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dc.contributor.authorSantos, Danilo Vasconceilos dos-
dc.date.accessioned2026-08-26T13:28:23Z-
dc.date.available2026-08-26T13:28:23Z-
dc.date.issued2026-03-12-
dc.identifier.citationSANTOS, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/26182-
dc.description.abstractO 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 experimentaispt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropt_BR
dc.subjectanálise inversapt_BR
dc.subjectotimizaçãopt_BR
dc.subjectrecursos hídricospt_BR
dc.subjectinverse analysispt_BR
dc.subjectoptimizationpt_BR
dc.subjectwater resourcespt_BR
dc.titleUma aplicação dos algoritmos genéticos e do método das diferenças finitas para a identificação de parâmetros físico-hídricos do solopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description.abstractOtherKnowledge 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 dataseten
dc.contributor.advisor1Santos, Wilian Jeronimo dos-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0001-5602-646Xpt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5298677032432741pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Souza, Renan Teixeira de-
dc.contributor.advisor-co1IDhttps://orcid.org/0009-0008-0547-5140pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5978046180749152pt_BR
dc.contributor.referee1Santos, Wilian Jeronimo dos-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0001-5602-646Xpt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5298677032432741pt_BR
dc.contributor.referee2Fontes Junior, Edivaldo Figueiredo-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0001-7555-345Xpt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1510467649923999pt_BR
dc.contributor.referee3Pinto, Renan Vicente-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7892621687046116pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8735113486789477pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFRRJpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacionalpt_BR
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dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
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