Modelagem Estocástica de Séries de Vazões,
Apresentando Longa Dependência, em Diferentes
Escalas Temporais

Nome: Mônica de Souza Mendes
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 24/02/2021
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Antonio Sérgio Ferreira Mendonça Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Antonio Sérgio Ferreira Mendonça Orientador
Diogo Costa Buarque Examinador Interno
Jorge Machado Damazio Examinador Externo
José Antônio Tosta dos Reis Examinador Interno
Wilson dos Santos Fernandes Examinador Externo

Resumo: Vários estudos em hidrologia para modelagem estocástica de séries de vazões vem
sendo realizados desde a década de 60. A reprodução de propriedades estatísticas das
séries históricas muitas vezes não é obtida de forma satisfatória, principalmente no caso
de séries que apresentam longas dependências. Dentre os modelos utilizados estão os de
desagregação paramétrica e não paramétrica, que precisam de uma série sintética anual a
partir da qual são obtidas vazões em uma escala mais refinada, por meio da desagregação.
A hipótese testada nesse estudo foi a de que modelos que preservam melhor as características das séries anuais, apresentam melhores desempenhos nos modelos de desagregação.
Foram avaliados os modelos ARMA(p,q), PAR(p) e PMIX(p,q,P,Q) para geração de séries
sintéticas anuais e avaliação de seus desempenhos na reprodução de parâmetros estatísticos de séries históricas de vazões apresentando longas dependências. Os parâmetros dos
modelos PMIX(p,q,P,Q) foram obtidos por dois métodos distintos: i) método de otimização de Powell e ii) algorítmo genético NSGA-II. Os modelos foram ajustados a séries
de vazões de rios localizados no Brasil, EUA e África. Foram avaliados modelos com
diferentes ordens, sendo escolhidos os que obtiveram melhores desempenhos de MAPE
na reprodução das autocorrelações anuais e coeficientes de Hurst. A séries geradas com
modelos ARMA(p,q) e PMIX/NSGA-II apresentaram desempenhos superiores aos obtidos com modelos PAR(p) e PMIX/Powell. Posteriormente, as séries sintéticas anuais
foram desagregadas com uso dos métodos paramétrico e não paramétrico, sendo avaliados
os MAPE das séries sintéticas mensais em relação às séries históricas. Foram estimados
volumes de reservatórios e comprimentos máximos de corridas para as séries mensais. Os
resultados foram avaliados com uso das métricas MAPE e RMSE. Os resultados das séries
desagregadas com modelos ARMA(p,q) e PMIX/NSGA-II foram superiores aos obtidos
com os demais modelos, corroborando a hipótese avaliada. Todas as simulações foram
feitas na ferramenta computacional MAEvaz, desenvolvida nesse estudo.

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