Calibração de modelo hidrológico usando informação "a priori" utilizando técnica de otimização estocástica

Orientador: Prof. Dr. Cristovão V. S. Fernandes

Coorientador: Prof. Dr. Eloy Kaviski

Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e Ambiental. Defesa : Curitiba, 26/04/2023

Inclui referências

Resumo: Os processos que ocorrem em uma bacia hidrográfica são não-lineares e interdependentes. Adicionalmente, cabe destacar que ocorrem em escalas de tempo que podem variar, entre si de minutos a dias. Outro aspecto importante relacionado a complexidade de representação do sistema é o fato de todos os processos de geração, separação e transporte de fluxos são fortemente marcados pela heterogeneidade presente na topografia, na cobertura vegetal, nos diferentes tipos e usos de solo, na ação antrópica sobre as etapas do ciclo hidrológico, no clima local e até mesmo global, no caso de bacias continentais. Nesse contexto, os avanços computacionais e nas tecnologias de gerenciamento de uma grande quantidade de dados espacialmente distribuídos tem impulsionado os avanços na ciência hidrológica, em especial no que concerne a modelagem matemática dos processos hidrológicos. Especial atenção deve ser direcionada a etapa de calibração dos modelos hidrológicos, pois é a que garante a aplicabilidade desses modelos com sucesso. A partir deste cenário, o presente trabalho propõe uma nova abordagem para o processo de calibração automático de um modelo hidrológico. Esta nova abordagem parte de uma alternativa a melhor utilização das informações hidrológicas disponíveis. Desta forma, foi realizada a calibração automática do Modelo de Grandes Bacias (MBG) a partir do método do recozimento simulado (MRS). Para a definição do problema de otimização, uma análise de sensibilidade dos parâmetros hidrológicos do modelo conduziu a um critério de importância amostral que foi utilizado como uma informação associada ao processo de calibração. Os resultados obtidos demonstraram que o MRS se mostrou bastante eficiente e flexível quando da associação do critério de importância amostral, informação "a priori", neste caso. Os resultados também sugerem que há um grande potencial para a simplificação da calibração automática de um modelo hidrológico, tornando esta etapa mais assertiva sem que se distancie tanto da realidade física, uma vez que o processo de obtenção dos parâmetros ocorre matematicamente

Abstract: Hydrological processes are interdependent and non-linear. They occur on time scales ranging from minutes to days. Additionally, the heterogeneity of watersheds is a challenge for representing hydrological processes. This heterogeneity is in the topography, the vegetation cover, the different soil types and uses, the human action on the stages of the hydrological cycle, and the climate on local and global scales. Advances in the mathematical modeling of hydrological processes are the results of computational advances and spatially distributed data management technologies. The calibration stage of a hydrological model is what guarantees success in its application. Based on this scenario, the present work proposes a new approach to the process of automatic occurrence of a hydrological model. This new approach is an alternative for better use of available hydrological information. In this work, the Large Basin Model (MBG) automatic calibration was carried out using the simulated annealing method (MRS). A sensitivity analysis of the MGB hydrological parameters supported the optimization problem definition and a sampling importance criterion definition. The sampling importance was considered a priori information and associated with the simulated annealing method for calibrating the hydrological model. The results also suggest that there is great potential for simplifying the automatic calibration of a hydrological model. This essential step can be more assertive without distancing itself from physical reality since the calibration occurs mathematically