Estudo preliminar de sistema de alerta para a parte brasileira da bacia do rio Uruguai utilizando modelo de previsão cota-cota

A habitação em zonas de risco de inundação tem propiciado perdas socioeconômicas e necessitam de soluções. Para tal, a implantação de sistemas de alertas é uma medida não estrutural que quando bem empregue auxilia na minimização de perdas. Parte inerente de um sistema de alerta é a modelagem matemática para previsão hidrológica dos eventos de inundação. O objetivo desse estudo foi avaliar o uso de um modelo hidrológico baseado em regressão linear, com vistas a instalação de um sistema de alerta para atender municípios da bacia do rio Uruguai que sofrem frequentemente com eventos de inundação. São elas: Porto Lucena, Garruchos, Passo São Borja, Itaqui, Uruguaiana e Barra do Quaraí. As regressões desenvolvidas foram testadas com horizonte de previsibilidade de até cinco dias, e contaram com tanto a inserção de variáveis autoregressivas como de variáveis exógenas. Os dados utilizados foram de duas naturezas: dados únicos diários e dados de duas leituras diárias, mensurados às 7h e 17h. Para a aferição utilizou-se as seguintes métricas: Nash-Sutcliffe, Coeficiente de Persistência, Erro Médio Absoluto, Raiz do Erro Médio Quadrado e E95. Realizou-se como parte desse estudo breve consistência inventarial de informações como altitude, área de drenagem e município para as 12 estações utilizadas. Também, realizou-se ottocodificação para a bacia do rio Uruguai até 1º nível. As métricas utilizadas sugerem o uso de modelos hidrológicos de regressão linear para prever inundações em São Borja, Itaqui e Uruguaiana com até 48h de antecedência (24h, NS>0,9; 48h, NS>0,7). Dados diários apresentam mais eficiência. As regressões desenvolvidas para Porto Lucena, Garruchos e Barra do Quaraí apresentam coeficientes de Nash-Sutcliffe num geral baixos. Sugere-se para o sistema de alerta do rio Uruguai uma associação de modelos para zonas de montante e o uso de regressões para previsões mais a jusante.Housing in areas at risk of flooding has led to socioeconomic losses and need smart solutions. Therefore the implementation of an alert systems is a non-structural measure that, when well developed, assists in minimizing losses. Inherent part of an alert system is the mathematical modeling for hydrological forecasting of flood events. The aim of this study was to evaluate the use of a hydrological model based on a myriad of linear regressions, with the intention to install a warning system to serve municipalities in the basin of the Uruguay River, where flood events not uncommonly take place. They municipalities are: Porto Lucena, Garruchos, Passo São Borja, Itaqui, Uruguaiana and Barra do Quaraí. The developed regressions were tested for horizon predictability up to five days and made use of both the autoregressive variables and of exogenous variables. The used data had two different formats: one daily measure data and two daily measures data, the latter being measured at 7h and 17h. On the efficiency checking process, the following metrics were applied: Nash-Sutcliffe, Persistence Coefficient, Absolute Mean Error, Root Error Mean Square and E95. As part of this study, the inventorial consistency of main information such as altitude, drainage area and municipality for all the 12 used stations was performed. Also, “ottocoding” was performed on the Uruguay River basin up to the 1st level. The utilized metrics suggest the feasibility of hydrologic models based on linear regressions to foresee flood events in São Borja, Itaqui and Uruguaiana municipalities with up to 48 hours in advance (24h, NS>0,9; 48h, NS>0,7). Daily data regressions led to higher efficiency metrics. The developed regressions to Porto Lucena, Garruchos and Barra do Quaraí municipalities overall present low Nash Sutcliffe coefficients. A coupling between different models for upper zones and linear regressions for lowerer ones is recommended for the Uruguay river warning system

Previsão em tempo atual de níveis fluviais com redes neurais artificiais : aplicação à bacia do Rio Taquari-Antas/RS

Modelos de previsão hidrológica baseados em Redes Neurais Artificiais (RNAs) constituem uma das melhores alternativas para sistemas de alerta de inundações, que fornecem tempo de reação à Proteção e Defesa Civil para reduzir danos. A seguinte pesquisa objetivou determinar a aplicabilidade de RNAs para prever em tempo atual níveis fluviais em estações do sistema de alerta da bacia do rio Taquari-Antas/RS (SACE-Taquari), usando exclusivamente dados da rede telemétrica existente. Oito séries de precipitação e cinco séries de níveis — ambas medindo com frequência horária durante o período de 26/11/2015 até 24/04/2019 — foram usadas para prever os níveis fluviais entre 4 e 24 horas à frente em Encantado, Estrela, Porto Mariante e Taquari. Para agregar dados de precipitação no tempo, foram comparados três filtros de média móvel: o de ponderação Uniforme (FMMU), Exponencial (FMME) e Gama (FMMG). Para lidar com a eventual indisponibilidade de dados, Árvores de RNAs foram utilizadas, contemplando os possíveis cenários de perda de sinal. O período de verificação foi o ano de 2017. Seis eventos foram avaliados visualmente; quatro deles pertencendo ao ano de 2017. Previsões com alcance de 8, 12 e 24 horas apresentaram, em média, coeficientes de Nash-Sutcliffe (NS) de 0,93, 0,89 e 0,71 e médias do erro absoluto (MEA) de 12, 16 e 20 cm, respectivamente. Os desempenhos obtidos confirmam a aplicabilidade das RNAs com a metodologia utilizada. FMME foi o pior dos filtros investigados para agregar dados de precipitação. A maior flexibilidade do novo FMMG possibilitou desempenho semelhante ao FMMU com menos registros, tendo sido selecionado para agregar os dados de precipitação. A abordagem das Árvores de RNAs possibilita emitir previsões a qualquer momento, dado que o cenário de indisponibilidade foi considerado durante o procedimento de treinamento. Porém, não substituem a urgência de manutenção das estações durante eventos extremos. De qualquer forma, entende-se que o investimento nas redes de monitoramento e nas técnicas de previsão utilizando RNAs é importante para aprimorar a previsão hidrológica em sistemas de alerta de evento críticos.Hydrological forecasting models based on Artificial Neural Networks (ANN) constitute one of the best alternatives for early warning systems — an approach to provide more reaction time to the Civil Defence for damage reduction. This study aims to evaluate the applicability of ANNs to forecast in real-time water levels in stations of the Taquari-Antas early warning system, using solely data of its hourly telemetric network. Eight rainfall and five water level series — whose data period spans from 26/11/2016 until 24/04/2019— were used to forecast water levels up to 24 hours ahead at Encantado, Estrela, Porto Mariante and Taquari. To aggregate rainfall data in time, three moving average filters were compared: Uniformly Weighted (UWMA), Exponentially Weighted (EWMA), and the novel Gamma-Weighted (GWMA). ANN Trees were used to cope with eventual scenarios of signal loss. The verification period was the year of 2017. Six events were visually evaluated; four of them pertaining to the year of 2017. Forecasts at 8, 12 and 24 hours ahead presented, on average, Nash-Sutcliffe coefficients (NS) of 0.93, 0.89 and 0.71 and EMA of 12, 16 and 20 cm, respectively. The obtained performances confirm the applicability of ANNs with the applied methodology. EWMA appeared to be the worst filter at aggregating rainfall data. The greater flexibility of the novel GWMA allowed a similar performance to the UWMA with fewer entries, thus, being selected to aggregate rainfall data. The approach of the Tree of ANNs makes it possible to issue forecasts at any time, given that the unavailability scenario was considered during the training procedure. However, they do not substitute the urgency in maintenance of the station during extreme events. In any case, investing in monitoring networks and in forecasting techniques using ANNs is important to enhance hydrological forecasting in early warning systems

Análise do comportamento operacional de reservatórios com redes neurais artificiais : caso de Luiz Gonzaga, Brasil

Reservoirs are operated following specific policies, constrained by hydrological and structural conditions. When modeling anthropized water systems with reservoirs, the incorporation of existing operating policies is important to improve model capability. However, operating policies are not always available or easy to identify within large-scale multi-reservoir systems, where operation derives from large number of variables and constraints rather than a clear-cut local objective function. This study applies Artificial Neural Networks (ANNs) with the objective of analyzing if local variables (inflow, storage level, and evaporation) of a sub-system part of a large-scale coordinated multi-reservoir system are sufficient predictors of the operational behavior (release decisions) in a daily time step. The sub-system includes the Luiz Gonzaga and Sobradinho reservoirs. Results pointed to a Nash–Sutcliffe efficiency coefficient (NS) of 0.67 to 0.74 and a coefficient of determination (r2) of 0.75, showing that we can predict the subsystem operational behavior most of the time but with some outflow peaks under predicted.Reservatórios são operados de acordo com políticas específicas, condicionadas por condições hidrológicas e estruturais. Em simulações hidrológicas de sistemas hídricos antropizados com reservatórios, a incorporação de regras operacionais é fundamental para melhorar a capacidade de modelagem. No entanto, regras de operação nem sempre estão disponíveis ou são fáceis de identificar em sistemas multirreservatórios de grande escala, onde a operação deriva de um grande número de variáveis e restrições, em vez de uma função objetivo local bem definida. Este estudo aplica Redes Neurais Artificiais (RNAs) com o objetivo de analisar se variáveis locais (vazão, armazenamento e evaporação) de um subsistema parte de um sistema multirreservatório integrado de grande escala são preditores suficientes do seu comportamento operacional (decisões de despacho) em um intervalo de tempo diário. O subsistema inclui os reservatórios de Luiz Gonzaga e Sobradinho. Os resultados apontaram para um coeficiente de eficiência Nash-Sutcliffe (NS) de 0,67 a 0,74 e um coeficiente de determinação (r2) de 0,75, mostrando que podemos prever o comportamento operacional do subsistema na maior parte do tempo, mas com alguns picos de vazão não previstos

Análise do comportamento operacional de reservatórios com redes neurais artificiais: O caso de Luiz Gonzaga, Brasil

Reservoirs are operated following specific policies, constrained by hydrological and structural conditions. When modeling antropized water systems with reservoirs, the incorporation of existing operating policies is important to improve model capability. However, operating policies are not always available or easy to identify within large-scale multi-reservoir systems, where operation derives from large number of variables and constraints rather than a clear-cut local objective function. This study applies Artificial Neural Networks (ANNs) with the objective of analyzing if local variables (inflow, storage level, and evaporation) of a sub-system part of a large-scale coordinated multi-reservoir system are sufficient predictors of the operational behavior (release decisions) in a daily time step. The sub-system includes the Luiz Gonzaga and Sobradinho reservoirs. Results pointed to a Nash–Sutcliffe efficiency coefficient (NS) of 0.67 to 0.74 and a coefficient of determination (r2) of 0.75, showing that we can predict the sub-system operational behavior most of the time but with some outflow peaks under predicted

Estudo preliminar de sistema de alerta para a parte brasileira da bacia do rio Uruguai utilizando modelo de previsão cota-cota

A habitação em zonas de risco de inundação tem propiciado perdas socioeconômicas e necessitam de soluções. Para tal, a implantação de sistemas de alertas é uma medida não estrutural que quando bem empregue auxilia na minimização de perdas. Parte inerente de um sistema de alerta é a modelagem matemática para previsão hidrológica dos eventos de inundação. O objetivo desse estudo foi avaliar o uso de um modelo hidrológico baseado em regressão linear, com vistas a instalação de um sistema de alerta para atender municípios da bacia do rio Uruguai que sofrem frequentemente com eventos de inundação. São elas: Porto Lucena, Garruchos, Passo São Borja, Itaqui, Uruguaiana e Barra do Quaraí. As regressões desenvolvidas foram testadas com horizonte de previsibilidade de até cinco dias, e contaram com tanto a inserção de variáveis autoregressivas como de variáveis exógenas. Os dados utilizados foram de duas naturezas: dados únicos diários e dados de duas leituras diárias, mensurados às 7h e 17h. Para a aferição utilizou-se as seguintes métricas: Nash-Sutcliffe, Coeficiente de Persistência, Erro Médio Absoluto, Raiz do Erro Médio Quadrado e E95. Realizou-se como parte desse estudo breve consistência inventarial de informações como altitude, área de drenagem e município para as 12 estações utilizadas. Também, realizou-se ottocodificação para a bacia do rio Uruguai até 1º nível. As métricas utilizadas sugerem o uso de modelos hidrológicos de regressão linear para prever inundações em São Borja, Itaqui e Uruguaiana com até 48h de antecedência (24h, NS>0,9; 48h, NS>0,7). Dados diários apresentam mais eficiência. As regressões desenvolvidas para Porto Lucena, Garruchos e Barra do Quaraí apresentam coeficientes de Nash-Sutcliffe num geral baixos. Sugere-se para o sistema de alerta do rio Uruguai uma associação de modelos para zonas de montante e o uso de regressões para previsões mais a jusante.Housing in areas at risk of flooding has led to socioeconomic losses and need smart solutions. Therefore the implementation of an alert systems is a non-structural measure that, when well developed, assists in minimizing losses. Inherent part of an alert system is the mathematical modeling for hydrological forecasting of flood events. The aim of this study was to evaluate the use of a hydrological model based on a myriad of linear regressions, with the intention to install a warning system to serve municipalities in the basin of the Uruguay River, where flood events not uncommonly take place. They municipalities are: Porto Lucena, Garruchos, Passo São Borja, Itaqui, Uruguaiana and Barra do Quaraí. The developed regressions were tested for horizon predictability up to five days and made use of both the autoregressive variables and of exogenous variables. The used data had two different formats: one daily measure data and two daily measures data, the latter being measured at 7h and 17h. On the efficiency checking process, the following metrics were applied: Nash-Sutcliffe, Persistence Coefficient, Absolute Mean Error, Root Error Mean Square and E95. As part of this study, the inventorial consistency of main information such as altitude, drainage area and municipality for all the 12 used stations was performed. Also, “ottocoding” was performed on the Uruguay River basin up to the 1st level. The utilized metrics suggest the feasibility of hydrologic models based on linear regressions to foresee flood events in São Borja, Itaqui and Uruguaiana municipalities with up to 48 hours in advance (24h, NS>0,9; 48h, NS>0,7). Daily data regressions led to higher efficiency metrics. The developed regressions to Porto Lucena, Garruchos and Barra do Quaraí municipalities overall present low Nash Sutcliffe coefficients. A coupling between different models for upper zones and linear regressions for lowerer ones is recommended for the Uruguay river warning system