APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA MODELAR O PROCESSO CHUVA-VAZÃO NA BACIA DO RIO PIAUITINGA (SE)

Código

XV-ENREHSE0014

Autores

Luiz Antônio Muñoz Dantas, Alcigeimes Batista Celeste

Tema

Planejamento de Gestão de Recursos Hídricos

Resumo

Este trabalho apresenta a aplicação de redes neurais artificiais para modelar o processo chuva-vazão na bacia hidrográfica do rio Piauitinga, em Sergipe. Os dados de entrada utilizados na modelagem foram os do posto fluviométrico de Estância e do pluviométrico de Salgado, os quais foram divididos entre calibração e validação, selecionados de maneira randômica. A execução das simulações ocorreu através do software de aprendizado de máquina Weka, e foram testadas quatro formulações diferentes para a situação mensal. A eficiência das simulações realizadas foi verificada a partir do coeficiente de Nash-Sutcliffe, conforme o qual obtiveram-se resultados consideráveis. A formulação contendo como atributos chuva e vazão de até três períodos anteriores foi a que apresentou os melhores resultados, atingindo índices de eficiência classificados como muito bons. Modelagens alternativas foram realizadas para comparar o modelo usando apenas um posto de chuva com outra usando a chuva média na bacia, e notou-se que o modelo que utiliza apenas o posto de precipitação de Salgado apresentou resultados melhores ou iguais. Por fim, foram feitas novas simulações que utilizaram os períodos iniciais para calibração e os finais para validação, e percebeu-se que as simulações que classificaram os dados de forma randômica apresentaram resultados superiores.