Slides Aula

Prévia do material em texto

Modelagem Ambiental
Modelagem Ambiental
• Nome: Bruno Gouvêa de Barros
• Formação: 
• Graduação: Ciência da Computação 
• Mestrado: Modelagem Computacional
• Disciplinas ministradas: 
• Programação de Computadores 
• Modelagem e Simulação para 
Engenharia de Produção
• Modelagem Ambiental
• Email: bruno.gv.br@gmail.com 
Apresentação da disciplina
• Temas de Estudo:
• Introdução à modelagem matemática
• Introdução a qualidade da água. Parâmetros físico-químicos e 
biológicos; Características hidrológicas de rios... 
• Análise e modelagem de sistemas ambientais. Cinética das 
Reações, Balanço de massa, Hidráulica de Rios como 
Reatores... 
• Modelagem Matemática em sistemas ambientais. Modelagem 
do oxigênio dissolvido, Modelagem com contribuição pontual, 
Modelagem com contribuições multiplas, Modelagem de 
coliformes em cursos dágua...
Introdução à Modelagem
• Modelos:
• O processo de imitação e criação de uma 
história artificial dos sistemas reais 
(modelagem, simulação e experimentação), 
pressupõe uma série de simplificações.
• Tais simplificações, que usualmente tomam 
a forma de relações matemáticas ou lógicas, 
chamamos de modelos, e servem para que 
possamos tentar adquirir mais conhecimento 
sobre como o correspondente sistema se 
comporta.
Introdução à Modelagem
• Modelos:
• Exemplos:
• Um engenheiro antes de construir uma 
estrutura, testa primeiro um modelo.
• Um novo medicamento em sua etapa 
inicial de desenvolvimento primeiro deve 
ser testados em modelos.
• Carros, motores, F1
• Estudos sobre clima, meteorologia, 
poluição, desmatamento etc
Introdução à Modelagem
• Modelos:
Entradas
(Dados)
Modelo de
Simulação
Sistema do Mundo Real
Saídas
(Respostas)
Experimentação
Introdução à Modelagem
• Modelos:
• Objetivos:
• Adquirir mais conhecimento sobre 
determinado sistema e/ou fenômemo.
• Economizar tempo e recursos.
• Planejar melhor, visualizando como o 
processo ou fenômemo funciona como 
um todo.
• Otimizar processos.
• etc
Introdução à Modelagem
• Algumas razões para Experimentar com Modelos:
• O sistema modelado ainda não existe. 
• Neste caso a simulação poderá ser usada para 
planejar o novo sistema;
• Experimentar com o sistema real é dispendioso. 
• O modelo poderá indicar, com muito menos custo, 
quais os benefícios de se investir em um novo 
equipamento, por exemplo;
• A experimentação com o sistema real é inadequada. 
• Um caso típico é o planejamento do atendimento de 
situações de emergência, um desastre aéreo em um 
aeroporto, por exemplo. 
Introdução à Modelagem
• Modelagem Matemática
• Consiste na arte de transformar problemas da 
realidade em problemas matemáticos e resolvê-los 
interpretando suas soluções para a linguagem do 
mundo real.
Introdução à Modelagem
• O Processo de Modelagem Matemática
Introdução à Modelagem
Introdução à Modelagem
• Exemplo(estudo de caso e implementação).
1. Definição do Problema: Modelar o fenômeno de 
propagação do fogo em vegetação
Introdução à Modelagem
• Exemplo(estudo de caso e implementação).
2. Simplificação e formulação de hipóteses:
• O fogo se propaga quando há vegetação.
• Rios e estradas atuam como obstáculo
• Velocidade e direção do vento interferem como o fogo 
se propaga.
• Humidade do ar também interfere na propagação do 
fogo etc
Introdução à Modelagem
• Exemplo(estudo de caso e implementação).
3. Dedução do Modelo:
• Como faremos nosso primeiro modelo, iremos 
simplicar, considerando que todo o terreno é composto 
por vegetação, e desconsiderando fatores como vento, 
humidade. Não ireos modelar área já queimada e 
iremos desconsiderar que o fogo em determinada área 
pode apagar.
Introdução à Modelagem
• Exemplo(estudo de caso e implementação).
• Células em vermelho com fogo e em verde 
células de vegetação sem fogo.
Introdução à Modelagem
• Exemplo(estudo de caso e implementação).
• O fogo pode se propagar de uma célula com 
fogo para as células vizinhas.
• O modelo utiliza uma probabilidade, p, de o 
fogo em determinada célula se propagar.
Introdução à Modelagem
• Exemplo(estudo de caso e implementação).
4. Resolução do Modelo:
• Implementar o modelo definido na etapa anterior em 
alguma ferramenta ou linguagem de programação.
• Simular o modelo para probabilidade p, de propagação 
do fogo de 0.2
• Simular o modelo para probabilidade p, de propagação 
do fogo de 0.1