Utilização de Redes Neurais Artificiais em Alertas Hidrológicos: Estudo de Caso na Bacia do Rio Claro em Caraguatatuba, Estado de São Paulo

Resumo

A previsão da vazão dos rios de uma bacia hidrográfica com risco de desastres naturais, como inundações e enxurradas, é um recurso fundamental a programas de monitoramento e alerta. Neste trabalho é apresentada uma abordagem baseada em Redes Neurais Artificiais (RNAs) a fim de prever (neuroprevisão) a vazão do rio Claro em Caraguatatuba-SP. Neste estudo, são utilizados dados reais desta bacia hidrográfica, e efetuados o treinamento, teste e validação da rede utilizada. As entradas da RNA são constituídas por n observações passadas de precipitação e n-1 observações de vazão. Já a saída da rede é composta pela n-ésima observação de vazão. A escolha do número de entradas (quantidade de observações passadas) foi feita levando em conta as seguintes métricas: o coeficiente de NASH, calculado sobre a série temporal de resposta da rede; e um conjunto de índices relacionados à emissão de alertas quando a vazão estimada ultrapassa uma vazão crítica. A RNA escolhida, com base nas métricas de desempenho utilizadas, apresentou um bom ajuste à série de vazões observadas (NASH = 0,77) e boa capacidade de emissão de alertas (eficiência de 0,91).