PROPOSTA DE FRAMEWORK PARA ANÁLISE DE INCERTEZAS EM MODELOS HIDROLÓGICOS EMPÍRICOS

Código

XXIII-SBRH1511

Autores

Emerson Jean da Silva, Lívia Rodrigues Tomás, Tiago Carvalho, Leonardo Bacelar Lima Santos

Tema

02 - Hidrologia

Resumo

Na chamada "era do big data" há grande oferta de dados e demanda por modelos capazes de incorporá-los. Modelos empíricos, como baseados em Aprendizado de Máquina, costumam operar bem neste contexto, conforme grande número de trabalhos recentes na literatura de aplicações em hidrologia. Contudo, ainda há uma questão em aberto relativa a incertezas em tais modelos hidrológicos empíricos (MHE). Este trabalho propõe um framework para análise de propagação de incertezas em MHE, apresentando uma proposta original de duas medidas de acurácia e uma de precisão, calculadas considerando as diferenças entre as distribuições (funções distribuição de probabilidade) de dados de entrada e saída do modelo. Os resultados para um modelo simplificado mostram que a acurácia é maior (tanto para métrica baseada em média quanto para mediana), mas a precisão é menor, para perturbação estocástica dos parâmetros com distribuição uniforme, em comparação com uma distribuição triangular equivalente.