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Previous issue date: 2010-02-01 / The rainfall is the only way of entry of water in river basins, therefore the knowledge of their
spatial and temporal behavior as well as their frequency is of vital importance for the
planning, operation and design of hydraulic works. To this end, probabilistic models are built
based on observations made in the place of interest in order to obtain future risks. It often
happens that a network of hydrological monitoring data does not show the place of interest is
necessary to use procedures that allow the transport of this information. Hydrological
regionalization is a statistical procedure that allows, within a homogeneous region, estimate
probabilities of occurrence, by data from neighboring stations, in site of interest. The problem
is how to define homogeneous region. The solution proposed in this paper was the use of
multivariate clustering methods, k-means and hierarquical cluster, validated by quality index.
The clusters were then subjected to measures of discordancy and heterogeneity to evaluate
homogeneity of groups. The clustering methodology that obtained the best performance was
a hybrid approach between k-means and ward, getting errors of at most 10% in the
estimation of quantiles regional dimensionless. / O conhecimento do comportamento espacial e temporal da precipitação pluvial e sua
frequência são vitais para o planejamento, operação e dimensionamento de obras
hidráulicas. Para este fim, são construídos modelos probabilísticos baseados nas
observações efetuadas nos locais de interesse com a finalidade de obter os riscos de
ocorrência futura. No entanto, uma rede de monitoramento hidrológico não apresenta dados
de todos os locais de interesse, sendo necessário recorrer a procedimentos que possibilitem
o transporte desta informação. A regionalização hidrológica é um procedimento estatístico
que permite, dentro de uma região homogênea, estimar probabilidades de ocorrência, pelos
dados das estações vizinhas, no local de interesse. O problema está em como determinar
uma região homogênea. A solução proposta neste trabalho foi a utilização de metodologias
de agrupamento multivariados, k-médias e hierárquicos, validados por índices de qualidade
de agrupamento. Foram usadas 227 estações localizadas no estado do Paraná com dados
mensais referentes ao período de 1976-2006. Os agrupamentos obtidos foram submetidos
às medidas de discordância e heterogeneidade para avaliar a homogeneidade dos grupos.
A metodologia de agrupamento que obteve o melhor desempenho foi a metodologia híbrida
entre k-médias e ward, obtendo erros de, no máximo, 10% na estimativa de quantis
regionais adimensionais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/2499 |
| Date | 01 February 2010 |
| Creators | Pansera, Wagner Alessandro |
| Contributors | Dittrich, Ivo José |
| Publisher | Universidade Estadual do Oeste do Parana, Programa de Pós-Graduação "Stricto Sensu" em Letras, UNIOESTE, BR, Linguagem e Sociedade |
| 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 do UNIOESTE, instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná, instacron:UNIOESTE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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