Modelo de previsão hidrológica utilizando redes neurais artificiais: um estudo de caso na bacia do Rio Xingu – Altamira-PA

O conhecimento acerca da amplitude do transbordamento dos leitos fluviais e extremamente necessario para determinacao das areas de risco. A cidade de Altamira-PA, localizada as margens do rio Xingu, vem sofrendo com casos extremos de cheias que tendem a provocar inundacoes, resultando em severos prejuizos para a sua populacao. Considerando o problema, este trabalho apresenta a proposta de um sistema de previsao de nivel mensal do Rio Xingu baseado em Redes Neurais Artificiais Perceptron de Multiplas Camadas. Para o desenvolvimento do sistema foram utilizados dados de precipitacao na bacia e sub-bacias do Rio Xingu, e informacoes de Temperatura da Superficie do Mar (TSM) do periodo de 1979 a 2016. Os resultados satisfatorios obtidos demonstram a grande aplicabilidade das Redes Neurais Artificiais para o problema de previsao de cheias, visto que comparada a outras metodologias possuem maior precisao na busca de solucoes para problemas nao lineares. Para o tratamento e selecao das variaveis de entrada foi utilizada a abordagem de correlacao, com o objetivo de melhorar a acuracia dos resultados, selecionando, assim, as melhores informacoes com suas respectivas defasagens, na qual sao inseridas em tres cenarios de predicao: modelo com dados de precipitacao, modelo com informacoes de temperatura da superficie do mar e aplicacao utilizando a juncao de TSM com precipitacao. Para mensurar a capacidade de predicao dos metodos propostos, foram obtidos os valores Mean Square Error (MSE) e coeficiente de determinacao (R²), para a melhor estrategia, empregando somente variaveis oceânicas, TSM, sendo respectivamente os valores 2,99x104 e 0,9991 considerando, principalmente, o tratamento dos valores de entrada da Rede Neural.