Group Method of Data Handling na Avaliação da Qualidade da Água em Rios

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1 Group Method of Data Handling na Avaliação da Qualidade da Água em Rios Regina T Kishi Regina Kishi, 16000, Seite 1

2 Objetivo Estimativa da Qualidade da Água: Modelo de avaliação da qualidade da água com uso de dados espaciais da bacia hidrográfica Base de Informação para Manejo de Bacias Regina Kishi, 16000, Seite

3 Situação Poluição dos rios Medidas de Proteção Potencial de Poluição Falta de dados Dados acessíveis Usual: Rio Proposta: Fonte de Poluição + Rio Bacia Qualidade da água Regina Kishi, 16000, Seite 3

4 Poluição Fontes potencias de poluição: Indústria Alta densidade populacional Trânsito Agricultura Pecuária Baixa densidade populacional Regina Kishi, 16000, Seite 4

5 Modelos Corpo d água Lei da Conservação da Massa: M t C t ( E M O M ) R M F Advecção-Difusão: M C C C C U V W Dx D x y z x Taxa de produção devido processos bioquímicos: R d[ C] dt kc Ct C0 M e kt y C D y z C z complexo e tratado isoladamente Bacia hidrográfica Fontes pontuais Fontes Difusas Estimativas grosseiras Estimativas detalhadas - Processos de Transporte Ex: Erosão Escoamento superficial - Retenção - Transformação Regina Kishi, 16000, Seite 5

6 GMDH (1) Iteração 3Iteração Início: W=A+Bx i +Cx j +Dx i +Ex j +Fx i x j 1Iteração W 1 y a m m m bi xi cijxi x j i 1 i 1 j 1 i 1 j 1 k 1 m m m d ijk x i x j x k X 1 W Output Variável dependente X X 3 W 3 W 4 minimaler Fehler Menor erro Y X 4 W 5 W 6 Input camada intermediária camada intermediária Output Regina Kishi, 16000, Seite 6

7 GMDH () Y X 1 X X m Training Set Y 1 Y Y nt Y nt+1 Y n X 1,1 X,1 X nt,1 X nt+1,1 X n,1 X 1, X, X nt, X nt+1, X n, X 1,m X,m X nt,m X nt+1,m X n,m Checking Set Regressão Linear Múltipla X 1 b a T r a i n i n g X 1 potenciação multiplicação X 1 X 1 X c d Checking set X 1,X W=a+bX 1 +cx 1 + dx 1 X +ex +fx W Y s e t X potenciação X e Cálculo do Erro X f Regina Kishi, 16000, Seite 7

8 Método n Bacias com (m-k) Variáveis Cluster analyse Training set (nl) Checking set (np) Validation set (nv) GMDH Pré-análise de sensitividade Estatística das variáveis escolhidas sim sim Outra combinação? não Outra procura? não Output Regina Kishi, 16000, Seite 8

9 Área de Estudo Bacia do Rio Neckar Water quality sampling site Neckar Affluent Watershed Regina Kishi, 16000, Seite 9

10 AM08 EN501 EN69 EN901 ES013 ES034 EY0 EZ016 FI055 FI106 FI19 GL016 JA10 JA304 JA903 KO116 KO59 KO719 KO905 KS0 MR100 MR14 RS048 RS098 RS11 SU016 YR058 YS07 YS055 YT018 YV017 YV08 ZA018 NO3-N Nitrato Meta (LAWA):,5 mg NO 3- -N/l Regina Kishi, 16000, Seite 10

11 Base de Dados Fonte Imagem multi-espectral Modelo numérico do terreno Dados estatísticos Pedologia Dados de monitoramento Uso do solo Informação derivada Declividade Direção do escoamento Bacia Rede de drenagem Distância até rio/ponto População Gado Tipo de Indústria Produção agrícola Permeabilidade hidráulica Fator de Erodibilidade Qualidade da água Precipitação Tempo de escoamento Uso do solo nas margens hab/bacia Regina Kishi, 16000, Seite 11

12 MNT MNT Aspecto Delimitação Automática Acúmulos Distância Regina Kishi, 16000, Seite 1

13 Tempo de escoamento t n l v F, j i / Ob, i Aspecto i 1 v K / 3 G h Ob, i str, i tan j Ob, i h /3 x K=f(cobertura do solo) x Declividade 1/ = Velocidade Regina Kishi, 16000, Seite 13

14 Informações estatísticas Bacia do R Körsch Municípios Regina Kishi, 16000, Seite 14

15 Precipitação Regina Kishi, 16000, Seite 15

16 Dados de entrada Segundo caso Ponderado pela distância Primeiro Caso % área agrícola c/ uso de fertilizante % área c/ baixa taxa de ocupação % área c/ alta taxa de ocupação Densidade pop (hab/km ) Densidade de gado (gado/km ) % Floresta em 100m margem Precipitação (mm/ano) % área agrícola c/ uso de fertilizante sobre solo c/ alto potencial erosivo Terceiro Caso Sobre solo com alto potencial de infiltração Regina Kishi, 16000, Seite 16

17 Resultado Variável Erro (mg NO 3 - -N/l) Training Checking Total Modelo R1 X 1, X 4, X 6 0,33 1,14 0,73 Modelo S1 X 4, X 5 0,59 1,76 1,15 Modelo E X 1, X, X 4, X 7 0,33 0,48 0,38 Modelo F X, X 6, X 7 0,57 0,38 0,48 Modelo G X, X 5 1,6 0,48 0,98 Modelo O X 1, X 4 0,78 0,66 0,70 X1: % área agrícola X: %área c/ baixa dens Pop X4: Dens Pop X5: Dens Gado X6: Floresta X7: chuva Regina Kishi, 16000, Seite 17

18 Modell E erklärende Variable X 1 W 1 = *X *X *X *X + 063*X 1 *X X W 1 Output V W 5 = *X *X *X *X *X 4 *X 7 X 4 W 5 X 7 V = *W 1-017*W *W *W *W 1 *W 5 Regina Kishi, 16000, Seite 18

19 Resultado-Modelo E 0 Classe III-IV Training set Checking set Best fitting line Ygmdh Classe III Erro (NO 3- -N): RMS t = 0,33 mg/l RMS c = 0,48 mg/l RMS = 0,38 mg/l Y beobachtet observado Regina Kishi, 16000, Seite 19

20 Validação Ygmdh 0 17,5 15 1,5 10 7,5 Classe III Classe III-IV 1Validação + Validação Best fitting line 5,5 0 0,5 5 7,5 10 1, ,5 0 Y observado Erro (NO 3- -N): RMS v1 =0,9 mg/l RMS v =1, mg/l Regina Kishi, 16000, Seite 0

21 Descrição espacial Diferença (obs x mod) 0-10% 10-0% 0-40% Concentração (mg NO 3- -N/l) mg/l 8-10 mg/l 6-8 mg/l 4-6 mg/l 3-4 mg/l Neckar Afluentes P Regina Kishi, 16000, Seite 1

22 Análise de Sensibilidade Índice de Sensibilidade Mudança Variável Mudança em X i Relative -10% -1% +1% +10% (%) %Uso agrícola c/ fertilizantes 0,47 0,46 0,45 0,43-9 %Área c/ baixa dens pop 0, 0,0 0,0 0,0-9 Densidade Populacional 0,15 0,16 0,16 0,15 0 Chuva anual -1,08-0,91-0,86-0,59-45 S j Y / Y X j / X j Regina Kishi, 16000, Seite

23 Conclusão Características da Bacia % Área agrícola c/ uso fertilizante % Área c/ baixa densidade pop Densidade pop (hab/km ) % Floresta a 100m da margem Precipitação (mm/ano) % Área agrícola c/ uso fertilizante em solo com alto potencial erosivo % Área agrícola c/ uso fertilizante sobre solo c/ alta infiltração Uso do solo ponderado através da distância Uso do solo em km Nitrato Regina Kishi, 16000, Seite 3

24 Carga anual de N em rios Drenagem 6% Descarga pontual agrícola 3% Precipitação 3% Efluente Doméstico 30% Erosão do solo 6% Efluente Industrial 7% Água subterrânea 4% Água Pluvial Tratada 3% Regina Kishi, 16000, Seite 4