DESEMPENHO HIDRÁULICO DE EXUTORES SUBMARINOS

Nos centros urbanos próximos das orlas marítimas, tem-se optado pela descarga de águas residuais para o mar, aproveitando-se da elevada capacidade de depuração do oceano. Neste trabalho coloca-se o seguinte desafio: será possível um programa usado para a modelação de rede de distribuição de água ser capaz de modelar um exutor submarino? Para responder a este desafio, recorreu-se a um conjunto de artifícios, tendo por base conhecimentos da hidráulica. Foi construído um modelo unidimensional usando o EPANET cujas fronteiras são: a montante, a Câmara de Carga, a jusante os difusores. Recorreu-se aos componentes do EPANET, tais como: válvulas TCV (Throttle Control Valve) e reservatórios de nível fixo para simular a descarga e o nível de maré respetivamente. A modelação hidráulica de um exutor submarino tem implicações no impacto da descarga pelo que torna-se necessário o estudo da diluição inicial conseguida numa descarga. No presente trabalho desenvolveu-se um programa EPANET / MatLab com o objetivo de facilitar a aplicação desses artifícios e de estimar a diluição inicial. Aplicou-se o programa desenvolvido num caso de estudo e utilizou-se a versão beta do CORHYD, usado em obras de engenharia com alguma importância, para validar os resultados obtido através do programa EPANET /MatLab.

Modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos : aplicação em séries económicas de Cabo Verde

No estudo de séries temporais, os processos estocásticos usuais assumem que as distribuições marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem, pois as suas características não lineares colocam alguns problemas estatísticos, principalmente na estimação dos parâmetros. Assim, investigou-se metodologias apropriadas de análise e modelação de séries com distribuições marginais discretas. Neste contexto, Al-Osh and Alzaid (1987) e McKenzie (1988) introduziram na literatura a classe dos modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos, os processos INAR. Estes modelos têm sido frequentemente tratados em artigos científicos ao longo das últimas décadas, pois a sua importância nas aplicações em diversas áreas do conhecimento tem despertado um grande interesse no seu estudo. Neste trabalho, após uma breve revisão sobre séries temporais e os métodos clássicos para a sua análise, apresentamos os modelos autorregressivos de valores inteiros não negativos de primeira ordem INAR (1) e a sua extensão para uma ordem p, as suas propriedades e alguns métodos de estimação dos parâmetros nomeadamente, o método de Yule-Walker, o método de Mínimos Quadrados Condicionais (MQC), o método de Máxima Verosimilhança Condicional (MVC) e o método de Quase Máxima Verosimilhança (QMV). Apresentamos também um critério automático de seleção de ordem para modelos INAR, baseado no Critério de Informação de Akaike Corrigido, AICC, um dos critérios usados para determinar a ordem em modelos autorregressivos, AR. Finalmente, apresenta-se uma aplicação da metodologia dos modelos INAR em dados reais de contagem relativos aos setores dos transportes marítimos e atividades de seguros de Cabo Verde.