Utilização de técnicas de classificação automática para definir bacias hidrográficas homogêneas em termos da pluviometria e fluviometria.
Ano de defesa: | 1990 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
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 |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2170 |
Resumo: | O presente trabalho constitui um estudo da região do nordeste brasileiro, objetivando a definição de regiões representadas pelos postos ou estações com características semelhantes em função de conjuntos de variáveis pluviométricas e fluviométricas. Utilizou-se técnicas de classificação automática aplicadas ao conjunto de variáveis que foram obtidas da combinação do período de referência (ano, semestre e trimestre) com os parâmetros (média aritmética, desvio padrão, coeficiente de variação e coeficiente de assimetria) e o valor máximo. Os dados pluviométricos são compostos por quatrocentos postos no intervalo de tempo entre 1337 e 1973, com trinta anos de registros e uma folga de cinco anos, enquanto os fluviométricos de noventa e sete estações com pelo menos oito anos de registros e que tenham seu inicio nas décadas de sessenta ou setenta ou seu término nas décadas de setenta ou oitenta. Foram aplicados os Métodos "Quick Cluster" e "K-Means" (técnicas de . classificação não hierárquicas) nos conjuntos de variáveis pluviométricas e os Métodos de, "Ward", Ligação Simples, Ligação Completa e Centróide (técnicas hierárquicas) nos conjuntos de variáveis fluviométricas. Foi também discutido a aplicabilidade de cada método. Os resultados decorrentes deste trabalho, ilustrados nos mapas, são úteis para o preenchimento de falhas, geração de dados, determinação da curva regional de probabilidade, determinação de um modelo determinístico tipo Chuva-Uazão, etc. |