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Previous issue date: 2017-03-22 / The hydrological model Soil and Water Assessment Tool (SWAT) is an important tool
in the management of water resources, and can contribute to the estimation of
streamflow to hydroelectric reservoirs. The objective of this study was to simulate the
flow in the drainage area of the Furnas reservoir, located in the Rio Grande basin (MG).
The series of meteorological and hydrological data included in the study corresponded
to the period from 01/01/1998 to 12/31/2013. In the development of the model the
following steps were adopted: (1) parameterization of the input data; (2) configuration
of the model; (3) warm up and simulation; (4) sensitivity analysis; (5) calibration,
validation and analysis of results. Calibration, validation and uncertainty analysis were
performed using the Sequential Uncertainty Fitting (SUFI-2) algorithm through the
Uncertainty Calibration Program (SWAT-CUP). The calibration and validation
adjustment was measured by applying the P-Factor (percentage of the measured data
bracketed by the 95PPU), the R-Factor (mean uncertainty band thickness) and the Nash
and Sutcliffe (NSE) objective function. The P-factor values corresponded to 0.94 and
0.69 for calibration and validation, respectively. The NSE values were 0.86 for the
calibration and 0.64 for the validation. The results obtained show a reasonable precision
in relation to the literature, being within acceptable intervals, characterizing the model
as adequate to estimate reservoir flows, considering the uncertainties of prediction. The
construction of models from the SWAT allows the definition of best practices of
management of water resources and of hydroelectric reservoirs. / O modelo hidrológico Soil and Water Assessment Tool (SWAT) é uma importante
ferramenta na gestão de recursos hídricos, podendo contribuir para estimativas de vazão
a reservatórios hidrelétricos. O objetivo deste estudo foi simular a vazão na área de
drenagem do reservatório da UHE Furnas, localizado na bacia do rio Grande (MG). A
série de dados meteorológicos e hidrológicos incluída no estudo correspondeu ao
período de 01/01/1998 à 31/12/2013. No desenvolvimento do modelo foram adotadas as
etapas: (1) parametrização dos dados de entrada; (2) configuração do modelo; (3)
aquecimento e simulação; (4) análise de sensibilidade; (5) calibração, validação e
análise dos resultados. A calibração, validação e análise de incertezas foram realizadas
utilizando o algoritmo Sequential Uncertainty Fitting (SUFI-2) através do Programa de
Incerteza de Calibração (SWAT-CUP). O ajuste da calibração e validação foi
mensurado aplicando o P-Fator (porcentagem de dados incluídos na faixa de incerteza
de 95%), o R-Fator (espessura média da faixa de incerteza) e a função objetivo Nash e
Sutcliffe (NSE). Os valores do P-Fator corresponderam a 0,94 e 0,69 para calibração e
validação, respectivamente. Os valores do NSE foram de 0,86 para a calibração e 0,64
para a validação. Os resultados encontrados apresentam precisão razoável em relação à
literatura, estando dentro de intervalos considerados aceitáveis, caracterizando o modelo
como adequado para simular vazões ao reservatório, se consideradas as incertezas de
predição. A construção de modelos a partir do SWAT permite a definição de melhores
práticas de gerenciamento de recursos hídricos e de reservatórios hidrelétricos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ambar:tede/3679 |
| Date | 22 March 2017 |
| Creators | Dias, Viviane de Souza |
| Contributors | Luz, Marta Pereira da, Cruvinel, Karla Alcione da Silva, Machado, Ricardo Luiz |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Programa de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemas, PUC Goiás, Brasil, Escola de Engenharia::Curso de Engenharia de Produção |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_GOAIS, instname:Pontifícia Universidade Católica de Goiás, instacron:PUC_GO |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1070195191083529415, 500, 500, 600, 1572319646979764410, 2551182063231974631 |
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