Estimativa de fontes de poluição em meio hídrico com variação temporal via transformações integrais e método de Monte Carlo com cadeias de Markov

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Lugão, Bruno Carlos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
BR
UERJ
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13835
Resumo: A gestão e proteção dos meios hídricos vêm tomando, nas últimas décadas, um destaque cada vez maior devido ao entendimento de que este recurso não é inesgotável. Dessa maneira, estudos sobre a qualidade das águas têm se tornado importantes ferramentas dentro da gestão ambiental. Nesta dissertação busca-se estimar uma fonte de poluição lançada em um hipotético curso fluvial, incluindo a forma com que este foi despejado ao longo do tempo. O modelo matemático escolhido para representar este fenômeno foi a equação da advecção-dispersão unidimensional em regime transiente. Primeiramente, o problema direto é resolvido através de uma metodologia numérico-analítica, que deriva do Método de Separação de Variáveis, conhecida como a Técnica da Transformada Integral Generalizada. A seguir, é formulado um problema inverso cujos parâmetros são constituídos por uma discretização de uma função que representa a fonte de poluição idealizada. Para tanto, são empregados dados experimentais sintéticos com diferentes níveis de ruído, sendo a função procurada estimada através do Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov utilizando prioris não informativas (Total Variation e Gaussiana Suave). Em todas as simulações realizadas o MCMC foi capaz de estimar a maneira como se deu a entrada do poluente no meio hídrico modelado com pelo menos 50% dos parâmetros dentro do intervalo de confiança de 95%, além disso, a quantidade de massa recuperada se mostrou próxima dos valores considerados exatos.