Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: MACEDO, Maria José Herculano.
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/5779
Resumo: O desequilíbrio crescente entre disponibilidade e demanda hídrica constitui objeto de planejamento dos recursos hídricos, políticas de conservação, programas de recursos hídricos e simulações hidrológicas. Nesse contexto, o objetivo deste estudo consiste em avaliar a aplicação das Redes Neurais Artificiais e satélite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu-BA. Os resultados revelaram que essa bacia hidrográfica não é muito propícia a inundações. O rio principal apresenta baixa declividade, com formas transicionais regulares e irregulares em seu curso. Mais de 50% da área da bacia hidrográfica está entre 200 e 600 metros, as menores altitudes se localizam ao leste e elevações acima de 1000 metros estão na porção oeste. A bacia hidrográfica é relativamente plana com declividade do tipo suave. A vegetação predominante consiste em atividades agrárias e vegetação secundária. As chuvas orográficas e/ou convectivas causam as sub e sobrestimativas pluviométricas do TRMM. A rede neural escolhida para a modelagem chuva-vazão utilizou em sua arquitetura o algoritmo de Retropropagação Levenberg-Marquardt, com 90 neurônios na camada intermediária e função de transferência tangente hiperbólica sigmóide (tansig) nas camadas intermediária e de saída. Na fase de previsão a rede superestimou os picos mais elevados de vazão. Os resultados indicam que as redes neurais artificiais são capazes de realizar a previsão de vazão. As estimativas de chuvas pelo TRMM podem ser utilizadas com cautela nas análises hidrológicas. Porém é uma alternativa interessante em locais onde não há disponibilidade de informações hidrológicas.
id UFCG_05e8368db5f72cf2e6e10d04b3ba97cd
oai_identifier_str oai:localhost:riufcg/5779
network_acronym_str UFCG
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
repository_id_str 4851
spelling Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA.Applications of artificial neural networks and TRMM satellite in rain-flow modeling of the river basin Paraguaçu / BA.Sensoriamento RemotoModelagem HidrológicaInteligência ArtificialRemote SensingHydrologic ModelingArtificial intelligenceMeteorologiaO desequilíbrio crescente entre disponibilidade e demanda hídrica constitui objeto de planejamento dos recursos hídricos, políticas de conservação, programas de recursos hídricos e simulações hidrológicas. Nesse contexto, o objetivo deste estudo consiste em avaliar a aplicação das Redes Neurais Artificiais e satélite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu-BA. Os resultados revelaram que essa bacia hidrográfica não é muito propícia a inundações. O rio principal apresenta baixa declividade, com formas transicionais regulares e irregulares em seu curso. Mais de 50% da área da bacia hidrográfica está entre 200 e 600 metros, as menores altitudes se localizam ao leste e elevações acima de 1000 metros estão na porção oeste. A bacia hidrográfica é relativamente plana com declividade do tipo suave. A vegetação predominante consiste em atividades agrárias e vegetação secundária. As chuvas orográficas e/ou convectivas causam as sub e sobrestimativas pluviométricas do TRMM. A rede neural escolhida para a modelagem chuva-vazão utilizou em sua arquitetura o algoritmo de Retropropagação Levenberg-Marquardt, com 90 neurônios na camada intermediária e função de transferência tangente hiperbólica sigmóide (tansig) nas camadas intermediária e de saída. Na fase de previsão a rede superestimou os picos mais elevados de vazão. Os resultados indicam que as redes neurais artificiais são capazes de realizar a previsão de vazão. As estimativas de chuvas pelo TRMM podem ser utilizadas com cautela nas análises hidrológicas. Porém é uma alternativa interessante em locais onde não há disponibilidade de informações hidrológicas.The growing imbalance between water demand and availability is subject to water resources planning, conservation policies, water resources programs and hydrologic simulations. In this context, the aim of this study is to assess the application of artificial neural networks and Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite in the rainfall-runoff modeling in the Paraguaçu River Basin/BA. The results revealed that the basin is not very prone to flooding. The main river has a low slope, with transitional forms regular and irregular in its course. More than 50% of the basin area is between 200 and 600 meters, the lowest altitudes are located to the east and elevations above 1000 meters are in the western portion. The basin is relatively flat with smooth slope type. The predominant vegetation consists of secondary vegetation and agricultural activities. Orographic and/or convective rainfall causes the sub and overestimation of the TRMM values. The neural network chosen for modeling rainfall-runoff used the algorithm of Levenberg-Marquardt Backpropagation with 90 neurons in the hidden layer transfer function and hyperbolic tangent sigmoid (tansig) in the intermediate and output layers in its architecture. At the stage of the network prediction overestimated the higher peaks flow. The results show that artificial neural networks are capable of predicting flow. Estimates of rainfall by TRMM can be used with caution in hydrologic analyzes. But it is an interesting alternative in places where there is no availability of hydrological information.CapesUniversidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRNPÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIAUFCGSOUSA, Francisco de Assis Salviano de.SOUSA, F. A. S.http://lattes.cnpq.br/5392432872592612SANTOS, Carlos Antonio Costa dos.SANTOS, C. A. C.http://lattes.cnpq.br/8478223179930197BRITO , José Ivaldo Barbosa de.FERREIRA , Tarso Vilela.GALVÍNCIO , Josicleda Domiciano.NÓBREGA, Ranyere Silva.MACEDO, Maria José Herculano.2013-06-172019-08-14T11:17:12Z2019-08-142019-08-14T11:17:12Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/5779MACEDO, M. J. H. Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA. 2013. 92f. Tese (Doutorado em Meteorologia) – Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2013. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/5779porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2022-10-04T18:08:08Zoai:localhost:riufcg/5779Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512022-10-04T18:08:08Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA.
Applications of artificial neural networks and TRMM satellite in rain-flow modeling of the river basin Paraguaçu / BA.
title Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA.
spellingShingle Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA.
MACEDO, Maria José Herculano.
Sensoriamento Remoto
Modelagem Hidrológica
Inteligência Artificial
Remote Sensing
Hydrologic Modeling
Artificial intelligence
Meteorologia
title_short Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA.
title_full Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA.
title_fullStr Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA.
title_full_unstemmed Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA.
title_sort Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA.
author MACEDO, Maria José Herculano.
author_facet MACEDO, Maria José Herculano.
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv SOUSA, Francisco de Assis Salviano de.
SOUSA, F. A. S.
http://lattes.cnpq.br/5392432872592612
SANTOS, Carlos Antonio Costa dos.
SANTOS, C. A. C.
http://lattes.cnpq.br/8478223179930197
BRITO , José Ivaldo Barbosa de.
FERREIRA , Tarso Vilela.
GALVÍNCIO , Josicleda Domiciano.
NÓBREGA, Ranyere Silva.
dc.contributor.author.fl_str_mv MACEDO, Maria José Herculano.
dc.subject.por.fl_str_mv Sensoriamento Remoto
Modelagem Hidrológica
Inteligência Artificial
Remote Sensing
Hydrologic Modeling
Artificial intelligence
Meteorologia
topic Sensoriamento Remoto
Modelagem Hidrológica
Inteligência Artificial
Remote Sensing
Hydrologic Modeling
Artificial intelligence
Meteorologia
description O desequilíbrio crescente entre disponibilidade e demanda hídrica constitui objeto de planejamento dos recursos hídricos, políticas de conservação, programas de recursos hídricos e simulações hidrológicas. Nesse contexto, o objetivo deste estudo consiste em avaliar a aplicação das Redes Neurais Artificiais e satélite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu-BA. Os resultados revelaram que essa bacia hidrográfica não é muito propícia a inundações. O rio principal apresenta baixa declividade, com formas transicionais regulares e irregulares em seu curso. Mais de 50% da área da bacia hidrográfica está entre 200 e 600 metros, as menores altitudes se localizam ao leste e elevações acima de 1000 metros estão na porção oeste. A bacia hidrográfica é relativamente plana com declividade do tipo suave. A vegetação predominante consiste em atividades agrárias e vegetação secundária. As chuvas orográficas e/ou convectivas causam as sub e sobrestimativas pluviométricas do TRMM. A rede neural escolhida para a modelagem chuva-vazão utilizou em sua arquitetura o algoritmo de Retropropagação Levenberg-Marquardt, com 90 neurônios na camada intermediária e função de transferência tangente hiperbólica sigmóide (tansig) nas camadas intermediária e de saída. Na fase de previsão a rede superestimou os picos mais elevados de vazão. Os resultados indicam que as redes neurais artificiais são capazes de realizar a previsão de vazão. As estimativas de chuvas pelo TRMM podem ser utilizadas com cautela nas análises hidrológicas. Porém é uma alternativa interessante em locais onde não há disponibilidade de informações hidrológicas.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-06-17
2019-08-14T11:17:12Z
2019-08-14
2019-08-14T11:17:12Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/5779
MACEDO, M. J. H. Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA. 2013. 92f. Tese (Doutorado em Meteorologia) – Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2013. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/5779
url http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/5779
identifier_str_mv MACEDO, M. J. H. Aplicações de redes neurais artificiais e satélite TRMM na modelagem chuva-vazão da bacia hidrográfica do rio Paraguaçu/BA. 2013. 92f. Tese (Doutorado em Meteorologia) – Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2013. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/5779
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN
PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA
UFCG
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN
PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA
UFCG
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron:UFCG
instname_str Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron_str UFCG
institution UFCG
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
repository.mail.fl_str_mv bdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.br
_version_ 1809744386340159488