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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65978

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dc.contributor.advisorBEZERRA, Saulo de Tarso Marques-
dc.contributor.authorCAVALCANTI, Maria Eduarda Valentim-
dc.date.accessioned2025-09-16T15:49:43Z-
dc.date.available2025-09-16T15:49:43Z-
dc.date.issued2025-08-19-
dc.date.submitted2025-09-15-
dc.identifier.citationCAVALCANTI, Maria Eduarda Valentim. Aplicação do modelo hidrológico concentrado CAWM em bacias hidrográficas pernambucanas. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Civil) - Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65978-
dc.description.abstractA modelagem hidrológica é uma ferramenta essencial para o planejamento e a gestão de recursos hídricos, em especial em regiões semiáridas, como o Nordeste brasileiro. A irregularidade nas chuvas e as altas taxas de evapotranspiração dificultam o monitoramento e a previsão do fluxo hídrico. O presente trabalho busca aplicar o modelo hidrológico conceitual concentrado CAWM (Campus Agreste Watershed Model) nas bacias dos rios Capibaribe, Pajeú e Sirinhaém, que utiliza o método de otimização PSO (particle swarm optimization) para a calibração dos parâmetros. A calibração via PSO proporciona uma alternativa eficiente aos métodos tradicionais, reduzindo o tempo de execução e a necessidade de ajustes manuais. Os resultados apontam que a modelagem permitiu simular satisfatoriamente vazões baixas, médias e altas em todos os cenários reduzidos no período de calibração e demonstrou a capacidade do modelo em minimizar a diferença entre vazões simuladas e observadas em 100% dos cenários calibrados e 64% dos validados. Além disso, o estudo constatou que o PSO apresenta desempenho superior ao GRG2 (gradiente reduzido generalizado), método de otimização utilizado anteriormente para calibração de parâmetros do CAWM, especialmente em situações sem influência de barragens. O PSO alcançou resultados equivalentes ou superiores em 68% das comparações entre os índices estatísticos, mostrando o potencial da ferramenta para aplicações hidrológicas. A combinação entre modelagem matemática, algoritmos de otimização e ferramentas de geoprocessamento representa um avanço significativo para o monitoramento e a gestão dos recursos hídricos em ambientes com baixa densidade de dados.pt_BR
dc.description.sponsorshipPIBICpt_BR
dc.format.extent35p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectRecursos Hídricospt_BR
dc.subjectQGISpt_BR
dc.subjectParticle Swarm Optimizationpt_BR
dc.subjectPernambuco Tridimensionalpt_BR
dc.subjectGradiente Reduzido Generalizadopt_BR
dc.titleAplicação do modelo hidrológico concentrado CAWM em bacias hidrográficas pernambucanas.pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coRAIMUNDO, Sabrina da Silva Corrêa-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4097447472259576pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4678267078253179pt_BR
dc.description.abstractxHydrological modeling is an essential tool for water resource planning and management, especially in semi-arid regions such as northeastern Brazil. Irregular rainfall and high evapotranspiration rates make it difficult to monitor and predict water flow. This study seeks to apply the CAWM (Campus Agreste Watershed Model) conceptual hydrological model in the Capibaribe, Pajeú, and Sirinhaém river basins, which uses the PSO (particle swarm optimization) method for parameter calibration. Calibration via PSO provides an efficient alternative to traditional methods, reducing execution time and the need for manual adjustments. The results show that the modeling satisfactorily simulated low, medium, and high flows in all reduced scenarios during the calibration period and demonstrated the model's ability to minimize the difference between simulated and observed flows in 100% of the calibrated scenarios and 64% of the validated scenarios. In addition, the study found that PSO outperforms GRG2 (generalized reduced gradient), an optimization method previously used for CAWM parameter calibration, especially in situations without the influence of dams. The PSO achieved equivalent or superior results in 68% of comparisons between statistical indices, demonstrating the tool's potential for hydrological applications. The combination of mathematical modeling, optimization algorithms, and geoprocessing tools represents a significant advance for monitoring and managing water resources in environments with low data density.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Engenharias::Engenharia Civilpt_BR
dc.degree.departament::(CAA-NT) - Núcleo de Tecnologiapt_BR
dc.degree.graduation::CAA-Curso de Graduação em Engenharia Civilpt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localCaruarupt_BR
dc.identifier.orcid0000-0001-8927-7011pt_BR
Aparece nas coleções:TCC- Engenharia Civil - Bacharelado

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