Regionalização de parâmetros hidrológicos utilizando análise difusa

Abstract

Resumo: O objetivo geral desta pesquisa de dissertação é analisar a aplicação da análise difusa em uma modelagem em recursos hídricos. A análise difusa foi escolhida como técnica para investigação por ser um método de multicritérios para impactos sob incerteza, sendo adequado à modelagem e ao gerenciamento de recursos hídricos. As incertezas estão ligadas principalmente às características das bacias hidrográficas e à imprecisão e escassez de dados hidrológicos. A área escolhida para investigação foi a regionalização de parâmetros hidrológicos em bacias hidrográficas de pequeno e médio porte. Foram utilizadas as seguintes técnicas de lógica difusa: análise de agrupamento de dados pelo método "c-means" e regressão por metas difusas. Os parâmetros hidrológicos regionalizados são de séries de vazões médias diárias (média, coeficiente de variação e momentos com pesos probabilísticos); e de vazões máximas anuais (média e coeficiente de variação). As conclusões do trabalho são baseadas na aplicação de índices de desempenho para os resultados e na comparação dos resultados desta dissertação com os resultados obtidos por outros métodos de regionalização. Através do estudo de caso foi possível atingir o objetivo desta dissertação, ou seja, verificar que a aplicação de ferramentas difusas como técnica de modelagem de recursos hídricos, no caso, regionalização de parâmetros hidrológicos, fornece resultados melhores que os obtidos com a utilização de métodos estatísticos padrões.

Abstract: This dissertation addresses the application of fuzzy sets theory in water resources modeling. The fuzzy analysis was chosen as a technique for investigation because of its adequacy for multi criteria modeling of impacts under uncertainty for water resources management. The uncertainties are mostly related to physiographic characteristics of the basins and also to imprecision and scarcity of hydrology data. The investigation focused on regionalization of hydrology parameters in small and medium basins. The following techniques of fuzzy logic were used: analysis of clustering of numerical data by the "c-means" algorithm and fuzzy goal regression; regionalization of mean daily discharge (mean, coefficient of variation and probability weighted moments); and of maximum annual flow (mean and coefficient of variation). The conclusions are based on performance indices of the results and comparison of the results of this dissertation with other methods of regionalization. Through the case study it was possible to verify that the application of fuzzy tools as a technique of water resources modeling, in this case, regionalization of hydrology parameters, is justified by better results than those obtained with standard statistical methods.