[pt] Processo Estocástico é um ramo da teoria da probabilidade onde se define um conjunto de modelos que permitem o estudo de problemas com componentes aleatórias. Muitos problemas reais apresentam características complexas, tais como não-linearidade e comportamento caótico, que necessitam de modelos capazes de capturar as reais características do problema para obter um tratamento apropriado. Porém, os modelos existentes ou são lineares, cuja aplicabilidade a esses problemas pode ser inadequada, ou necessitam de uma formulação complexa, onde a aplicabilidade é limitada e específica ao problema, ou dependem de suposições a priori sobre o comportamento do problema para poderem ser aplicados. Isso motivou a elaboração de um novo modelo de processo estocástico genérico, intrinsecamente não-linear, que possa ser aplicado em uma gama de problemas de fenômenos não-lineares, de comportamento altamente estocástico, e até mesmo com características periódicas. Como as redes neurais artificiais são modelos paramétricos não-lineares, simples de entendimento e implementação, capazes de capturar comportamentos de variados tipos de problemas, decidiu-se então utilizá-las como base do novo modelo proposto nessa tese, que é denominado Processo Estocástico Neural. A não-linearidade, obtida através das redes neurais desse processo estocástico, permite que se capture adequadamente o comportamento da série histórica de problemas de fenômenos não-lineares, com características altamente estocásticas e até mesmo periódicas. O objetivo é usar esse modelo para gerar séries temporais sintéticas, igualmente prováveis à série histórica, na solução desses tipos de problemas, como por exemplo os problemas que envolvem fenômenos climatológicos, econômicos, entre outros. Escolheu-se, como estudo de caso dessa tese, aplicar o modelo proposto no tratamento de afluências mensais sob o contexto do planejamento da operação do sistema hidrotérmico brasileiro. Os resultados mostraram que o Processo Estocástico Neural consegue gerar séries sintéticas com características similares às séries históricas de afluências mensais. / [en] Stochastic Process is a branch of probability theory which defines a set of templates that allow the study of problems with random components. Many real problems exhibit complex characteristics such as nonlinearity and chaotic behavior, which require models capable of capture the real characteristics of the problem for a appropriate treatment. However, existing models have limited application to certain problems or because they are linear models (whose application gets results inconsistent or inadequate) or because they require a complex formulation or depend on a priori assumptions about the behavior of the problem, which requires a knowledge the problem at a level of detail that there is not always available. This motivated the development of a model stochastic process based on neural networks, so that is generic to be applied in a range of problems involving highly stochastic phenomena of behavior and also can be applied to phenomena that have periodic characteristics. As artificial neural networks are non-linear models, simple to understand and implementation, able to capture behaviors of varied types problems, then decided to use them as the basis of new model proposed in this thesis, which is an intrinsically non-linear model, called the Neural Stochastic Process. Through neural networks that stochastic process, can adequately capture the behavior problems of the series of phenomena with features highly stochastic and / or periodical. The goal is to use this model to generate synthetic time series, equally likely to historical series, in solution of various problems, eg problems phenomena involving climatology, economic, among others. It was chosen as a case study of this thesis, applying the model proposed in the treatment of monthly inflows in the context of operation planning of the Brazilian hydrothermal system. The Results showed that the process can Stochastic Neural generate synthetic series of similar characteristics to the historical monthly inflow series.

Uma versão do POM - Princeton Ocean Model foi implementada no litoral norte do Estado de São Paulo, região compreendida entre as longitudes 46o e 44o30\'W e latitudes 24o30\' e 23o18\'S, abrangendo as cidades de Bertioga, São Sebastião, Caraguatatuba e Ubatuba, da linha da costa até aproximadamente a isóbata de 100 m, para estudos da resposta do mar ao vento. Para tanto foram realizados diferentes experimentos numéricos, combinando diferentes períodos e forçantes (de maré, vento e campos médios mensais de temperatura e salinidade). As respostas das simulações foram comparadas entre si, com estudos anteriores e a dados reais de diferentes fontes (marégrafo, correntômetro e altímetro). As simulações reproduziram razoavelmente os dados medidos, demostrando uma boa calibração do modelo. Foi observado o padrão de correntes predominantes para sudoeste, infuenciado pela Alta Subtropical do Atlântico Sul e seus ventos de nordeste, bem como eventuais efeitos de frentes frias com ventos de sudoeste e correntes para nordeste.Também se observou que as frentes frias mais intensas não ocorreram nos meses de inverno para os processamentos do ano de 2005, que apresentou várias situações anômalas, como por exemplo: um mês de Fevereiro com excepcional persistência de ventos do quadrante sul; ventos muito fracos em Março; Junho também com ventos fracos e praticamente ausência de frentes frias; e Setembro e Outubro com incursões muito freqüentes de frentes. Apesar das anomalias dos ventos e correspondentes campos de correntes, variações dos valores médios mensais de elevação da superfície do mar foram mais regulares, reproduzindo inclusive os valores medidos por altimetria, com um ciclo sazonal bem definido, o que provavelmente se deve ao fato das elevações da superfície do mar serem mais dependentes da circulação geral no Atlântico Sul e menos dependentes de ventos locais. Também foram analisados através da modelagem, os campos hidrodinâmicos causados por diversas combinações de condições de maré (típicas e extremas) e de efeitos meteorológicos (predominantes e extremos). O processamento final do modelo indicou que a circulação de maré é uma boa aproximação da circulação total, com exceção de períodos em que ocorrem eventos meteorológicos extremos. / A version of POM - Princeton Ocean Model was used in the northern coastal area of São Paulo State, longitudes 46o ? 44o30\'W and latitudes 24o30\' ? 23o18\'S, with the cities of Bertioga, São Sebastião, Caraguatatuba e Ubatuba in the domain, from the coast to the 100m isobath, to study the sea response to the wind forcing. For this purpose, several numerical experiment were performed, involving different periods and forcings (including tides, winds and monthly means fields of temperature and salinity). The simulations results were compared to other studies, with real observations from several sources methods (tide gauge, current meter and altimeter). The simulations reproduced reasonably the real datas, showing a good model calibration. Standard currents to the southeast, were observed, due to the South Atlantic Subtropical High influence and its northeast winds, as well as eventual northeast currents generated by cold fronts with southeast winds. It was also observed that the strongest cold fronts did not occur in winter\'s months in the model runs of the year of 2005, which presented several anomalies, as for example: February exceptional southern winds persistence; very weak winds in March; June practically without colds fronts and weak winds too; and September and October with frequent cold fronts incursions. Despite the wind anomalies and correspondent currents fields, the monthly means elevations of sea surface has regular pattern, reproducing the altimeter data, with clear seasonal cycle, probably because the sea surface elevations depend more on the general circulation in the South Atlantic and not on the local winds. Through the modeling hydrodynamical fields generated by differents tidal conditions (typical and extremes) and by several meteorological effect (standard and extremes) were analyzed. The last model processement indicate that tidal circulation is a god approximation of the total circulation, except when extreme meteorological events occur.

Uma versão do POM - Princeton Ocean Model foi implementada no litoral norte do Estado de São Paulo, região compreendida entre as longitudes 46o e 44o30\'W e latitudes 24o30\' e 23o18\'S, abrangendo as cidades de Bertioga, São Sebastião, Caraguatatuba e Ubatuba, da linha da costa até aproximadamente a isóbata de 100 m, para estudos da resposta do mar ao vento. Para tanto foram realizados diferentes experimentos numéricos, combinando diferentes períodos e forçantes (de maré, vento e campos médios mensais de temperatura e salinidade). As respostas das simulações foram comparadas entre si, com estudos anteriores e a dados reais de diferentes fontes (marégrafo, correntômetro e altímetro). As simulações reproduziram razoavelmente os dados medidos, demostrando uma boa calibração do modelo. Foi observado o padrão de correntes predominantes para sudoeste, infuenciado pela Alta Subtropical do Atlântico Sul e seus ventos de nordeste, bem como eventuais efeitos de frentes frias com ventos de sudoeste e correntes para nordeste.Também se observou que as frentes frias mais intensas não ocorreram nos meses de inverno para os processamentos do ano de 2005, que apresentou várias situações anômalas, como por exemplo: um mês de Fevereiro com excepcional persistência de ventos do quadrante sul; ventos muito fracos em Março; Junho também com ventos fracos e praticamente ausência de frentes frias; e Setembro e Outubro com incursões muito freqüentes de frentes. Apesar das anomalias dos ventos e correspondentes campos de correntes, variações dos valores médios mensais de elevação da superfície do mar foram mais regulares, reproduzindo inclusive os valores medidos por altimetria, com um ciclo sazonal bem definido, o que provavelmente se deve ao fato das elevações da superfície do mar serem mais dependentes da circulação geral no Atlântico Sul e menos dependentes de ventos locais. Também foram analisados através da modelagem, os campos hidrodinâmicos causados por diversas combinações de condições de maré (típicas e extremas) e de efeitos meteorológicos (predominantes e extremos). O processamento final do modelo indicou que a circulação de maré é uma boa aproximação da circulação total, com exceção de períodos em que ocorrem eventos meteorológicos extremos. / A version of POM - Princeton Ocean Model was used in the northern coastal area of São Paulo State, longitudes 46o ? 44o30\'W and latitudes 24o30\' ? 23o18\'S, with the cities of Bertioga, São Sebastião, Caraguatatuba e Ubatuba in the domain, from the coast to the 100m isobath, to study the sea response to the wind forcing. For this purpose, several numerical experiment were performed, involving different periods and forcings (including tides, winds and monthly means fields of temperature and salinity). The simulations results were compared to other studies, with real observations from several sources methods (tide gauge, current meter and altimeter). The simulations reproduced reasonably the real datas, showing a good model calibration. Standard currents to the southeast, were observed, due to the South Atlantic Subtropical High influence and its northeast winds, as well as eventual northeast currents generated by cold fronts with southeast winds. It was also observed that the strongest cold fronts did not occur in winter\'s months in the model runs of the year of 2005, which presented several anomalies, as for example: February exceptional southern winds persistence; very weak winds in March; June practically without colds fronts and weak winds too; and September and October with frequent cold fronts incursions. Despite the wind anomalies and correspondent currents fields, the monthly means elevations of sea surface has regular pattern, reproducing the altimeter data, with clear seasonal cycle, probably because the sea surface elevations depend more on the general circulation in the South Atlantic and not on the local winds. Through the modeling hydrodynamical fields generated by differents tidal conditions (typical and extremes) and by several meteorological effect (standard and extremes) were analyzed. The last model processement indicate that tidal circulation is a god approximation of the total circulation, except when extreme meteorological events occur.