Modelagem chuva-vazão a nível mensal das sub-bacias dos rios TAperoá e Piancó – PB - Sousa, Yesus Parvati Andrade (2021)
A água é o bem mais importante na manutenção da vida e está presente em praticamente tudo à nossa volta, como por exemplo, no abastecimento humano, na irrigação, na geração de energia elétrica, entre outras atividades. Sendo assim, dentre outras necessidades, deve-se realizar, seja em nível local ou regional, o monitoramento das variáveis hidrológicas para a adequada gestão dos recursos hídricos. Neste sentido, por meio da medição destas variáveis, podem-se elaborar os modelos hidrológicos, que buscam representar de forma simplificada os fenômenos físicos que ocorrem na natureza. Dentro dos modelos hidrológicos matemáticos, temos os modelos chuva-vazão, que tem como objetivo realizar o cálculo de vazão com base nos valores de chuva de uma determinada região. Além dos modelos hidrológicos matemáticos, existem os modelos baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA). Neste sentido, no presente trabalho será utilizado o modelo matemático Soil Moisture Accounting Procedure (SMAP) e um modelo baseado em RNA para o cálculo da vazão afluente na sub-bacia do rio Taperoá e na sub-bacia do rio Piancó, no Estado da Paraíba. A modelagem da sub-bacia do rio Taperoá seguiu o escopo temporal compreendendo o período de dados disponíveis entre 01/01/1970 à 01/12/2014, enquanto que a modelagem da sub-bacia do rio Piancó compreendeu o período de dados disponíveis de 01/05/1969 à 01/12/2014. Trabalhou-se com dados em escala de tempo mensal. Para o preenchimento de falhas nas séries pluviométricas, foi utilizado o método do vetor regional. O modelo SMAP gerou como resultado coeficientes de Nash de 0.67 e 0.40, no período total, para as sub-bacias do rio Taperoá e Piancó, respectivamente. As RNAs geraram coeficientes de Nash de 0.84 e 0.64, no período total, para as sub-bacias do rio Taperoá e Piancó, respectivamente. Comparado ao modelo SMAP, as RNAs se mostraram mais precisas na modelagem chuva-vazão para as sub-bacias estudadas.