Long Term Meteorological Drought Forecasting for North-western Region of Bangladesh Using Wavelet Artificial Neural Network

Previsão de Seca Meteorológica de Longo Prazo para a Região Noroeste de Bangladesh Usando Rede Neural Artificial Wavelet

Resumo

A seca meteorológica é um evento atmosférico temporário e recorrente, originado pela falta de precipitação por um período considerável em uma determinada área. A parte noroeste de Bangladesh enfrenta anomalias de precipitação que podem se transformar em seca meteorológica e, por isso, é necessário investigar a confirmação do surgimento de seca meteorológica nesta área em um futuro próximo. Neste estudo, usando Rede Neural Artificial (ANN), este fenômeno foi investigado para uma região da parte noroeste de Bangladesh que é o distrito de Bogra. Através do estudo de previsão do índice de seca meteorológica - o índice de Precipitação Padronizada (SPI-12 e SPI-24), verificou-se que esta região enfrentará seca meteorológica extrema em 2030. Os dados foram pré-processados através da Transformação Wavelet Discreta (DWT) antes da previsão, o que melhorou a precisão. Os principais desafios para este estudo foram prever a seca por um período de tempo mais longo (quase 16 anos). Rede neural artificial autorregressiva não linear (NAR-NN) juntamente com DWT previu com sucesso isso com uma precisão razoável de valor R > 0,8 e um erro quadrático médio (MSE) ≤ 0,05. O resultado mostra que eventos extremamente secos e úmidos ocorrerão nessa área com muita frequência, afetando o fluxo do riacho, o armazenamento do reservatório e a recarga do lençol freático.

Palavras-chave
seca meteorológica; índice de Precipitação Padronizada; Rede Neural Artificial Wavelet (WANN); região noroeste de Bangladesh