Avaliação do
Você é humano?
8
5
=
Denunciar conteúdo impróprio
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Uso de Modelos de Markov com Estados Ocultos e informações climáticas para a previsão de afluências
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/898815
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Reis Junior, Dirceu Silveira | - |
| Autor(es): dc.creator | Hernández Hernández, Luis Carlos | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-10-23T16:03:40Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-10-23T16:03:40Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-11-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-11-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-11-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-04-10 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.unb.br/handle/10482/35810 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/898815 | - |
| Descrição: dc.description | Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, Pós-Graduação em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos, 2019. | - |
| Descrição: dc.description | Sistemas probabilísticos de previsão de vazão nas escalas sazonal e interanual podem fornecer informações valiosas, ainda que incertas, para o processo de alocação de água numa bacia hidrográfica, reservatório ou conjunto de reservatórios, permitindo que se estabeleça um trade-off entre os benefícios que se obtém pelo uso da água disponível e os riscos, inerentes à decisão tomada, de não se ter água suficiente para atender as demandas no futuro. Tais sistemas de previsão podem e são utilizados na gestão do risco de secas, permitindo que gestores e tomadores de decisão tenham o tempo necessário para colocar em prática ações previamente planejadas no plano de secas, possibilitando uma redução das perdas econômicas, sociais e ambientais resultantes da ocorrência de uma possível seca. Esta tese explora o uso de Modelos de Markov com Estados Ocultos Hidden Markov Models (HMMs), com a inclusão de informações climáticas de larga escala, para realizar a previsão na escala climática de vazões médias anuais afluentes ao reservatório Orós/CE, visando contribuir para o entendimento de como essa classe de modelos se comporta na previsão de vazões. Utilizaram-se três extensões da versão básica dos HMMs, as quais incorporam informações climáticas: i) HMMs não Homogêneos (NHMMs); ii) NHMMs Autoregressivos (AR-NHMMs); e iii) HMMs com informações climáticas nas distribuições dependentes dos estados ocultos (IHMMs), resultando em um total de 132 HMMs. As diferenças entre os HMMs dependem da distribuição dependente (Log-Normal e Gama), do número de estados ocultos (2 e 3) e das 11 combinações de indicadores climáticos (NINO3 e Dipolo do Atlântico utilizados em diferentes momentos e escalas temporais). O desempenho dos diferentes modelos probabilísticos foi avaliado empregando um período de validação de 60 anos (1941-200) tendo como base o Continuous Ranked Probability Skill Score (CRPSS), assim como métricas de qualidade de previsões pontuais, tais como o Erro Médio Absoluto e Percentual (EMA, EMPA), Distancia Multicritério (DM) e coeficientes de Nash Sutcliffe (NS) e correlação. HMMs com 2 estados, baseados na distribuição Log-Normal se destacaram dos outros modelos, principalmente aquele que emprega o índice NINO3 de dezembro (NL) do ano anterior para realizar a previsão em janeiro do ano corrente. Em geral, os HMMs obtiveram desempenho melhor em anos mais secos, quando comparados com a climatologia, mas tiveram dificuldade na previsão de anos mais úmidos. No entanto, IHMMs que empregam o índice do Dipolo do Atlântico são alternativas para a previsão de anos úmidos. Os resultados mostraram que o modelo NL obteve desempenho destacado, quando comparado com modelos que não incluem informações climáticas e modelos autoregressivos com variáveis exógenas (ARX). Os resultados obtidos indicam o potencial de sistemas de previsão de vazão empregando a modelagem baseada em HMMs, em conjunto com informações climáticas. Esse caminho permite uma melhor compreensão da influência climática nos regimes do rio, permitindo flexibilizar o uso de indicadores climáticos e capturar melhor a variabilidade e a ocorrência de vazões baixas. | - |
| Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). | - |
| Descrição: dc.description | Seasonal and interannual probabilistic streamflow forecasts, albeit uncertain, can provide valuable information to water allocation processes carried out in watersheds, resevoirs or system of reservoirs, allowing for the evaluation of tradeoffs between the benefits of using the current storage water and the risks of facing a shortage in the future. Such streamflow forecast systems can and are used in drought risk management, giving water managers and decision makers the time needed to take the appropriate measures, usually defined in the drought management plan, resulting in potential reduction in economic, social and environmental damages due to the occurrence of a given drought. This thesis explores the use of Hidden Markov Models (HMMs), in conjuction of large-scale climate information, to provide climate streamflow forecast of mean annual flows for the Orós reservoir/CE. The goal is to evaluate how this class of model can contribute to the understanding of how mean annual streamflow varies in the region and which climate índices modulates the process. Three extension of the basic version of HMMs that employ large-scale climate information were used: i) non-homegenous HMMs (NHMMs); ii) auto-regressive non-homegeneous models (AR-NHMMs); e iii) HMMs with climate information modulating the dependente probabilistic distributions of HMMs (IHMMs), resulting in a total of 132 models. Differences among models are due to the probability distribution used to model annual flows (Log-normal and Gamma), number of hidden states (2 and 3), and sets of climate indices (Nino3 and Atlantic Dipole taken in different times of the year and different time scales). The quality of the different probabilistic forecast models was evaluated in a 60-year independent period (1941-2000) based on the Contineous Ranked Probability Score (CRPS), as well as on the following deterministic verification measures: mean absolute and relative errors, muticriteria distance, Nash-Sutcliff effciency coeffcient, and correlation. HMMs with two hidden states and based on the Log-normal distribution outperformed other models, in particular the one that employs the value of NINO3 measured in December of the previous year to issue in January the forecat of the current year. In general, the HMMs performed better in dry years, when compared to climatology, but had weak results for wet years. However, IHMMs that uses the Atlantic Dipole index seems to be a reasonable alternative for wet years. Results show that the NL model obtained a distinguished performance when compared to both models that don’t inclued climate information and auto-regressive models with exogeneous variables (ARX). The results point out forecast systems HMMs based along with climate information for could potentially be used for inflow forecasting. Influence of climate on river regimes could be further understood by using this forecast modelling which allows flexibility when using climate indices and a better representation if both variability and lower flow occurrences. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições:Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Previsão de vazão | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Índices climáticos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Reservatório Orós - Ceará (CE) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelo Oculto de Markov (HMM) | - |
| Título: dc.title | Uso de Modelos de Markov com Estados Ocultos e informações climáticas para a previsão de afluências | - |
| Título: dc.title | Use of Hidden Markov Models with climate information for climate streamflow forecasts | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB | |
Não existem arquivos associados a este item.
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma:
- O Termo de Uso pode ser modificado pela CAPES a qualquer tempo, sem necessidade de notificação prévia, sendo que tais modificações serão válidas a partir da data de sua veiculação neste portal;
- Para aprovação de cadastro do usuário ao sistema, a CAPES pode requisitar o fornecimento de informações, haja vista a política de segurança adotada, objetivando resguardar a segurança dos usuários nesse ambiente virtual;
- O usuário aceita e declara compreender que, em razão do peculiar ambiente da Internet, a CAPES não poderá garantir que o acesso ao site seja livre de erros ou problemas decorrentes de casos fortuitos, internos ou externos, casos de força maior ou ainda de outros casos não inteiramente sujeitos a controle direto dos administradores do site e, portanto o usuário se obriga a isentar a CAPES de quaisquer reclamações ou indenizações. A CAPES também não se responsabiliza por interrupções, interceptações, invasões, disseminação de vírus ou outros atos ilícitos, típicos e atípicos de ambiente virtual, e de web, dos quais a CAPES não tenha tido intenção deliberada de participar ou praticar;
- O usuário aceita e declara compreender que qualquer texto, marca, áudio, imagem, ou conteúdo veiculados no site são protegidos por direitos de propriedade intelectual o qual deve ser respeitado de acordo com a licença concedida pelo respectivo detentor dos referidos direitos, sob pena de apuração das responsabilidades cabíveis;
-
Desta forma a CAPES se exime de toda e qualquer responsabilidade por eventuais perdas, danos e prejuízos de qualquer natureza decorrentes:
- Do descumprimento da lei, da moral e dos bons costumes, como consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da infração aos direitos de propriedade intelectual e industrial, segredos empresariais, compromissos contratuais de qualquer tipo, direitos à honra, à intimidade pessoal e familiar, à imagem das pessoas, direitos de propriedade e de toda e qualquer natureza pertencentes a um terceiro por consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da falta de veracidade, precisão, exatidão, pertinência e/ou atualidade dos conteúdos;
- Da inadequação para qual seja o propósito, ou da frustração, das expectativas geradas pelos conteúdos;
- Exceto quando mencionado explicitamente, ou quando se tratar de citação de material alheio ou ilustração, nos limites estabelecidos pela Lei 9.610/98, todo o Conteúdo textual original do Portal eduCAPES está disponível livremente para leitura, entre outros direitos, conforme definido na licença Creative Commons;
- A CAPES não se responsabiliza pelos comentários, opiniões, informações, depoimentos, mensagens, vídeos, textos, imagens, áudios ou qualquer outro tipo de conteúdo que sejam, postados, publicados e disponibilizados através do Portal eduCAPES pelos usuários, sendo a responsabilidade civil e criminal atribuída única e exclusivamente ao autor dos comentários, opiniões, informações, ou mensagens. Todo o conteúdo publicado por usuários são de responsabilidade exclusiva dos mesmos e de caráter completamente independente, sendo que todo e qualquer tipo de opinião, ideal e/ou posição expressados não refletem necessariamente o ponto de vista e a posição do Portal eduCAPES e/ou da CAPES. A CAPES se reserva o direito de armazenar as informações destes autores e/ou Usuários, a fim de viabilizar sua identificação;
- O usuário aceita e declara compreender que a CAPES poderá disponibilizar no Portal eduCAPES, links de acesso para outros sites e endereços virtuais administrados, controlados ou operados por terceiros. Qualquer site conectado a partir do eduCAPES não está sob o controle da CAPES;
- A CAPES não assume nenhuma responsabilidade ou obrigação por qualquer informação, comunicação ou material encontrado em tais sites, ou em qualquer site conectado a tais sites. A CAPES não assume qualquer responsabilidade pelos serviços ou funcionalidades ali dispostos, sendo a decisão de utilização e a forma de relacionamento com os mesmos de exclusiva responsabilidade do usuário, que inclusive isenta a CAPES de fiscalizar o conteúdo ou zelar pela integridade de tais sites ou endereços virtuais.
- O usuário aceita e declara compreender que o acesso a determinadas áreas do site será restrito. Para acessá-las, o usuário deverá fazer o login e cadastrar uma senha de acesso. A senha é individual, sigilosa e intransferível, sendo o usuário o único responsável pela guarda da mesma. O usuário assume toda e qualquer responsabilidade pelo mau uso ou pela utilização da senha por terceiros;
- A CAPES reserva o direito de excluir o cadastro, de excluir o material submetido ou proibir o acesso do usuário ao portal eduCAPES no caso de qualquer abuso ou indício de prática ilícita no uso do site ou de qualquer uso não autorizado ou proibido pelo usuário, nos termos da legislação brasileira;
- As condições estabelecidas no Termo de Aceite e Uso do Site são regidas pela lei brasileira. Sob nenhuma circunstância o usuário deverá violar qualquer lei usando o portal eduCAPES para propósitos que incluam, mas não limitados a isso, difamação ou perturbação de outros, violação de direitos de propriedade intelectual ou de terceiros, envio de material obsceno ou ofensivo, vírus, arquivos corrompidos, ou outros programas que poderiam danificar ou alterar este site ou os computadores de empresa ou de terceiros;
- A CAPES reserva o direito de retirar qualquer conteúdo que infrinja a lei, a moral e os bons costumes nos termos da legislação vigente e também na hipótese de o conteúdo não se coadunar com as finalidades educativas do Portal. A CAPES garante o direito de defesa e contraditório dos usuários. O usuário reconhece que o material enviado por terceiros, que não a CAPES, não é endossado pela mesma.
Concordo e desejo baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo