PREVISÃO DE VAZÃO DE CURTOPRAZOUTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. ESTUDO DE CASO: RIO PARAÍBA DO SUL

Código

B3004

Autores

Yulia Gorodetskaya, Leonardo Goliatt da Fonseca, Celso Bandeira de Melo Ribeiro

Tema

Técnicas Aplicadas em Gerenciamento de Recursos Hídricos

Resumo

A água é um recurso natural finito. Sua manutenção em padrões de quantidade e qualidade é um grande desafio para a sociedade mundial. Neste sentido, torna-se fundamental a elaboração de estudos sobre sua conservação e manutenção para a atual e futuras gerações. As previsões quantitativas de vazão podem se tornar uma informação indispensável aos gerenciadores de bacias hidrográficas e, em particular, para o planejamento e prevenção de prejuízos causados por enchentes. Contudo, as dificuldades são extremas devido à alta variabilidade das escalas temporal e espacial e as não-linearidades das variáveis que descrevem o processo natural da precipitação-vazão em bacias hidrográficas. Os modelos envolvendo redes neurais artificiais oferecem a vantagem de não requererem um conhecimento explícito da bacia estudada e têm apresentado bons resultados na modelagem de processos hidrológicos de transformação de chuva em vazão, especialmente nos casos onde estes conhecimentos sejam muito limitados. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo prever a vazão natural diária de curto prazo, com um horizonte de até 7 dias à frente, da estação Campos-Ponte Municipal no rio Paraíba do Sul. Além disso,  busca investigar o horizonte temporal sobre o qual isso pode se apoiar.O valor da vazão predita foi considerado como uma função de conjuntos finitos de observações de precipitação e vazão antecedentes. Para isto, uma base de séries históricas de precipitação e vazão foi utilizada na modelagem da previsão da vazão. A rede neural artificial, apresentou resultado satisfatório no problema de modelagem de vazão.