Previsão de cheias em tempo atual com modelos empírico e empírico-conceitual em sistemas fluviais com contribuições laterais relevantes

Este trabalho inclui basicamente o estudo comparativo de previsão de cheias em tempo atual em presença de contribuições laterais significativas, utilizando-se modelos empíricos lineares ajustados pela técnica recursiva dos mínimos quadrados, e um modelo empírico-conceitual, com o modelo conceitual de propagação de cheias rerresentado pelo modelo Analogia de Difusão, conjugado com um modelo empírico do tipo ARIMAX para gerar as contribuições laterais. Os modelos foram aplicados à bacia do Alto Iguaçu, em União da Vitória(PR)/Porto União(SC), onde ocorrências de enchentes tem causado pesados danos à propriedade, bem como perdas de vidas. Uma técnica de estirmação conjunta foi utilizada para a calibração do modelo empírico-conceitual, sendo que o modelo conceitual teve seus parâmetros ajustados por tentativas, enquanto as estimativas dos parâmetros do modelo empírico foram ajustadas pela técnica dos mínimos quadrados recursivos. Os resultados demonstraram que pode ser importante utilizar-se dados de chuva para a previsão em tempo atual de cheias com modelos empíricos lineares, mesmo sem informações de chuvas espacialmente distribuídas, ou mesmo dados médios de ocorrências na bacia de drenahem considerada. Além disso, foi demonstrado que o fator mais importante para melhorar as previsões, neste trabalho, foi o ajuste em tempo atual dos parâmetros.This work includes basically the comparative study of real-time flood forecasting in the presence of high magnitude of lateral inflows, making use of empirical linear models fitted by recursive least squares technique, and a empirical-conceptual model, with a conceptual flood routing model represented by the Analogy Diffusion model, conjugated with an ARIMAX empirical model to generate the lateral inflows. The models were applied to Alto Iguaçu river basin, at União da Vitória(PR)/Porto União(SC), where past floods have caused heavy damage to property, as well as loss of life. A joint estimation technique was used to the empirical-conceptual parameter calibration, where the conceptual model had its parameters fitted by trials, while the estimates of the empirical model parameters were found by the recursive least squares technique. The results showed that it can be important to make use of rainfall datas to real-time flood forecasting with empirical linear models, even without informations of spacially distributed rainfalls, or mean areal rainfall. Besides, the most importante factor to improve the forecasts was shown to be, in this work, the real-time estimation of the parameters

Artificial neural network methods applied to forecasting river levels

The use of data-driven models may be an important alternative in several scientific fields, especially when the available data do not allow utilizing physical hydrologic models because these data must be measured in the basin. This paper explores important aspects of ANN use: initial training conditions, performance assessment, partitioning of the strong seasonal component in short-term samples and ranking results by a weighted score. Sequential partitioning of the sample was shown to be adequate for cases where the data series has a strong seasonal component and short time response. The nonexceeded error was associated with its frequency, giving a measure of performance that is easily understood and which does not depend on the long familiarity required by traditional methods to evaluate results. A weighted score calculated from several indices removed the difficulty of how to reconcile several statistical measures of performance. The need for repeated artificial neural network training using random starting conditions is established, and the ideal number of repetitions to ensure good training was investigated. A straightforward approach to visualization of forecasting errors is presented, and a pseudo-extrapolation region at the domain extremes is identified. The methods were explored using the Quaraí river basin, whose specific characteristics include a rapid response to precipitation events. It therefore provides a good test of artificial neural network methods, including the use of rainfall forecasts which, to be combined with existing data resources, required novel methodological approaches.A utilização de modelos orientados pelos dados (“data-driven models”) pode ser uma alternativa importante, principalmente quando não se dispõe de dados que permitam a utilização de modelos de base física, providos de parâmetros estabelecidos em função das propriedades medidas no sistema. O presente trabalho explora aspectos importantes na utilização das redes neurais artificiais: Condições iniciais aleatórias do treinamento, a avaliação do desempenho, o particionamento dos dados para amostras pequenas com forte sazonalidade e o ordenamento dos resultados por meio de um índice ponderador de diversas estatísticas. Uma técnica de particionamento seqüencial mostrou-se adequada para casos em que a série de dados apresenta forte sazonalidade e rápida resposta temporal. Os quantis das amostras dos erros, utilizados como índices de não-excedência associados à frequência de ocorrência fornecem uma estatística de desempenho de fácil percepção, cujo significado, em termos absolutos, permite interpretação direta, independentemente da experiência prévia, como acontece com os tradicionais métodos de avaliação de desempenho de resultados. Um índice ponderado calculado com base em vários índices de desempenho removeu a dificuldade de como conciliar a contradição entre diversas estatísticas de medição de desempenho. A necessidade de repetir o treinamento da rede neural artificial usando condições iniciais aleatórias é confirmada, e foi investigado o número ideal de repetições necessárias para garantir um bom treinamento. Uma visualização dos erros em função do nível d’água em ordem crescente é apresentada, e uma região de pseudo-extrapolação para os valores extremos é identificada. Os métodos foram explorados em uma aplicação para a bacia do rio Quaraí, que apresenta uma rápida resposta para eventos de precipitação. As dificuldades resultantes da rapidez das respostas, por um lado, limitam o desempenho que é possível alcançar, porém, por outro, constitui uma oportunidade para avaliar as metodologias aplicadas, incluindo o uso de previsões de precipitação, que, combinada com os dados de monitoramento existentes, acabam por requerer uma nova metodologia de abordagem

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

Trends in extreme indices and seasonal analysis of precipitation and temperature in the northwest region of Rio Grande do Sul, Brazil

Probably the most important environmental challenge of this century is to adapt to climate change and develop strategies to minimize its effects. This study aims to conduct an investigation to detect changes in temperature and precipitation in the northwest region of Rio Grande do Sul with the use of different general and regional circulation models (GCMs and RCMs, respectively). Seven distinct locations in the region were considered, for which there were ten different climate projections. Additionally, we investigated the frequency and intensity of extreme rainfall events using different extreme precipitation indices. These projections indicate an increase of mean annual temperature of almost 3˚C till the end of the century, as well as an increase in annual precipitation. The seasonal analysis has demonstrated that the largest increases of temperature are projected for winter and early spring and do not coincide with the summer months of the main crop cultivation (soybean) in the region. Additionally, it is expected high amounts of rain during these same months. In general, trends in extreme precipitation indices were detected for the RCM projections in most of locations. It can also be concluded that it is possible that the spatial distribution of the impacts of climate change on agriculture will not be uniform

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