Quantificação das Incertezas em Curvas de Descarga de Postos Fluviométricos Utilizando Inferência Bayesiana

Alana Renata Ribeiro, Maurício Felga Gobbi, Eduardo Alvim Leite, Mariana Kleina

Resumo


O objetivo deste artigo é apresentar a construção de uma região de confiabilidade probabilística em torno de curvas de descarga previamente definidas para diferentes postos fluviométricos, com o intuito de considerar as incertezas na obtenção de valores de vazão fluviométrica calculados por meio da utilização destas curvas. Modelos Bayesianos com algoritmos de amostragem MCMC (Monte Carlo via Cadeias de Markov) são construídos e aplicados às distribuições de probabilidade dos erros obtidos com a comparação de valores de vazão fluviométrica previstas (resultantes da aplicação das curvas de descarga) e observadas (por meio de métodos convencionais). Para este estudo registros de três postos hidrológicos monitorados pela COPEL (Companhia Paranaense de Energia) e de dez postos hidrológicos monitorados pela CEMIG (Companhia Energética de Minas Gerais) foram analisados e utilizados. Os resultados demonstraram que a abordagem Bayesiana revelou-se adequada aos objetivos propostos, permitindo a construção da região de confiabilidade e, com ela, a avaliação das incertezas associadas à utilização das curvas de descarga.


Palavras-chave


Dados fluviométricos; Confiabilidade probabilística; MCMC.

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DOI: http://dx.doi.org/10.11137/2017_2_266_277

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