Regionalização de Vazões com o Emprego de Redes Neurais Artificiais RBF

Abstract

Com a ausência de monitoramento fluviométrico em parte dos rios de países em desenvolvimento, assim como a falta de operação e manutenção adequada das estações existentes, grande importância tem sido dada a procedimentos de transferência de informações de bacias hidrográficas com monitoramento fluviométrico para bacias carentes de registros. Tais procedimentos têm sido descritos como regionalização de vazões. O objetivo desta pesquisa foi avaliar um método de regionalização de vazões que será aplicado em estações fluviométricas no interior do Estado do Paraná já estudadas anteriormente, com a proposição de diferentes técnicas para tal. O método consiste em regionalizar parâmetros de um modelo chuva-vazão por meio do uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para bacias hidrográficas sem monitoramento fluviométrico, mas que apresentam medições históricas de temperatura e pluviometria. As técnicas propostas dentro desta abordagem foram o uso dos Mapas Auto-Organizados de Kohonen e RNAs do tipo Função de Base Radial. Na pesquisa foram estudadas 15 estações fluviométricas, das quais duas foram utilizadas como estações teste para validação do método. Em parte das simulações realizadas, foram verificados resultados satisfatórios para regionalização, com coeficientes de determinação e Nash-Sutcliffe elevados, quando confrontadas com as vazões observadas. Os resultados indicam que, assim como o método de regionalização proposto inicialmente, o uso das diferentes técnicas propostas neste trabalho também é viável para a regionalização de vazões, com o diferencial de que apresenta condições de aplicação para um maior número de bacias hidrográficas.