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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
16/10/2015 |
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Data da última atualização: |
16/10/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
DELLA, J. P.; COAN, B. P.; BACK, A. J. |
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Título: |
GERAÇÃO DE SÉRIES DE PRECIPITAÇÃO PARA A BACIA DE CONTRIBUIÇÃO DA BARRAGEM DO RIO SÃO BENTO, SIDERÓPOLIS-SC. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA SANITÁRIA E AMBIENTAL, 28., 2015, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: ABES, 2015. p. 1-12. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A simulação hidrológica dos volumes de água armazenada nos reservatórios sob diferentes demandas é uma ferramenta muito útil para o estabelecimento de critérios de operação destes reservatórios bem como no estabelecimento dos riscos de falhas no atendimento dessas demandas sob diferentes cenários. Para estas simulações há necessidade de longas séries de vazões afluentes, o que geralmente não ocorre. As vazões afluentes podem ser obtidas a partir de modelos de chuva-vazão, o que requer longa série de dados de precipitação diária. Este trabalho teve como objetivo ajustar e avaliar um modelo matemático para simulação de série de chuva na bacia de contribuição da barragem do rio São Bento, localizada em Siderópolis, sul de Santa Catarina. Foi utilizada a modelagem com cadeia de Markov de dois estados (dia seco e dia chuvoso) para simular a sequencia de dias secos e chuvosos. Para simular a quantidade de chuva dos dias chuvosos foram avaliadas a distribuição exponencial e a distribuição gama. Os parâmetros do modelo foram ajustados por períodos mensais tomando como base a série de precipitação diária do período de 1978 a 2013, registrada nas estações meteorológicas da barragem do rio São Bento e da Estação Serrinha, da Agência Nacional de Águas. Foi gerada uma série de 100 anos de precipitação diária com base nas distribuições exponencial e gama. Observou-se que o modelo de Markov simulou as sequências de dias secos e chuvosos com as probabilidades de transição semelhantes as das séries observadas. Também observou-se que os parâmetros dos modelos refletem a sazonalidade da precipitação. As séries simuladas com a distribuição exponencial e gama apresentaram estatísticas descritivas muito próximas e com pequenas diferenças as estatísticas da série observada. Conclui se que o modelo de Markov seguido de distribuição Gama para simular as quantidades de chuvas podem ser usadas na simulação de séries de chuvas diárias. MenosA simulação hidrológica dos volumes de água armazenada nos reservatórios sob diferentes demandas é uma ferramenta muito útil para o estabelecimento de critérios de operação destes reservatórios bem como no estabelecimento dos riscos de falhas no atendimento dessas demandas sob diferentes cenários. Para estas simulações há necessidade de longas séries de vazões afluentes, o que geralmente não ocorre. As vazões afluentes podem ser obtidas a partir de modelos de chuva-vazão, o que requer longa série de dados de precipitação diária. Este trabalho teve como objetivo ajustar e avaliar um modelo matemático para simulação de série de chuva na bacia de contribuição da barragem do rio São Bento, localizada em Siderópolis, sul de Santa Catarina. Foi utilizada a modelagem com cadeia de Markov de dois estados (dia seco e dia chuvoso) para simular a sequencia de dias secos e chuvosos. Para simular a quantidade de chuva dos dias chuvosos foram avaliadas a distribuição exponencial e a distribuição gama. Os parâmetros do modelo foram ajustados por períodos mensais tomando como base a série de precipitação diária do período de 1978 a 2013, registrada nas estações meteorológicas da barragem do rio São Bento e da Estação Serrinha, da Agência Nacional de Águas. Foi gerada uma série de 100 anos de precipitação diária com base nas distribuições exponencial e gama. Observou-se que o modelo de Marko... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
cadeia de Markov; distribuição gama; Precipitação; simulação. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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520 $aA simulação hidrológica dos volumes de água armazenada nos reservatórios sob diferentes demandas é uma ferramenta muito útil para o estabelecimento de critérios de operação destes reservatórios bem como no estabelecimento dos riscos de falhas no atendimento dessas demandas sob diferentes cenários. Para estas simulações há necessidade de longas séries de vazões afluentes, o que geralmente não ocorre. As vazões afluentes podem ser obtidas a partir de modelos de chuva-vazão, o que requer longa série de dados de precipitação diária. Este trabalho teve como objetivo ajustar e avaliar um modelo matemático para simulação de série de chuva na bacia de contribuição da barragem do rio São Bento, localizada em Siderópolis, sul de Santa Catarina. Foi utilizada a modelagem com cadeia de Markov de dois estados (dia seco e dia chuvoso) para simular a sequencia de dias secos e chuvosos. Para simular a quantidade de chuva dos dias chuvosos foram avaliadas a distribuição exponencial e a distribuição gama. Os parâmetros do modelo foram ajustados por períodos mensais tomando como base a série de precipitação diária do período de 1978 a 2013, registrada nas estações meteorológicas da barragem do rio São Bento e da Estação Serrinha, da Agência Nacional de Águas. Foi gerada uma série de 100 anos de precipitação diária com base nas distribuições exponencial e gama. Observou-se que o modelo de Markov simulou as sequências de dias secos e chuvosos com as probabilidades de transição semelhantes as das séries observadas. Também observou-se que os parâmetros dos modelos refletem a sazonalidade da precipitação. As séries simuladas com a distribuição exponencial e gama apresentaram estatísticas descritivas muito próximas e com pequenas diferenças as estatísticas da série observada. Conclui se que o modelo de Markov seguido de distribuição Gama para simular as quantidades de chuvas podem ser usadas na simulação de séries de chuvas diárias.
653 $acadeia de Markov
653 $adistribuição gama
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700 1 $aCOAN, B. P.
700 1 $aBACK, A. J.
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Registro original: |
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