Avaliação de incertezas na calibração automática do modelo SWMM

• Processo: 11/01796-8
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de junho de 2011
• Vigência (Término): 30 de setembro de 2015
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Sanitária - Recursos Hídricos
• Pesquisador responsável: Luisa Fernanda Ribeiro Reis
• Beneficiário: Taís Arriero Shinma
• Instituição-sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 13/06208-2 - Análise de incertezas na calibração do SWMM, BE.EP.DR
• Assunto(s): Drenagem urbana Calibração

Resumo

Se por um lado a modelagem hidrológica constitui ferramenta de grande importância aos estudos de planejamento de sistemas de drenagem e previsão de inundações; por outro, quanto mais abrangente e completo o modelo, maior o número de parâmetros exigidos para a sua simulação. O SWMM (Storm Water Management Model) se enquadra nessa categoria de modelos, completos por permitirem que os diversos componentes dos sistemas de drenagem urbana sejam considerados, mas que requerem muitos parâmetros, cujos valores não são facilmente determináveis em campo, fazendo-se necessária a sua estimação através de um procedimento de calibração. Por tratar-se de um problema tipicamente indeterminado, os valores dos parâmetros resultantes da calibração são susceptíveis a incertezas, relativas aos dados coletados, à estrutura do modelo de simulação adotado e às considerações iniciais de simulação, dentre outros. Assim, a análise de incertezas associada à calibração de parâmetros, tem por finalidade assegurar a qualidade das respostas produzidas pelo modelo e a sua confiabilidade. O presente plano de pesquisa tem como principal objetivo o desenvolvimento de um calibrador automático para o modelo SWMM, integrando a estimação de parâmetros à avaliação das incertezas inerentes a tais estimativas.

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

SHINMA, Taís Arriero. Avaliação de incertezas na calibração automática do modelo SWMM. 2015. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos São Carlos.