Produção Nacional
O Desempenho das Redes Neurais Artificiais (RNAs) para Simulação Hidrológica Mensal
2014; Brazilian Association of Water Resources; Volume: 19; Issue: 2 Linguagem: Português
10.21168/rbrh.v19n2.p251-265
ISSN2318-0331
AutoresGuilherme Garcia de Oliveira, OLAVO PEDROLLO, Nilza Maria dos Reis Castro,
Tópico(s)Solar Radiation and Photovoltaics
ResumoO objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho de modelos hidrológicos baseados em RNAs para a simulação hidrológica da vazão média mensal, utilizando apenas dados meteorológicos e pluviométricos.Este estudo foi realizado na bacia do rio Ijuí, na área de contribuição ao posto fluviométrico Santo Ângelo (5.414 km²), no Rio Grande do Sul, Brasil, com vazão média de 138 m³/s no período entre 1941 e 2005.Os procedimentos de pesquisa adotados foram: i) organização e análise de consistência dos dados; ii) interpolação espacial dos dados meteorológicos e pluviométricos; iii) estimativa da evapotranspiração de referência; iv) extração dos valores mensais de precipitação, evapotranspiração potencial e de vazão; v) modelagem hidrológica com RNAs.A avaliação dos modelos testados foi efetuada através de análises visuais comparativas dos hidrogramas e das curvas de permanência (observado e simulado), de indicadores quantitativos de desempenho como o coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS), e de uma análise de sensibilidade para compreender e interpretar o funcionamento da RNA.Além disto, foi realizada uma comparação com o modelo hidrológico SMAP, modelo conceitual adaptado para simulações mensais, proposto por Lopes et al. (1982).O modelo com RNAs mais adequado para a simulação das vazões apresentou apenas três variáveis de entrada, com 16 pesos sinápticos.Neste modelo, foi obtido um NS igual a 0,904, com RMSE de 37,1 m³/s.Através da análise de sensibilidade, foi observado que a RNA escolhida relacionou corretamente as variáveis de entrada com a saída da rede, respeitando os princípios físicos envolvidos no sistema hidrológico.Além disto,
Referência(s)