Universidade Federal do Espírito Santo

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Informações Gerais
Disciplina:
Métodos Quantitativos em Recursos Hídricos ( PGCF2151 )
Unidade:
Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais
Tipo:
Optativa
Período Ideal no Curso:
Sem período ideal
Nota Mínima para Aprovação:
6.00
Carga Horária:
60
Número de Créditos:
4

Objetivos
Geral: Dotar o discente de conhecimentos técnicos visando o entendimento e aplicação de métodos quantitativos na área de recursos hídricos. Específicos: Induzir o discente a assimilar conhecimentos sobre: correlação linear e correlação parcial; análise e interpretação de analises de regressões linear (simples e múltipla) e não linear; aquisição, seleção e pré-processamento de dados hidrológicos; análise estatística (frequência e probabilidade) e sua interpretação utilizando dados hidrológicos; análise estatística multivariada (componentes principais e análise de agrupamento) de dados hidrológicos; redes neurais artificiais e suas opções de aplicação na área de recursos hídricos.

Ementa
Revisão de cálculo com matrizes. Revisão de estatística e probabilidades. Correlação linear e correlação parcial. Análise de regressão linear simples, múltipla e regressão não linear. Séries de dados hidrológicos. Distribuições de frequências e probabilidades. Análise estatística multivariada (componentes principais e análise de agrupamento). Redes neurais artificiais.

Bibliografia
COSTA NETO, P. L. O. Estatística. 2. ed. São Paulo: Edgard Blücher, 2002. 266 p. GOMIDE, F. L. S. Noções de estatística e probabilidade. In: PINTO, N. L. S.; HOLTZ, A. C.; MARTINS, J. A.; GOMIDE, F. L. S. Hidrologia básica. São Paulo: Edgard Blücher, 1976. p.205-278. HAYKIN, S. Redes Neurais: princípios e prática. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001. 900 p. KITE, G.W. Frequency and risk analyses in hydrology. Highlands Ranch: Water Resources Publications, 1988. 254 p. MONTGOMERY, D. C.; PECK, E. A.; VINING, G. G. Introduction to linear regression analysis. 5. ed. New Jersey: Wiley, 2012. 645 p. NAGHETTINI, M.; PINTO, E. J. A. Hidrologia estatística. Belo Horizonte: CPRM, 2007. 552 p.

Bibliografia Complementar
ALLEN, R. G.; PEREIRA, L. S.; RAES, D.; SMITH, M. Crop evapotranspiration – guidelines for computing crop water requirements. Rome: FAO, 1998. 300p. FAO Irrigation and Drainage Paper 56. ASCE. Hydrology Handbook. 2. ed. New York: ASCE, 1996. 784 p. Manuals and Report on Engineering Practice, 28. ASSIS, F. N.; ARRUDA, H. V.; PEREIRA, A. R. Aplicações de estatística à climatologia: teoria e prática. Pelotas: UFPel, 1996. 161p. BEALE, M. H.; HAGAN, M. T. DEMUTH, H. B. Neural Network Toolbox User’s Guide. Version 9.0 (Release 2016a), Natick: The Math Works, 2016. 410 p. BRAGA, A.P.; CARVALHO, A. P. L. F; LUDEMIR, T. B. Redes neurais artificiais: Teoria e aplicações. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2014. 226 p. CHARNET, R.; FREIRE, C.A.L.; CHARNET, A.M.R.; BONVINO, H. Análise de modelos de regressão linear: Com aplicações. 2. ed. Campinas: Editora da Unicamp, 2008. 356 p. CHOW, V. T.; MAIDMENT, D. R.; MAYS, L. W. Applied hidrology. Nova York: McGraw-Hill, 1988. 572 p. CLARKE, R. T. Hidrologia estatística. In: TUCCI, C. E. (Org.). Hidrologia: ciência e aplicação. 3. ed. Porto Alegre: UFRGS/ABRH, 2002. p.659-702. GALVÃO, C. O.; VALENÇA, M. J. S.; VIEIRA, V. P. P. B.; DINIZ, L. S.; LACERDA, E. G. M.; CARVALHO, A. C. P. L. F; LUDERMIR, T. B. Sistemas inteligentes: Aplicações a recursos hídricos e ciências ambientais. Porto Alegre: UFRGS/ABRH, 1999. 246p. HAAN, C. T. Statistical methods in hydrology. Ames. The Iowa State University Press. 1977. 378p. HAIR JR., J.F.; BLACK, W.C.; BABIN, B.J.; ANDERSON, R.E.; TATHAM, R.L. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009. 688 p. LANNA, A. E. Elementos de estatística e probabilidades. In: TUCCI, C. E. (Org.). Hidrologia: ciência e aplicação. 3. ed. Porto Alegre: UFRGS/ABRH, 2002. p.79-176. NIST/SEMATECH. e-Handbook of Statistical Methods. http://www.itl.nist.gov/div898/handbook.
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