Aplicação do modelo SWAT para a modelagem hidrológica do desastre da Região Serrana-RJ de 2011

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCataldi, Marcio-
Autor(es): dc.contributorThomé, Marina D`Assumpção-
Autor(es): dc.contributorHora, Monica de Aquino Galeano Massera da-
Autor(es): dc.contributorFrancisco, Cristiane Nunes-
Autor(es): dc.creatorChen, Marcia-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:40:09Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:40:09Z-
Data de envio: dc.date.issued2019-11-24-
Data de envio: dc.date.issued2019-11-24-
Data de envio: dc.date.issued2019-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/12290-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/775097-
Descrição: dc.descriptionOs desastres naturais foram responsáveis por cerca de 3,3 milhões de perdas humanas nos últimos 40 anos, somados aos impactos sociais, ambientais e econômicos causados nas áreas atingidas. Os eventos de origem hidrológica configuram a maior parcela dos desastres, assim modelos hidrológicos são alternativas de monitoramentos destes. O presente trabalho foi realizado na finalidade de avaliar o modelo distribuído SWAT e o modelo concentrado SMAP na previsão do evento extremo de cheia ocorrido, em 2011, na região de Nova Friburgo. A metodologia foi executada na coleta dos dados necessários para a simulação no SWAT, resultando numa calibração com erro relativo médio de 15% e calibração de 35%. Conclui-se que a modelagem realizada por Cavalcante et al. (2016), com o modelo SMAP, mostrou-se mais eficiente que o SWAT nas simulações de vazões. O SMAP é favorecido pela facilidade da coleta de dados, simplicidade de execução e calibração semiautomática inclusa em sua rotina, sendo um modelo mais viável para as previsões de vazões; contudo o SWAT realiza outras de simulações, tais como a sedimentação, e permite a visualização cognitiva dos resultados gerados para diferentes regiões da bacia, tornando-se uma ferramenta imprescindível para a tomada de decisões e a identificação das áreas potencias de serem impactadas.-
Descrição: dc.descriptionNatural disasters account for about 3.3 million human losses over the past 40 years, coupled with recent social, environmental and economic impacts in affected areas. The events of hydrographic origin configure a greater part of the disasters, and therefore hydrological models are alternatives for their monitoring. The present work was developed with the end of evaluating the distributed SWAT model for the lumped SMAP model in the prediction of the extreme event of flood occurred in 2011 in the Nova Friburgo region. The methodology was performed in the collection of the necessary data for the SWAT simulation, with an average relative error of 15% and calibration of 35%. It concludes that the modeling performed by Cavalcante et al. (2016), with the SMAP model, is better compared to the presented by the SWAT in the flow simulations. The SMAP is favored by the ease of data collection and simplicity of execution and of semi-automatic calibration, being a more feasible model for the prediction of flows, although the SWAT reaches other forms of simulation, like sedimentation, and allows a cognitive visualization of the generated results for different regions of the basin, becoming an important tool for decision making and identification of the potential areas to be impacted.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectDesastres naturais-
Palavras-chave: dc.subjectModelos hidrológicos-
Palavras-chave: dc.subjectMonitoramento-
Palavras-chave: dc.subjectMonitoramento ambiental-
Palavras-chave: dc.subjectDesastre natural-
Palavras-chave: dc.subjectNatural disasters-
Palavras-chave: dc.subjectHydrological models-
Palavras-chave: dc.subjectMonitoring-
Título: dc.titleAplicação do modelo SWAT para a modelagem hidrológica do desastre da Região Serrana-RJ de 2011-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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