Artigo Acesso aberto Produção Nacional Revisado por pares

Estimação da evapotranspiração de referência no estado do Rio de Janeiro usando redes neurais artificiais

2008; UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE; Volume: 12; Issue: 2 Linguagem: Português

10.1590/s1415-43662008000200010

ISSN

1807-1929

Autores

Sidney Sára Zanetti, Elias Fernandes de Sousa, Daniel Fonseca de Carvalho, Salassier Bernardo,

Tópico(s)

Plant Water Relations and Carbon Dynamics

Resumo

Propor uma rede neural artificial (RNA) para estimar a evapotranspiração de referência (ETo) em função das coordenadas de posição geográfica e da temperatura do ar no Estado do Rio de Janeiro, motivou a realização do presente estudo. Os dados utilizados no treinamento da rede foram obtidos de 17 séries históricas de elementos climáticos localizadas nesse Estado. A ETo diária calculada pelo método de Penman-Monteith (FAO-56) foi utilizada como referência para treinar as redes. As RNAs, do tipo perceptron de múltiplas camadas, foram treinadas para estimar a ETo em função da latitude, longitude, altitude, temperatura média do ar, amplitude térmica diária e dia do ano. Após o treinamento com várias configurações de rede, selecionou-se a que apresentou o melhor desempenho, a qual é composta de apenas uma camada intermediária (com vinte neurônios e função de ativação do tipo sigmóide logística) e uma camada de saída (com um neurônio e função de ativação linear). Pelos resultados obtidos conclui-se que, levando-se em consideração apenas as coordenadas de posição geográfica e a temperatura do ar, pode-se estimar a ETo (valores diários) em 17 localidades do Estado do Rio de Janeiro usando uma RNA.

Referência(s)