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Previous issue date: 2017-02-23 / Há tempos o homem busca o adequado conhecimento dos processos hidrológicos para retirar deles o melhor aproveitamento. Simulações de vazões são bastante utilizadas e sugeridas para a gestão sustentável dos recursos hídricos. As redes neurais artificiais (RNAs) são modelos empíricos amplamente utilizados para modelar o processo chuva-vazão. O presente estudo tem por objetivo aplicar e testar a viabilidade de utilização de RNAs como uma opção para simular a vazão na bacia hidrográfica do Rio Itapemirim (BHRI), ES. Nesta pesquisa foi avaliada a capacidade da rede neural em modelar o processo chuva-vazão em base diária, usando 34 anos de dados pluviométricos e fluviométricos, em 12 sub-bacias. Três tipos de vazões foram simuladas: vazão diária total (q), vazão diária de escoamento superficial (qSup) e vazão diária referente ao escoamento subterrâneo (qSub). No processo de treinamento das redes foram testadas diversas combinações de dados de entrada, incluindo dados de precipitação e evapotranspiração potencial, em três sub-bacias: Paineiras (maior área); Rive (área intermediária) e Usina Fortaleza (menor área). As redes treinadas nessas sub-bacias foram testadas também nas outras sub-bacias. Os resultados mostram que as RNAs possuem maior eficiência nas bacias onde foram treinadas. O modelo composto pelas precipitações dos 5 dias anteriores e dos 30 dias antecedentes acumulados, (Pt, Pt-1, Pt-2, Pt-3, Pt-4, Pt-5, P30) simulou melhor a vazão diária total em todas as sub-bacias nas quais foi treinado, com NSE de 0,861, 0,837 e 0,711 para Paineiras, Rive e Usina Fortaleza, respectivamente. Ao treinar a rede para Paineiras e depois extrapolar para as sub-bacias de áreas menores (Lajinha, Iuna, Ibitirama e Usina Fortaleza), os resultados se mostraram insatisfatórios, Em virtude desses resultados insatisfatórios foram realizados testes para sub-bacias de áreas menores, com o intuito de verificar se a extrapolação de uma sub-bacia menor para uma menor apresentaria resultados melhores. As redes treinadas para Rive (área intermediária) apresentou resultados melhores quando testadas nas outras sub-bacias, indicando a provável influência da escala das bacias nesse tipo de comportamento. Em relação à separação do
escoamento superficial e subterrâneo, a simulação do escoamento superficial apresentou melhores resultados do que o escoamento de base. Comparando-se os valores obtidos com a entrada da vazão total na rede e a separação da mesma em escoamento superficial e subterrâneo, os valores foram semelhantes para Paineiras, apresentando NSE de 0,861 e 0,902, respectivamente, indicando que não há melhoria expressiva ao simular as vazões separadamente. A partir dos testes realizados, pode-se concluir que é possível estimar a vazão diária na BHRI, de forma satisfatória, utilizando RNAs e dados de precipitação como variáveis de entrada.
Palavras-chave: rede neural artificial; simulação de vazão; processo chuva-vazão; modelagem.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/7655 |
| Date | 23 February 2017 |
| Creators | VILANOVA, R. S. |
| Contributors | CECILIO, R. A., OLIVEIRA, V. P. S., SOUSA, E. F., ZANETTI, S. S. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Ciências Florestais, Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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