Acessibilidade / Reportar erro

Estudo de viabilidade do uso operacional de redes neurais em um sistema de alertas antecipados de enxurradas

RESUMO

Emitir alertas antecipados e precisos para enxurradas é desafiador quando as chuvas que deflagram esses desastres naturais ocorrem em escala espaço-temporal muito curta. Este artigo relata um estudo de caso no qual um modelo hidrológico baseado em rede neural é projetado para predizer com uma hora de antecedência se o nível de água em uma pequena bacia de montanha com curto tempo de ascensão, situada na cidade de Campos do Jordão no Brasil, excederá sua cota de atenção. O modelo pode aperfeiçoar um sistema de alertas antecipados de enxurradas, pois semiautomatiza a tomada de decisão e melhora o compromisso entre antecedência e precisão dos alertas. Uma rede neural de aprendizado profundo usando funções de ativação do tipo Unidade Linear Exponencial foi projetada com base em dados observados de precipitação e nível de água de 11 estações hidrometeorológicas do Centro Nacional de Monitoramento e Alerta de Desastres Naturais abrangendo um período de 3 anos No treinamento da rede neural, duas combinações das variáveis de entrada foram testadas. As tuplas do conjunto de teste foram classificadas através de votação com 60 classificadores. Resultados preliminares, obtidos em ambiente Matlab, com alto percentual de verdadeiros positivos, indicam que o uso operacional do modelo é viável.

Palavras-chave:
Previsão de enxurradas; Modelagem hidrológica baseada em aprendizado de máquina; Desastres naturais

Associação Brasileira de Recursos Hídricos Av. Bento Gonçalves, 9500, CEP: 91501-970, Tel: (51) 3493 2233, Fax: (51) 3308 6652 - Porto Alegre - RS - Brazil
E-mail: rbrh@abrh.org.br