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Pesquisadores iranianos melhoram precisão de modelagem da qualidade da água em até 43%

Pesquisadores iranianos melhoram precisão de modelagem da qualidade da água em até 43%

Nova abordagem de assimilação de dados melhora simulações de oxigênio dissolvido e temperatura em reservatórios profundos, apoiando uma gestão mais confiável dos recursos hídricos

Fonte da imagem: megaflopp / iStock

Pesquisadores da Universidade de Teerã desenvolveram uma abordagem baseada em dados que melhora significativamente a precisão de simulações da qualidade da água em reservatórios profundos e estratificados, reduzindo os erros de modelagem de oxigênio dissolvido em 43% e de temperatura em 16,8%.

A equipe de pesquisa da área de engenharia e gestão de recursos hídricos combinou assimilação de dados com atualizações dinâmicas de parâmetros do modelo. A abordagem foi concebida para permitir que os modelos de qualidade da água se adaptem à medida que as condições do reservatório mudam ao longo do tempo, conforme relatado pela Mehr News Agency, parceira da TV BRICS.

Reza Kerachian, professor da Escola de Engenharia Civil da Universidade de Teerã, explicou que modelos complexos de qualidade da água para reservatórios profundos e estratificados precisam levar em conta a incerteza dos parâmetros e as variações nos processos físicos e químicos. O uso de parâmetros fixos pode, portanto, limitar a capacidade desses modelos de reproduzir com precisão as condições variáveis do reservatório.

"Nesta pesquisa, usando uma abordagem de assimilação de dados e o Filtro de Kalman por Conjunto, desenvolvemos uma estrutura automatizada, adaptativa e baseada em incertezas para a calibração dinâmica dos parâmetros do modelo de qualidade da água de reservatórios", afirmou Kerachian.

Ele acrescentou que o método utiliza dados observacionais obtidos por sensoriamento remoto para atualizar os parâmetros do modelo ao longo do tempo, permitindo que as simulações se ajustem às mudanças ambientais e aos processos dentro de um reservatório.

Segundo os pesquisadores, a atualização dinâmica dos parâmetros do modelo também pode ajudar a contabilizar processos que estão ausentes, simplificados ou insuficientemente representados em um modelo.

A abordagem pode, portanto, melhorar a confiabilidade das simulações de qualidade da água e apoiar uma gestão e operação mais informadas de reservatórios de barragens à medida que as condições ambientais e climáticas mudam.