UTILIZAÇÃO E ANÁLISE DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS COM PARÂMETROS CLIMATOLÓGICOS APLICADO A DADOS DE PRECIPITAÇÃO

Código

XXIII-SBRH0605

Autores

Camila Bermond Ruezzene, Frederico Fabio Mauad, Carlos Eduardo Nunes Medina Martinez, Renato Billia de Miranda, Adriano Rogerio Bruno Tech

Tema

01 - Planejamento e Gestão de Recursos Hídricos

Resumo

A precipitação é um fenômeno climático de fundamental importância devido ao papel da água com os seres vivos e pelos seus eventos extremos trazerem impactos devastadores. Há uma deficiência nos estudos climatológicos quanto a distribuição das grandezas que influenciam na precipitação por conta da complexidade física envolvida. Para tentar sanar este problema, as Redes Neurais Artificiais (RNAs) se mostram como uma ótima ferramenta devido à sua capacidade preditiva e dos diversos testes que são realizados a cada segundo. O objetivo do trabalho foi correlacionar os dados climatológicos diários de 2010 a 2018 do Centro de Recursos Hídricos e Estudos Ambientais, localizado em Itirapina-SP, divididos por mês em baixa, média e alta intensidade de chuva com os valores de precipitação. Foram feitas análises da diferença dos valores acumulados de precipitação, coeficiente de determinação e teste não paramétrico de Wilcoxon. Para classificações de média e alta intensidade, foram encontrados valores de R² acima de 0,9 e p-valores acima de 0,05 para quase metade dos meses. Constatou-se que as RNAs são ferramentas com enorme potencial para o entendimento das grandezas que influenciam na precipitação, mas é necessária a divisão dos dados em séries com menor variabilidade para a obtenção de um bom resultado.