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Previous issue date: 2011 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Os recursos hídricos vem sendo ameaçados por diversas atividades antrópicas, o que tem levado a comunidade científica a se preocupar em elaborar e discutir metodologias de se avaliar a qualidade dessas águas, quer sejam de forma físico-química ou biológica. Uma das principais ameaças ao meio ambiente é o processo de eutrofização, que é o aumento da concentração de nutrientes, como por exemplo, nitrogênio e fósforo, nos ecossistemas aquáticos. Os avanços tecnológicos computacionais permitiram que a modelagem matemática passasse a desempenhar um importante papel nos estudos de tratamento de dados de Química Ambiental, em especial de Qualidade da Água. Este fato se deve a capacidade da modelagem encarar os processos hidrológicos, físicos, químicos e biológicos de forma simplificada e prática, ainda que sejam complexos. A modelagem empírica utiliza unicamente dados experimentais, surgindo como alternativa a essa complexidade e as técnicas de sistemas inteligentes (as Redes Neurais Artificiais- RNAs) e de análise multivariada (Análise de Componentes Principais-ACP), apresentaram-se atraentes para esta finalilidade. Visando a otimização, diminuindo os custos do processo e o tempo de resposta do monitoramento, neste trabalho foram desenvolvidas estratégias e ferramentas computacionais para a utilização de redes neurais e estatística multivariada na modelagem da qualidade da água utilizando a clorofila-a como parâmetro de avaliação para os dados do Reservatório da Marcela, em Sergipe, e reservatórios de seis bacias de Pernambuco, disponíveis no Laboratório de Engenharia Ambiental e da Qualidade (LEAQ) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Foram utilizadas na modelagem redes neurais do tipo Perceptron Multicamadas (MLP) e Funções de Base Radial (RBF), com e sem a ACP, que através da transformação das variáveis de entrada em variáveis linearmente independentes, melhoraria a eficiência das RNAs, e realizados 3 testes. O resultado do primeiro teste, com os dados do reservatório Marcela-SE, foi melhor em relação aos demais, pois possui mais parâmetros ambientais que influenciam a inferência da clorofila-a, já no terceiro teste o resultado para a utilização das redes não foram tão satisfatórios, uma vez que no agrupamento dos parâmetros em comum, parâmetros importantes a inferência foram desprezados. No primeiro teste a rede RBF com ACP, foi a melhor para representar a inferência da clorofila-a, porém no segundo teste, com os dados de reservatórios em Bacias de Pernambuco, foi a rede MLP com ACP quem melhor determinou. Este resultado mostra a independência de relação entre o fenômeno a ser tratado, pois as redes neurais são conhecidas como modelo caixa preta, assim como a independência do conjuntos de dados e o tipo de rede. Já no terceiro teste, com os dados dos outros testes juntos, apesar dos resultados não serem satisfatórios para os dados dos reservatórios, a utilização das redes neurais não pode ser comprometida, uma vez que os dados obtidos para este teste não apresentaram homogeneidade, este fato pôde ser observado através da técnica de ACP, onde verificou-se 2 grupos distintos de dados. A ferramenta computacional construída mostrou ser eficiente na aplicação das redes neurais e análise de componentes principais, assim como as interfaces construídas se mostraram realmente amigáveis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6576 |
| Date | 31 January 2011 |
| Creators | Pimentel Marques, Luciana |
| Contributors | Lins da Silva, Valdinete |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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