Desenvolvimento de modelos em redes neurais para simulação de precipitação na irrigação por aspersão. - MENEZES, Paulo Lopes de. (2022)
A eficiência de um sistema de irrigação por aspersão depende do desempenho do aspersor, que é dependente de algumas características como diâmetro do bocal, pressão de operação, velocidade e direção do vento, disposição e espaçamento no campo. A determinação dos coeficientes de uniformidade e a eficiência dos sistemas de aspersão dependem, em geral, de ensaios em campo que envolvem tempo e recursos financeiros. Uma alternativa para reduzir custo e tempo é a utilização de simulações para estimar os valores de precipitação ou dos coeficientes de uniformidade e eficiência. Neste trabalho foi proposta e testada a aplicação de uma rede neural artificial (RNA) do tipo Perceptron Multicamadas para simular a precipitação de um aspersor cujos parâmetros de entrada são os valores de pressão de operação, velocidade do vento, direção do vento e diâmetro do bocal do aspersor. Ensaios foram feitos em campo com um aspersor operando em uma malha de 16 x 16 coletores com espaçamento de 1,5 m, e diferentes combinações de bocais, pressões e condições de vento. Uma rede neural artificial foi treinada com vista a simular e estimar os valores de precipitação para o aspersor, dentro das condições ensaiadas. O modelo RNA apresentou bons resultados na simulação da precipitação com correlação de Spearman entre os dados obtidos em ensaio de campo e os dados simulados, apresentado valores entre 0,92 e 0,97 para dez ensaios analisados. Para a correlação entre o perfil de distribuição com os dados simulados pelo modelo RNA e os dados obtidos em ensaio de campo foram observados, para os mesmos dez ensaios, valores de coeficiente R2 de 0,95 a 0,99. O modelo RNA mostrou-se promissor na simulação da precipitação de aspersores em sistemas de irrigação por aspersão.