Aplicação das redes neurais artificiais no preenchimento de dados diários de chuva no estado de São Paulo

Autores

  • Deborah Fernanda Santana Gimenez Universidade Estadual de Campinas
  • Jonas Teixeira Nery Universidade Estadual Paulista

DOI:

https://doi.org/10.20396/sbgfa.v1i2017.2379

Palavras-chave:

Precipitação pluvial. Redes neurais artificiais. Dados diários. São Paulo

Resumo

A precipitação pluvial é uma grandeza que apresenta grande variabilidade espacial e temporal e para analisá-la de forma apurada é necessário dispor de séries de qualidade. No entanto, existem dificuldades em encontrar dados consistentes porque as falhas (humanas e de aparelhos) são muito comuns. Neste trabalho, foram utilizadas 171 séries temporais obtidas por meio do sistema Hidroweb abrangendo o período em comum de 37 anos (1976 a 2012). Os registros de cada posto pluviométrico foram preenchidos utilizando conjuntos de estações próximas com o uso da técnica das Redes Neurais Artificiais Perceptron Multicamadas através de sub-rotina no ambiente R. Os resultados apresentaram-se satisfatórios, 159 postos pluviométricos tiveram um bom preenchimento, 12 foram descartados por conterem uma grande quantidade de dados faltantes, o que impossibilitou a aprendizagem pelas Redes Neurais. Considerou-se que o preenchimento com esta técnica se mostrou uma boa alternativa para a obtenção de dados sólidos para análises da chuva. 

Biografia do Autor

Deborah Fernanda Santana Gimenez, Universidade Estadual de Campinas

Programa de Pós-graduação em Geografia da Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP.

Jonas Teixeira Nery, Universidade Estadual Paulista

Livre Docente. Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” – UNESP.

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Publicado

2018-02-04

Edição

Seção

Climatologia em diferentes níveis escalares: mudanças e variabilidades