Repositório Institucional da UFPB
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https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/25442| Tipo: | TCC |
| Título: | Modelagem chuva-vazão a nível mensal das sub-bacias dos rios TAperoá e Piancó – PB |
| Autor(es): | Sousa, Yesus Parvati Andrade |
| Primeiro Orientador: | Sarmento, Francisco Jacomé |
| Resumo: | A água é o bem mais importante na manutenção da vida e está presente em praticamente tudo à nossa volta, como por exemplo, no abastecimento humano, na irrigação, na geração de energia elétrica, entre outras atividades. Sendo assim, dentre outras necessidades, deve-se realizar, seja em nível local ou regional, o monitoramento das variáveis hidrológicas para a adequada gestão dos recursos hídricos. Neste sentido, por meio da medição destas variáveis, podem-se elaborar os modelos hidrológicos, que buscam representar de forma simplificada os fenômenos físicos que ocorrem na natureza. Dentro dos modelos hidrológicos matemáticos, temos os modelos chuva-vazão, que tem como objetivo realizar o cálculo de vazão com base nos valores de chuva de uma determinada região. Além dos modelos hidrológicos matemáticos, existem os modelos baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA). Neste sentido, no presente trabalho será utilizado o modelo matemático Soil Moisture Accounting Procedure (SMAP) e um modelo baseado em RNA para o cálculo da vazão afluente na sub-bacia do rio Taperoá e na sub-bacia do rio Piancó, no Estado da Paraíba. A modelagem da sub-bacia do rio Taperoá seguiu o escopo temporal compreendendo o período de dados disponíveis entre 01/01/1970 à 01/12/2014, enquanto que a modelagem da sub-bacia do rio Piancó compreendeu o período de dados disponíveis de 01/05/1969 à 01/12/2014. Trabalhou-se com dados em escala de tempo mensal. Para o preenchimento de falhas nas séries pluviométricas, foi utilizado o método do vetor regional. O modelo SMAP gerou como resultado coeficientes de Nash de 0.67 e 0.40, no período total, para as sub-bacias do rio Taperoá e Piancó, respectivamente. As RNAs geraram coeficientes de Nash de 0.84 e 0.64, no período total, para as sub-bacias do rio Taperoá e Piancó, respectivamente. Comparado ao modelo SMAP, as RNAs se mostraram mais precisas na modelagem chuva-vazão para as sub-bacias estudadas. |
| Abstract: | Water is the most important asset in sustaining life and is present in practically everything around us, such as human supply, irrigation, electricity generation, among other activities. Therefore, among other needs, the monitoring of hydrological variables for the proper management of water resources must be carried out, whether at a local or regional level. In this sense, by measuring these variables, hydrological models can be developed, which seek to represent in a simplified way the physical phenomena that occur in nature. Within the mathematical hydrological models, we have the rainfall-runoff models, which aim to perform the flow calculation based on rainfall values in a given region. In addition to the mathematical hydrological models, there are models based on Artificial Neural Networks (ANN). In this sense, in the present work, the mathematical model Soil Moisture Accounting Procedure (SMAP) and an ANN-based model will be used to calculate the influent flow in the Taperoá river sub-basin and in the Piancó river sub-basin, in the State of Paraíba . The modeling of the Taperoá river sub-basin followed the temporal scope comprising the period of available data from 01/01/1970 to 12/01/2014, while the modeling of the Piancó river sub-basin comprised the period of available data from 05/01/1969 to 12/01/2014. The data were used on a monthly time scale. To fill gaps in rainfall series, the regional vector method was used. The SMAP model generated as a result Nash coefficients of 0.67 and 0.40, in the total period, for the Taperoá and Piancó river sub-basins, respectively. The ANNs generated Nash coefficients of 0.84 and 0.64, in the total period, for the Taperoá and Piancó river sub-basins, respectively. Compared to the SMAP model, the ANNs were more accurate in the rainfall-runoff modeling for the sub-basins studied. |
| Palavras-chave: | Modelos chuva-vazão Redes Neurais Artificiais Modelos chuva Modelos chuva |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal da Paraíba |
| Sigla da Instituição: | UFPB |
| Departamento: | Engenharia Civil e Ambiental |
| Tipo de Acesso: | Acesso aberto |
| URI: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/25442 |
| Data do documento: | 17-Jul-2021 |
| Aparece nas coleções: | CT - TCC - Engenharia Civil e Ambiental |
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