Previsão probabilística de enchentes para uma pequena bacia hidrográfica do Pantanal

  • Marcia Ferreira Cristaldo Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS), Aquidauana, MS, Brasil Departamento de Computação.
  • Celso Correia de Souza Universidade Anhanguera (UNIDERP), Campo Grande, MS, Brasil Departamento de Estatística.
  • Leandro de Jesus Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS), Aquidauana, MS, Brasil Departamento de Computação.
  • Paulo Tarso Sanches de Oliveira Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), Campo Grande, MS, Brasil Faculdade de Engenharias, Arquitetura e Urbanismo e Geografia (FAENG).
  • Carlos Roberto Padovani Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Corumbá, MS, Brasil Centro de Pesquisa Agropecuária do Pantanal. Departamento de Geociências.
  • Hevelyne Henn da Gama Viganó Instituto Federal de Mato Grosso do Sul (IFMS), Campo Grande, MS, Brasil Departamento de Estatística
DOI: https://doi.org/10.4136/ambi-agua.1988
Palavras-chave: monitoramento de cota, multilayer perceptron, predição, Rio Aquidauana.

Resumo

O monitoramento para a previsão de cheias de pequenas bacias hidrográficas é de grande importância tendo em vista a relação dos recursos hídricos com a sociedade, pois pode garantir o uso sustentável às comunidades urbanas de cidades lindeiras à bacia. O rio Aquidauana está inserido na planície Pantaneira sendo considerado vulnerável à inundações, no entanto, falta de um sistema eficiente para previsões de cheias e inundações. Assim, este estudo propõe um sistema de previsão probalística de enchentes para a bacia do Rio Aquidauana. Para tanto foram utilizadas as redes neurais artificiais (RNAs) do tipo MultiLayer Perceptron (treinamento back-propagation) com parâmetros otimizados pelos Algoritmos Genéticos. A RNA foi treinada e avaliada com base em dados de chuva acumulada (mm) e nível de rio (cm) à montante entre os anos de 1995 a 2014. A previsão realizada foi de 1 a 5 dias, tendo como melhor desempenho o modelo para 1 dia de previsão, com resultado de coeficiente de determinação e erro quadrático médio de 0,93 e 30 (cm), respectivamente.


Publicado
06/08/2018
Edição
v. 13 n. 4 (2018)
Seção
Artigos

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