Agrupamento de cheias históricas em Rio Negro - Paraná, utilizando o método Fuzzy C-Means

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Rauen, Michely
Orientador(a): Kaviski, Eloy, 1952-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Inundações
Lógica difusa
Recursos Hídricos
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/98402
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Eloy Kaviski
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spelling Gomes, JúlioUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e AmbientalKaviski, Eloy, 1952-Rauen, Michely2025-09-16T15:22:41Z2025-09-16T15:22:41Z2025https://hdl.handle.net/1884/98402Orientador: Prof. Dr. Eloy KaviskiCoorientador: Prof. Dr. Júlio GomesDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e Ambiental. Defesa : Curitiba, 06/06/2025Inclui referênciasResumo: No Brasil, a frequência de eventos de cheia tem aumentado significativamente, tanto por fatores naturais, quanto antrópicos. A expansão urbana desordenada, particularmente em áreas de risco, as alterações no uso e ocupação do solo, além das mudanças climáticas, contribuem de forma substancial para o agravamento da frequência e severidade das cheias. Os impactos dessas inundações são amplamente sentidos em diferentes esferas da sociedade, manifestando-se em perdas humanas, sobrecarga no sistema de saúde pública e elevado impacto econômico. O município de Rio Negro no Paraná possui um vasto histórico de cheias, observadas ao longo dos anos. Nesse sentido, objetivando compreender o comportamento hidrológico da bacia hidrográfica do Rio Negro e os mecanismos de formação das cheias, este estudo buscou caracterizar tais eventos por meio do agrupamento de cheias históricas, a partir de um conjunto de oito indicadores de severidade de cheia. Para tanto, aplicou-se o método de agrupamento Fuzzy C-Means às cheias observadas no período de 1931 a 2015 na estação fluviométrica Rio Negro (6510000). Foram gerados agrupamentos em quatro cenários distintos, considerando-se a precipitação como um dos indicadores de severidade de cheia e a Análise de Componentes Principais (ACP) para a definição de um segundo conjunto de indicadores (componentes principais). Os resultados obtidos mostraram que o indicador precipitação acumulada, quando incorporada às componentes principais passou a expressar, de forma mais robusta, sua correlação com outras variáveis, como vazão e volume total, melhorando a sensibilidade do agrupamento em relação a variabilidade dos eventos hidrológicos extremos, resultando no melhor agrupamento entre as 4 alternativas analisadasAbstract: In Brazil, the frequency of flood events has increased significantly, due to both natural and anthropogenic factors. Disorderly urban expansion, particularly in high-risk areas, changes in land use and occupation, and climate change contribute substantially to the worsening of the frequency and severity of floods. The impacts of these floods are widely felt in different spheres of society, manifesting themselves in human losses, overload of the public health system, and high economic losses. The municipality of Rio Negro in Paraná state has a vast history of floods, observed over the years. In this sense, aiming to understand the hydrological behavior of the Rio Negro river basin and the mechanisms of flood formation, this study sought to characterize such events by grouping historical floods, based on a set of eight flood severity indicators. To this end, the Fuzzy C-Means clustering method was applied to the floods observed from 1931 to 2015 at the Rio Negro fluviometric station (6510000). Groups were generated in four different scenarios, considering precipitation as one of the flood severity indicators and 0Principal Component Analysis (PCA) to define a second set of indicators (principal components). The results showed that the accumulated precipitation indicator, when incorporated into the principal components, express, in a more robust way, its correlation with other variables, such as flow and total volume, improving the sensitivity of the clustering in relation to the variability of the extreme hydrological events, resulting in the best clustering among the 4 alternatives analyzed1 recurso online : PDF.application/pdfInundaçõesLógica difusaRecursos HídricosAgrupamento de cheias históricas em Rio Negro - Paraná, utilizando o método Fuzzy C-Meansinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - MICHELY RAUEN.pdfapplication/pdf24148306https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/98402/1/R%20-%20D%20-%20MICHELY%20RAUEN.pdfd1f8531d6ef4a40fba53149b985170a5MD51open access1884/984022025-09-16 12:22:41.442open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/98402Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082025-09-16T15:22:41Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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