Quantificação das Incertezas em Curvas de Descarga de Postos Fluviométricos Utilizando Inferência Bayesiana

Authors

  • Alana Renata Ribeiro Universidade Federal do Paraná, Programa de Pós-graduação em Métodos Numéricos em Engenharia, Av. Coronel Francisco Heráclito dos Santos, Centro Politécnico, Bloco LAME/CESEC, 19011, 81531-980, Curitiba, PR, Brasil
  • Maurício Felga Gobbi Universidade Federal do Paraná, Programa de Pós-graduação em Métodos Numéricos em Engenharia, Av. Coronel Francisco Heráclito dos Santos, Centro Politécnico, Bloco LAME/CESEC, 19011, 81531-980, Curitiba, PR, Brasil
  • Eduardo Alvim Leite Sistema Meteorológico do Paraná (SIMEPAR), Av. Coronel Francisco Heráclito dos Santos, Centro Politécnico, 19100, 81531-980, Curitiba, PR, Brasil
  • Mariana Kleina Universidade Federal do Paraná, Departamento de Engenharia de Produção, Av. Coronel Francisco Heráclito dos Santos, Centro Politécnico, 19011, 81531-980, Curitiba, PR, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.11137//2017_2_266_277

Keywords:

Dados fluviométricos, confiabilidade probabilística, MCMC

Abstract

O objetivo deste artigo é apresentar a construção de uma região de confiabilidade probabilística em torno de curvas de descarga previamente definidas para diferentes postos fluviométricos, com o intuito de considerar as incertezas na obtenção de valores de vazão fluviométrica calculados por meio da utilização destas curvas. Modelos Bayesianos com algoritmos de amostragem MCMC (Monte Carlo via Cadeias de Markov) são construídos e aplicados às distribuições de probabilidade dos erros obtidos com a comparação de valores de vazão fluviométrica previstas (resultantes da aplicação das curvas de descarga) e observadas (por meio de métodos convencionais). Para este estudo registros de três postos hidrológicos monitorados pela COPEL (Companhia Paranaense de Energia) e de dez postos hidrológicos monitorados pela CEMIG (Companhia Energética de Minas Gerais) foram analisados e utilizados. Os resultados demonstraram que a abordagem Bayesiana revelou-se adequada aos objetivos propostos, permitindo a construção da região de confiabilidade e, com ela, a avaliação das incertezas associadas à utilização das curvas de descarga.

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Published

2019-05-13

Issue

Section

Article