Previsão de vazões no Rio Paraguai com aplicação do Filtro de Kalman
Modelagem Dinâmico-Estocástica
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O foco desse trabalho é a implementação de um modelo dinâmico-estocástico robusto para a previsão de vazões e níveis na Bacia do Alto Paraguai (BAP). O modelo adotado é concentrado e realiza previsões com base na parametrização dos processos de evapotranspiração e percolação em grandes bacias. O componente estocástico, com o uso do Filtro de Kalman, consiste em um modelo de atualização de estados, que assimila as observações de vazão em tempo real, para minimizar os erros das previsões. O modelo dinâmico-estocástico implementado neste trabalho melhorou os índices de a...
O foco desse trabalho é a implementação de um modelo dinâmico-estocástico robusto para a previsão de vazões e níveis na Bacia do Alto Paraguai (BAP). O modelo adotado é concentrado e realiza previsões com base na parametrização dos processos de evapotranspiração e percolação em grandes bacias. O componente estocástico, com o uso do Filtro de Kalman, consiste em um modelo de atualização de estados, que assimila as observações de vazão em tempo real, para minimizar os erros das previsões. O modelo dinâmico-estocástico implementado neste trabalho melhorou os índices de acerto das previsões: R=0,99 e NS=0,87. As principais inovações para se atingir esse objetivo foram: (1) desenvolvimento de um sistema de atualização de estados com assimilação das vazões observadas para correção do estado do modelo hidrológico; (2) adoção de uma função objetivo para a calibração do modelo hidrológico que minimiza as diferenças entre vazões simuladas e observadas; (3) calibração dos parâmetros do Filtro de Kalman em relação às incertezas dos dados de entrada, das observações e dos parâmetros do modelo hidrológico.
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