Metodología para la calibración de modelos de calidad de aguas
DOI:
https://doi.org/10.4995/ia.2003.2593Palabras clave:
Modelo de calidad de aguas, Dinámica del Oxígeno Disuelto, Calibración y validación, Algoritmo genético, Análisis de sensibilidad e incertidumbre, Bandas de confianzaResumen
Se presenta una metodología para calibres unidimensionales (modelos de calidad de aguas). Esta metodología está basada en la diferenciación de las variables que afectan a dicha calibración en parámetros internos al modelo (coeficientes semiempíricos que intervienen en las ecuaciones y proceden de la bibliografía); y parámetros externos o mediciones en el medio representado, que también intervienen en las ecuaciones del modelo. Para los parámetros internos se realiza una búsqueda mediante la técnica del algoritmo genético y los parámetros externos se considera que afectan a la precisión de los resultados mediante el análisis de incertidumbre. Este análisis de incertidumbre permite conocer la varianza de los resultados calculados y definir un criterio objetivo para determinar si el proceso de calibración ha terminado. Para avalar el modelo y metodología, se presentan los resultados de la modelación y calibración de los procesos ligados a la dinámica del Oxígeno Disuelto en un cauce de la Comunidad Valenciana. El ajuste que experimenta el modelo con la realidad que se mide, tras haber implementado la sistemática de calibración propuesta, es muy satisfactorio y abre un campo hacia las posibilidades de autocalibración de los modelos de calidad de aguas.Descargas
Citas
Beasley, D.; Bull, D.; Martin, R. (1993). An Overview of Genetic Algorithms. Part 2. Research Topics. University Computing, Vol 15, Nº 4. Pp 170-181.
Bowie, G.L.; Mills, W.B. (1985). Rates, Constants and Kinetics Formulations in Surface Water Quality Modelling. Second Edition. Ed. EPA.
Canal de Isabel II. (1992). GRYM. Un modelo para la gestión de la calidad de los ríos de la Comunidad de Madrid.
Chapra, S.C. (1997). Surface Water Quality Modelling Mc. Ed. Graw-Hill. New York.
Engelhardt, M.O.; Dandy, G.C. (1999). The developement of an Optimal Strategy to Schedulle Main Replacements. En el libro: Water Industry Systems: Modelling, optimization and aplications. Savic, D. y Walters, G. Editores. Ed. Research Studied Press LTD.
Ferreira, J.S.; Costa, M. Lobo, F.; Câmara, A. (2002) Estuarine Transport model calibration using genetic algorithms. Hydroinformatics.
Goldberg, D.E. (1989). Genetic Algorithms search, optimisation and machine learning. Addison-Wesley Publishing Co. Reading. Mass.
Holland, J. (1975). Adaptation in natural and artificial systems. Ann Arbor. University of Michigan Press.
López, P.A. (2001). Metodología para la calibración de modelos matemáticos de dispersión de contaminantes incluyendo regímenes no permanente. Tesis doctoral. Universidad Politécnica de Valencia.
Mac Berthouex; P., Brown, L. (1994). Statistics for Environmental Engineers. Lewis Publishers. U.S.A.
Mulligan, A.; Brown, L. (1998). Genetic Algorithms for calibrating water quality models. Journal of Environmental Engineering. ASCE 1998. Vol 3 pp 202-211. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9372(1998)124:3(202)
Robinson, S. (1999). Simulation, verification, validation and confidence. A tutorial. Transactions of the Society of Computer Simulation International. Volume 16. Nº2, pp 63-69.
Rocha, F. (1997). Modelaçao da Eutrofizaçao do rio Guadiana. Aplicaçao de técnicas heurísticas de optimizaçao à calibraçao do modelo. Tese de especialista. Laboratorio Nacional de Engenharia Civil. Lisboa. Portugal.
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