RESUMO Uma formulação recentemente desenvolvida para o problema de difusão anômala, a qual emprega um termo diferencial de quarta ordem, apresentou em determinadas situações observadas na literatura valores fisicamente irreais em sua solução. Neste trabalho é realizado um estudo do efeito coeficiente de difusão secundária visando contribuir para o entendimento do comportamento das soluções nessas situações. É implementada uma função para representar a variação da parcela sujeita a difusão primária e secundária, de acordo com a quantidade da propriedade em difusão. É apresentada a formulação para a solução desse novo modelo pelo Método de Diferenças Finitas. Os resultados obtidos são compatíveis com aqueles apresentados em trabalhos anteriores na literatura.

ABSTRACT A recent formulation for anomalous diffusion problems, which envolves a fourth-order differential term, has presented negative values in its solution for certain cases. This paper presents a study of the effect of secondary diffusion coefficient in order to contribute with the understanding of the solutions behavior in these situations. A function was implemented to represent the variation in the parcel subject to primary and secondary diffusion, according to the amount of the property in diffusion. The formulation for the solution of this new model by the Finite Difference Method is presented. The results obtained are compatible with those presented in previous works in the literature.

RESUMO Este artigo apresenta a metodologia para a solução de um problema de advecção e difusão bimodal unidimensional utilizando o Método de Diferenças Finitas. Além do termo de transporte advectivo e da difusão primária (que corresponde ao fluxo de Fick), a equação da difusão bimodal inclui um termo relativo à um fluxo secundário que é modelado por um termo diferencial de quarta ordem. O problema foi analisado para diferentes condições iniciais e de contorno, sendo os resultados compatíveis com os apresentados em trabalhos anteriores da literatura.

ABSTRACT This paper presents a methodology for the solution of a bimodal advection and diffusion problem using the Finite Differences Method. In addition to the advective transport term and primary diffusion (which corresponds to the Fick’s flux), the bimodal diffusion equation includes a term relative to a secondary flow that is modeled by a fourth order differential term. The problem was analyzed for different initial and boundary conditions and the results are compatible with those presented in previous studies in the literature.

RESUMO Este artigo apresenta a aplicação de técnicas de mineração de dados visando à identificação de padrões, a partir da análise de variáveis meteorológicas e sua correlação com a ocorrência de precipitações intensas. Os dados observados foram coletados pela estação meteorológica de superfície do Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, localizada na cidade de Nova Friburgo - RJ, Brasil, entre os anos 2008 e 2012. O principal objetivo é a previsão automática, com antecedência de uma hora, relacionada a eventos extremos de precipitação no entorno do local onde se encontra instalada a estação meteorológica. Foram desenvolvidos modelos de classificação baseados em árvores de decisão e redes neurais artificiais. As etapas de análise de consistência, tratamento e conversão de dados, bem como os modelos computacionais utilizados são descritos, sendo comparadas algumas métricas relacionadas à sua eficácia. Os resultados obtidos para o modelo mais preciso apresentaram uma taxa de 82.9% de acertos relacionados à previsão, com antecedência de uma hora, de precipitações iguais ou maiores que 10 mm h-1, indicando a possibilidade de utilização desse trabalho para previsão de eventos de risco na região de estudo.

ABSTRACT This paper presents the application of data mining techniques for pattern identification obtained from the analysis of meteorological variables and their correlation with the occurrence of intense rainfall. The used data were collected between 2008 and 2012 by the surface meteorological station of the Polytechnic Institute of Rio de Janeiro State University, located in Nova Friburgo - RJ, Brazil. The main objective is the automatic prediction related to extreme precipitation events surrounding the meteorological station location one hour prior its occurrence. Classification models were developed based on decision trees and artificial neural networks. The steps of consistency analysis, treatment and data conversion, as well as the computational models used are described, and some metrics are compared in order to identify their effectiveness. The results obtained for the most accurate model presented a rate of 82. 9% of hits related to the prediction of rainfall equal to or greater than 10 mm h-1 one hour prior its occurrence. The results indicate the possibility of using this work to predict risk events in the study region.

RESUMO Neste trabalho realizou-se o acoplamento de uma técnica de otimização a um modelo de precipitação-vazão, com o objetivo, dentre outros, de se desenvolver uma ferramenta de calibração automática. A estratégia foi testada na estimativa de alguns parâmetros necessários à modelagem do nível de água em redes de drenagem, sendo avaliada em um estudo de caso, que envolveu a simulação das ondas de cheia no principal curso que drena a bacia hidrográfica do Córrego D’Antas, localizada no município de Nova Friburgo-RJ. O problema dito direto consistiu no cálculo da variação do nível de água em dado ponto daquele curso, tendo sido implementado na plataforma MOHID-Land. Já o problema inverso focou-se na estimativa de três parâmetros hidráulicos característicos da bacia e do curso estudado. Pela aplicação do método de Luus-Jaakola (LJ) foram estimados valores para esses parâmetros que resultaram no melhor ajuste entre simulação e observação. A avaliação da metodologia aqui empregada baseou-se em resultados alcançados para três distintos cenários de precipitação, incluindo o que culminou na amplamente noticiada tragédia ocorrida na região serrana fluminense em janeiro de 2011. De uma forma geral, os resultados foram bastante satisfatórios, tanto pela eficiência computacional nas estimativas, quanto na capacidade de o modelo em reproduzir dados observados.

ABSTRACT This work couples an optimization technique to a precipitation-flow model, for the purpose, among others, of developing an automatic calibration tool. The strategy was tested in the estimation of some parameters required for modeling the water level in drainage systems, which were evaluated in a case study, involving the simulation of flood waves in the main course that drains the watershed of D’Antas Stream located in Nova Friburgo-RJ. Here, the direct problem consisted in calculating the water level variation at a given position on that course, implemented on the MOHID-Land platform. On the other hand, the inverse problem focused on the estimation of three hydraulic parameters, which are characteristic of both the basin and the course itself. By applying the method of Luus-Jaakola (LJ) values were estimated for these parameters, resulting in the best fit between simulation and observation. The assessment of the adopted methodology was based on results achieved for three different rainfall scenarios, including the one that led to the reported tragedy in the mountain region of Rio de Janeiro in January 2011. Generally speaking, the results were very satisfactory, both regarding the computational efficiency in the estimates and the ability of the model to fit the observed data.