dc.creator | Conte, Luiza Chiarelli | |
dc.date.accessioned | 2021-09-15T03:30:18Z | |
dc.date.available | 2021-09-15T03:30:18Z | |
dc.date.issued | 2020-02-28 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/22218 | |
dc.description.abstract | In the environmental field, especially in hydrology, several activities require monitoring tools
to assist in the process of decision making. Control chart is a statistical process control (SPC)
tool that can be used for this purpose. However, one of the assumptions made for its use is
the independence between different observations. In some processes, this assumption could not
be verified, as in hydrological time series, which reduces the applicability of the usual control
charts. A solution for this can be given by monitoring the residuals of a fitted time series model,
such as, the Kumaraswamy autoregressive moving averages (KARMA) model, which was recently proposed for modeling double bounded environmental time series. In this context, this
work proposes control charts for double bounded and autocorrelated data based on the KARMA
model. The results were numerically evaluated using Monte Carlo simulations, by analyzing
the average run length (ARL) of the series under control (ARL0) and out of control (ARL1).
The performance of the proposed control charts were compared with other methodologies in the
literature, under different scenarios. The KARMA control charts outperforms the competitors
in several scenarios, presenting the smallest distortions for ARL0 and the best power detection
rates under out of control conditions. In a second part of this work, a robust methodology using
weighted maximum likelihood estimators is proposed aiming to minimize the effect of outliers, which are typically present in historical hydrological series, in the performance of control
charts. The estimators were evaluated with Monte Carlo simulations in terms of specific robustness measures and by comparing the performance of the control charts initially proposed versus
the robust approach. It was identified that the robust control charts present better performance
in the presence of outliers. Finally, the developed techniques are employed in real monitoring
data of hydrological systems and the results are discussed. These control charts proved to be
a useful tool for managing water storage, such as the Cantareira System and the reservoir of
the Furnas hydroelectric power plant. In 2014, a crisis in the water supply of these systems
was reported and the proposed charts were able to identify it. In this way, it is confirmed the
potential of the proposed control charts to monitor water reservoir levels. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Gráficos de controle | por |
dc.subject | Hidrelétrica de Furnas | por |
dc.subject | Modelo KARMA | por |
dc.subject | Reservatórios de água | por |
dc.subject | Sistema Cantareira | por |
dc.subject | Verossimilhança ponderada | por |
dc.subject | Control charts | eng |
dc.subject | Furnas hydropower plant | eng |
dc.subject | KARMA model | eng |
dc.subject | Outliers | eng |
dc.subject | Water reservoir | eng |
dc.subject | Cantareira system | eng |
dc.subject | Weighted likelihood | eng |
dc.title | Gráficos de controle para variáveis ambientais duplamente limitadas e autocorrelacionadas | por |
dc.title.alternative | Control charts for double bounded and autocorrelated environmental data | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | Na área ambiental, em especial na hidrológica, diversas atividades necessitam de ferramentas
de monitoramento de variáveis que auxiliem nas tomadas de decisões. Os gráficos de controle
são uma ferramenta do controle estatístico de processos (CEP) que podem ser utilizados para
esse fim. No entanto, um dos pressupostos assumidos para seu uso é a independência entre as
observações. Em alguns processos esse pressuposto pode não se verificar, como é o caso de sé-
ries temporais hidrológicas, prejudicando o desempenho dos gráficos de controle usuais. Uma
forma de contornar essa situação pode ser dada por meio do monitoramento dos resíduos de
um modelo de séries temporais ajustado aos dados de interesse, como, por exemplo, o modelo
Kumaraswamy autorregressivo de médias móveis (KARMA), o qual foi proposto recentemente
para modelagem de séries temporais ambientais duplamente limitadas. Nesse contexto, este
trabalho propõe gráficos de controle para variáveis duplamente limitadas e autocorrelacionadas
baseados no modelo KARMA. Os resultados foram avaliados numericamente por simulações
de Monte Carlo, analisando o comprimento médio de corrida (average run length - ARL) da
série sob controle (ARL0) e fora de controle (ARL1). Comparou-se os desempenhos dos grá-
ficos propostos com outras metodologias da literatura, sob diferentes cenários. Os gráficos de
controle KARMA se destacaram em quase todos os cenários, apresentando as menores distor-
ções de ARL0 e uma taxa de acerto superior ou próxima a dos outros modelos avaliados sob
condições fora de controle. Em um segundo momento, é proposta uma metodologia robusta
para minimizar o efeito da presença de outliers, comuns em séries históricas hidrológicas, no
desempenho dos gráficos de controle, utilizando estimadores de máxima verossimilhança ponderada. Via simulação de Monte Carlo, os estimadores foram avaliados em termos de medidas
específicas de robustez e comparado o desempenho dos gráficos de controle inicialmente propostos e a abordagem robusta. Identificou-se que os gráficos de controle robustos apresentam
melhor desempenho quando na presença de outliers. Por fim, as técnincas desenvolvidas são
utilizadas no monitoramento de séries hidrológicas reais e seus resultados são discutidos. Os
gráficos de controle se mostraram uma ferramenta útil para o gerenciamento de sistemas de
armazenamento de água, como é o caso do Sistema Cantareira e do reservatório da hidrelétrica
de Furnas. Em 2014 foi noticiada uma crise no fornecimento de água nestes sistemas, e os
gráficos propostos foram capazes de identificá-la. Desta forma, verifica-se a potencialidade da
utilização dos gráficos propostos no monitoramento de níveis em reservatórios de água. | por |
dc.contributor.advisor1 | Bayer, Debora Missio | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5799733583668443 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | Bayer, Fabio Mariano | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9904863693302949 | por |
dc.contributor.referee1 | Piccilli, Daniel Gustavo Allasia | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3858010328968944 | por |
dc.contributor.referee2 | Muller, Fernanda Maria | |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/3226110093009785 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3411993108426496 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Engenharia Civil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |