MODELAGEM HIDROCLIMATOLOGICA UTILIZANDO REDES NEURAIS MULTI LAYER PERCEPTRON EM BACIA HIDROGRÁFICA NO SUDOESTE DA AMAZÔNIA

• Autor(a) principal: Santos Neto, Luiz Alves dos
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Maniesi, Vanderlei, Querino, Carlos Alexandre Santos, Silva, Marcelo José Gama da, Brown, Vera Reis
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Climatologia (Online)
• Texto Completo: https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/73007
• topic: Amazônia, Simulação, Rio Acre, Climatologia

O rio Acre apresentou, nos últimos anos, uma grande frequência de cheias nas cidades à sua margem, principalmente em Rio Branco, capital do estado do Acre. Na década atual ocorreram 2 das 3 maiores enchentes já observadas na capital acreana desde que se tem registro, que fizeram a cidade entrar em situação de emergência e provocou danos e prejuízos a toda população. O objetivo deste trabalho foi apresentar uma proposta de criação de um modelo hidroclimatológico com aplicação da técnica das Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo Multi Layer Perceptron. Dados mensais de Temperatura da Superfície do Mar (TSM) dos Oceanos Pacífico e Atlântico tropicais, além do Atlântico Sudoeste e de pressão média mensal em Darwin e Tahiti do período de 1971 até 2016 foram utilizados como dados de entrada da RNA. As previsões da cota máxima mensal com antecedência de 1 a até 4 meses foram feitas com simulações de 1 até 30 neurônios na camada escondida para cada horizonte de previsão e usado métricas de desempenho para avaliar sua eficiência do modelo. As simulações obtiveram índices satisfatórios e, dado sua eficiência, sugere-se sua aplicação nos órgãos gestores da Bacia Hidrográfica do rio Acre para conseguir se antecipar com meses de antecedência aos eventos de cheia e facilitar na mitigação de tomadas de decisão antes do acontecimento deste extremo hidrológico.