ALTERNATIVAS COMPUTACIONAIS PARA OTIMIZAÇÃO DOS PARÂMETROS DA IDF: ABORDAGEM INICIAL

Código

XXIII-SBRH1429

Autores

Marcelle Martins Vargas, Maíra Martim de Moura, Zandra Almeida da Cunha, Samuel Beskow, Tamara L Caldeira

Tema

02 - Hidrologia

Resumo

A relação de Intensidade-Duração-Frequência (IDF) é de grande importância para estimativa de chuvas e vazões de projeto. Contudo, o ajuste da IDF depende da boa estimativa de seus parâmetros, geralmente feito por meio de regressão não-linear, o que requer o conhecimento dos valores aproximados destes. O objetivo deste estudo foi propor uma ferramenta computacional para otimização da IDF sem a necessidade de conhecimento dos valores iniciais dos parâmetros. Foram utilizados o método de regressão não-linear de Levenberg-Marquardt (LM-MMQ) e os algoritmos NSGA-II, Nelder-Mead e Shuffled Complex Evolution (SCE-UA), considerando os limites dos parâmetros à nível do Brasil e também regional. Foram utilizadas 112 séries de chuva diária desagregadas. Com o auxílio do MATLAB, as distribuições Log-Normal 2 parâmetros, Gumbel e Generalizada de Valores Extremos (GEV) foram ajustadas às séries históricas usando o método da Máxima Verossimilhança e avaliadas segundo o teste de aderência de Anderson-Darling. Os resultados indicaram que: i) 75,9% das séries históricas melhor se ajustaram à GEV; ii) o SCE-UA possui potencial para otimizar os parâmetros da IDF no Brasil; e iii) o LM-MMQ e o Nelder-Mead não foram adequados para utilização com vistas à elaboração de uma ferramenta para calibração automática dos parâmetros da IDF.