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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/67503| Tipo: | Tese |
| Título : | Análises de incertezas na determinação de vazões regularizadas em climas semi-áridos |
| Autor : | Studart, Ticiana Marinho de Carvalho |
| Tutor: | Campos, José Nilson Bezerra |
| Palabras clave : | Recursos hídricos |
| Fecha de publicación : | 2000 |
| Citación : | STUDART, T. M. C. Análises de incertezas na determinação de vazões regularizadas em climas semi-áridos. 2000. 151 f. Tese (Doutorado em Recursos hídricos) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia Hidráulica e Ambiental, Fortaleza, 2000. |
| Resumen en portugués brasileño: | O comportamento aleatório das vazões naturais, e as incertezas a ele associadas, configuram-se, sem sombra de dúvida, no maior obstáculo para a determinação das reais disponibilidades hídricas de um dado reservatório, notadamente em regiões semi-áridas. Tais incertezas não podem ser reduzidas pela elaboração de um modelo matemático mais preciso ou pelo aumento da série de observações. Elas, simplesmente, existem e precisam ser estudadas através de metodologias apropriadas, agregando informação valiosa ao planejamento de recursos hídricos. É prática corrente a simulação do comportamento de um reservatório, valendo-se unicamente dos deflúvios observados, tidos como a melhor estimativa das vazões futuras. A desvantagem deste procedimento reside no fato da série histórica ser apenas uma das muitas seqüências possíveis deste processo, “sorteada” pela Natureza. O Método de Monte Carlo, por outro lado, proporciona meios para a geração de inúmeras seqüências independentes de vazões, diferentes da série histórica, mas igualmente prováveis, permitindo o planejador tomar sua decisão fundamentado, não apenas em um evento isolado, mas na análise probabilística do fenômeno estudado. O Método de Monte Carlo, embora não estenda a série histórica, permite extrair da mesma o máximo de informação possível. A presente pesquisa analisa, através da simulação estocástica do sistema, o efeito do volume inicial (V0), do coeficiente de variação das vazões naturais (CVdef), do fator adimensional de capacidade (f K ) e do nível de garantia (G) nas avaliações e nos erros das estimativas do fator adimensional de retirada (f M). Identifica, ainda, o melhor estimador para a vazão adimensional de equilíbrio (f M*). considerando as propriedades de um bom estimador, quais sejam, as de não- tendenciosidade e eficiência. |
| Abstract: | The uncertainties inherent of the random variability of natural discharges are, undoubtedly, the biggest obstacle that the determination of the actual reservoir yield has to face, mostly in semi-arid areas. Such uncertainties cannot be reduced by the elaboration of a more precise mathematical model or by increasing the length of observations. They, simply, exist and must be studied through appropriate methodologies, joining valuable information to the water resources planning. It is very usual simulate a given reservoir using the historical data as being the best estimate for the future discharges. The inconvenience of this analysis is that the historical series is just one from all possible sequences, "raffled" by Nature. The use of Monte Carlo Method, otherwise, provides means for the generation of countless independent sequences of discharge, each one different from the historical one, but with the same statistical properties and as equally probable. Once each sequence is different from the other, several results are obtained from simulation, instead of only one, in case of just the historical series was available, allowing the planner to take his decision based not only on an isolated event, but in a probabilistic analysis of the phenomenon. Although Monte Carlo Method do not extend the historical series, it allows to extract the maximum possible information from the data. This research analyzes, using stochastic simulation, the effects of the reservoir initial storage (V0), coefficient of variation of natural inflows (CVdef), dimensionless capacity factor (f K ) and reliability level (G) on the evaluations and errors of the release dimensionless factor estimates (f M). It also determines the best estimator for the steady state dimensionless discharge (f M*), regarding to unbiasedness and efficiency properties of a good estimator. |
| URI : | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/67503 |
| Aparece en las colecciones: | DEHA - Teses defendidas na UFC |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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