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Tipo do documento: Dissertação
Title: Uma aplicação dos algoritmos genéticos e do método das diferenças finitas para a identificação de parâmetros físico-hídricos do solo
Authors: Santos, Danilo Vasconceilos dos
Orientador(a): Santos, Wilian Jeronimo dos
Primeiro coorientador: Souza, Renan Teixeira de
Primeiro membro da banca: Santos, Wilian Jeronimo dos
Segundo membro da banca: Fontes Junior, Edivaldo Figueiredo
Terceiro membro da banca: Pinto, Renan Vicente
Keywords: análise inversa;otimização;recursos hídricos;inverse analysis;optimization;water resources
Área(s) do CNPq: Ciência da Computação
Ciência da Computação
Idioma: por
Issue Date: 12-Mar-2026
Publisher: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
Citation: SANTOS, Danilo Vasconceilos dos. Uma aplicação dos algoritmos genéticos e do método das diferenças finitas para a identificação de parâmetros físico-hídricos do solo. 2026. 59 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2026.
Abstract: O conhecimento dos parâmetros físico-hídricos do solo é fundamental para aplicações em engenharia agrícola, hidrologia e gestão de recursos hídricos. Este trabalho propõe uma metodologia computacional para estimação desses parâmetros através do acoplamento entre Algoritmos Genéticos (AG) e o Método das Diferenças Finitas (MDF). A pesquisa está estru- turada em dois eixos principais: (i) o problema direto, que consiste na modelagem numérica do fluxo de água em solos não saturados através da equação de Richards, e (ii) o problema inverso, que visa identificar parâmetros hidrodinâmicos a partir de medições de umidade volumétrica. Na solução do problema direto, foram implementados e comparados esquemas explícito (Euler progressivo) e implícito (Euler regressivo), sendo o último linearizado pelo método de Picard modificado e resolvido via algoritmo de Thomas. Três modelos constitutivos foram ava- liados: Haverkamp, van Genuchten-Mualem e Brooks-Corey. Os resultados demonstraram que o esquema implícito permite passos temporais maiores que o explícito, mantendo estabilidade numérica e precisão comparável (MSE < 10−3 ). Para o problema inverso, desenvolveu-se um AG utilizando seleção por torneio, cruza- mento aritmético e mutação gaussiana, com função objetivo baseada na maximização do coe- ficiente de determinação (R 2 ). Testes com dados sintéticos contaminados por ruído gaussiano demonstraram a consistência da metodologia, alcançando R 2 > 0,997 na estimativa simultânea de cinco parâmetros do modelo de van Genuchten-Mualem (θr , θs , α, n, Ks). A metodologia foi avaliada considerando perfis de umidade em 7 pontos de profundidade, bem como fixando a profundidade em 12 cm e avaliando a variação da umidade ao longo do tempo, apresentando resultados consistentes em ambas as abordagens e validando a aplicabilidade do método. Os resultados apresentados no presente trabalho indicam que o acoplamento AG-MDF pode constituir uma alternativa viável aos métodos laboratoriais tradicionais para caracterização hidrodinâmica de solos, possibilitando a estimativa de múltiplos parâmetros a partir de um único conjunto de dados experimentais
Abstract: Knowledge of soil hydro-physical parameters is fundamental for applications in agricultural engineering, hydrology, and water resources management. This work proposes a computational methodology for estimating these parameters through the coupling of Genetic Algorithms (GA) and the Finite Difference Method (FDM). The research is structured around two main axes: (i) the forward problem, which consists of the numerical modeling of water flow in unsatu- rated soils through the Richards equation, and (ii) the inverse problem, which aims to identify hydrodynamic parameters from volumetric moisture measurements. In solving the forward problem, explicit (forward Euler) and implicit (backward Eu- ler) schemes were implemented and compared, the latter being linearized by the modified Pi- card method and solved via the Thomas algorithm. Three constitutive models were evaluated: Haverkamp, van Genuchten–Mualem, and Brooks–Corey. The results demonstrated that the implicit scheme allows larger time steps than the explicit scheme while maintaining numerical stability and comparable accuracy (MSE < 10−3 ). For the inverse problem, a GA was developed using tournament selection, arithmetic crossover, and Gaussian mutation, with an objective function based on the maximization of the coefficient of determination (R 2 ). Tests with synthetic data contaminated by Gaussian noise demonstrated the consistency of the methodology, achieving R 2 > 0.997 in the simultaneous estimation of five parameters of the van Genuchten–Mualem model (θr , θs , α, n, Ks). The methodology was evaluated considering moisture profiles at 7 depth points, as well as fixing the depth at 12 cm and evaluating the variation of moisture content over time, yielding consistent results in both approaches and validating the applicability of the method. The results presented in this work indicate that the GA–FDM coupling may constitute a viable alternative to traditional laboratory methods for soil hydrodynamic characterization, enabling the estimation of multiple parameters from a single experimental dataset
URI: http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/26182
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