Estimativa de parâmetros presentes em modelos para simulação do transporte de bactérias em meio fluvial Estudo de caso: Rio São Pedro

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Vieira, Allan Oliveira
• 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
• Palavras-chave em Português: Sensitivity Analysis; Luss-Jaakola; Monte Carlo Markov Chain; Levenberg-Marquardt; Water Quality; Análise de Sensibilidade; Luus-Jaakola; Monte Carlo via Cadeias de Markov; Qualidade de água; Hidrodinâmica Modelos matemáticos; Problemas inversos (Equações diferenciais); Rio São Pedro (RJ); CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13829

O controle de qualidade de águas vem ganhando destaque no cenário global, porém há poucas informações de monitoramento de parâmetros físico-químicos e biológicos em cursos d água. Antes esse recurso era visto como inesgotável, hoje se defende o manejo sustentável para a preservação da água potável, assim como outros recursos naturais. A modelagem computacional vem sendo aplicada a equações diferenciais nesse processo, em especial em problemas inversos com o intuito de estimar parâmetros como fonte de emissão, a carga, a localização espacial dentre outros com a intenção de simular o comportamento da pluma de contaminante e auxiliar tomada de decisões. Nessa dissertação apresentam-se os métodos Luus-Jaakola, Levenberg-Marquardt e a Inferência Bayesiana, para se estimar parâmetros da equação de advecção-difusão na simulação do lançamento instantâneo de uma fonte não conservativa.