APLICAÇÃO DE MODELAGEM PREDITIVA PARA PREVISÃO DE SÉRIES HIDROLÓGICAS NA BACIA DO RIO PIANCÓ, PARAÍBA

Código

XVIII-SRHNE0149

Autores

Wesley Devison Melo Xavier, Daniel Conceição do Nascimento, Igor Fernandes Gomes, Cristiano das Neves Almeida, Iago Nogueira Pessoa, Bruno Roberto Ferreira da Silva, Eliaquim Damião de Pontes

Tema

4. Qualidade da Água, Monitoramento e Inovação Tecnológica

Resumo

A gestão eficiente dos recursos hídricos no semiárido brasileiro exige projeções hidrológicas confiáveis, especialmente em bacias intermitentes e vulneráveis como a do rio Piancó, na Paraíba. Este trabalho avaliou a aplicação de uma rede neural profunda Long Short-Term Memory (LSTM) para prever os volumes mensais de precipitação em quatro estações da referida bacia. Utilizou-se uma série histórica de dez anos (2013 a 2023) para treinamento e calibração, projetando-se os cenários para o ano de 2024. A arquitetura foi otimizada com três camadas profundas, função Huber Loss e mecanismo de Early Stopping. Os resultados evidenciaram que o modelo capturou de forma consistente a variabilidade sazonal, acompanhando as transições hidroclimatológicas locais sem apresentar overfitting. O desempenho visual foi validado estatisticamente, destacando-se a estação 737071 com o melhor nível de ajuste (R² = 0,883). Embora tenha ocorrido a subestimação inerente de picos extremos, as magnitudes residuais mantiveram-se contidas. Conclui-se que o modelo LSTM univariado atua como uma ferramenta viável para subsidiar o planejamento estratégico do abastecimento e a alocação de outorgas na região.