Avalia����o e controlo da qualidade da ��gua de albufeiras com base em modelos din��micos

A problem��tica relacionada com a modela����o da qualidade da ��gua de albufeiras pode ser abordada de diversos pontos de vista. Neste trabalho recorre-se a metodologias de resolu����o de problemas que emanam da ��rea Cientifica da Intelig��ncia Artificial, assim como a ferramentas utilizadas na procura de solu����es como as ��rvores de Decis��o, as Redes Neuronais Artificiais e a Aproxima����o de Vizinhan��as. Actualmente os m��todos de avalia����o da qualidade da ��gua s��o muito restritivos j�� que n��o permitem aferir a qualidade da ��gua em tempo real. O desenvolvimento de modelos de previs��o baseados em t��cnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, mostrou ser uma alternativa tendo em vista um comportamento pr��-activo que pode contribuir decisivamente para diagnosticar, preservar e requalificar as albufeiras. No decurso do trabalho, foi utilizada a aprendizagem n��o-supervisionada tendo em vista estudar a din��mica das albufeiras sendo descritos dois comportamentos distintos, relacionados com a ��poca do ano. ABSTRACT: The problems related to the modelling of water quality in reservoirs can be approached from different viewpoints. This work resorts to methods of resolving problems emanating from the Scientific Area of Artificial lntelligence as well as to tools used in the search for solutions such as Decision Trees, Artificial Neural Networks and Nearest-Neighbour Method. Currently, the methods for assessing water quality are very restrictive because they do not indicate the water quality in real time. The development of forecasting models, based on techniques of Knowledge Discovery in Databases, shows to be an alternative in view of a pro-active behavior that may contribute to diagnose, maintain and requalify the water bodies. ln this work. unsupervised learning was used to study the dynamics of reservoirs, being described two distinct behaviors, related to the time of year.