Um calibrador automático multiobjetivo para o Storm Water Management Model (SWMM) foi desenvolvido utilizando o método de otimização multiobjetivo Non Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA II) com elistismo controlado (Deb & Goel, 2001). O programa utiliza o código fonte do SWMM na etapa de avaliação das soluções, para determinar o valor das vazões simuladas, utilizado no cálculo das funções objetivo (FOs). Os testes do calibrador foram aplicados a dois sistemas diferentes, sendo o primeiro uma bacia exemplo hipotética disponibilizada no pacote de instalação do SWMM e o segundo a bacia do córrego do Gregório, localizada no município de São Carlos (SP). Foi realizada a análise de sensibilidade para os dois sistemas, visando determinar os parâmetros a serem calibrados. De modo geral, a porcentagem de áreas impermeáveis e os parâmetros de rugosidade e de infiltração apresentaram maior influência sobre a resposta do sistema em termos de vazão de pico e volume total escoado das bacias. O programa desenvolvido se mostrou eficiente para ambos os sistemas calibrados, com coeficientes de eficiência de Nash & Sutcliffe (1970) médios de 0,99 para a bacia exemplo e 0,87 para a bacia do córrego do Gregório, respectivamente, com um número reduzido de iterações. Construído o calibrador, testes foram realizados para identificar a melhor combinação de FOs e a abordagem multievento mais eficiente. Para tanto, foram testadas 55 diferentes combinações de FOs duas a duas. Os resultados evidenciaram que a melhor combinação testada foi a F2-F6, e a abordagem multievento mais eficiente foi a avaliação da médias das FOs, considerando todos os eventos utilizados na etapa de calibração. Cabe ressaltar que estas conclusões se aplicam somente ao sistema considerado neste estudo. Por fim, a validação comprovou a eficiência do calibrador, aplicada a 10 eventos distintos registrados na bacia do córrego do Gregório, com coeficiente de eficiência médio de 0,84.

An automatic multiobjective calibrator for the Storm Water Management Model (SWMM) was developed using the Non Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA II) method with controlled elitism (Deb & Goel, 2001). The software uses the SWMM source code for evaluating the solutions, to determine the simulated flow values, used in the objective functions (OFs) calculation. The calibrator tests were applied on two different systems, a hypothetical example basin provided jointly to the SWMM installation package, and the basin of Gregório stream, located in São Carlos (SP). The sensitivity analysis was performed for both systems to determine the parameters to be calibrated. Generally, the percent of imperviousness, the roughness and infiltration parameters variations resulted in large modifications on the system response in terms of peak flow and total runoff volume. The developed software proved to be efficient for both calibrated systems, presenting an average of the Nash & Sutcliffe (1970) efficiency coeficient of 0.99 and 0.87 for the example basin and the Gregório stream basin, respectively, with a few number of iterations. After the calibrator built, tests were conducted aiming to identify the best OFs combination and the more efficient multievent approach. Thus, 55 different combinations in pairs of OFs were tested. The results showed that the best combination tested was the F2-F6 and most efficient multievent approach was the evaluation of the OFs means, considering all the calibration events. It is worth noting that these conclusions apply only to the system considered in this study. Finally, the validation confirmed the calibrator efficiency, applied to 10 different events recorded in the Gregório stream basin, presenting an average of the efficiency coeficient of 0.84.