PREVISÃO DE VAZÕES PARA O AÇUDE ORÓS/CE A PARTIR DE DADOS HIDROMETEOROLÓGICOS UTILIZANDO PERCEPTRONS

A modelagem da previsão de vazões sazonais e interanuais no nordeste brasileiro representa um problema de grande relevância para o uso e gestão dos recursos hídricos; demandando-se dos modelos maior habilidade de previsão. Este ainda é um problema de difícil solução dada à variabilidade sazonal e interanual do clima semiárido. Neste trabalho é apresentada uma forma alternativa para modelagem da previsão climática sazonal a interanual, as redes neurais artificiais (RNA). Para o desenvolvimento do trabalho foi escolhida a bacia hidrográfica do açude Orós, devido a sua importância para os recursos hídricos no Estado do Ceará. Segundo estudos recentes, as temperaturas dos oceanos Atlântico Norte, Atlântico Sul e Pacífico Equatorial podem ser utilizados como preditores climáticos para a região Nordeste de forma satisfatória. O modelo proposto realiza em julho a previsão do regime de vazões do período chuvoso do ano seguinte (janeiro a junho). Este horizonte temporal é de grande relevância para a alocação de água. Dentre os modelos estudados, o que utilizou como entrada a média das anomalias de temperaturas dos meses de abril, maio e junho do ano anterior ao período previsto foi o que apresentou maior eficiência Nash-Suttcliffe (0,80).

Redes neurais artificiais; Previsão de vazões; Açude Orós.