Nome da Atividade
HIDROLOGIA COMPUTACIONAL
CÓDIGO
22000420
Carga Horária
68 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Modalidade
SEMIPRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
1
CARGA HORÁRIA PRÁTICA
2
CARGA HORÁRIA EAD
1
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
4
CRÉDITOS
4

Ementa

Introdução à hidrologia computacional. Linguagens de programação. Estudo de linguagem de programação para hidrologia. Programação computacional aplicada à engenharia hidrológica.

Objectives

Objetivo Geral:

Apresentar e aplicar técnicas essenciais de programação computacional a fim de permitir o desenvolvimento de soluções personalizadas para a resolução de problemas no âmbito da engenharia hidrológica e da gestão de recursos hídricos.

Conteúdo Programático

1. Introdução à hidrologia computacional: motivação, definições e aplicações.

2. Linguagens de programação

3. Estudo de linguagem de programação para hidrologia: fundamentos, generalidades (definição da linguagem, instalação), Integrated Development Environment (IDE), tipos e estruturas de dados, variáveis, operadores, operações aritméticas, estruturas de controle e de repetição, uso e criação de funções e de bibliotecas, importação de arquivos, manipulação de dados, análises estatísticas, gráficos, manipulação de mapas, exportação de dados, scripts.

4. Programação computacional aplicada à engenharia hidrológica: estudos de caso voltados à resolução de problemas da engenharia hidrológica envolvendo análise numérica, constituição e análise de séries hidrológicas, integração com Sistema de Informações Geográficas, hidrologia estatística e hidrologia determinística.

Bibliografia

Bibliografia Básica:

  • Mello, C. R.; Silva, A. M.; Beskow, S. Hidrologia de superfície: princípios e aplicações. 2ª ed. Lavras: Editora da UFLA, 2020. 531p.
  • Beven, K. J. Rainfall-runoff modelling: the primer. 2ª ed. Chichester: John Wiley & Sons, 2012. 488p.
  • Naghettini, M.; Pinto, E. J. A. Hidrologia estatística. Belo Horizonte: CPRM, 2007. 552p.
  • Oliveira, P. F.; Guerra, S.; McDonell, R. Ciência de dados com R – introdução. Brasília: Editora IBPAD, 2018.
  • Wickham, H.; Grolemund, G. R for data Science: import, tidy, transform, visualize, and model data. Sebastopol: O’Reilly, 2016. 520p.
  • Lutz, M. Learning Python. 5ª ed. O’Reilly, 2013. 1540p.
  • McKinney, W. Python for data analysis: data wrangling with Pandas, Numpy, and Ipython. 2ª ed. O’Rreilly Media, 2017. 550p.

Bibliografia Complementar:

  • Chow, V. T.; Maidment, D. R.; Mays, L. W. Applied hydrology. McGraw-Hill, 1988. 588p.
  • Shaw, E. M.; Beven, K. J.; Chappell, N. A.; Lamb, R. Hydrology in practice. 4ª ed. Abingdon: Spon Press, 2011. 546p.
  • Naghettini, M. (Editor). Fundamentals of statistical hydrology.
  • Vieux, B. E. Distributed hydrologic modeling using GIS. 3ª ed. Dordrecht: Springer, 2016. 262p.
  • Wickham, H. Advanced R. 2ª ed. CRC Press, 2019. 588p.
  • Periódico: Revista Brasileira de Recursos Hídricos
  • Periódico: Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental
  • Periódico: Journal of Hydrology
  • Periódico: Journal of Hydrology: Regional Studies
  • Periódico: Water Resources Management
  • Periódico: Journal of Hydrologic Engineering
  • Periódico: Environmental Modeling & Software

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