Árvore de decisão e simulação estocástica para análise de riscos em sistemas de reservatórios superficiais.

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: SANTANA, Cícero Fellipe Diniz de.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL; UFCG
• Palavras-chave em Português: Árvores de decisão; Simulação estocástica - reservatórios superficiais; Reservatórios superficiais - simulação estocástica; Análise de riscos - reservatórios superficiais; Tomada de decisão; Confiabilidade; Bacias hidrográficas; Aprendizado de máquina; Planejamento de recursos hídricos; Recursos hídricos - planejamento; Decision trees; Stochastic simulation - surface reservoirs; Surface reservoirs - stochastic simulation; Risk analysis - surface reservoirs; Decision making; Reliability; Watersheds; Machine learning; Water resources planning; Water resources - planning; Engenharia Civil
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/28731

Um dos principais desafios enfrentados na gestão dos recursos hídricos tem sido a dificuldade na mensuração dos riscos que os sistemas de reservatórios estão sujeitos, diante das várias possibilidades de cenários hidrológicos. A análise dos riscos como ferramenta de apoio às tomadas de decisão tem feito uso de metodologias que contribuem para a melhor alocação da água para múltiplos usos e objetivos, com destaque para a modelagem matemáticocomputacional, incluindo aspectos técnicos-operacionais e legais, importantes na definição de estratégias eficientes para o adequado uso da água, minimizando as falhas do sistema. Este trabalho teve como objetivo aplicar o modelo de árvore de decisão e simulação estocástica para a análise de risco de um sistema de reservatórios superficiais. A metodologia baseou-se na geração de dados sintéticos de precipitação e vazão, que, posteriormente, foram utilizados em simulações de balanço hídrico, sendo então calculados os indicadores de risco e aplicado o modelo de árvore de decisão, utilizando a confiabilidade do sistema como variável dependente. A pesquisa foi aplicada à região do alto curso do Rio Piranhas-PB, com destaque para o sistema de reservatórios Engenheiro Ávidos – São Gonçalo. Os resultados obtidos possibilitaram efetuar um diagnóstico da operação e identificação dos pontos críticos para o não atendimento às vazões requeridas pelas demandas do sistema. Foi possível estabelecer uma relação entre as confiabilidades e a alocação das vazões, bem como a precipitação e o volume dos reservatórios, indicando padrões nas condições hidrológicas que levaram aos piores e melhores percentuais de confiabilidade. As árvores de decisão obtiveram desempenho e robustez satisfatórios na previsão do risco para as demandas e cenários de operação, importante para identificação das melhores tomadas de decisões no planejamento dos recursos hídricos.