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Os sistemas de aguas subterrâneas sao complexos e heterogeneos. Seus niveis sao afetados por uma combinacao fatores naturais e antropogenicos. Esses fatores somados as caracteristicas naturais inerentes (como permeabilidade, porosidade e granulometria) representam desafios para a modelagem hidrologica. O presente trabalho teve como objetivo verificar a influencia de variaveis fisico-hidricas e de manejo do solo, topografia e vegetacao nas oscilacoes dos niveis das aguas subterrâneas do Sistema Aquifero Bauru (SAB). Dados relacionados a esses aspectos totalizaram 21 possiveis variaveis preditivas dos niveis freaticos. As informacoes foram coletadas nas bacias hidrograficas da Estacao Ecologica de Santa Barbara/SP. A selecao das variaveis de maior relevância para o ajuste do modelo de regressao linear foi realizada por meio da analise de componentes principais, que determinou aquelas com maior variabilidade. Os resultados mostraram um ajuste robusto aos dados pelo modelo multivariado e uma boa capacidade preditiva para novas observacoes. Essas informacoes podem auxiliar a tomada de decisao quanto ao uso da agua e dar suporte aos instrumentos de gestao de recursos hidricos como ferramentas para o planejamento dos recursos hidricos. Phreatic levels hybrid model from different environmental variables A B S T R A C T Groundwater systems are complex and heterogeneous. The levels are affected by a combination of natural and anthropogenic factors. These factors, added to the inherent natural characteristics (such as permeability, porosity and grain size) represent challenges for hydrological modeling. This study aimed to verify the influence of soil physical-hydric and management, topography and vegetation variables on the Bauru Aquifer System (SAB) groundwater levels oscillations. These aspects summed up to 21 possible predictive variables of groundwater levels. Information were collected at the watersheds of the Santa Barbara Ecological Station/SP-Brazil. The most relevant variables for the multiple regression model were chosen using principal components analysis, which determined those variables with greater variability. The results indicated a robust fit to the data by the model and good predictive capacity for new observations. This information can help decision-making on water use and support water resource management instruments, as tools for water resource planning. Keywords: groundwater; modelling; multiple linear regression; principal component analysis

Modelo híbrido de oscilação de níveis freáticos a partir de diferentes variáveis ambientais