MODELO DE REDES NEURAIS PARA PREENCHIMENTO DE FALHAS DAS SÉRIES DE PRECIPITAÇÃO DAS ESTAÇÕES DE MONITORAMENTO DA BACIA REPRESENTIVA DO RIO PIABANHA

Código

XXV-SBRH0690

Autores

Mariana Dias Villas Boas, DÉCIO RODRIGUES GOULART, Eronilton Morais Cavalcanti, JANAINA GOMES PIRES DA SILVA, Michele Bruna de S. Nascimento, Marcelo Parente Henriques, Márcio Junger Ribeiro, ANTONIO MACHADO NETO, Adriana Dantas Medeiros

Tema

05 - Bacias Representativas Experimentais

Resumo

Os dados de precipitação são fundamentais para a caracterização hidrológica de uma bacia hidrográfica. Entretanto, normalmente, esses dados apresentam falhas, que comprometem sua utilização em estudos, mas que podem ser preenchidas durante o processo de consistência de dados utilizando técnicas, cuja mais comum é a regressão linear. Nesse caso, são utilizados dados de uma estação pluviométrica próxima, que possua uma boa correlação linear com a aquela estação, para estimar os dados com falhas. Nesse trabalho, avaliou-se o uso das redes neurais para a definição de um modelo de preenchimento de falhas para as estações da bacia representativa do rio Piabanha que possui uma rede de monitoramento hidrometeorológico de responsabilidade do Serviço Geológico do Brasil (SGB-CPRM). As redes neurais possuem a vantagem de representar, além das relações lineares, uma ampla gama de relações não-lineares. Os resultados encontrados demonstram um satisfatório desempenho das redes neurais para o preenchimento de falhas para todas as estações de monitoramento da bacia representativa do rio Piabanha.