USO DE MODELAGEM/PREVISÃO HIDROLÓGICA, ASSIMILAÇÃO DE DADOS E FILTROS ESTATÍSTICOS PARA CONSISTÊNCIA DE SÉRIES TEMPORAIS HISTÓRICAS E EM TEMPO REAL

Código

XXV-SBRH0558

Autores

Cleber Henrique de Araujo Gama, Rodrigo Cauduro Dias de Paiva

Tema

STE23 - Previsão Hidrológica

Resumo

Séries temporais históricas são fundamentais para estudos e projetos de recursos hídricos, especialmente para melhoria da acurácia de métodos de previsão hidrológica. No entanto, certos tipos de sensores podem gerar ruídos ou valores errados nas medições, especialmente em séries de estações automáticas. Os tipos de erros podem variar e identificá-los e filtrá-los automaticamente em múltiplas estações ainda é um desafio. Este trabalho apresenta uma sequência de filtros offline e um método de filtragem em tempo real. As medições incorretas são automaticamente convertidas em falhas e um modelo hidrológico é utilizado para restaurar dados originais livres de ruído que possam ter sido removidos. A metodologia foi testada em séries com vários níveis de ruído e avaliada para mais de 30000 hidrogramas sintéticos e com aplicação final em uma base de dados de 567 estações telemétricas. Os filtros conseguiram mais de 80% de eficiência na remoção dos erros e ruídos. A metodologia de recuperação com base nas previsões do modelo reduziu a perda de dados para apenas 1%. Uma das grandes vantagens deste método é a ausência de dados alterados na série temporal final. Os resultados indicam que esse processo pode ser utilizado para consistência de dados hidrológicos.