Interpolação espacial de dados médios mensais pluviométricos com redes neurais artificiais

Abstract

A falta de informação quanto à distribuição da precipitação é um sério obstáculo para se compreender e modelar sua variabilidade, surgindo assim a necessidade de se obter informações para regiões que não apresentam estações de medição ou que apresentem falhas em seu banco de dados por meio da interpolação. Desta forma, o objetivo deste estudo consiste em utilizar Redes Neurais Artificiais (RNA's), propondo diferentes procedimentos para sua utilização, na interpolação espacial de dados pluviométricos no Estado de Alagoas. Para o estudo foram utilizadas 245 estações pluviométricas localizadas nos Estados de Alagoas e Pernambuco, das quais se usou as informações de latitude, longitude, altitude e precipitação das estações próxima à estação base que se desejou estimar a precipitação, como parâmetros de entrada das redes. A utilização de RNA´s, no preenchimento de falhas de dados pluviométricos, mostrou diferença estatística em apenas um procedimento adotado pelas redes. As estimativas realizadas para o mês de novembro apresentou resultados mais coerentes com os observados nas estações bases, devido a menor variabilidade espacial da precipitação neste mês.

Keywords

• Preenchimento de falhas
• geoestatística
• variograma
• variabilidade espacial