Show simple item record

dc.contributor.advisorBravo, Juan Martínpt_BR
dc.contributor.authorMartinez, Carlos Antonio Echeverriapt_BR
dc.date.accessioned2015-02-06T02:18:04Zpt_BR
dc.date.issued2014pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/109781pt_BR
dc.description.abstractÉ amplamente conhecida a crescente utilização de modelos hidrológicos com o fim de representar simplificadamente os complexos processos do ciclo hidrológico em bacias hidrográficas. O ajuste destes modelos passa por uma etapa de calibração onde os valores de seus parâmetros são definidos. Novas ferramentas de otimização vem sendo desenvolvidas com o passar do tempo e surge a necessidade de avaliar seu desempenho na calibração automática de modelos hidrológicos que utilizamos no dia-a-dia como, por exemplo, o IPH II. Nesse contexto, nessa pesquisa foi desenvolvido um algoritmo baseado no comportamento de colônias de formigas, denominado ACO-IPH. Os algoritmos baseados no comportamento de colônia de formigas, desde a sua conceição foram projetados para fins de otimização e testados, até a atualidade, em diversas aplicações, onde apresentaram desempenhos aceitáveis, embora as aplicações na calibração de modelos hidrológicos sejam escassas. O algoritmo ACO-IPH foi inicialmente testado em funções matemáticas com ótimos conhecidos apresentando um bom desempenho em termos de eficiência e eficácia. Posteriormente foi acoplado ao modelo hidrológico IPH II como uma alternativa na calibração automática mono-objetivo e verificado seu desempenho e as simplificações e limitações de sua utilização. Uma vez acoplado, o algoritmo foi testado na calibração automática do modelo IPH II utilizando uma série sintética de vazões e, posteriormente, utilizando séries reais de vazões em quatro bacias hidrográficas. O desempenho do algoritmo foi avaliado em termos de eficácia e eficiência, para três diferentes funções-objetivo e utilizando como critério de comparação o algoritmo SCE-UA. Os diferentes testes executados na calibração automática do modelo hidrológico IPH II mostraram que o ACO-IPH consegue encontrar boas soluções, porém não consegue apresentar um desempenho, em termos de eficiência e eficácia, comparável a algoritmos do estado da arte atual, como o algoritmo SCE-UA. A perda de eficiência do ACO-IPH em comparação ao SCE-UA é a mais importante, podendo demorar, em média, até 10 vezes mais até a convergência.pt_BR
dc.description.abstractIt is widely known the increasing use of hydrologic models in order to represent the complex processes of the hydrological cycle in watersheds. To adjust these models a calibration step is necessary, where the values of its parameters are defined. New optimization tools have been recently developed that could be used for the automatic calibration of hydrologic models as the IPH II. In this study an algorithm was developed based on the behavior of ant colonies, named ACO-IPH. Since its conception, the mathematical algorithms based on ants foraging behavior were designed for optimization purposes and tested, until today, in several applications, where it showed acceptable performance, although the applications for the calibration of hydrologic models are scarce. The ACO-IPH algorithm was initially tested on mathematical functions where the global optimum was known showing a good performance in terms of efficiency and effectiveness.Then it was coupled to the hydrologic model IPH II as an alternative for the single-objective automatic calibration. Several indices were estimated to assess the ACO-IPH performance after analyzing the simplifications and limitations of its use. Once coupled to the IPH II model, the algorithm was tested in the calibration processes using synthetic streamflow series and later using real series of observed streamflows in four watersheds. The algorithm's performance was assessed in terms of effectiveness and efficiency for three different objective functions and using as a basis of comparison the SCE -UA algorithm. The different tests performed in automatic calibration of hydrological model IPH II showed that ACO-IPH can find good solutions, but cannot reach the efficiency and effectiveness of other evolutionary algorithms like the SCE-UA. The loss of effectiveness of ACO-IPH compared to the SCE-UA is the most relevant. The ACO-IPH took, on average, 10 times longer toconvergence.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectModelos hidrológicospt_BR
dc.subjectBacias hidrográficaspt_BR
dc.subjectModelo IPH IIpt_BR
dc.titleCalibração automática de modelo hidrológico com algoritmo baseado no comportamento de formigaspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000951218pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Pesquisas Hidráulicaspt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Recursos Hídricos e Saneamento Ambientalpt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2014pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


Files in this item

Thumbnail
   

This item is licensed under a Creative Commons License

Show simple item record