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Record W2466188612 · doi:10.21168/rbrh.v18n2.p67-82

Incorporação do Impacto da Rede de Reservatórios Superficiais Artificiais de Caráter Intranual na Modelagem Hidrológica Chuva-Vazão

2013· article· pt· W2466188612 on OpenAlexaff
Alan Michell Barros Alexandre, Francisco de Assis de Souza Filho, José Nilson Beserra Campos

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Recursos Hídricos · 2013
Typearticle
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicGeography and Environmental Studies
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsPhysicsEnvironmental science

Abstract

fetched live from OpenAlex

A capacidade que um modelo hidrológico possui para descrever os processos envolvidos na transformação de chuvavazão depende de suas premissas, estrutura e formulações utilizadas.Modelos do tipo concentrado são bastante atrativos, no entanto, as simplificações matemáticas utilizadas podem gerar erros no caso da bacia representada possuir características muito heterogêneas decorrentes de características naturais ou de atividade antrópica.O regime fluvial no semi-árido do nordeste brasileiro sofreu modificações devidas a construção de reservatórios artificiais superficiais, em sua grande maioria pequenos reservatórios de caráter intranual.Esses pequenos reservatórios tornam difícil a modelagem.Propõe-se nesse artigo a inserção de uma rotina com vistas a incorporar explicitamente a representação da pequena açudagem utilizando como base a estrutura do modelo SMAP.Esta representação se faz através da inclusão de um reservatório no modelo matemático com as características de operação representativas do comportamento da pequena açudagem.A dimensão deste reservatório é um parâmetro calibrável (h RPA ) com vistas a identificação do efeito destes regularização intranual.O modelo proposto, SMAP-RPA, constitui uma ampliação do modelo SMAP em sua versão mensal, por tanto os resultados determinados a partir da componente RPA torna o desempenho do modelo melhor e fisicamente mais realista quando comparado ao desempenho do SMAPm.Logo, nos casos em que os açudes presentes na bacia hidrográfica não produzem variação consideráveis no hidrograma, o parâmetro "h RPA " é nulo e o funcionamento do SMAP-RPA assume o mesmo do SMAPm.Com o objetivo de verificar a validade do modelo proposto foi desenvolvido um estudo de caso com a formulação de dois cenários segundo as séries de vazões e as características de 18 bacias hidrográficas localizadas no Estado do Ceará.Os resultados comprovam a eficácia da representação da pequena açudagem e o conseqüente ganho de eficiência nos ajustes das séries observadas e calculadas.Observou-se neste trabalho importante efeito de escala sendo as bacias mais afetadas pela pequena açudagem as com área de drenagem inferiores a 5.000 km 2 .Para bacias de maior porte o impacto desta pequena açudagem não é detectada a partir do modelo tornando assim o parâmetro "h RPA " nulo. Palavras-chave: Modelagem hidrológica

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.045

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.224 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2013
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