Modelagem hidrogeológica de um aquífero freático poroso com o Visual Modflow e por meio de Redes Neurais Artificiais

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Fineza, Adonai Gomes
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Hidrogeologia; Água subterrânea; Solos - Permeabilidade; Redes neurais (Computação); Geologia
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/6506

O objetivo deste trabalho foi elaborar um modelo hidrogeológico conceitual e numérico de uma microbacia urbana (Viçosa, Minas Gerais, Brasil) através de um programa computacional comercial, visando a predição da carga hidráulica (superfície potenciométrica) e eventuais variações sazonais. Posteriormente, os dados coletados foram utilizados em redes neurais artificiais (RNA) com o objetivo de comparar com os resultados do modelo numérico e avaliar a eficiência das RNAs com este enfoque. O modelo hidrogeológico conceitual baseou-se em dados primários e secundários e permitiu identificar os aquíferos porosos nos quais ocorre o lençol freático na área de estudo, bem como seus parâmetros hidrogeológicos. Posteriormente, o modelo hidrogeológico conceitual e os parâmetros hidrogeológicos (condutividade hidráulica, transmissividade e coeficiente de armazenamento) foram inseridos em um programa computacional (Visual Modflow) para elaboração do modelo hidrogeológico numérico. O modelo numérico elaborado mostra que o fluxo subsuperficial segue, de forma aproximada, as direções do fluxo superficial, deslocando-se das porções mais elevadas do terreno para as mais baixas. Além disso, não se observam variações sazonais significativas de sua posição e foram observadas porções da área de estudo que apresentam-se secas em todas as estações do ano, em conformidade com os dados reais obtidos. Por fim, visando a predição da superfície potenciométrica através de RNA foram testadas diferentes combinações entre as seguintes variáveis discriminantes: elevação; declividade; curvatura; índice topográfico combinado (CTI); distância vertical do canal de drenagem; aprofundamento do vale; direção de fluxo e distância euclidiana, todos obtidos a partir de um modelo digital do Elevação (MDE) com resolução espacial de 5m. Os resultados demonstram um grande potencial de utilização desta abordagem e os mapas inferidos por RNA mostraram muita coerência com os resultados fornecidos pelo Visual Modflow.