DHA/GTI - Programas de Investigação, Teses e Trabalhos de Síntesehttp://repositorio.lnec.pt:8080/jspui/handle/123456789/2482026-04-04T21:22:41Z2026-04-04T21:22:41ZDigital coast: a scientific proposal for it- based research in coastal regions for the next decadeOliveira, A.http://repositorio.lnec.pt:8080/jspui/handle/123456789/10171312024-03-05T15:33:11Z2022-09-01T00:00:00ZDigital coast: a scientific proposal for it- based research in coastal regions for the next decade
Oliveira, A.
This document corresponds to the Research Program and associated Post-Graduation Program
elaborated by the author in the scope of the process of certification for the functions of coordination of
scientific research, according to Decree-Law no. 124/99, of April 20th.
This Research Program identifies several research themes for the next decade related to the application
of information technologies in coastal science and innovation of research. The selection of these themes
is framed in the scientific national and international context, focused in particular in the activity of LNEC
in this area through the research of the Information Technology in Water and Environment research
group, led by the applicant, in collaboration with other divisions of the Hydraulics and Environment
Department.
After a brief overview of the theme and presentation of the rationale for the development of this work,
the national and global context for the Program is presented, wrapping up with the presentation of the
research strategy for the Information Technology in Water and Environment research group. From this
strategy, the two research areas of this Habilitation Program are identified and briefly described. The
first area is the creation and development of reliable, cross-scale, multi-process, on-demand coastal
forecast framework for oceans to hydrographic basin application, from hydrodynamics to
biogeochemistry. The second area is the creation and development of intelligent, high-resolution, user centered and inclusive coastal digital twins.
The two following chapters present the state-of-the-art in these two areas, the challenges to be
overcome and the general roadmaps for the tools to be developed in the next decade to address the
societal challenges in the coastal regions. The two Research Studies are presented next, organized
along 19 projects. For each project, the applicant presents the rationale behind it, along with its goals,
describes the methodologies for its implementation and the results to be generated. The resources
necessary for its implementation along with the expected partnerships and adequate funding sources
are also described.
Finally, the Post-Graduation Program is presented, providing multiple M.Sc. and Ph.D. education
opportunities framed in the previous Research Program. A total of 9 Ph.D. and 6 M.Sc. proposals are
presented.
2022-09-01T00:00:00ZA dependability framework for WSN-based aquatic monitoring systemsJesus, G.http://repositorio.lnec.pt:8080/jspui/handle/123456789/10149852022-07-05T09:19:39Z2019-11-01T00:00:00ZA dependability framework for WSN-based aquatic monitoring systems
Jesus, G.
Wireless Sensor Networks (WSN) are being progressively used in several application
areas, particularly to collect data and monitor physical processes.
Moreover, sensor nodes used in environmental monitoring applications, such
as the aquatic sensor networks, are often subject to harsh environmental conditions
while monitoring complex phenomena. Non-functional requirements,
like reliability, security or availability, are increasingly important and must be
accounted for in the application development. For that purpose, there is a
large body of knowledge on dependability techniques for distributed systems,
which provides a good basis to understand how to satisfy these non-functional
requirements of WSN-based monitoring applications. Given the data-centric
nature of monitoring applications, it is of particular importance to ensure that
data is reliable or, more generically, that it has the necessary quality.
The problem of ensuring the desired quality of data for dependable monitoring
using WSNs is studied herein. With a dependability-oriented perspective,
it is reviewed the possible impairments to dependability and the prominent
existing solutions to solve or mitigate these impairments. Despite the variety
of components that may form a WSN-based monitoring system, it is given
particular attention to understanding which faults can affect sensors, how
they can affect the quality of the information, and how this quality can be
improved and quantified. Open research issues for the specific case of aquatic
monitoring applications are also discussed.
One of the challenges in achieving a dependable system behavior is to overcome
the external disturbances affecting sensor measurements and detect the
failure patterns in sensor data. This is a particular problem in environmental
monitoring, due to the difficulty in distinguishing a faulty behavior from
the representation of a natural phenomenon. Existing solutions for failure
detection assume that physical processes can be accurately modeled, or that
there are large deviations that may be detected using coarse techniques, or
more commonly that it is a high-density sensor network with value redundant
sensors.
This thesis aims at defining a new methodology for dependable data quality
in environmental monitoring systems, aiming to detect faulty measurements
and increase the sensors data quality. The framework of the methodology is
overviewed through a generically applicable design, which can be employed to
any environment sensor network dataset.
The methodology is evaluated in various datasets of different WSNs, where it is
used machine learning to model each sensor behavior, exploiting the existence
of correlated data provided by neighbor sensors. It is intended to explore
the data fusion strategies in order to effectively detect potential failures for
each sensor and, simultaneously, distinguish truly abnormal measurements
from deviations due to natural phenomena. This is accomplished with the
successful application of the methodology to detect and correct outliers, offset
and drifting failures in real monitoring networks datasets.
In the future, the methodology can be applied to optimize the data quality
control processes of new and already operating monitoring networks, and assist
in the networks maintenance operations.
2019-11-01T00:00:00ZRelatorio dos trabalhos do projeto de investigaçãoBoer, S.http://repositorio.lnec.pt:8080/jspui/handle/123456789/10069022015-01-28T17:18:46Z2014-04-01T00:00:00ZRelatorio dos trabalhos do projeto de investigação
Boer, S.
Os impactos dos derrames acidentais das últimas décadas têm impulsionado o desenvolvimento e a implementação de diversas abordagens para planeamento e resposta à emergência de poluição dos meios aquáticos, incluindo sistemas de monotorização da poluição e sistemas de modelação. Os sistemas de gestão d risco, que foram aplicados com sucesso para tsunamis e inundações de rotura de barragens, podem ser usados para providenciar um enquadramento para riscos de poluição que permita a proteção eficaz dos recursos costeiros.Os objetivos do projeto PAC:MAN são investigar: 1) os dados de acidentes passados para desenvolver e validar um conjunto de indicadores ambientais de condições atmosféricas e oceanográficas propícias à ocorrência de derrames; 2)a capacidade e eficiência de sistemas de modelação de elevada precisão para prevenção e previsão do risco de derrame, incluindo todos os processos de transformação do óleo na zona costeira; 3) a fiabilidade, vantagens e escalabilidade de um sistema de alerta baseado em novas tecnologias móveis; 4) a capacidade dos sistemas de tecnologias de informação para integrar e disponibilizar informação ambiental relevante sobre os elementos ecológicos em risco; e 5) o modo como estes vários aspectos inovadores podem ser integrados num sistema de gestão de risco para alerta precoce e aviso da ocorr~encia de um derrame nas zonas costeiras.
Este registo pertence ao Repositório Científico do LNEC
2014-04-01T00:00:00ZRELATÓRIO DE ACTIVIDADES DA BOLSA DE INVESTIGAÇÃO PARA MESTRE (BI)Epifânio, B.http://repositorio.lnec.pt:8080/jspui/handle/123456789/10069002015-01-28T17:15:20Z2014-09-01T00:00:00ZRELATÓRIO DE ACTIVIDADES DA BOLSA DE INVESTIGAÇÃO PARA MESTRE (BI)
Epifânio, B.
O projecto PAC:MAN é coordenado pela Doutora Anabela Oliveira (LNEC) e inclui uma
equipa de investigadores do Laboratório Nacional de Engenharia Civil (Instituição
proponente), Centro Interdisciplinar de Investigação Marinha e Ambiental e Universidade de
Aveiro. Este projecto tem como objectivos investigar: (i) os dados de acidentes passados para
desenvolver e validar um conjunto de indicadores ambientais de condições atmosféricas e
oceanográficas propícias à ocorrência de derrames; (ii) a capacidade e eficiência do sistema
de modelação de elevada precisão para prevenção e previsão do risco de derrame, incluindo
todos os processos de transformação de óleo na zona costeira; (iii) a fiabilidade, vantagens e
escalabilidade de um sistema de alerta baseado em novas tecnologias móveis; e (iv) o modo
como estes vários aspectos inovadores podem ser integrados num sistema de gestão de risco
para alerta precoce e aviso da ocorrência de derrames nas zonas costeiras.
Na fase inicial do projecto foi feita a análise de dados in situ e de deteção remota para
acidentes de poluição na plataforma continental Ibérica e zona costeira, para apoiar o
desenvolvimento de indicadores de condições propícias à ocorrência de acidentes com
embarcações que ultimamente poderão conduzir ao derrame de hidrocarbonetos. Estes
indicadores foram validados para a Ria de Aveiro, a qual foi escolhida pela sua enorme
importância ambiental e económica. Foi definido um conjunto de cenários, aos quais estão
associados os resultados duma análise de vulnerabilidade local. Os cenários foram utilizados
para avaliar a capacidade dos modelos detalhados de serem aplicados na análise de risco, e
para desenvolver uma nova metodologia de prevenção deste tipo de riscos. Este sistema de
modelação de derrames simula os processos relevantes em escalas adequadas e está acoplado
com um sistema de modelação da circulação forçada conjuntamente por ondas, correntes e
vento. A metodologia proposta será a base para um sistema inovador de alerta precoce que
combina de modo eficiente as condições ambientais propícias à ocorrência de acidentes com
previsões detalhadas do percurso e da transformação das plumas de poluentes. Este sistema de
alerta irá alimentar um sistema de aviso, o qual será analisado em termos de eficiência e
escalabilidade para números crescentes de utilizadores. Os dois sistemas serão ligados através de um sistema de gestão do risco, adaptado para derrames a partir de um sistema proposto na
literatura. Esta infra-estrutura incluirá uma base de dados dos elementos físicos em risco e dos
recursos de resposta à emergência, e será customizado para a análise de vulnerabilidade da
Ria de Aveiro. O resultado final do projecto será uma nova metodologia de planeamento e
resposta para riscos de poluição costeira genérica, baseada nas várias ferramentas e análises propostas.
Este registo pertence ao Repositório Científico do LNEC
2014-09-01T00:00:00Z