Previsão contínua de níveis fluviais com redes neurais utilizando previsão de precipitação : investigação metodológica da técnica

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Dornelles, Fernando
• Orientador(a): Pedrollo, Olavo Correa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Precipitação; Previsao de nivel; Redes neurais
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/12886

Os sistemas de alerta de cheias exigem dos modelos de previsão de níveis, precisão e antecipação adequadas. Especialmente em bacias pequenas com resposta rápida, estas necessidades são atendidas com modelos de previsão continua, e que utilizam a previsão hidrometeorlógica como dado de entrada. Nesta pesquisa, é proposta uma exploração de recursos matemáticos na modelagem empírica de redes neurais progressivas de múltiplas camadas, abordando-se as dificuldades corriqueiras desta técnica, tais como problemas de convergência, eleição da arquitetura ótima, particionamento da amostra e índices de avaliação da qualidade do modelo. Estas dificuldades são pouco discutidas, ou até mesmo totalmente ignoradas, em grande parte dos trabalhos. A aplicação da metodologia utilizou dados da bacia do rio Quaraí, onde as cidades fronteiriças de Quaraí (Br) e Artigas (Uy) sofrem com inundações ribeirinhas. A área da bacia de contribuição é de 4.500 km², salientando-se que a bacia apresenta uma rápida resposta aos eventos de precipitação, decorrente de uma baixa capacidade de armazenamento e infiltração. O modelo proposto de previsão de níveis por redes neurais tem como entradas, níveis observados nos 2 dias anteriores e previsão numérica de precipitação (ETA-CPTEC) para até 5 dias à frente. O provável ganho em qualidade ao utilizar-se previsão de precipitação no modelo de previsão de nível foi analisado, comparando-se os resultados do modelo completo de redes neurais com os obtidos, também por um modelo de redes neurais, porém, sem o emprego de previsão de precipitação, pois assim, a avaliação deste ganho não tem a influência das características do modelo utilizado. Foi verificado um pequeno ganho ao utilizar-se a previsão de precipitação, mesmo com a baixa capacidade em acertar a magnitude da precipitação. Para efeitos de experimentação da técnica de aglutinação dos índices de qualidade dos resultados da modelagem, foram obtidas e comparadas as previsões de níveis de um modelo de regressão com as de um modelo por redes neurais. Foi analisado o comportamento do índice de erro associado à freqüência de ocorrência, que indica a magnitude do erro de modo absoluto, o qual, devido a seu significado intuitivo, dispensa a comparação com modelos alternativos. A técnica de aglutinação foi importante para a comparação dos resultados das modelagens, tendo indicado a vantagem das redes neurais sobre a regressão. Os recursos desenvolvidos nesta pesquisa, para contornar as dificuldades expostas, podem contribuir para a correta utilização de redes neurais progressivas de múltiplas camadas, em especial na área de recursos hídricos. Observa-se, ainda, que a delimitação dos limites de abrangência da amostra de dados tem uma importante influência na escolha do correto modelo a ser utilizado.