Influência do preenchimento de falhas de dados horários de precipitação por redes neurais artificiais (RNAs) na simulação hidrológica de base física em uma bacia rural - Depiné, Haline (2014)
A disponibilidade de séries contínuas de chuva pode viabilizar a execução de muitos estudos que não seriam possíveis com séries que apresentam falhas, pois muitos modelos hidrológicos não apresentam bons resultados quando utilizados dados de entrada com valores faltantes. Neste estudo, as capacidades de Redes Neurais Artificiais (RNAs) foram analisadas para estimar falta de dados das estações pluviométricas. Assim, o objetivo deste trabalho consistiu em testar a utilização de séries pluviométricas preenchidas, em escala horária, a partir de redes neurais artificiais como entrada em um modelo hidrológico de base física, com parâmetros distribuídos. A hipótese levantada neste estudo é que o preenchimento de falhas de séries históricas de precipitação com as Redes Neurais Artificiais potencializam a sua utilização em estudos e na modelização hidrológica. Na metodologia foi proposto um método para preenchimento de falhas dos dados históricos de precipitação horária monitorados em dezoito postos pluviométricos. Posteriormente os dados de precipitação preenchidos foram aplicados em um modelo de previsão de vazão (SWAT). Foram simuladas sete situações para a verificação do desempenho do modelo SWAT, utilizando dados de entrada horários preenchidos de 16 postos pluviométricos, posteriormente, as séries de entrada foram sendo reduzidas, para 8 postos, 4, 2 e por fim 1 posto pluviométrico. Também foi simulado um cenário onde se utilizou como dados de entrada as 16 séries de dados horários sem preenchimento, e um cenário onde os dados horários preenchidos foram convertidos em diários. Foram construídos 1784 modelos para preenchimento de falhas nas séries de dados horários dos postos pluviométricos da bacia. O preenchimento das falhas apresentou coeficientes de analise de desempenho dos modelos elevados. De maneira geral, os valores do coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS) encontrados no treinamento e na verificação das redes variaram de 0,80 a 0,99. A frequência com que foram encontrados valores de NS menores que 0.90 nos preenchimentos dos pluviógrafos foi baixa, da ordem de 3,6%. Na aplicação do modelo SWAT, a calibração e a verificação dos parâmetros do modelo foram realizadas com o uso das 16 séries horárias preenchidas com as RNAs. Resultados demonstraram que o coeficiente de eficiência de NS diminui à medida que quantidade de estações pluviométricas utilizadas na entrada do modelo são reduzidas, de 16 para 8, de 8 para 4, de 4 para 2 e de 2 para 1. Variaram de NS = 0,86 (com 16 pluviógrafos) a NS = 0,75 (com dois e um pluviógrafos). Ao se utilizar os dados sem preenchimento o modelo obteve um desempenho inferior, alcançando um coeficiente de NS 6 igual a 0,69. Com relação ao último cenário, em que os dados horários preenchidos foram acumulados e convertidos em diários para serem inseridos no modelo, os resultados foram os piores obtidos, o NS se igualou a 0,61. Nota-se que o preenchimento das falhas das precipitações horárias proporcionou a maximização dos dados disponíveis, com representação das variabilidades espaciais e, a realização de simulações para intervalos de tempo compatíveis com o tempo de resposta da bacia.