Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Coutinho, Eluã Ramos
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| Orientador(a): |
Delgado, Angel Ramon Sanchez |
| Banca de defesa: |
Carvalho, Daniel Fonseca de,
França, Felipe Maia Galvão,
Oliveira, Francisco Bruno Souza,
Wanderley, Henderson Silva |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária
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| Departamento: |
Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9874
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Resumo: |
A população mundial cresce exponencialmente a cada dia, o que tem tornado o aumento da produção de alimentos cada vez mais indispensável. Este só será possível com a intensificação da produção em diferentes localidades e épocas do ano apoiadas pelo processo de irrigação. Em contra partida, o aumento do consumo dos recursos naturais como água tem demonstrado um fator de preocupação mundial. Para tanto, a determinação de informações que possam minimizar a sua utilização, como a evapotranspiração, é cada vez mais necessária. O presente estudo visou a aplicação de técnicas de inteligência computacional no desenvolvimento de um modelo híbrido, composto por Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Algoritmos Genéticos (AGs), para estimar os valores diários e mensais da evapotranspiração de referência (ETo) obtidos pelo método de Penman-Monteith FAO-56. O método foi aplicado para 75 localidades da região sudeste do Brasil. Os resultados foram comparados com os métodos empíricos de Hargreaves-Samani, Jensen-Haise, Linacre, Benavides & Lopez e Hamon e a RNA Multilayer Perceptron (MLP). O desempenho dos modelos foram avaliados utilizando o coeficiente de correlação (r), erro médio absoluto (EMA), raiz do erro médio quadrático (REMQ), erro médio percentual (EMP), índice de concordância (D), índice de confiança (C), estatística descritiva e análise de dispersão. A avaliação dos resultados mostraram que na maioria dos casos o modelo híbrido MLP-AG apresentou índices superiores aos demais modelos, chegando a obter índices de (r) entre 0,94 a 0,99, (D) entre 0,97 a 0,99, (C) entre 0,92 a 0,99 e (EMP) entre 1,82% e 6,66% caracterizando que os dados obtidos pelo modelo apresentam uma precisão entre 93,34% a 98,12% em relação aos valores obtidos pelo método de Penman-Monteith. Logo, pode-se concluir que o modelo proposto é uma alternativa para estimativa da ETo na região Sudeste do Brasil. |
