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Avaliação de incertezas na calibração automática do modelo SWMM / Uncertainty evaluation in the automatic calibration of SWMM

Este trabalho é referente ao desenvolvimento de um calibrador multiobjetivo automático do modelo SWMM (Storm Water Management Model), e avaliação de algumas fontes de incertezas presentes no processo de calibração, visando à representação satisfatória da transformação chuva-vazão. O código foi escrito em linguagem C, e aplica os conceitos do método de otimização multiobjetivo NSGAII (Non Dominated Sorting Genetic Algorithm) com elitismo controlado, além de utilizar o código fonte do modelo SWMM para a determinação das vazões simuladas. Paralelamente, também foi criada uma interface visual, para melhorar a facilidade de utilização do calibrador. Os testes do calibrador foram aplicados a três sistemas diferentes: um sistema hipotético disponibilizado no pacote de instalação do SWMM; um sistema real de pequenas dimensões, denominado La Terraza, localizado no município de Sierra Vista, Arizona (EUA); e um sistema de maiores dimensões, a bacia hidrográfica do Córrego do Gregório, localizada no município de São Carlos (SP). Os resultados indicam que o calibrador construído apresenta, em geral, eficiência satisfatória, porém é bastante dependente da qualidade dos dados observados em campo e dos parâmetros de entrada escolhidos pelo usuário. Foi demonstrada a importância da escolha dos eventos utilizados na calibração, do estabelecimento de limites adequados nos valores das variáveis de decisão, da escolha das funções objetivo e, principalmente, da qualidade e representatividade dos dados de monitoramento pluvio e fluviométrico. Conclui-se que estes testes desenvolvidos contribuem para o entendimento mais aprofundado dos processos envolvidos na modelagem e calibração, possibilitando avanços na confiabilidade dos resultados da modelagem. / This project refers to the development of an automatic multi-objective calibrator for the SWMM (Storm Water Management Model), and the evaluation of some uncertainties sources inherent to the calibration process, aiming to a satisfactory rainfall-runoff transformation representation. The code was written in C language, and applies the concepts of the multi-objective optimization method NSGAII (Non Dominated Sorting Genetic Algorithm) with controlled elitism, using the source code of SWMM to calculate the simulated flow. In addition, a visual interface was also created to improve the calibrators usability. The calibrator tests were applied to three different systems: a hypothetical system available in the SWMM installation package; a real system of small dimensions, called La Terraza, located in the city of Sierra Vista, Arizona (USA); and a large dimensions system, the watershed of Gregório Stream, located in São Carlos (SP). The results indicate that the calibrator built presents, in general, satisfactory efficiency, although it is very dependent on the observed data quality and the input parameters selected by the user. The importance of the events chosen for calibration, the settlement of appropriate limits on the decision variables values, the objective functions choice, and especially the quality and representativeness of the rainfall and runoff monitoring data were demonstrated. We conclude that these performed tests contribute to the thorough understanding of the processes involved in modeling and calibration, enabling advances in the modeling results reliability.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-10052016-104935
Date05 November 2015
CreatorsTaís Arriero Shinma
ContributorsLuisa Fernanda Ribeiro Reis, Hushin Vijai Gupta, Marco Aurelio Holanda de Castro, Klebber Teodomiro Martins Formiga, Rodrigo de Melo Porto, Antonio Carlos Zuffo
PublisherUniversidade de São Paulo, Engenharia (Hidráulica e Saneamento), USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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