@PHDTHESIS{ 2022:1644200537,
 	title = {Avaliação de métodos para a regionalização de curvas  de permanência de vazões na bacia do rio Iguaçu - Paraná},
 	year = {2022},
 	url = "https://tede.unioeste.br/handle/tede/6282",
 	abstract = "A ausência ou a insuficiência de dados fluviométricos de séries longas e 
 confiáveis, devido a fatores físicos e/ou econômicos, é um dos principais desafios 
 enfrentados em estudos hidrológicos. Com o intuito de contornar esse problema, o 
 presente trabalho teve como objetivo aplicação do método de regionalização de curvas 
 de permanência de vazões para a parte da bacia hidrográfica do rio Iguaçu localizada 
 no Estado do Paraná. Nesse contexto, dividiu-se a região de estudo em regiões
 hidrologicamente homogêneas (RHH), definidas pelos métodos de agrupamento 
 hierárquico de Ward e difuso Fuzzy C-Means, e, para cada um, formularam-se modelos 
 regionais de curvas de permanência de vazões. A distância euclidiana foi utilizada como 
 medida de similaridade, bem como as variáveis explicativas da vazão (a área de 
 drenagem (A – km²), o comprimento (L – km) e o desnível do rio (H – m) e declividade 
 média da bacia (D – %)) como dados de entrada. As curvas de permanência foram
 construídas para cada uma das estações fluviométricas distribuídas em suas 
 respectivas regiões e calibradas em função de seis modelos matemáticos (linear, 
 potência, exponencial, logarítmico, quadrático e cúbico); posteriormente, foi aplicada
 regressão linear e múltipla. Por meio da matriz de correlação, conheceu que A e L; A e 
 H; e H e L possuíram uma relação linear positiva entre elas. No método Ward, a 
 formação de RHH ficou associada espacialmente com a geomorfologia da bacia 
 hidrográfica. Já o Fuzzy C-Means, formou mais agrupamentos que Ward, verificando 
 nitidez na formação dos grupos pela espacialização e proximidade das estações ao 
 longo da bacia. Entretanto, em ambos os métodos, houve a presença de agrupamentos 
 compostos por poucas estações fluviométricas (abaixo de 4 unidades) e com variáveis 
 correlacionadas (correlação acima de 0,85), não se aplicando nelas as equações 
 regionais. Já em relação aos modelos matemáticos para ajuste, o método logarítmico 
 destacou em Ward e Fuzzy C-Means, com coeficiente de determinação múltipla (R²)
 médio acima de 85%. Já nos modelos regionais, apenas uma equação apresentou R² e 
 coeficiente de determinação ajustado (R²_a) acima de 60% no agrupamento Ward e 
 duas em Fuzzy C-Means, mas todas com elevado Erro Quadrático Médio (MSE), outliers 
 e resíduos não distribuídos aleatoriamente. Por fim, nenhum modelo mostrou-se
 eficiente na validação para ambos os métodos testados, havendo uma subestimação 
 nos valores preditos.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}