Simulação Monte Carlo via Cadeias de Markov Aplicada à Previsão Hidrológica Probabilística

Abstract

O objetivo deste trabalho é desenvolver um método probabilístico de previsão de vazão com o uso dos algoritmos de amostragem de Monte Carlo via Cadeias de Markov e dos conceitos da inferência bayesiana. Este método avalia o comportamento dos erros resultantes de um modelo de previsão determinístico aplicado à sub-bacia de São Bento, no estado do Paraná. Comparações entre os valores das previsões dos modelos probabilístico e determinístico são realizadas a fim de quantificar as melhorias na qualidade das previsões. Além disso, apresenta-se como resultado um sistema dinâmico de visualização destas previsões.