficiencia de Nash¿Sutcliffe (E), ratio de la raíz del error cuadrático medio y la desviación estándar de las observaciones (RSR), error en volumen (Ev), estadísticos de detección, curva doble masa y técnicas gráficas. Respecto al desempeño del modelo hidrológico, se evaluó a través de índices de eficiencia y técnicas gráficas, en calibración, validación y propagación del error. Los resultados, específicos para la zona de estudio, indican que las correlaciones espaciales entre la lluvia estimada a partir de satélite y la lluvia de referencia, es aceptable a escala anual, menos aceptable a escala mensual, pero pobre a escala diaria. En invierno la correlación diaria es más débil, debido a que las lluvias se concentran más en las zonas montañosas y tal vez, este efecto orográfico no está bien detectado por los satélites. Por el contrario, en verano se observa el patrón opuesto, con correlación positiva significativa, posiblemente por la mayor presencia de días sin lluvia (valor cero). Esto se ve reflejado en valores más altos con el coeficiente de Pearson en verano, ya que la presencia de ceros favorece una mayor correlación; en cambio el coeficiente de Kendall representa mejor estos casos, ya que resiste el efecto de valores extremos (valores mínimos en este caso). También se obtienen errores altos con lluvias máximas y con frecuencia sobrestimación de lluvias ligeras. En general, la lluvia PERSIANN-CCS sobrevalora, mientras que PERSIANN subestima a diferentes escalas de agregación de cuenca. Además, PERSIANN tiene mayor probabilidad de detección de lluvia, pero también de falsas alarmas. La detección de lluvia es menor en la subcuenca del río Albaida (zona costera con lluvias torrenciales y probables SCM en otoño) que en la subcuenca de Pajaroncillo (zona montañosa con lluvias orográficas). Es decir, estas diferencias en la detección por los dos productos de satélite, están siendo influenciadas por las características climáticas y fisiográficas de la zona, que coincide con lo reportado por Hossain y Huffman (2008). El error en volumen (Ev) de la lluvia, para todas las escalas de agregación de cuenca, subestima con PERSIANN y sobrestima con PERSIANN-CCS. Este error tendrá consecuencias en la modelación hidrológica; sin embargo, desde el punto de vista de la modelación, el error se corrige mejor con la sobrestimación que con la subestimación de la lluvia. La cuenca Albaida (1301 km2 ) tienen mejor rendimiento en términos del índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe (E) en la estimación de la lluvia con los dos productos de satélite posiblemente por la mayor presencia de lluvias convectivas que el satélite identifica mejor, y que coincide con lo reportado por Ebert et al (2007). En cambio la cuenca más pequeña Pajaroncillo (861 km2 ) tiene mejor rendimiento en Ev pero solo con el producto PERSIANN-CCS. Al respecto, la lluvia orográfica en Pajaroncillo (altitud de 1009 a 1726 msnm) no está siendo bien detectada por el satélite debido a que las montañas emiten una radiación muy variable que dificultan la detección de los satélites con sensores de microondas pasivos, reportado por Levizzani (2008); sin embargo este efecto pareciera que disminuye con una mejor resolución de satélite. La calibración de los parámetros del modelo hidrológico TETIS ha permitido elevar el rendimiento en la modelación. También, diversos autores realizaron una calibración de su modelo hidrológico para mejorar el rendimiento con los productos de lluvia estimada de satélite (Stisen y Sandholt, 2010; Bitew y Gebremichael, 2011b; Bitew et al., 2011; Jiang et al., 2012; Moreno et al., 2012). Es así que, en la modelación hidrológica, se obtienen rendimientos ¿insatisfactorios¿ con PERSIANN, mientras que con PERSIANN-CCS los rendimientos pasan a ser ¿satisfactorios¿. Los resultados son alentadores con lluvia PERSIANN-CCS y tal parece que una mejor resolución de los datos raster de la lluvia, una menor FBIAS y un error de sobrestimación en el volumen de la lluvia, ocasionan que este producto de satélite se adapte mejor en la modelación hidrológica. Similares resultados respecto a productos de satélite con mejor resolución espacial, son reportados por Nikolopoulos et al. (2010) con el producto KIDD (4 km) de mejor resolución espacial, respecto de los productos TRMM-3B42 (0.25º) y KIDD (25 km). Por el contario, en la modelación con lluvia PERSIANN, una resolución espacial grosera de los datos raster de la lluvia y el error de la subestimación en el volumen de la lluvia están afectando negativamente a la modelación, ya que hay insuficiente lluvia que alimente el Ciclo Hidrológico, pero esto posiblemente se esté amortiguando con la mayor probabilidad de detección de la lluvia PERSIANN. Como el modelo hidrológico trata de mantener un comportamiento similar al caudal observado (ya que la estrategia de calibración es una función de este caudal y no de algún componente del balance hídrico), se obtiene que el factor corrector de evapotranspiración se reduce un 71% con PERSIANN e incrementa un 32% con PERSIANN-CCS para finalmente obtener una evapotranspiración que se reduce con PERSIANN e incrementa con PERSIANN-CCS. Un comportamiento similar es reportado en el componente de evapotranspiración con subestimación de lluvia PERSIANN, por Bitew y Gebremichael (2011b) y Moreno et al. (2012). En lo que respecta a la propagación del error de la estimación de la lluvia a la simulación hidrológica, el error en volumen de la lluvia se amortigua a través del proceso de transformación lluvia-escorrentía. Al contrario del error de la lluvia en términos de E y RSR, que empeoran con la modelación hidrológica, excepto en las cuencas más pequeñas como Pajaroncillo (861 km2 ) y Albaida (1,301 km2 ). De cara a mejorar las posibilidades de uso práctico de la lluvia de satélite, se implementó un modelo Bayesiano para combinar información de pluviómetros con lluvia PERSIANN-CCS con diferentes densidades de pluviómetros en la subcuenca montañosa de Pajaroncillo. Los resultados, específicos para la zona de estudio, indican que el valor medio de la lluvia estimada con PERSIANN-CCS mejora a partir de densidades menores a 100 km2 /pluviómetro. Por el contrario, para densidades mayores de 100 km2 /pluviómetro, el valor medio empeora en un rango del 20 al 200%, según aumente la densidad de la red de pluviómetros. Se encontró un comportamiento similar con el resto de estadísticos. Así, es clara una mejora significativa en los estadísticos para una densidad menor a 100 km2 /pluviómetro, con incremento de POD, CSI, PC y HSS, y reducción de FAR. Además, se observa una mejora notable del FBIAS en todas las densidades de pluviómetros, con la excepción de la densidad de 45 km2 /pluviómetro. Los índices de eficiencia de lluvia E, RSR y Ev, se estabilizan a una densidad menor a 100 km2 /pluviómetro. En lo que respecta a la modelación hidrológica utilizando el modelo Bayesiano de combinación de lluvia, se obtienen rendimientos ¿buenos¿ a ¿muy buenos¿ con densidades menores a 100 km2 /pluviómetro, obteniendo el mejor rendimiento para una densidad de 72 km2 /pluviómetro en el que su hidrograma reproduce adecuadamente el flujo base y la forma de la curva de recesión, detecta la mayoría de caudales máximos y días en que ocurren, pero subestima su valor máximo en un 37%. No se debe descartar que esta subestimación podría deberse a que en regiones montañosas, como Pajaroncillo, las estaciones pluviométricas tienden a estar en los valles y con ello subestimar la lluvia orográfica (Ebert et al., 2007; Álvarez, 2011). Respecto a la propagación del error de la lluvia, resulta que el error en volumen de la lluvia se amortigua en todas las densidades de pluviómetro (a excepción con una densidad de 431 km2 /pluviómetro), pero empeora en términos de E y RSR, excepto para densidades menores a 172 km2 /pluviómetro. Como conclusión final se puede decir que el nuevo producto de estimación de lluvia PERSIANN-CCS, además de incrementar su resolución espacial, también mejora en cuanto a su fiabilidad de uso en la modelación hidrológica, especialmente si se combina con datos de pluviómetro, convirtiéndose en el punto de partida de futuras investigaciones. / Ramos Fernández, L. (2013). Estudio de la utilidad de la lluvia estimada de satélite en la modelación hidrológica distribuida [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/27548

La presente tesis doctoral tiene como objetivo investigar los efectos de la variabilidad de los factores de fusión que utiliza el método grado-día, en la modelación de la fusión de nieve y su repercusión en la modelación hidrológica en cuencas de alta montaña. Lo anterior, con la finalidad de proporcionar una alternativa parsimoniosa a la simulación de la fusión de nieve en la modelación hidrológica de este tipo de cuencas, cuya problemática principal es no contar con la información suficiente para aplicar otros modelos de fusión conceptualmente más completos, como los de balance de energía. Para llevar a cabo lo anterior, en esta tesis se han planteado tres conceptualizaciones matemáticas de modelos híbridos de fusión de nieve que se basan en el método clásico grado-día, pero que a diferencia de éste, consideran la variabilidad de los factores de fusión. Estas conceptualizaciones se han implementado en el modelo hidrológico distribuido conceptual con parámetros físicamente basados TETIS, para la modelación de los procesos del ciclo hidrológico. La variabilidad de los factores de fusión se introduce en los modelos híbridos a escala de celda mediante mapas de índices de radiación, los cuales son construidos tomando en cuenta la radiación global de onda corta con cielo despejado, las características morfológicas de la cuenca, la sombra de relieve y la época del año. Asimismo, se utilizan los mapas de factores de fusión determinados a partir de los aportes de energía para la fusión de nieve en función de la ocupación del suelo, obtenidos a partir de trabajos previos encontrados en la literatura científica. Por otro lado, se ha implementado la calibración automática de los parámetros usados por las conceptualizaciones matemáticas propuestas, utilizando el algoritmo de optimización Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) desarrollado por la Universidad de Arizona, EE.UU. En la evaluación de los modelos híbridos de fusión implementados, se ha propuesto utilizar tres casos de estudio que son, las subcuencas de los ríos Carson y American de Sierra Nevada, EE. UU., y la cuenca pirenaica-mediterránea de Contraix ubicada en el interior del Parque Nacional de Aigüestortes en los pirineos catalanes España. Estas son cuencas geográficamente cerradas y presentan un régimen hidrológico completamente diferente, debido a su ubicación y a su elevación media. La evaluación ha consistido en analizar tanto los resultados obtenidos con variabilidad de los factores de fusión, a través de los modelos híbridos propuestos, como los obtenidos empleando factores de fusión homogéneos con la conceptualización clásica del método grado-día. En el caso de la modelación de caudales en los puntos de control ubicados en la desembocadura y en el interior de las subcuencas de Sierra Nevada, se ha observado que el efecto que introduce la variabilidad es mínimo. Así como también lo han demostrado las altas eficiencias conseguidas con todos los modelos analizados. Sin embargo, estas eficiencias conseguidas en la modelación de los caudales, no implica la correcta modelación de la nieve, específicamente de los procesos de acumulación y fusión por parte de los modelos implementados. En vista de lo anterior, se ha evaluado el efecto de la variabilidad de los factores de fusión en la modelación de la nieve, a través de la validación puntual y espacial de los resultados obtenidos en la modelación de las subcuencas de Sierra Nevada. Para esto, se utiliza información de las estaciones meteorológicas SNOTEL, de pértigas y de imágenes de satélite. En este caso, los modelos analizados mostraron un comportamiento totalmente diferente en la modelación de la nieve. Asimismo, se observa que el modelo híbrido que introduce la variabilidad, usando los mapas de índices de radiación, es el que mejores resultados proporciona en las validaciones realizadas. La evaluación de los modelos implementados también se ha realizado comparando los resultados analizados anteriormente con los obtenidos para estas mismas subcuencas por otros modelos hidrológicos que han participado en el Distributed Hydrologic Model Intercomparison Project-Phase 2 (DMIP2). Algunos de estos modelos emplean el balance de energía en la modelación de la nieve. En general, los resultados de esta comparación mostraron eficiencias de los modelos propuestos en esta tesis, muy similares a las conseguidas por los modelos del DMIP2 e incluso, en el caso de la modelación de la nieve, se superan las eficiencias de algunos de los modelos del DMIP2. En la última parte de esta tesis se evalúan dos de los modelos implementados utilizando la cuenca de Contraix, con una escala espacial de mayor precisión y una escala temporal de media hora. Estos modelos se han seleccionado en función de los resultados obtenidos en las subcuencas de Sierra Nevada y se han evaluado siguiendo el mismo procedimiento anterior. Lo anterior, con la finalidad de detectar inconsistencias en las conceptualizaciones analizadas producto del cambio de escala y validar los resultados conseguidos en las subcuencas de Sierra Nevada. Los resultados mostraron un comportamiento muy parecido con eficiencias en la modelación de los caudales nuevamente muy similares entre los modelos y con resultados en la modelación de la nieve influenciados por la variabilidad de los factores de fusión. Al igual que para las subcuencas anteriores, los mejores resultados en la cuenca de Contraix se han obtenido con el modelo híbrido que utiliza los mapas de índices de radiación. Finalmente, en esta tesis se demuestra que los resultados en la modelación de los procesos de acumulación y fusión de la nieve en cuencas de alta montaña, pueden mejorarse de manera significativa cuando se utiliza una conceptualización parsimoniosa que considere la variabilidad de los factores de fusión. Asimismo, la influencia de la variabilidad en la modelación de los caudales en la desembocadura de una cuenca, no aporta mayores ventajas que la conceptualización clásica del modelo grado-día. Es por todo ello, que en la selección del modelo a utilizar en estas zonas dependerá de la información disponible, así como el objetivo del modelo y de los resultados que se desee conseguir. / Orozco Medina, I. (2014). Modelación parsimoniosa y espacialmente distribuida de los procesos de acumulación y fusión de la nieve [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/36035

Over the years, the method of least squares (SLS) has been the method of inference commonly applied in hydrological modeling, although its hypotheses are not respected by the modeling errors. Awareness of the fact that the hydrological modeling process is affected by more, and more important, sources of uncertainty that the purely observational, the only source of error considered by SLS, has contributed to the appearance of publications that suggest the need for applying more appropriate inference methods on hydrological models, and in general, on environmental models. The adequacy of inference methods involves considering all sources of error, or their effects, which influence the modeling process. Only in this way it is possible to obtain reliable parameters, a non-biased prediction and a correct estimation of the uncertainty of both, these being the main objectives of this Doctoral Thesis. To this end, this thesis proposes the joint inference, following the Bayesian inference paradigm, of hydrological parameters and the parameters of a generalized error model, which provides the necessary flexibility to relax all hypotheses (Gaussian errors with null mean, independent and identically distributed), which disable the SLS error model to infer hydrological models. The main contribution of the thesis is the proposition of the methodology to follow, for the correct application of the direct modeling (without previous transformation of the variables) of the variance of the errors. This methodology is based on the need to consider the coupling, during the joint inference, between the variations of the marginal distribution of the errors and the variations of their conditional distributions, which are modeled by the error model. Such coupling is guaranteed by the fulfillment of the Total Laws (TLs) of the expectation and the variance. In order to verify the feasibility of the theoretical aspects deduced in the Thesis, a series of inference experiments is performed in which two lumped and one distributed hydrological models are combined with two classic error models (SLS and WLS) and two generalized error models proposed in this Thesis (GL++ and GL++Bias). The results show, once again, that inferences with SLS and WLS are not applicable to hydrological models, since the generated errors do not fulfill their hypotheses. Likewise, based on the results obtained, this thesis can be considered as the culminated affirmation of the hypothesis in it, that is to say: the non application of the TLs in the direct modeling of the variance and the bias of the errors produces an incorrect estimation of the hydrological parameters, as well as their uncertainty and an erroneous estimation of the predictive distribution. / A lo largo de los años, el método de los mínimos cuadrados (SLS) ha sido el método de inferencia comúnmente aplicado en modelación hidrológica, a pesar de que sus hipótesis no son respetadas por los errores en los resultados de la modelación. La concienciación sobre el hecho de que el proceso de modelación hidrológica es afectado por más, y más importantes, fuentes de incertidumbre que la puramente observacional, única fuente de error considerada por el SLS, ha contribuido a la aparición de publicaciones que sugieren la necesidad de aplicar métodos de inferencia más adecuados para los modelos hidrológicos, y en general, los modelos ambientales. La adecuación de los métodos de inferencia pasa por considerar todas las fuentes de error, o sus efectos, que influyen en el proceso de modelación. Solamente de esa manera es posible la obtención de unos parámetros fiables, una predicción no sesgada y una estimación correcta de la incertidumbre de ambos, siendo estos los objetivos principales de esta Tesis Doctoral. Para ello, esta Tesis plantea la inferencia conjunta, siguiendo el paradigma de los métodos de inferencia Bayesianos, de los parámetros hidrológicos y los parámetros de un modelo de error generalizado, el cual proporciona la flexibilidad necesaria para relajar todas las hipótesis (errores Gaussianos con media nula, independientes e idénticamente distribuidos), que inhabilitan al modelo de error SLS para inferir modelos hidrológicos. La principal aportación de la Tesis es la proposición de la metodología a seguir para la correcta aplicación de la modelación directa (sin previa transformación de las variables) de la varianza de los errores. Dicha metodología se fundamenta en la necesidad de considerar el acoplamiento, durante la inferencia conjunta, entre las variaciones de la distribución marginal de los errores y las variaciones de las distribuciones condicionales, las cuales son modeladas por el modelo de error. Dicho acoplamiento se garantiza mediante el cumplimiento de las Leyes Totales (TLs) de la esperanza y de la varianza. Para la comprobación de la viabilidad de los aspectos teóricos deducidos en la Tesis, se realiza una serie de experimentos de inferencia en los que se combina 2 modelos hidrológicos agregados y uno distribuido, con dos modelos de error clásicos (SLS y WLS) y dos modelos de error generalizados propuestos en esta Tesis (GL++ y GL++Bias). Los resultados muestran, una vez más, que las inferencias con SLS y WLS no son aplicables a modelos hidrológicos, puesto que los errores generados no cumplen con sus hipótesis. Igualmente, en base a los resultados obtenidos, esta Tesis se puede considerar como la afirmación culminada de la hipótesis en ella planteada, esto es: la no aplicación de las TLs en la modelación directa de la varianza y el sesgo de los errores produce una incorrecta estimación de los parámetros hidrológicos, así como de su incertidumbre y una errónea estimación de la distribución predictiva. / Al llarg dels anys, el mètode dels mínims quadrats (SLS) ha sigut el mètode d'inferència comunament aplicat en modelació hidrològica, a pesar que les seues hipòtesis no són respectades pels errors en els resultats de la modelació. La conscienciació sobre el fet de que el procés de modelació hidrològica és afectat per més, i més importants, fonts d'incertesa que la purament observacional, única font d'error considerada pel SLS, ha contribuït a l'aparició de publicacions que suggerixen la necessitat d'aplicar mètodes d'inferència més adequats per als models hidrològics, i en general, els models ambientals. L'adequació dels mètodes d'inferència passa per considerar totes les fonts d'error, o els seus efectes, que influïxen en el procés de modelació. Només d'eixa manera és possible l'obtenció d'uns paràmetres fiables, una predicció no esbiaixada i una estimació correcta de la incertesa d'ambdós, sent estos els objectius principals d'esta Tesi Doctoral. Per a això, esta Tesi planteja la inferència conjunta, seguint el paradigma dels mètodes d'inferència Bayesianos, dels paràmetres hidrològics i els paràmetres d'un model d'error generalitzat, el qual proporciona la flexibilitat necessària per a relaxar totes les hipòtesis (errors Gaussianos amb mitja nul·la, independents i idènticament distribuïts), que inhabiliten el model d'error SLS per a inferir models hidrològics. La principal aportació de la Tesi és la proposició de la metodologia que s'ha de seguir per a la correcta aplicació de la modelació directa (sense prèvia transformació de les variables) de la varianza dels errors. La dita metodologia es fonamenta en la necessitat de considerar l'adaptament, durant la inferència conjunta, entre les variacions de la distribució marginal dels errors i les variacions de les distribucions condicional, les quals són modelades pel model d'error. El dit adaptament es garantix per mitjà del compliment de les Lleis Totals (TLs) de l'esperança i de la variància. Per a la comprovació de la viabilitat dels aspectes teòrics deduïts en la Tesi, es realitza una sèrie d'experiments d'inferència en què es combina 2 models hidrològics agregats i un distribuït, amb dos models d'error clàssics (SLS i WLS) i dos models d'error generalitzats proposats en esta Tesi (GL++ i GL++Bias). Els resultats mostren, una vegada més, que les inferències amb SLS i WLS no són aplicables a models hidrològics, ja que els errors generats no complixen amb les seues hipòtesis. Igualment, basant-se en els resultats obtinguts, esta Tesi es pot considerar com l'afirmació culminada de la hipòtesi en ella plantejada, açò és: la no aplicació de les TLs en la modelació directa de la variància i el biaix dels errors produïx una incorrecta estimació dels paràmetres hidrològics, així com de la seua incertesa i una errònia estimació de la distribució predictiva. / Hernández López, MR. (2017). Inferencia Bayesiana conjunta de modelos hidrológicos y modelos de error generalizados, para la evaluación de las incertidumbres predictiva y de los parámetros [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90652

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Recursos y Medio Ambiente Hídrico / En el marco de la planificación de operación de un sistema eléctrico con participación significativa de hidroelectricidad, existen varias variables que le dan al sistema un carácter estocástico, incluyendo las demandas, el precio de los combustibles y la incertidumbre hidrológica. En el sistema de programación a largo plazo (PLP) utilizado en Chile para la planificación de operación, sólo se aborda la incertidumbre hidrológica. En la actualidad la información hidrológica utilizada como entrada para PLP del sistema hidroeléctrico es de carácter histórico, utilizando según el horizonte de programación, años consecutivos, suponiendo que bajo esta premisa se incorporan intrínsecamente las correlaciones espaciales y temporales asociadas a los flujos. Asimismo, al momento de generar el árbol de escenarios hidrológicos, en cada intervalo dentro del horizonte de tiempo, no se considera la dependencia entre años hidrológicos y entre los meses de invierno - verano, es decir, no se indaga más a fondo en la autocorrelación de las series de tiempo hidrológicas. El presente trabajo propone generar escenarios de caudales, para cada uno de los puntos de interés del Sistema Interconectado Central (SIC),como información de entrada a la PLP del sistema hidroeléctrico, con una manera distinta de abordar la incertidumbre hidrológica, incorporando las correlaciones espaciales y temporales y forzantes propias de la hidrología. El primer paso consiste en la estimación de caudales en cuencas representativas del sistema que abarquen régimen pluvial y nivopluvial, escogiendo para este caso la cuenca del río Maule en Armerillo; luego bajo el concepto de zona homogénea realizar transposición de caudales a cuencas que abastecen el SIC. Finalmente los escenarios de hidrología futura se obtienen a través de una metodología que incorpora las características del periodo hidrológico. Por una parte se generaron series sintéticas de precipitación y temperatura a escala diaria, usando un algoritmo estocástico que considera el comportamiento del clima en una ventana de 30 años, separando la información en años normales, secos o húmedos; desde la perspectiva estadística, las series obtenidas pertenecen al mismo universo y representan el comportamiento de las forzantes climáticas en la zona analizada. Paralelo a ello, se calibró un modelo hidrológico en WEAP de la cuenca del Río Maule en Armerillo, donde los resultados obtenidos se consideran buenos, con valores de Nash-Sutcliffe entre 0,7 y 0,82 para cuencas en régimen natural, y valores superiores a 0,4 en cuencas utilizadas con fines agrícolas e hidroeléctricos. En la generación de series sintéticas de caudales semanales, se logra establecer bandas de incertidumbre por tipo de año (seco, normal o húmedo) para un horizonte de tiempo de 2 años con las diferentes combinaciones posibles, incorporando la dependencia que existe entre años consecutivos. Se considera que las bandas de incertidumbre generadas para cada escenario reflejan las tendencias de los caudales en cada punto analizado. Finalmente, para la evaluación de la transposición de caudales en la zona homogénea se seleccionó la cuenca del Estero Las Garzas para la modelación de la cuenca Río Achibueno en la Recova, fuera del área modelada. Los resultados de la transposición muestran una correlación de 0,8, considerado muy adecuado para estos fines.

A Bacia do Alto Tiete abriga cerca de 50% dos habitantes do Estado de São Paulo e é afetada freqüentemente por eventos de inundações. Uma das principais fontes de problemas é a alta impermeabilização devida à ocupação da superfície nas últimas décadas. Um dos seus tributários secundários, a bacia do Rio Pirajuçara se insere neste contexto e sofre com problemas da mesma natureza. A modelagem hidrológica permite uma análise do escoamento superficial nestes ambientes e é útil na previsão de vazões por meio de redes telemétricas e sensoriamento remoto. Entretanto, redes telemétricas apresentam problemas de representatividade espacial e exposição, radares meteorológicos, apesar da maior resolução espaço-temporal das estimativas de precipitação, possuem várias fontes de erros e incertezas. A principal delas se refere à relação ZR. Deste modo, a integração dessas medições e estimativas pode minimizar erros de ambas. O objetivo deste estudo é analisar aspectos hidrológicos da Bacia do Rio Pirajuçara por meio do modelo TOPMODEL com medições de vazão e precipitação disponíveis para 18 eventos monitorados entre outubro de 2008 a outubro de 2009. O modelo TOPMODEL foi calibrado com dez eventos e verificado com os demais. A calibração foi realizada com os dados da telemetria da Bacia do Alto Tietê, radar meteorológico de São Paulo e a combinação de ambos por meio da análise objetiva estatística. Os resultados da calibração indicam que o melhor desempenho foi obtido com radar meteorológico, com número de NASH de 0,51, menor erro quadrático médio e menor viés médio absoluto. A verificação também indicou o mesmo resultado com número de NASH de 0,69. As simulações indicam que apesar da utilização da precipitação média, o modelo TOPMODEL simulou adequadamente cerca de 75% das vazões de alerta. O trabalho evidencia as limitações da telemetria e seus impactos na integração com os dados do radar. / The Alto Tiete watershed is home for about 50% of the inhabitants of São Paulo State and is affected by recurrent flashfloods. One major source of difficulties is the high rate of soil impermeabilization caused by dense surface occupation in the last decades. One of its secondary tributaries, the Pirajussara watershed suffers with similar problems. Hydrological modeling allows the analysis of runoff and other variables in these basins. It also useful for streamflow forecast based on telemetric networks and remote sensing measurements. However, surface networks lack spatial representativity and exposure is a also a issue, weather radars, in spite of their much higher spatial and temporal resolution rainfall estimation, are affect by several sources of errors and uncertainties; the most significant one being the ZR relationship. Thus, the integration of these measurements and estimates can minimize errors of both. The goal of the present work is to analyze the surface hydrology of the Pirajussara watershed based on the TOPMODEL, streamflow and rainfall measurements available for eighteen events between October 2008 and October 2009. The TOPMODEL was calibrated with ten events and verified with the remaining events. The calibration was performed with the Alto Tiete telemetric measurements of streamflow and rainfall only, the São Paulo weather radar (SPWR) only and a combination of both through the statistical analysis scheme. Calibration results show a better performance for the SPWR with a NASH number of 0.51, least SME and mean bias. On the other hand, the verification also indicated better results for the SPWR with a NASH number of 0.69. The simulations indicate that in spite of the use of the mean rainfall over the watershed, the TOPMODEL performed adequately for 75% of the streamflow alerts. It is also evident the limitation of the available network and its impacts on the integration to the SPWR rainfall data.

Climate change and increasing water demands prioritize the need to implement planning strategies for urban water security in the long and medium term. However, risk planning requires robust and timely financial support during and after the disaster. Therefore, risk transfer tools, such as insurance, have emerged as an effective strategy to ensure financial resilience and as an element that could encourage the implementation of hydrological risk reduction mechanisms. Among the main insurance design problems are the lack of information on the real drought impacts and climate uncertainty, which may incur adverse selection and/or moral hazards among the most common drawbacks in insurance practice. Currently, most of the income from water utility companies is based on water resources management, therefore during prolonged drought periods these economies can be strongly affected, despite having robust storage schemes as support. Thus, this thesis proposes an insurance plan for the water utility company of the State of Sao Paulo (SABESP) to deal with revenue reductions during long drought periods. The methodology is implemented on the MTRH-SHS model, developed under ex-ante damage cost calculation through the risk-based approach. The synthetic (\'what-if\') approach uses a \"set of change drivers\" to estimate the optimal premium through a multiyear insurance contract (MYI). The methodology integrates the hydrological simulation procedures under radiative climate forcing scenarios RCP 4.5 and 8.5, from the regional climate model outputs Eta-HadGEM and Eta-MIROC5, with time horizons of 2007-2040, 2041-2070, and 2071-2099, linked to the Water Evaluation and Planning system (WEAP) hydrologic model and under stationary and non-stationary water supply demand assumptions. The model framework is applied to the Cantareira Water Supply System for the Sao Paulo Metropolitan Region, Brazil, with severe vulnerability to droughts. As a result, the evaluated indexes showed that multi-year contracts with drought coverage higher than 240 days offer better financial performance than contracts with wider coverages. Moreover, this MYI adopted in the installed storage residual risk generates both a higher level of solvency for the insurance fund in the long term and annual average premiums closer to the expected revenue reductions by scenario. Finally, the approach can help the systematic evaluation of moral hazards and adverse selection. In the first case, the progressive evaluation must generate useful information to change or maintain the behavior of both the insured and insurers considering future risks related to climate change. In the second case, the multi-scenario valuation can help the insurer to set price thresholds, offering risk differential cover options in the premium value. / As mudanças climáticas e o incremento na demanda de água priorizam a necessidade de implementar estratégias de planejamento para a segurança hídrica urbana no longo e mediano prazo. No entanto, o planejamento dos riscos exige um suporte financeiro robusto e oportuno durante e após do desastre. Portanto, as ferramentas de transferência de risco, como os seguros, emergem como uma estratégia efetiva para garantir a resiliência financeira e como um elemento que poderia incentivar a implementação de mecanismos de redução do risco hidrológico. Entre os principais problemas no planejamento de seguros, estão a falta de informações sobre os impactos reais das secas e a incerteza climática, que podem levar a seleção adversa e/ou perigo moral como as problemáticas mais comuns na prática dos seguros. Atualmente, a maior parte da renda das empresas de serviços de água é baseada na gestão do recurso hídrico; portanto, durante períodos prolongados de seca, essas economias podem ser fortemente afetadas, apesar de ter sistemas de armazenamento robustos como suporte. Assim, esta tese propõe um plano de seguro para a empresa de serviços de água do Estado de São Paulo (SABESP), para enfrentar as reduções de receita durante longos períodos de seca. A metodologia é implementada no modelo MTRH-SHS, desenvolvido no cálculo \"ex-ante\" de custos de dano, através da abordagem baseada em risco. A abordagem sintética (\"what-if\"), usa um \"conjunto de drivers de mudança\" para estimar o prêmio ótimo através de um contrato de seguro plurianual (SPA). A metodologia integra os procedimentos de simulação hidrológica, sob cenários de forçamento climático radiativo RCP 4.5 e 8.5, do modelo de clima regional Eta-HadGEM e Eta-MIROC5, com horizontes temporais de 2007-2040, 2041-2070 e 2071-2099, vinculados ao modelo hidrológico do sistema de avaliação e planejamento da água (WEAP) e sob pressupostos de demanda como abastecimento de água estacionária e não estacionária. A estrutura do modelo é aplicada ao Sistema de Abastecimento de Água de Cantareira na Região Metropolitana de São Paulo, Brasil, região com alta vulnerabilidade às secas. Como resultado, os índices de rendimento do seguro avaliados mostraram que os contratos plurianuais com cobertura para secas superiores a 240 dias, oferecem melhor desempenho financeiro do que os contratos com coberturas mais amplas. Além, o SPA adotado para o risco residual do armazenamento instalado, gera um nível mais alto de solvência para o fundo de seguros no longo prazo com prêmios médios anuais mais próximos das reduções de receita esperadas por cenário. Finalmente, a abordagem pode ajudar na avaliação sistemática do risco moral e na seleção adversa. No primeiro caso, a avaliação progressiva deve gerar informações úteis para mudar ou manter o comportamento de segurados e seguradoras considerando riscos futuros relacionados à mudança climática. No segundo caso, a valoração de múltiplos cenários pode ajudar a estabelecer limiares de preços, oferecendo opções de cobertura diferencial de risco no valor prêmio de seguro.

O uso de imagens de satélite tem aprimorado o estudo da dinâmica do uso do solo. Os mapeamentos da cobertura da terra se tornaram instrumentos fundamentais na avaliação das alterações na paisagem provocadas pela ação antrópica e sua influência sobre o planejamento regional e urbano. A utilização de ferramentas computacionais como os Sistemas de Informação Geográfica e os modelos hidrológicos têm auxiliado essas avaliações. O modelo hidrológico SWAT (Soil and Water Assessment Tool), desenvolvido pelo Departamento de Agricultura norte-americano, é um modelo de base física e parâmetros distribuídos, auxiliado por uma interface gráfica de software GIS. Por seu valor ambiental e econômico, a caracterização ambiental da área de drenagem da Represa de Itupararanga, com 936,54 \'KM POT.2\', localizada no estado de São Paulo, tem fundamental importância e a utilização de dados atuais permite que o estudo da área seja mais preciso no que diz respeito aos seus resultados. A partir de imagens do sensor Liss 3 do satélite ResourceSat-1, foi produzido o mapa atual de uso e ocupação do solo através da classificação supervisionada de máxima verossimilhança, validada por coletas de campo de ponto de controle com índice Kappa de 0,64 e índice de exatidão global de 71%. Os parâmetros morfológicos demonstraram que a área de estudo é bem drenada e possui baixa probabilidade de enchentes. A modelagem hidrológica foi calibrada para o período de janeiro de 2005 a dezembro de 2008 e resultou em coeficiente de eficiência de 0,41 e tendência percentual de 0%. A validação alcançou resultado de 0,301 e 5,5% para estes avaliadores, valores de ajuste considerados aceitáveis. Foram encontrados os valores de 9,66 e 1,5 para nitrogênio e fósforo, respectivamente, em kg/ha.ano, para os valores de poluição difusa, resultados elevados na comparação entre pesquisas com este foco. A comparação entre cenários identificou a necessidade de adotar práticas conservacionistas através do planejamento da ocupação para tornar sustentáveis as atividades dentro bacia e atenuar as pressões sobre os recursos naturais. / The use of satellite images has improved the study of the land use dynamics. Land cover mapping have become fundamental tools in the assessment of landscape changes caused by human action and its influence on regional and urban planning. Computation tools such as Geographic Information Systems and hydrological models have supported these findings. The hydrological model SWAT (Soil and Water Assessment Tool), developed by U. S. Agriculture Department, a model physically based and semi-distributed parameters with a GIS graphical interface. Due your environmental and economic value, the morphologic characterization of Itupararanga watershed, with 936,54 \'KM POT.2\', located in São Paulo state, have fundamental relevance and use of current data alows the study be more accurate. From images of Liss 3 sensor of ResourceSat-1 satelite, the current land use map was produced through supervised classification by maximum likelihood method and validated by control points on field collection, resulting in Kappa coefficient of 0.64 and overall accuracy rate of 71%. The morphological parameters showed that watershed is well drained and has low probability of flooding. The hydrological modeling was calibrated from January of 2005 to December of 2008 and had efficient value of 0.41 and trend rate of zero. Validation reached results of de 0.301 and 5.5% for these coefficients, considered acceptable for adjust values. Were found values of 9.66 and 1.5 for nitrogen and phosphorus, in kg/ha.year, respectively, for the values of diffuse pollution, high results in comparison between studies with this focus. The comparison between scenarios indentified the need to adopt conservation pratices through occupation planning to make the activities inside the basin and mitigate the pressure on natural resources.

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