Improving food forecasting using real-time data to update urban models in poorly gauged areas (2019)
- Authors:
- Autor USP: FAVA, MARIA CLARA - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SHS
- Subjects: PREVISÃO DE ENCHENTES URBANAS; MONITORAMENTO
- Keywords: Modelagem hidrológica; Assimilação de dados
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A previsão de enchentes para a mitigação dos danos causados por eventos extremos vem sendo amplamente estudada. No entanto, sua natureza em áreas urbanas desenvolvidas sem planejamento adequado de drenagem, associada a escassez de dados de monitoramento hidrológico apresentam um grande desafio para previsão de enchentes em tempo real. Esta tese de doutorado propõe novos métodos determinísticos de assimilação de dados em tempo real na previsão hidrológica, através do modelo hidrodinâmico semi-distribuído Storm Water Management Model (SWMM). Estes métodos visam contornar as limitações na previsão de enchentes em tempo real, em curto prazo e em bacias urbanas com dados escassos. Foi também avaliado o impacto do uso de dados de monitoramento tradicionais aliados a dados de ciência cidadã na atualização das simulações do modelo. O primeiro capítulo e o segundo capítulo trazem a introdução e metodologia gerais da tese. O terceiro capítulo apresenta uma ferramenta de calibração automática - SWM.M. calibrator — desenvolvida para permitir o ajuste de parâmetros do modelo SWMM com dados provenientes de múltiplos locais de monitoramento e utilizando dados observados de nível como conhecimento apriori. O quarto capítulo aborda a utilização de dados de ciência cidadã na atualização do modelo através de um estimador em tempo real. O quinto capítulo apresenta um método de assimilação de dados através da correção das entradas do modelo hidrológico baseado em observações de nível, e avalia a eficácia do método de forma distribuída na bacia. As metodologias propostas foram aplicadas para um estudo de caso na bacia urbana do Monjolinho. O sexto capítulo apresenta as conclusões e recomendações gerais. Em conclusão, a ferramenta SWMM calibrator disponibiliza flexibilidade na calibração, permitindo moldar o processo de acordo com as limitações de problemas reais, e alcançou resultados satisfatórios nacalibração da bacia do Monjolinho. Os métodos determinísticos de assimilação de dados propostos no quarto e quinto capítulo mostraram resultados eficazes na redução do erro das simulações de nível do modelo, bem como mostraram resultados satisfatórios ao assimilar dados com uma distribuição temporal maior que o passo de tempo do modelo.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 30.08.2019
-
ABNT
FAVA, Maria Clara. Improving food forecasting using real-time data to update urban models in poorly gauged areas. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-29062020-175420/. Acesso em: 14 nov. 2024. -
APA
Fava, M. C. (2019). Improving food forecasting using real-time data to update urban models in poorly gauged areas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-29062020-175420/ -
NLM
Fava MC. Improving food forecasting using real-time data to update urban models in poorly gauged areas [Internet]. 2019 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-29062020-175420/ -
Vancouver
Fava MC. Improving food forecasting using real-time data to update urban models in poorly gauged areas [Internet]. 2019 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-29062020-175420/ - Modelo de alerta hidrológico com base participativa usando sistema de informações voluntárias para previsão de enchentes
- Flood modelling using synthesised citizen science urban streamflow observations
- Geo-social media as a proxy for hydrometeorological data for streamflow estimation and to improve flood monitoring
- Improving flood forecasting using an input correction method in urban models in poorly gauged areas
- Using historical source data to understand urban flood risk: a socio-hydrological modelling application at Gregório Creek, Brazil
- Integration of information technology systems for flood forecasting with hybrid data sources
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