SAQUA - sistema baseado em software livre para análise do comportamento da qualidade das águas fluviais: aplicado à bacia do rio Paraíba do Sul.

Nesta dissertação foi desenvolvido o sistema SAQUA (Sistema para Análise da Qualidade das Águas Fluviais), que permite o acompanhamento dos dados de séries históricas de parâmetros físico-químicos para análise da qualidade de águas fluviais. A alimentação do sistema SAQUA se dá a partir do arquivo tipo texto gerado no Hidroweb, sistema de banco de dados hidrológicos da ANA (Agência Nacional de Águas), disponibilizado na internet. O SAQUA constitui uma interface que permite a análise espaço-temporal de parâmetros de qualidade da água específicos definidos pelo usuário. A interface foi construída utilizando o servidor de mapas Mapserver, as linguagens HTML e PHP, além de consultas SQL e o uso do servidor Web Apache. A utilização de uma linguagem dinâmica como o PHP permitiu usar recursos internos do Mapserver por meio de funções que interagem de forma mais flexível com códigos presentes e futuros, além de interagir com o código HTML. O Sistema apresenta como resultado a representação gráfica da série histórica por parâmetro e, em mapa, a localização das estações em análise também definidas pelo usuário, geralmente associadas a uma determinada região hidrográfica. Tanto na representação gráfica da série temporal quanto em mapa, são destacados a partir de código de cores a estação de monitoramento e a observação em que os limites estabelecidos na resolução CONAMA 357/05 não foi atendido. A classe de uso da resolução CONAMA que será usada na análise também pode ser definida pelo usuário. Como caso de estudo e demonstração das funções do SAQUA foi escolhida a bacia hidrográfica do rio Paraíba do Sul, localizada na região hidrográfica Atlântico Sudeste do Brasil. A aplicação do sistema demonstrou ótimos resultados e o potencial da ferramenta computacional como apoio ao planejamento e à gestão dos recursos hídricos. Ressalta-se ainda, que todo o sistema foi desenvolvido a partir de softwares disponibilizados segundo a licença GPL de software livre, ou seja, sem custo na aquisição de licenças, demonstrando o potencial da aplicação destas ferramentas no campo dos recursos hídricos.

Modelagem automática de sistemas fuzzy utilizando otimização por enxame de partículas.

Esta dissertaçãoo investiga a utilização de Particle Swarm Optimization (PSO) para a obtenção automática de sistemas fuzzy do tipo Mamdani, tendo como insumo apenas as definições das variáveis do problema, seus domínios e a função objetivo. Neste trabalho utilizam-se algumas técnicas conhecidas na tentativa de minimizar a obtenção de sistemas fuzzy que não sejam coerentes. As principais técnicas usadas são o método de Wang e Mendell, chamado de WM, para auxiliar na obtenção de regras, e os conceitos de clusterização para obtenção das funções de pertinência. Na função de avaliação proposta, considera-se não somente a acurácia do sistema fuzzy, através da medida do erro, mas também a sua interpretabilidade, através da medida da compacidade, que consiste da quantidade de regras e funções membro, da distinguibilidade, que permite evitar que as funções membro não se confundam, e da completude, que permite avaliar que as funções membro abranjam o máximo do domínio. O propósito deste trabalho consiste no desenvolvimento de um algoritmo baseado em PSO, cuja função de avaliação congregue todos esses objetivos. Com parâmetros bem definidos, o algoritmo pode ser utilizado em diversos tipos de problemas sem qualquer alteração, tornando totalmente automática a obtenção de sistemas fuzzy. Com este intuito, o algoritmo proposto é testado utilizando alguns problemas pré-selecionados, que foram classificados em dois grupos, com base no tipo de função: contínua ou discreta. Nos testes com funções contínuas, são utilizados sistemas tridimensionais, com duas variáveis de entrada e uma de saída, enquanto nos testes com funções discretas são utilizados problemas de classificação, sendo um com quatro variáveis e outro com seis variáveis de entrada. Os resultados gerados pelo algoritmo proposto são comparados com aqueles obtidos em outros trabalhos.