Abstract

Desde 1941 existe relatos de enchentes na cidade de Aquidauana e Anastácio. Nesse contexto, este estudo teve como objetivo prever enchentes na área urbana da cidade de Aquidauana, utilizando a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNAs). O modelo de RNA proposto foi o Perceptron Multi Camadas (MLP), sendo usados os dados de cotas do rio Aquidauana e da precipitação acumulada do período de 1953 a 2007 em pontos da bacia do rio a montante da cidade de Aquidauana. Para reduzir o número de dados meteorológicos e melhor explicar a variância da matriz de observações, foi aplicada aos dados a técnica de Análise de Componentes Principais (ACP), com o cálculo do coeficiente de correlação r. Os melhores resultados dos coeficientes de correlação foram para um e três dias de antecedência de previsão, com os valores de r iguais a 97% e 86%, respectivamente. Os resultados indicaram que as RNAs forneceram meios confiáveis de detectar o risco de enchentes na cidade de Aquidauana, com previsão de até cinco dias de antecedência.

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