Abstract
The river flow prediction of a hydrological basin with natural disaster risk, such as floods and flash floods, is an important feature of early warning programs. This work presents an approach based on the Artificial Neural Networks (ANNs) to predict (neuroforecast) the flow of the Claro River in Caraguatatuba-SP. The observed data of this hydrological basin were used to perform the training, test and validation of the neural networks. The ANN inputs are constituted by n past observed precipitation data and n-1 observed flow data. However, the output of the ANN is composed by n-ith calculated flow data. The choice of the input number (the quantity of past observed data) was made taking into account the following metrics: the NASH coefficient, which is calculated on the temporal data of the network response; and a set of indexes related to the providing an early warning when the estimated flow exceeds a critical flow. Based on performance metrics, the chosen ANN has a good adjustment to the observed flow data (NASH = 0.77) and good ability for providing an early warnings (efficiency of 0.91).
Highlights
Utilização de Redes Neurais Artificiais em Alertas Hidrológicos: Estudo de Caso na Bacia do Rio Claro em Caraguatatuba, Estado de São Paulo Mauro Ricardo da Silva; Leonardo Bacelar Lima Santos; Graziela Balda Scofield & Fabio Dall Cortivo
O monitoramento contínuo de bacias hidrográficas brasileiras utilizando dados de vazão e precipitação é uma das metas do Cemaden
H) NASH: O coeficiente Nash-Shutcliffe (Nash & Shutcliffe, 1970) é construído pela comparação dos dados observados com os resultados da simulação de vazão, sendo expresso por com representando a vazão estimada média
Summary
Analisando os dados sobre desastres naturais no Brasil, no período de 1948 a 2004, disponibilizados pelo Emergency Disasters Data Base, Kobiyama et al (2007) afirmaram que os desastres naturais que provocam maiores perdas humanas no Brasil são as inundações/enxurradas e os escorregamentos de terra. No caso de alertas hidrológicos, é analisado o contexto integrado da susceptibilidade e vulnerabilidade das populações e ambientes, a precipitação pluviométrica e a vazão dos rios da bacia hidrográfica à montante de tais áreas de risco (Santos et al, 2013; Soler et al, 2013). O objetivo deste estudo é utilizar RNAs para previsão de vazão com base em dados de precipitação e vazão observados, analisando a melhor combinação dos dados de entrada (tipo e quantidade) com base na série temporal estimada e na emissão de alertas nos casos de altas vazões. De acordo com a classificação proposta por Almeida (1964), a bacia do rio Claro pertence à formação geomorfológica da Serrania Costeira, região do litoral norte que drena diretamente para o mar. A análise dos dados observados de vazão nessa bacia, para o período analisado, mostra que a vazão média foi de 3,78 mm/dia. Os pesos sinápticos são representados pelas setas que ligam os neurônios
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