Calibração multiobjetivo do SWMM aplicada à transformação chuva-vazão - Shinma, Taís Arriero (2011)
Um calibrador automático multiobjetivo para o Storm Water Management Model (SWMM) foi desenvolvido utilizando o método de otimização multiobjetivo Non Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA II) com elistismo controlado (Deb & Goel, 2001). O programa utiliza o código fonte do SWMM na etapa de avaliação das soluções, para determinar o valor das vazões simuladas, utilizado no cálculo das funções objetivo (FOs). Os testes do calibrador foram aplicados a dois sistemas diferentes, sendo o primeiro uma bacia exemplo hipotética disponibilizada no pacote de instalação do SWMM e o segundo a bacia do córrego do Gregório, localizada no município de São Carlos (SP). Foi realizada a análise de sensibilidade para os dois sistemas, visando determinar os parâmetros a serem calibrados. De modo geral, a porcentagem de áreas impermeáveis e os parâmetros de rugosidade e de infiltração apresentaram maior influência sobre a resposta do sistema em termos de vazão de pico e volume total escoado das bacias. O programa desenvolvido se mostrou eficiente para ambos os sistemas calibrados, com coeficientes de eficiência de Nash & Sutcliffe (1970) médios de 0,99 para a bacia exemplo e 0,87 para a bacia do córrego do Gregório, respectivamente, com um número reduzido de iterações. Construído o calibrador, testes foram realizados para identificar a melhor combinação de FOs e a abordagem multievento mais eficiente. Para tanto, foram testadas 55 diferentes combinações de FOs duas a duas. Os resultados evidenciaram que a melhor combinação testada foi a F2-F6, e a abordagem multievento mais eficiente foi a avaliação da médias das FOs, considerando todos os eventos utilizados na etapa de calibração. Cabe ressaltar que estas conclusões se aplicam somente ao sistema considerado neste estudo. Por fim, a validação comprovou a eficiência do calibrador, aplicada a 10 eventos distintos registrados na bacia do córrego do Gregório, com coeficiente de eficiência médio de 0,84.