Análise do comportamento de uma bacia no semiárido contendo reservatórios via modelagem hidrológica
Notice bibliographique
Résumé
O objetivo do artigo é aplicar o modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool) na bacia de contribuição do reservatório Epitácio Pessoa, na região semiárida do Estado da Paraíba e analisar suas respostas. Para tanto, foram utilizados dados de vazões diárias do período 1994 a 2016 das estações fluviométricas Caraúbas e Poço de Pedras. Dois cenários foram analisados: a presença ou não de reservatórios a montante das estações fluviométricas. Coeficientes como, Percentual de Tendência (PBIAS), Coeficiente de Nash-Sutcliffe (NSE), Coeficiente de determinação (R²) e a Razão entre a Raíz Quadrada do Erro Médio e o Desvio Padrão (RSR) foram calculados para avaliar o desempenho do modelo nos dois cenários. Os resultados mostram que a calibração foi considerada muito boa, com exceção para o coeficiente PBIAS, calculado para a estação Poço de Pedras, nos dois cenários, que considerou insatisfatório. Apenas o coeficiente PBIAS considerou a validação insatisfatória no posto Poço de Pedras, nos dois cenários, e no posto Caraúbas sem a presença de reservatórios. Os demais coeficientes consideraram as validações de muito boas à satisfatória. Logo, conclui-se que modelo SWAT foi capaz de gerar series de vazões confiáveis a referida bacia sendo uma importante ferramenta para a gestão dos recursos hídricos.ABSTRACT The objective of the article is to apply the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model in the watershed of the Epitácio Pessoa reservoir, located in the semi-arid region of Paraíba State, Brazil, and analyze its outcomes. Daily flow data from 1994 to 2016 from the Caraúbas and Poço de Pedras hydrological stations were used. Two scenarios were examined: with and without reservoirs upstream of the hydrological stations. Performance metrics including Percent Bias (PBIAS), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Coefficient of Determination (R²), and Root Mean Square Error to Standard Deviation Ratio (RSR) were computed to evaluate the model's accuracy in both scenarios. The findings show that overall calibration was considered very good, except for the PBIAS coefficient at the Poço de Pedras station, which was found unsatisfactory in both scenarios. Validation was unsatisfactory only for the PBIAS coefficient at the Poço de Pedras station in both scenarios and at the Caraúbas station without reservoir presence. Other coefficients ranged from very good to satisfactory. Thus, it is concluded that the SWAT model effectively generated reliable flow data for the studied basin, proving to be a valuable tool for water resource management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».