Abstract Time series analysis is a useful tool for many practical water resource management applications, such as planning and anticipating conflict around water use. These analyses are also necessary for the use, design and operation of hydrotechnical works and for the protection of aquatic ecosystems. Basically, his review focuses on classic models such as Box and Jenkins. However, restrictive assumptions about data and residuals make its use difficult. As an alternative, non-parametric approaches are interesting due to their application versatility. One of the techniques that has been widely used in the analysis of flow time series is Singular Spectral Analysis (SSA). However, its application is concentrated as a pre-processor or in hybrid approaches and, because of this, many studies focus only on the model to be improved, leaving gaps in the process understanding that underlie the SSA. Within this context, and because of this, the objective of this study is to present the SSA technique in detail, through an application to a time series of monthly average flows with complex behavior (Jucu River, located in Southeast Brazil), in order to overcome gaps associated to a rigorous understanding of the procedures that make up the SSA. The Sequential SSA technique was used to decompose signal and noise components. The reconstructed series preserved the dynamics of the observed series, suggesting a strong influence of the signal component (trend and seasonality) on its behavior. It’s expected that the technique can be used with greater fluidity by specialists and contribute to the management of water resources. applications ecosystems Basically Jenkins However difficult alternative nonparametric non parametric versatility . (SSA) preprocessor pre processor improved context detail Jucu River Brazil, Brazil , Brazil) components trend seasonality Its It s resources (SSA

Resumo A análise de séries temporais é uma ferramenta útil para muitas aplicações práticas de gestão de recursos hídricos, como no planejamento e antecipação de conflitos em torno do uso d'água. Estas análises são também necessárias para a concepção e operação de obras hidrotécnicas e para a proteção de ecossistemas aquáticos. Basicamente, sua análise se concentra em modelos clássicos, como Box e Jenkins. No entanto, suposições restritivas sobre dados e resíduos dificultam seu uso. Como alternativa, abordagens não paramétricas são interessantes devido a sua versatilidade de aplicação. Uma das técnicas que têm sido amplamente utilizada na análise de séries temporais de vazão é a Análise Espectral Singular (SSA). No entanto, sua aplicação é concentrada como pré-processador ou em abordagens híbridas e por conta disso, muitos estudos se concentram apenas no modelo a ser aprimorado, deixando lacunas de entendimento dos processos que fundamentam a SSA. Dentro desse contexto, e por conta disso, o objetivo deste estudo é apresentar detalhadamente a técnica SSA, através de uma aplicação à uma série temporal de vazões médias mensais com comportamento complexo (rio Jucu, localizado no Sudeste do Brasil), a fim de superar lacunas associadas ao entendimento rigoroso dos procedimentos que compõem a SSA. A SSA Sequencial foi utilizada para decompor os componentes sinal e ruído. A série reconstruída preservou a dinâmica da série observada, sugerindo forte influência do sinal (tendência e sazonalidade) em seu comportamento. Espera-se que a técnica possa ser usada com maior fluidez pelos especialistas e contribuir na gestão dos recursos hídricos. hídricos dágua. dágua d água. água d'água aquáticos Basicamente clássicos Jenkins entanto alternativa . (SSA) préprocessador pré processador disso aprimorado contexto rio Jucu Brasil, Brasil , Brasil) ruído observada tendência sazonalidade Esperase Espera (SSA

ABSTRACT Accuracy in river flows forecasts is crucial for Hydrology, but is challenged by fluviometric data quality. This study investigates the impact of different missing data imputation methods on the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model performance. SARIMA (1,1,1)(0,1,1)12 was selected using semi-automated criteria, such as lowest AIC, significant parameters (p-value < 0.05) and residuals adequacy. This model was then compared with reconstructed series using different imputation methods such as Mean (AM), Median (M), Spline and Stinemann Interpolations, Regional Weighting (RW), Multiple Linear Regression (MLR), Multiple Imputation (MI) and Maximum Likelihood (ML). The data were analyzed considering scenarios of 5, 20 and 40% missing data, following random and block patterns, using data from the Doce River, in Southeast Brazil. Results obtained by the performance indicators and, their respective relative differences, indicated that, univariate (AM and M) and multivariate (PW and RLM) methods limited the model's performance, while univariate Spline and Stine and multivariate IM and ML methods didn't present significant limitations, except Spline for the block pattern. It is concluded that, future predictions accuracy depends, not only on a well-trained and validated model, but also on the appropriate use of missing data imputation methods. Hydrology quality (SARIMA 1,1,10,1,112 11101112 1,1,1 0,1,1 12 1 0 (1,1,1)(0,1,1)1 semiautomated semi automated criteria AIC pvalue p value 0.05 005 05 adequacy AM, AM , (AM) M, M (M) Interpolations RW, RW (RW) MLR, MLR (MLR) MI (MI ML. . (ML) 5 2 40 patterns River Brazil differences that PW RLM models s didnt didn t limitations pattern depends welltrained well trained 10 112 1,1,10,1,11 1110111 111 1,1, 011 0,1, (1,1,1)(0,1,1) 0.0 00 (M (RW (MLR (ML 4 11 1,1,10,1,1 111011 1,1 01 0,1 (1,1,1)(0,1,1 0. 1,1,10,1, 11101 1, 0, (1,1,1)(0,1, 1,1,10,1 1110 (1,1,1)(0,1 1,1,10, (1,1,1)(0, 1,1,10 (1,1,1)(0 (1,1,1)( (1,1,1) (1,1,1 (1,1, (1,1 (1, (1 (

RESUMO A precisão nas previsões de vazão dos rios é crucial para a Hidrologia, mas é desafiada pela qualidade dos dados fluviométricos. Este estudo investiga o impacto de diferentes métodos de imputação de dados faltantes no desempenho do modelo Autoregressivo Integrado de Médias Móveis Sazonal (SARIMA). O modelo SARIMA (1,1,1)(0,1,1)12 foi selecionado usando critérios semi-automatizados, como menor AIC, parâmetros significativos (p-valor < 0,05) e adequação dos resíduos. Este modelo foi então comparado com séries reconstruídas usando diferentes métodos de imputação, como Média (AM), Mediana (M), Interpolações Spline e Stinemann, Ponderação Regional (RW), Regressão Linear Múltipla (MLR), Imputação Múltipla (MI) e Máxima Verossimilhança (ML). Os dados foram analisados considerando cenários de 5, 20 e 40% de dados faltantes, seguindo padrões aleatórios e de blocos, utilizando dados do Rio Doce, no Sudeste do Brasil. Os resultados obtidos pelos indicadores de desempenho e suas respectivas diferenças relativas, indicaram que, métodos univariados (AM e M) e multivariados (PW e RLM) limitaram o desempenho do modelo, enquanto os métodos univariados Spline e Stine e multivariados IM e ML não apresentaram limitações significativas, exceto Spline para o padrão de blocos. Conclui-se que a precisão das previsões futuras depende, não apenas de um modelo bem treinado e validado, mas também, do uso adequado de métodos de imputação de dados faltantes. Hidrologia fluviométricos SARIMA. . (SARIMA) 1,1,10,1,112 11101112 1,1,1 0,1,1 12 1 0 (1,1,1)(0,1,1)1 semiautomatizados, semiautomatizados semi automatizados, automatizados semi-automatizados AIC pvalor p valor 0,05 005 05 resíduos AM, AM , (AM) M, M (M) Stinemann RW, RW (RW) MLR, MLR (MLR) MI (MI ML. (ML) 5 2 40 blocos Doce Brasil relativas PW RLM significativas Concluise Conclui se depende validado também (SARIMA 10 112 1,1,10,1,11 1110111 111 1,1, 011 0,1, (1,1,1)(0,1,1) 0,0 00 (M (RW (MLR (ML 4 11 1,1,10,1,1 111011 1,1 01 0,1 (1,1,1)(0,1,1 0, 1,1,10,1, 11101 1, (1,1,1)(0,1, 1,1,10,1 1110 (1,1,1)(0,1 1,1,10, (1,1,1)(0, 1,1,10 (1,1,1)(0 (1,1,1)( (1,1,1) (1,1,1 (1,1, (1,1 (1, (1 (

Abstract Research around the world has focused on developing ways to predict hydraulic parameters in water distribution systems. The application of these forecasts can contribute to the decision-making of water distribution systems managers, aiming to ensure that the demand is met, and even to reduce water losses. The present work sought, among two data prediction models (ARIMA and Multi-Layer Perceptron Artificial Neural Networks), to assess which one can perform best predictions of pressure and discharge rate data. To reach the stipulated goal, real data were obtained from a water supply network provided by NUMMARH - Nucleus of Modeling and Simulation in Environment and Water Resources and Systems of the Federal University of Itajubá, Brazil. These data initially underwent an adjustment so that it was possible to develop a computer program. The results showed that the best prediction model for the data in question was ARIMA, presenting a mean absolute percentage error (MAPE) of 8.54%. Thus, it is concluded that ARIMA models are easy to build and apply, being an advantageous tool to predict such hydraulic parameters. decisionmaking decision making managers met losses sought MultiLayer Multi Layer Networks, Networks , Networks) goal Itajubá Brazil program MAPE (MAPE 854 8 54 8.54% Thus apply 85 5 8.54 8.5 8.

Resumo Pesquisas ao redor do mundo vem se concentrando em desenvolver maneiras de prever parâmetros hidráulicos em sistemas de distribuição de água. A aplicação destas previsões pode contribuir para a tomada de decisão dos gestores dos sistemas de distribuição de água, visando a garantia do atendimento da demanda, e até mesmo a redução de perdas de água. O presente trabalho buscou, dentre os modelos ARIMA e Redes Neurais Artificiais do tipo “Perceptron” de múltiplas camadas, identificar qual é capaz de realizar a melhor previsão de dados de pressão e vazão. Primeiro foram obtidos dados reais de uma rede de abastecimento de água em região de topografia irregular, que foram coletados pelo grupo de pesquisa NUMMARH - Núcleo de Modelagem e Simulação em Meio Ambiente e Recursos e Sistemas Hídricos, e fornecidos para execução deste trabalho. Os resultados mostraram que o melhor modelo de previsão para os dados em questão foi o ARIMA, apresentando erro médio percentual absoluto (MAPE) de 8,54%. Como conclusão identificou-se que os modelos ARIMA são de fácil construção e aplicação, sendo assim uma vantagem para se prever tais parâmetros hidráulicos. demanda buscou Perceptron “Perceptron camadas vazão irregular Hídricos MAPE (MAPE 854 8 54 8,54% identificouse identificou 85 5 8,54 8,5 8,

RESUMO Atualmente, muitos sistemas de abastecimento de água coletam e monitoram dados diariamente, com destaque para valores de níveis de reservatórios, pressões e demandas de consumo, além de dados elétricos. Os dados gerados são transformados em informações, proporcionando o conhecimento necessário para direcionar o gestor no planejamento de ações e tomadas de decisão em geral. R é uma linguagem de programação muito utilizada para análises estatísticas e recentemente alguns trabalhos apresentaram o uso do software R acoplado ao EPANET. Dessa forma, este trabalho objetivou avaliar a potencialidade do programa R interligado ao EPANET para banco de dados de sistemas de abastecimento de água. Nesse intuito, considerou-se a metodologia em propor uma simulação no R de uma rede de distribuição de água teórica criada no EPANET para avaliar os resultados da demanda de consumo diário. A rede proposta foi simulada variando-se demandas de consumo com os níveis do reservatório, sendo obtidos vários resultados no período de 24 horas. Consequentemente, foi possível automatizar o processo de análises estatísticas gerando tabelas, gráficos referentes à dispersão das demandas, pressões dos nós, vazões dos trechos oriundos de cada variação de consumo e níveis de reservatório. Os resultados obtidos comprovaram a compatibilidade e a praticidade do modelo matemático de distribuição de água projetada no programa EPANET simulada no R e armazenada no banco de dados SQL server. Atualmente diariamente reservatórios elétricos informações geral forma intuito considerouse considerou se diário variandose variando reservatório 2 horas Consequentemente tabelas nós server

ABSTRACT Currently, many water supply systems collect and monitor data daily, among which we can highlight values of reservoir levels, pressures, and consumption demands, in addition to electrical data. The data generated is transformed into information, providing the necessary knowledge to guide the manager in planning actions and making decisions in general. The R program is a programming language widely used for statistical analysis and, recently, in some R works coupled to EPANET. Thus, this work aimed to evaluate the potential of the R program interconnected to EPANET for the database of water supply systems. For this purpose, the methodology of proposing a simulation in R of a theoretical water distribution network created in EPANET was considered to evaluate the results of daily consumption demand. The proposed network was simulated by varying consumption demands with reservoir levels, obtaining several results in 24 hours. Consequently, it was possible to automate the process of statistical analysis, generating tables and graphs referring to the dispersion of demands, node pressures, and outflows of the stretches arising from each variation in consumption and reservoir levels. The results obtained proved the compatibility and practicality of the mathematical model of the water distribution project in the EPANET program, simulated in R and stored in the SQL SERVER database. Currently levels pressures information general recently Thus purpose demand 2 hours Consequently

Abstract Disorderly use of water resources has led to depletion, causing environmental and social issues. A relevant aspect to be observed in water supply systems is physical losses which occur during the system’s entire operational process. Many different software packages allow simulations of pressures and flow in water networks. The most used is EPANET. The epanet2toolkit is a recently developed R package that performs the interaction between EPANET and R. Based on this tool, a set of functions is developed to study and evaluate a theoretical network. The objective is to find an ideal network configuration (design) mainly for pressure management which simultaneously reduces physical losses. Water network parameters, such as roughness, reservoir levels, and diameters are used as parameters. A Monte Carlo simulation is generated, based on random values of these network parameters. From these, an ideal pressure scenario is found, resulting in a reduction of 11.6% in the occurrence of physical losses concerning the base case. depletion issues system s process networks epanettoolkit epanet toolkit tool design (design parameters roughness levels generated found 116 11 6 11.6 case 1 11.

Resumo O uso desordenado dos recursos hídricos tem levado ao esgotamento, resultando no surgimento de questões ambientais e sociais. Um aspecto relevante a ser observado nos sistemas de abastecimento de água são as perdas físicas que ocorrem durante todo o processo operacional do sistema. Muitos pacotes de software diferentes permitem simulações de pressões e fluxos em redes de água. O mais utilizado é o EPANET. O epanet2toolkit é um pacote R recentemente desenvolvido que realiza a interação entre EPANET e R. Com base nesta ferramenta, são desenvolvidos um conjunto de funções para estudar e avaliar uma rede teórica. O objetivo é encontrar uma configuração de rede ideal (projeto) principalmente para gerenciamento de pressão que reduza simultaneamente as perdas físicas. Os elementos da rede hídrica, como rugosidade, níveis dos reservatórios e diâmetros são utilizados como parâmetros. Uma simulação de Monte Carlo é gerada, com base em valores aleatórios dos parâmetros desta rede. A partir destes, é encontrado um cenário de pressão ideal, resultando em uma redução de 11,6% na ocorrência de perdas físicas em relação ao caso base. esgotamento sociais sistema epanettoolkit epanet toolkit ferramenta teórica projeto (projeto hídrica rugosidade gerada destes 116 11 6 11,6 1 11,

Abstract The main perspective of the present work is the mathematical simulation of dissolved oxygen and biochemical oxygen demand transformations in the Pardo River (Espírito Santo, Brazil), considering the incorporation of uncertainty analysis by the Monte Carlo method. For the Monte Carlo method application, hydrodynamic variables, Pardo River initial quality conditions, and effluents and water quality model kinetic constants were randomly generated with the aid of Normal and Uniform probability distributions. The use of each probability distribution involved performing 1,000 (one thousand) simulations of the dissolved oxygen and biochemical oxygen demand profiles. The simulation results indicated that, for the studied watercourse, the minimum dissolved oxygen concentrations varied predominantly between 6.0 and 6.5 mg.L-1 and, in none of the simulations, did they present lower values to the environmental quality standard. biochemical oxygen demand concentrations, in turn, remained above the maximum environmental quality standard in the Pardo River largest intermediate portion, with maximum values between 16.0 and 17.7 mg.L-1. The use of different probability distributions for the random generation of hydrodynamic variables, kinetic constants, and water quality concentrations parameters did not produce variations considered relevant when analyzing the frequency of critical concentrations of simulated water quality parameters. Espírito Santo Brazil, Brazil , Brazil) application variables conditions 1000 1 000 1,00 one thousand profiles that watercourse 60 6 0 6. 65 5 mg.L1 mgL1 mgL mg.L mg L mg.L- turn portion 160 16 16. 177 17 7 17. mg.L1. 1. 100 00 1,0 L1 10 1,

Resumo A principal perspectiva do presente trabalho é a simulação matemática de transformações de oxigênio dissolvido e demanda bioquímica de oxigênio no rio Pardo (Espírito Santo, Brasil), considerando a incorporação de análise de incerteza pelo Método de Monte Carlo. Para a aplicação do Método de Monte Carlo, as variáveis hidrodinâmicas, condições iniciais de qualidade do rio Pardo e efluentes e constantes cinéticas do modelo de qualidade de água foram gerados aleatoriamente com auxílio das distribuições de probabilidade Normal e Uniforme. O emprego de cada distribuição de probabilidade envolveu a realização de mil simulações dos perfis de oxigênio dissolvido e demanda bioquímica de oxigênio. Os resultados das simulações indicaram que, para o curso d’água estudado, as concentrações mínimas de oxigênio dissolvido variaram predominantemente entre 6,0 e 6,5 mg∙L-1 e, em nenhuma das simulações, apresentaram valores inferiores ao padrão de qualidade ambiental. As concentrações de demanda bioquímica de oxigênio, por sua vez, permaneceram acima do padrão de qualidade ambiental na maior porção intermediária do rio Pardo, com valores máximos entre 16,0 e 17,75 mg∙L-1. No entanto o emprego de diferentes distribuições de probabilidade para a geração aleatória de variáveis hidrodinâmicas, constantes cinéticas e concentrações dos parâmetros de qualidade de água não produziu variações consideradas relevantes quando da análise de frequência das concentrações críticas dos parâmetros de qualidade de água simulados. Espírito Santo Brasil, Brasil , Brasil) Carlo hidrodinâmicas Uniforme que dágua d estudado 60 6 0 6, 65 5 mg∙L1 mgL1 mgL mg∙L 1 mg L mg∙L- vez 160 16 16, 1775 17 75 17,7 mg∙L1. 1. simulados L1 177 7 17,

RESUMO Este trabalho discute a aplicação das curvas de permanência de qualidade como ferramenta para subsidiar decisões sobre o enquadramento de cursos d'água superficiais. A bacia hidrográfica do Rio Benevente (Espírito Santo, Brasil) constituiu a área de estudo. As cargas totais de DBO5,20 foram estimadas para diferentes seções de controle, considerando-se o esgotamento sanitário como a única fonte poluidora. Com o auxílio do modelo QUAL-UFMG, foram avaliadas as perspectivas de enquadramento associadas a diferentes cenários de simulação da autodepuração. As curvas de permanência de qualidade para o parâmetro DBO5,20 foram construídas para rios de água doce classes 1, 2 e 3. A capacidade de autodepuração do Rio Benevente permitiu a redução de 17% da carga total de DBO5,20 aportada. Independentemente do cenário de simulação avaliado, o Rio Benevente apresentou condições de qualidade usualmente mais próximas dos padrões estabelecidos para a classe 1 de enquadramento. Nesse sentido, ainda que não ocorra ampliação da cobertura do serviço de tratamento de esgotos, as curvas de permanência de qualidade para o parâmetro DBO5,20 apontaram condições para enquadramento mais restritivo dos cursos d'água da bacia hidrográfica do Rio Benevente do que aquele acordado no enquadramento legal.

ABSTRACT This study discussed the application of quality frequency curves as a tool to subsidize decisions on the classification of superficial water courses. The watershed of the Benevente River (Espírito Santo, Brazil) was the area of study. The total loads of BOD5.20 were estimated for different control sections, considering the sanitary sewage as the only pollutant source. With the aid of the QUAL-UFMG model, the perspectives of establishment water quality classes associated with different scenarios of self-purification simulation were evaluated. The quality frequency curves for the BOD5.20 parameter was constructed for freshwater rivers Classes 1, 2, and 3. The self-purification capacity of the Benevente River allowed a reduction of approximately 17% of the total load of BOD5.20. Regardless of the simulation scenario evaluated, the Benevente River presented quality conditions usually closest to the standards established for Class 1. In this sense, although there is no expansion of the coverage of the sewage treatment service, the quality frequency curves for the parameter BOD5.20 pointed out conditions for more restrictive water quality classes of the watercourses of the basin watershed of the Benevente River than that agreed in the legal classification of surface water rivers.

RESUMO O presente estudo tem como principal perspectiva o emprego da análise multicritério para a seleção de sistemas de tratamento de esgotos para a bacia hidrográfica do rio Pardo, curso d’água localizado na região sul do Estado do Espírito Santo, considerando o emprego de duas diferentes estruturas de preferências. As eficiências mínimas de remoção de demanda bioquímica de oxigênio foram utilizadas como critério de pré-seleção. A hierarquização dos sistemas de tratamento envolveu conjunto de critérios ambientais, tecnológicos, operacionais e sociais. Para a condução da análise multicritério foi empregado o método Elimination et Choix Traduisant la Realité (ELECTRE) II. Os resultados mostraram que a imposição de padrões para efluentes levou à seleção de variações do processo de lodos ativados, principalmente para os núcleos populacionais mais densos. A incorporação da capacidade da autodepuração dos cursos d’água reduziu o esforço de tratamento no âmbito da bacia, conduzindo, para diferentes núcleos urbanos, à seleção de variações dos sistemas de lagoas de estabilização ou de reatores Upflow Anaerobic Sludge Blanket. As estruturas de preferência analisadas, no entanto, conduziram à seleção de diferentes sistemas de tratamento para os diferentes núcleos urbanos e condições de lançamentos, com variações mais pronunciadas para os locais com menores populações.

ABSTRACT The main perspective of this work is the selection of sewage treatment systems for the Pardo river hydrographic basin, a watercourse located in the southern region of the state of Espírito Santo, Brazil, by using a Multicriteria Analysis, considering two different preference structures. Minimum Biochemical Oxygen Demand removal efficiencies were used as pre-selection criteria. The treatment systems hierarchy involved a set of environmental, technological, operational and social criteria. To conduct the Multicriteria Analysis, the ELECTRE II method was used. The results indicated that the imposition of standards for effluents led to the selection of activated sludge treatment systems variations, mainly for denser population centers. The incorporation of the watercourses self-purification capacities reduced the treatment effort within the basin, leading, for different urban centers, to the selection of stabilization ponds or Upflow Anaerobic Sludge Blanket reactors treatment systems variations. The preference structures analyzed, however, led to the selection of different treatment systems for different urban centers and sewage discharge conditions, with more pronounced variations for localities presenting smaller populations.

Resumo A falta de dados é uma das principais dificuldades no trabalho com registros fluviométricos. As lacunas no banco de dados podem resultar de problemas nos componentes das estações fluviométricas, interrupções no monitoramento e falha dos observadores. A análise de séries incompletas gera resultados incertos, impactando negativamente a gestão dos recursos hídricos. Assim, a consideração adequada dos dados faltantes é muito importante para garantir a qualidade de informação. Este trabalho teve como objetivo analisar, comparativamente, metodologias de imputação de dados faltantes em séries temporais de vazões fluviais mensais, considerando, em um estudo de caso, o Rio Doce, localizado no Sudeste do Brasil. Os dados faltantes foram simulados nas proporções de 5%, 10%, 15%, 25% e 40% seguindo um padrão de distribuição aleatória e ignorando os mecanismos de geração de falhas. Foram utilizadas dez metodologias de imputação de dados faltantes: média aritmética, mediana, regressão linear simples e múltipla, ponderação regional, interpolação spline e Stineman, suavização de Kalman, imputação múltipla e máxima verossimilhança. Seus desempenhos foram comparados por meio dos indicadores viés, raiz do erro quadrático médio, erro absoluto médio percentual, coeficiente de determinação e índice de concordância. Os resultados indicam que para 5% de dados faltantes, qualquer metodologia de imputação pode ser considerada, recomendando cautela na aplicação da média aritmética. No entanto, à medida que a proporção de dados faltantes aumenta, recomenda-se o uso das metodologias imputação múltipla e máxima verossimilhança quando houver estações de suporte para imputação, e os métodos de interpolação Stineman e suavização de Kalman quando apenas as séries estudadas estiverem disponíveis.

Abstract Missing data is one of the main difficulties in working with fluviometric records. Database gaps may result from fluviometric stations components problems, monitoring interruptions and lack of observers. Incomplete series analysis generates uncertain results, negatively impacting water resources management. Thus, proper missing data consideration is very important to ensure better information quality. This work aims to analyze, comparatively, missing data imputation methodologies in monthly river-flow time series, considering, as a case study, the Doce River, located in Southeast Brazil. Missing data were simulated in 5%, 10%, 15%, 25% and 40% proportions following a random distribution pattern, ignoring the missing data generation mechanisms. Ten missing data imputation methodologies were used: arithmetic mean, median, simple and multiple linear regression, regional weighting, spline and Stineman interpolation, Kalman smoothing, multiple imputation and maximum likelihood. Their performances were compared through bias, root mean square error, absolute mean percentage error, determination coefficient and concordance index. Results indicate that for 5% missing data, any methodology for imputing can be considered, recommending caution for arithmetic mean method application. However, as the missing data proportion increases, it is recommended to use multiple imputation and maximum likelihood methodologies when there are support stations for imputation, and the Stineman interpolation and Kalman Smoothing methods when only the studied series is available.

Resumo A ineficiência dos procedimentos operacionais das companhias de saneamento ameaça o abastecimento futuro da população. Assim, o aumento da eficiência hidroenergética mostra-se essencial para atender a demanda. As técnicas de otimização são ferramentas importantes na análise de problema complexos, que é caso das redes de distribuição de água para abastecimento, destacando-se os algoritmos genéticos, consagrados pela literatura. Neste sentido propõe-se aqui um modelo de otimização de operação de rede de distribuição de água utilizando algoritmos genéticos. O diferencial da pesquisa e metodologia baseada na análise dos resultados com o uso de ferramentas de estatística e planejamento de experimentos. A técnica foi aplicada a uma rede teórica desenvolvida para o estudo. Simulações preliminares foram feitas com o uso do Epanet representando as principais causas da ineficiência hidroenergética nas companhias de saneamento brasileiras. Para a aplicação do modelo foram alterados parâmetros tais como: níveis reservatórios, diâmetro das tubulações, pressões de bombeamento e fechamento de válvulas cujos valores foram estabelecidos através de técnicas de planejamento de experimentos. Obteve-se a equação da superfície de resposta, otimizada, que resultou nos valores dos parâmetros hidráulicos estabelecidos. Então, aplicou-se os então os parâmetros obtidos no algoritmo de otimização computacional, resultando em perdas de 26,61%, melhoria de 16,19 p.p. em relação a rede sem otimização, estabelecendo uma estratégia operacional envolvendo três bombas e uma válvula redutora de pressão. Conclui-se que a associação de técnicas de otimização a planejamento de experimentos constitui uma promissora técnica para tratar da complexidade de otimização de rede de distribuição de água.

Abstract Inefficiency of sanitation companies’ operation procedures threatens the population’s future supplies. Thus, it is essential to increase water and energy efficiency in order to meet future demand. Optimization techniques are important tools for the analysis of complex problems, as in distribution networks for supply. Currently, genetic algorithms are recognized by their application in literature. In this regard, an optimization model of water distribution network is proposed, using genetic algorithms. The difference in this research is a methodology based on in-depth analysis of results, using statistics and the design of experimental tools and software. The proposed technique was applied to a theoretical network developed for the study. Preliminary simulations were accomplished using EPANET, representing the main causes of water and energy inefficiency in Brazilian sanitation companies. Some parameters were changed in applying this model, such as reservoir level, pipe diameter, pumping pressures, and valve-closing percentage. These values were established by the design of experimental techniques. As output, we obtained the equation of response surface, optimized, which resulted in values of established hydraulic parameters. From these data, the obtained parameters in computational optimization algorithms were applied, resulting in losses of 26.61%, improvement of 16.19 p.p. with regard to the network without optimization, establishing an operational strategy involving three pumps and a pressure-reducing valve. We conclude that the association of optimization and the planning of experimental techniques constitutes an encouraging method to deal with the complexity of water-distribution network optimization.

Resumo O objetivo do presente estudo é simular transformações dos compostos de nitrogênio em rios com incorporação da análise de incerteza conduzida pelo Método de Monte Carlo. A área de estudo considerada foi o trecho final do Rio Piracicaba, importante afluente do Rio Doce no território mineiro. A análise de incerteza conduzida envolveu gerações aleatórias de variáveis hidrodinâmicas, condições iniciais de qualidade de água e constantes cinéticas. A adoção de diferentes coeficientes de variação nas gerações aleatórias das constantes cinéticas que regulam o decaimento do nitrogênio orgânico não influenciou de maneira significativa os valores extremos das concentrações máximas de nitrogênio orgânico ou nitrogênio amoniacal. Nas simulações conduzidas, concentrações máximas de nitrogênio orgânico que se situaram mais frequentemente entre 0,20 mg.L-1 e 0,22 mg.L-1 (42%), de nitrogênio amoniacal entre 0,28 mg.L-1 e 0,30 mg.L-1 (30%), de nitrito entre 0,05 mg.L-1 e 0,07 mg.L-1 (49%) e de nitrato entre 0,46 mg.L-1 e 0,50 mg.L-1 (37%). As concentrações máximas estimadas para nitrogênio amoniacal, nitrito e nitrato não superaram os padrões de qualidade ambiental estabelecidos pela Resolução CONOMA no 357/2005 para cursos d’água classe 2. Gerações aleatórias das constantes cinéticas que regularam o decaimento do nitrogênio amoniacal e do nitrito, considerando coeficientes de variação iguais ou superiores a 50%, produziram alterações relevantes nos valores e formas dos histogramas de frequência das concentrações máximas de nitrogênio amoniacal, nitrito e nitrato. Em determinadas simulações, foi observada, também, inibição da produção das formas mais oxidadas de nitrogênio.

Abstract This study simulated nitrogen-compound concentration changes in rivers, taking into account uncertainty analysis carried out by the Monte Carlo Method. The study area is the final stretch of the Piracicaba River, located in Minas Gerais, Brazil, which is an important Doce River tributary. The uncertainty analysis took into account random generation of hydrodynamic variables, initial water quality conditions and kinetic constants. Different variation percentages for the organic nitrogen decay kinetic constants random generation did not influence considerably the ammonia or organic nitrogen maximum concentration extreme values. In the simulations, maximum organic nitrogen concentrations were most frequently between 0.20 mg.L-1 and 0.22 mg.L-1 (42%), maximum ammonia nitrogen between 0.28 mg.L-1 and 0.30 mg.L-1 (30%), maximum nitrite between 0.05 mg.L-1 and 0.07 mg.L-1 (49%) and maximum nitrate between 0.46 mg.L-1 and 0.50 mg.L-1 (37%). Estimated maximum concentrations for ammonia nitrogen, nitrite and nitrate did not exceed the environmental quality standards established by Brazilian CONAMA Resolution 357/2005 for Class 2 watercourses. Random generation of kinetic constants that regulate ammonia and nitrite decay produced significant ammonia nitrogen, nitrite, and nitrate peak concentrations value frequencies, histograms and forms changes, when considering variation percentages equal to or greater than 50%. Some simulation results showed more inhibition of oxidized nitrogen forms production.

RESUMO Este estudo teve como principal perspectiva avaliar as respostas dos métodos do Valores Característicos e da Curva Exponencial, alternativas disponíveis para a regionalização de curvas de permanência de vazões. O trabalho avaliou, adicionalmente, o emprego de indicadores regionais de vazão para a estimativa de vazões de referência associadas às curvas de permanência de vazões. A área de estudo abrangeu as bacias dos rios Itapemirim e Itabapoana, mais importantes cursos d’água da porção sul do estado do Espírito Santo. O Método dos Valores Característicos apresentou-se como o mais adequado para a regionalização da curva de permanência de vazões. Os indicadores regionais apresentaram-se como uma alternativa simples e consistente para obtenção de vazões de referência na área de estudo.

ABSTRACT The main objective of the study was the evaluation of Characteristic Values and Exponential Curve methods as alternatives for flow permanence curves regionalization. Additionally, the use of regional flow indicators for the appropriation of reference flows associated with flow permanence curves was evaluated. The study area covered the Itapemirim and Itabapoana rivers watersheds, the most important located in the southern portion of the Espírito Santo state (Brazil). The Characteristic Values method presented best results in the flow permanence curves regionalization work. It was also concluded that the regional indicators represent a simple and consistent alternative for study area reference flows estimation.

RESUMO O nitrogênio constitui importante parâmetro para o controle da poluição hídrica, uma vez que a nitrificação produz consumo de oxigênio do ambiente aquático, além da toxicidade associada à algumas formas de nitrogênio. Este estudo estabeleceu e empregou modelo de otimização visando a determinação simultânea de eficiências mínimas de remoção de demanda bioquímica de oxigênio e compostos de nitrogênio. Para resolução do modelo de otimização foram associados modelo de qualidade da água e a Metaheurística Algoritmo Genético. As eficiências mínimas estimadas condicionaram a pré-seleção de sistemas de tratamento de esgotos. A área de estudo foi a bacia hidrográfica do rio Pardo (Espírito Santo, Brasil). Os resultados indicaram que, função do aumento da toxicidade da amônia com a elevação de pH, os sistemas de tratamento precisam ser mais eficientes na remoção de amônia, quando da disposição dos efluentes tratados em cursos d’água com elevados valores de pH. O processo de pré-seleção, consideradas as condições de contorno assumidas neste estudo, indicou para Ibatiba sistemas de lodos ativados, biofiltro aerado submerso com nitrificação ou com remoção biológica de nitrogênio. Para os povoados Santíssima Trindade e Nossa Senhora das Graças foram pré-selecionados sistemas mais simples como tratamento primário com tanques sépticos, lagoas de estabilização, reatores UASB e filtros biológicos.

ABSTRACT Nitrogen is a very important parameter for water pollution control since nitrification implies in aquatic environment oxygen consumption and some nitrogen forms are toxic. In the present study, an optimization model was developed and applied aiming at simultaneous organic matter and nitrogen compounds minimum removal efficiencies determination. A water quality model and the Genetic Algorithm Metaheuristic were associated in order to solve the optimization problem. The estimated minimum efficiencies conditioned the sewage treatment systems pre-selection. The study area was the Pardo River watershed (Espírito Santo State, Brazil). The results indicate that the treatment systems need to be more efficient in ammonia removal when the treated effluents disposed in watercourses that present high pH values because ammonia toxicity increases with pH. Considering the boundary conditions assumed in this study, the pre-selection process indicated activated sludge systems, submerged aerated biofilter with nitrification, or with biological nitrogen removal, for Ibatiba city. Simpler systems such as primary treatment with septic tanks, stabilization ponds, UASB reactors and biological filters were pre-selected for Santíssima Trindade and Nossa Senhora das Graças towns.

RESUMO Reservatórios têm sido construídos em todo o mundo para regularização de vazões, com vistas à melhoria de condições de uso dos recursos hídricos de bacias hidrográficas para diferentes propósitos, como abastecimento humano e industrial, irrigação e geração de energia elétrica. Águas de rios e córregos, que transportam nutrientes em excesso provenientes de esgotos sanitários e fertilizantes, quando represadas, podem estar sujeitas a grandes alterações qualitativas decorrentes de processos de eutrofização. Diversos índices foram criados por pesquisadores para classificação de estados de trofia de corpos d’água. No presente estudo foram analisados e comparados três índices de estado trófico (IETs) a partir da aplicação aos reservatórios da Pequena Central Hidrelétrica de Rio Bonito e da Usina Hidrelétrica Suíça, localizados na bacia do Rio Santa Maria da Vitória, no estado do Espírito Santo, considerando resultados de monitoramentos de qualidade de água em 20 campanhas realizadas entre outubro de 2008 e julho de 2014. Os reservatórios recebem aporte de nutrientes provenientes de esgotos domésticos, cultivos agrícolas e granjas. Foram considerados, especificamente, índices desenvolvidos por Carlson (1977), Lamparelli (2004) e Cunha, Calijuri e Lamparelli (2013). Concluiu-se que diferentes modelos podem resultar em classificações de estado trófico muito diferentes. O modelo de Carlson (1977), desenvolvido para reservatórios de clima temperado, resultou em classificação mais rigorosa, classificando os reservatórios principalmente como eutróficos e mesotróficos. Os modelos de Lamparelli (2004) e Cunha, Calijuri e Lamparelli (2013), desenvolvidos para reservatórios de clima tropical/subtropical, apresentaram resultados mais próximos, classificando os reservatórios principalmente como oligotróficos. Concluiu-se também que a sazonalidade e as precipitações pluviométricas nas bacias hidrográficas dos reservatórios podem influenciar de forma muito significativa os parâmetros de qualidade de água e a classificação do estado trófico de reservatórios. A grande variedade de classes de estado trófico escolhidas a partir dos diferentes modelos indica a importância da escolha adequada de modelos e índices, de acordo com as condições prevalentes nos corpos hídricos de interesse.

ABSTRACT Reservoirs have been built worldwide to regularize flows for improvement of watersheds water resources use conditions for different purposes, such as human and industrial supply, irrigation and power generation. Waters of rivers and streams that carry excessive nutrients from sewage and fertilizers, when dammed, may be subject to significant qualitative changes resulting from eutrophication processes. Several indexes have been created by researchers for trophic state classification of water bodies. In this study three trophic state indexes (TSIs), developed by Carlson (1977), Lamparelli (2004) and Cunha, Calijuri and Lamparelli (2013), were analyzed and compared, through the application to two power plant reservoirs, denominated Rio Bonito and Suíça, located in the Santa Maria da Vitoria river watershed, Espírito Santo state, Brazil. Results from 20 water quality monitoring campaigns were considered, conducted between October 2008 and July 2014. The reservoirs receive nutrient loads originated from domestic sewage, agricultural crops and chicken farms. It was concluded that application of different models may result in very different trophic state class definition. The application of the Carlson model (1977), developed for temperate climate reservoirs, resulted into higher eutrophic class level, classifying the reservoirs mainly as eutrophic and mesotrophic. Lamparelli (2004) and Cunha, Calijuri and Lamparelli (2013) models, developed for tropical/subtropical climate reservoirs, presented closer results, classifying the reservoirs mostly as oligotrophic. It was also concluded that seasonality and rainfall in reservoirs catchment areas may influence very significantly the reservoirs water quality parameters and trophic state classification. The wide variety of trophic classes chosen for the reservoirs, in this work, indicates the importance of the proper choice of models and indexes, according to the prevailing conditions in the water bodies of interest.

Resumo O tempo de concentração representa um importante parâmetro para projetos de drenagem e está intimamente relacionado às características fisiográficas de uma determinada bacia hidrográfica. Para a apropriação de tempos de concentração, muitas vezes são utilizadas informações provenientes de bases cartográficas ou imagens obtidas por sensoriamento remoto, que apresentam determinadas escalas/resoluções. O presente estudo buscou investigar a influência que a combinação de diferentes registros fisiográficos, em diferentes escalas, e diferentes métodos de cálculo podem produzir nos valores dos tempos de concentração. A metodologia empregada consistiu no levantamento de métodos de apropriação de tempos de concentração, identificação dos métodos adequados às características da área de estudo, apropriação das variáveis fisiográficas a partir dos planos de informação em diferentes escalas e determinação dos tempos de concentração para as diferentes regiões hidrográficas da área de estudo. Os resultados obtidos mostram que existe equivalência entre os métodos Tulsa District e US Corps of Engineers, e que esses métodos produzem tempos de concentração superiores aos produzidos pelo método de George Ribeiro, produzindo erro relativo com valor máximo de aproximadamente 52%.

Abstract Concentration time is an important parameter for drainage systems design and is closely related to the physiographic characteristics of a given hydrographic basin. Information from cartographic bases or images obtained by remote sensing, which present certain scales/resolutions, are often employed for the appropriation of concentration times. The present study sought to investigate the influence that the combination of different physiographic information, in different scales, and different calculation methods can produce in concentration times’ values. The applied methodology included a concentration times appropriation methods survey, identification of methods compatible with the study area characteristics, physiographic variables appropriation from information plans at different scales and concentration times determination for different regions. The results show that there is an equivalence between Tulsa District and US Corps of Engineers methods, and that these methods produce higher concentration times estimates than those produced by the George Ribeiro method. For the study area, the maximum calculated relative error was 52%.