REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMATIVA MENSAL DA EROSIVIDADE DA CHUVA NO ESTADO DE MINAS GERAIS

• Autor(a) principal: Moreira, MIchel Castro
• Data de Publicação: 2009
• Outros Autores: Pruski, Fernando Falco, Oliveira, Thiago Emanuel Cunha de, Pinto, Francisco de Assis de Carvalho, Silva, Demetrius David da
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Engenharia na Agricultura
• Texto Completo: https://periodicos.ufv.br/reveng/article/view/85
• topic: Hidrologia; Hidráulica

Dada à necessidade de se conhecer os valores da erosividade da chuva para qualquer localidade, tendo em vista o planejamento de uso de práticas para controle da erosão, e considerando a escassez dessas informações, no presente trabalho teve-se por objetivo desenvolver redes neurais artificiais (RNAs) para a estimativa mensal da erosividade da chuva no Estado de Minas Gerais. Utilizaram-se dados de erosividade da chuva, latitude, longitude e altitude de 268 estações pluviométricas situadas no Estado de Minas Gerais e em seu entorno. Foram treinadas 48 RNAs, considerando-se os índices de erosividade EI30 e KE>25 e duas metodologias de obtenção da energia cinética da precipitação. Na avaliação dos resultados obtidos com as RNAs desenvolvidas, utilizaram-se o coeficiente de determinação e o índice de confiança. A análise dos resultados possibilitou que se verificasse que as RNAs desenvolvidas são eficientes para estimativa mensal da erosividade da chuva, constituindo alternativa viável para a obtenção desses valores, para qualquer localidade do Estado de Minas Gerais.