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Anais da Academia Brasileira de Ciências

Print version ISSN 0001-3765

Abstract

CECILIO, ROBERTO A. et al. Assessing rainfall erosivity indices through synthetic precipitation series and artificial neural networks. An. Acad. Bras. Ciênc. [online]. 2013, vol.85, n.4, pp.1523-1535.  Epub Oct 11, 2013. ISSN 0001-3765.  http://dx.doi.org/10.1590/0001-3765201398012.

Dentre as características da precipitação aquela que expressa sua capacidade em promover a erosão do solo é denominada erosividade das chuvas (R), sendo comumente representada pelos índices EI30 e KE>25. A determinação destes indices requer a disponibilidade de series de dados pluviográficos, que são de difícil acesso no Brasil. O presente artigo descreve o uso de séries sintéticas de dados pluviográficos para calcular os índices EI30 e KE>25 no Estado do Espírito Santo (Brasil). Redes neurais artificiais (ANNs) também foram desenvolvidas para promover a interpolação espacial dos valores de R no Espírito Santo. Os valores calculados para os índices EI30 e KE>25 foram próximos àqueles encontrados em áreas pluviométricamente homegêneas próximas, indicando a aplicabilidade do uso de séries sintéticas de dados pluviográficos. As redes neurais artificiais consistiram em interpoladores espacial melhores que os métodos de inverso da potência da distância e krigagem para a espacialização dos índices de erosividade no Espírito Santo.

Keywords : interpolação; gerador climático; conservação do solo; equação universal de perdas de solo.

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