Aplicação Da Teoria Fuzzy Em Modelos De Transporte De Poluentes Em Rios, Para Estudar Funções De Pertinência Relacionadas Com Campos De Concentração, Em Função Das Características Do Rio

Abstract

RESUMONeste trabalho, desenvolveu-se uma metodologia que combina a teoria fuzzy com os processos de transporte de poluente, para estudar os campos de concentração em rios, do ponto de vista de incertezas. A metodologia emprega fundamentos da teoria fuzzy para avaliar a solução da equação da difusão advectiva e, assim, transformar um campo de concentração, variável no tempo e espaço, em um campo de funções de pertinências, também variáveis no tempo e no espaço. Os resultados permitiram concluir que a aplicação da teoria fuzzy nos sistemas hidrodinâmicos, pode permitir uma extensão desta metodologia para a determinação de campos de risco em sistemas hídricos. PALAVRAS-CHAVE: Transporte de massa. Análise de Risco. Equação da Difusão. APPLICATION OF FUZZY THEORY IN POLLUTION TRANSPORT MODELS IN RIVERS TO STUDY RELEVANCE OF RELATED FUNCTIONS OF CONCENTRATION CAMPS, ACCORDING TO THE RIVER CHARACTERISTICS ABSTRACTIn this work, it was developed a methodology that combines fuzzy theory with pollutant transport processes, to study the concentration fields on rivers, from the standpoint of uncertainty. The methodology employs fundamentals of fuzzy theory to evaluate the solution of the advective diffusion equation and thus become a concentration field, variable in time and space, in a field of membership functions, also variable in time and space. The results showed that the application of fuzzy theory in hydrodynamic systems, may allow an extension of this methodology for the determination of risk fields in water systems.

Gis and fuzzy logic applied to modelling forest fire risk

“…A detailed review of the basic concepts of fuzzy sets and their integration using GIS can be found in Robinson (2003). The integration of fuzzy logic with GIS in a decision-making structure has been used for different purposes in environmental studies, including geotechnical disaster risk management (Machado et al 2018), landscape analysis (França et al 2014), analysis of environmental degradation in rivers (Lopes et al 2016, Vidal et al 2015, forest planning (Boyland et al 2006, Diaz-Balteiro & Romero, 2008, and more specifically, the modeling of the risk of forest fires ( Güngöroğlu 2017, Mehta et al 2018, Semeraro et al 2016, Sharma et al 2012. Thus, many studies have been carried out using fuzzy logic integrated with GIS, demonstrating that the methods are robust and valid.…”