Navegando por Autor "Borges, Caio Fiel"
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TCC Análise de incertezas e sensibilidade no desempenho do reservatório de Cruzeta(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-04-22) Borges, Caio Fiel; Maia, Adelena Gonçalves; Medeiros, Joana Darc Freire de; Morais, Andressa Adna CavalcanteOs reservatórios de acumulação constituem-se na principal fonte de oferta de água com garantia para a sobrevivência e o desenvolvimento das mais diversas atividades no Nordeste brasileiro. A implantação de um reservatório modifica a vazão nos rios, alterando a vazão de garantia a jusante. Para se resolver problemas de Engenharia de Recursos hídricos, como por exemplo: a definição das regras de operação de um reservatório ou a outorga dos direitos de usos de recursos hídricos, necessita-se de aplicar determinados modelos hidrológico, quando não se tem os dados necessários disponíveis. Tais modelos requerem parâmetros de entrada observados in-situ ou gerados sinteticamente. Mas os modelos aplicados podem não representar fidedignamente os sistemas reais, seja por simplificações no processo de modelagem, que acabam gerando incertezas aos resultados que são produzidos pelo modelo, o que implica falhas na tomada de decisão, ou por erros na aquisição dos dados de entrada. Análises de incertezas e sensibilidade permitem quantificar e representar um intervalo de valores os parâmetros que caracterizam o fenômeno modelado. O objetivo geral deste trabalho é realizar a análise de incerteza e sensibilidade sobre os índices de desempenho determinados através do balanço hídrico do reservatório, frente às variações dos dados de entrada, sendo eles: volume máximo do reservatório, série de precipitação, série de vazão afluente, série de evaporação e demanda. A área de estudo foi o reservatório de Cruzeta, inserido na Bacia hidrográfica do Rio Piancó-Piranhas-Açu, sub-bacia do Seridó, no estado de Rio Grande do Norte. A análise de sensibilidade pelo índice de elasticidade permitiu concluir que a demanda e a vazão afluente são os dados de entrada mais sensíveis do modelo, e a análise de sensibilidade de primeira ordem permitiu quantificar as incertezas nos índices de desempenho resultante das variações nos dados de entrada.