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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCIRILO, José Almir-
dc.contributor.authorALVES, Fellipe Henrique Borba-
dc.date.accessioned2025-01-24T13:44:16Z-
dc.date.available2025-01-24T13:44:16Z-
dc.date.issued2024-08-02-
dc.identifier.citationALVES, Fellipe Henrique Borba. Modelagem hidrológica a partir da assimilação de dados geoespaciais e correção de viés em precipitações estimadas por sensoriamento remoto. 2024. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/59996-
dc.description.abstractProdutos de sensoriamento remoto permitem obter características físicas e ambientais do planeta. Um conjunto desses produtos possui finalidade de estimar precipitações visando reduzir custos operacionais e fornecer séries históricas em áreas remotas. A acurácia de dados diários de precipitação estimada por sensoriamento remoto, disponíveis no período entre 1990 e 2020, foi analisada para cinco séries: CHIRPS 2.0, IMERG-F V06, PERSIANN CDR, PERSIANN CCS-CDR e PERSIANN PDIR. O método Delta foi aplicado para correção de viés em 15 bacias hidrográficas considerando duas abordagens (BIASPIXEL e BIASAREA). A assimilação de dados geoespaciais foi aplicada para redução de parâmetros calibráveis do modelo computacional HEC-HMS em 10 bacias hidrográficas e 49 estações fluviométricas. A assimilação das séries de precipitação estimada e o processamento de dados por conjunto foram aplicados para obtenção de vazões em três bacias hidrográficas com características climáticas distintas. Os principais resultados indicaram que, após correção de viés, desvios relativos de 69% nas precipitações médias anuais e de 25% nas séries mensais foram reduzidos, respectivamente, para 1% e 5%. A assimilação de dados geoespaciais permitiu simulações satisfatórias ou boas em 75% das estações avaliando NSE, PBIAS e RSR. A correção de viés nas precipitações CHIRPS e IMERG-F permitiu gerar vazões diárias com NSE de 0,64 e PBIAS de -4%. O processamento de dados por conjunto resultou em vazões simuladas com NSE de 0,83, PBIAS de 2,2% e RSR de 0,41 e qualidade superior às vazões obtidas com precipitação observada. Conclui-se que as séries de precipitação analisadas possuem acurácia distinta entre regiões de clima úmido e semiárido. A assimilação de dados geoespaciais reduziu a necessidade de calibração de parâmetros no HEC-HMS, calibrando-se apenas a vazão de base. A acurácia das simulações de vazões foi insatisfatória para as bacias litorâneas e satisfatória após a correção de viés em bacia de clima semiárido.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectIMERGpt_BR
dc.subjectCHIRPSpt_BR
dc.subjectPERSIANNpt_BR
dc.subjectMapBiomaspt_BR
dc.subjectHEC-HMSpt_BR
dc.titleModelagem hidrológica a partir da assimilação de dados geoespaciais e correção de viés em precipitações estimadas por sensoriamento remotopt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3631376924227485pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2152875269031463pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia Civilpt_BR
dc.description.abstractxRemote sensing products make it possible to obtain physical and environmental characteristics of the planet. A set of these products is intended to estimate precipitation in order to reduce operational costs and provide historical series in remote areas. The accuracy of daily precipitation data estimated by remote sensing, available in the period between 1990 and 2020, was analyzed for five series: CHIRPS 2.0, IMERG-F V06, PERSIANN CDR, PERSIANN CCS-CDR and PERSIANN PDIR. The Delta method was applied to correct bias in 15 river basins considering two approaches (BIASPIXEL and BIASAREA). Geospatial data assimilation was applied to reduce calibratable parameters of the HEC-HMS computational model in 10 river basins and 49 fluviometric stations. The assimilation of estimated precipitation series and data processing per set were applied to obtain flows in three river basins with different climatic characteristics. The main results indicated that, after bias correction, relative deviations of 69% in the average annual precipitation and 25% in the monthly series were reduced to 1% and 5%, respectively. The assimilation of geospatial data allowed satisfactory or good simulations in 75% of the stations evaluating NSE, PBIAS and RSR. Bias correction in CHIRPS and IMERG-F precipitation allowed generating daily flows with NSE of 0.64 and PBIAS of -4%. Data processing by set resulted in simulated flows with NSE of 0.83, PBIAS of 2.2% and RSR of 0.41 and higher quality than flows obtained with observed precipitation. It is concluded that the analyzed precipitation series have different accuracy between regions with humid and semi-arid climates. The assimilation of geospatial data reduced the need for parameter calibration in the HEC-HMS, only calibrating the base flow. The accuracy of flow simulations was unsatisfactory for coastal basins and satisfactory after bias correction in basins with a semi-arid climate.pt_BR
Aparece en las colecciones: Teses de Doutorado - Engenharia Civil

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