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[ARTIGO RETRATADO] REDES NEURAIS ARTIFICIAIS APLICADAS À PREVISÃO DE ENCHENTES PARA REGIÃO DO PANTANAL NO MATO GROSSO DO SUL

2020; Volume: 39; Issue: 1 Linguagem: Português

10.5016/geociencias.v39i1.13644

1980-900X

Márcia Ferreira Cristaldo, Leandro de Jesus, Paulo Tarso de Oliveira, Celso Correia de Souza, Hevelyne H. G. Viganó, Carlos Roberto Padovani,

Hydrological Forecasting Using AI

Desde 1941 existe relatos de enchentes na cidade de Aquidauana e Anastácio. Nesse contexto, este estudo teve como objetivo prever enchentes na área urbana da cidade de Aquidauana, utilizando a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNAs). O modelo de RNA proposto foi o Perceptron Multi Camadas (MLP), sendo usados os dados de cotas do rio Aquidauana e da precipitação acumulada do período de 1953 a 2007 em pontos da bacia do rio a montante da cidade de Aquidauana. Para reduzir o número de dados meteorológicos e melhor explicar a variância da matriz de observações, foi aplicada aos dados a técnica de Análise de Componentes Principais (ACP), com o cálculo do coeficiente de correlação r. Os melhores resultados dos coeficientes de correlação foram para um e três dias de antecedência de previsão, com os valores de r iguais a 97% e 86%, respectivamente. Os resultados indicaram que as RNAs forneceram meios confiáveis de detectar o risco de enchentes na cidade de Aquidauana, com previsão de até cinco dias de antecedência.