Estimativa da Forma De Lançamento de Poluentes em Cursos Hídricos Empregando Expansões em Autofunções e Inferência Bayesiana

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo estimar uma função que representa o aporte de um agente poluidor em um rio. O problema direto é resolvido com o método híbrido analítico-numérico conhecido como Técnica da Transformada Integral Generalizada (GITT). Já o problema inverso é formulado via inferência bayesiana e resolvido através o Método de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Os resultados obtidos apresentam custo computacional relativamente baixo, além de um baixo erro relativo para as massas de poluente recuperadas.