REGIONALIZAÇÃO DA VAZÃO Q95% ATRAVÉS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA A BACIA REPRESENTATIVA DO RIO PIABANHA

Código

XXIV-SBRH0589

Autores

Mariana Dias Villas Boas, Carlos Eduardo da Silva Sacramento, DÉCIO RODRIGUES GOULART, JANAINA GOMES PIRES DA SILVA, Jefferson Santana Melo, João Pedro Costa da Silva, Michele Bruna de S. Nascimento, Marcelo Parente Henriques, Márcio Junger Ribeiro, ANTONIO MACHADO NETO, Adriana Dantas Medeiros

Tema

SE07.A - Bacias Experimentais e Representativas: pesquisa, inovação, perspectivas e desafios

Resumo

O estudo da disponibilidade hídrica de uma bacia hidrográfica é parte do gerenciamento dos recursos hídricos. A regionalização de vazões é comumente utilizada para esse tipo de estudo e permite a transferência de informações hidrológicas de locais com série de vazões representativas para outros locais com pouca ou nenhuma informação. Nesse sentido, podem ser utilizadas diferentes técnicas dentre as quais: a regressão linear, a modelagem hidrológica e, mais recentemente, as redes neurais artificiais. Nesse trabalho, apresenta-se a comparação da estimativa da vazão mínima de permanência de noventa e cinco por cento, a chamada Q95%, utilizando o modelo original da CPRM/SGB, com base em regressão linear, e o proposto com base em redes neurais artificiais para a bacia do rio Piabanha. Observa-se, de um modo geral, um melhor ajuste do modelo de redes neurais para o conjunto de estações selecionado. Em seguida, é realizada uma aplicação de ambos os modelos considerando os dados de duas estações da bacia representativa (Pedro do Rio e Parque Petrópolis) do rio Piabanha onde o modelo proposto, com uso de redes neurais, funciona melhor que o modelo tradicional apenas para uma delas, Pedro do Rio.