MODELO DE REDE NEURAL ARTIFICIAL PARA AVALIAÇÃO DO APORTE DE POLUIÇÃO DIFUSA EM EVENTOS DE PRECIPITAÇÃO

Código

XXV-SBRH0337

Autores

Sabrina Bittencourt Medeiros Drummond, Matheus Kopp Prandini, MARIA CRISTINA BORBA BRAGA, Eloy Kaviski, Sergio Michelotto Braga, Jorge António Silva Centeno

Tema

STE18 - Modelagem Numérica e Física de Escoamentos

Resumo

A poluição difusa resultante da lavagem durante os eventos de chuva é difícil de caracterizar e é uma das principais causas da degradação das águas superficiais. As redes neurais podem ser citadas como uma das ferramentas usadas para caracterizar a poluição difusa. Neste estudo, uma rede neural artificial convolucional de múltiplas camadas foi concebida para modelar a poluição difusa em um rio urbano de Curitiba. Um exercício de modelagem usando informações sobre alguns parâmetros físico-químicos, incluindo carbono orgânico dissolvido, nitrogênio total, sólidos totais e turbidez, bem como vazão, foi concebido para prever a concentração de fósforo total. A raiz do erro quadrático médio foi usada para comparar os valores medidos da concentração total de fósforo com os gerados pelo modelo. As combinações entre nitrogênio total, sólidos totais, turbidez e vazão apresentaram o menor valor da raiz do erro quadrático médio (0,057655 mgL-1), enquanto nitrogênio total, carbono orgânico dissolvido, sólidos totais e turbidez apresentaram o maior valor (0,057655 mgL-1). É importante citar que a turbidez e a vazão apresentaram relevância significativa no exercício de modelagem, pois sua remoção do modelo gerado pela rede neural artificial convolucional foi associada a um aumento na raiz do erro quadrático médio usado para a previsão da concentração de fósforo total. Cabe salientar que o uso de redes neurais artificiais pode ser uma ferramenta eficaz para caracterizar a poluição difusa carreada pela lavagem do terreno às águas superficiais, conforme evidenciado pelos resultados produzidos para o fósforo total.