O desempenho das Redes Neurais Atificiais (RNAs) para simulação hidrológica mensal

Abstract

O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho de modelos hidrológicos baseados em RNAs para a simulação hidrológica da vazão média mensal, utilizando apenas dados meteorológicos e pluviométricos. Este estudo foi realizado na bacia do rio Ijuí, na área de contribuição ao posto fluviométrico Santo Ângelo (5.414 km²), no Rio Grande do Sul, Brasil, com vazão média de 138 m³/s no período entre 1941 e 2005. Os procedimentos de pesquisa adotados foram: i) organização e análise de consistência dos dados; ii) interpolação espacial dos dados meteorológicos e pluviométricos; iii) estimativa da evapotranspiração de referência; iv) extração dos valores mensais de precipitação, evapotranspiração potencial e de vazão; v) modelagem hidrológica com RNAs. A avaliação dos modelos testados foi efetuada através de análises visuais comparativas dos hidrogramas e das curvas de permanência (observado e simulado), de indicadores quantitativos de desempenho como o coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS), e de uma análise de sensibilidade para compreender e interpretar o funcionamento da RNA. Além disto, foi realizada uma comparação com o modelo hidrológico SMAP, modelo conceitual adaptado para simulações mensais, proposto por Lopes et al. (1982). O modelo com RNAs mais adequado para a simulação das vazões apresentou apenas três variáveis de entrada, com 16 pesos sinápticos. Neste modelo, foi obtido um NS igual a 0,904, com RMSE de 37,1 m³/s. Através da análise de sensibilidade, foi observado que a RNA escolhida relacionou corretamente as variáveis de entrada com a saída da rede, respeitando os princípios físicos envolvidos no sistema hidrológico. Além disto, verificou-se que o modelo de RNA simplificado apresentou razoável capacidade de extrapolação. Ao comparar o desempenho das simulações realizadas com a RNA e o modelo SMAP, no período entre 2002 e 2009, foi observada uma grande diferença no NS (RNAs: 0,898; SMAP: 0,672).

The aim of this study was to evaluate the performance of hydrological models based on ANNs for hydrologic simulation of mean monthly flows, using only meteorological and rainfall data. This study was performed in Rio Ijuí Basin, in the area of contribution to the Santo Ângelo river gauging station (5,414 km²), in Rio Grande do Sul, Brazil, with average flow of 138 m³/s in the period between 1941 and 2005. The following research procedures were adopted: i) organization and consistency analysis of data, ii) spatial interpolation of meteorological and rainfall data, iii) estimation of reference evapotranspiration, iv) monthly rainfall, evapotranspiration and flow extraction, v) hydrological modeling with ANNs. The evaluation of the tested models was performed through visual comparative analysis of hydrographs and permanence curves (observed and simulated), the quantitative performance indicators such as the Nash-Sutcliffe coefficient (NS), and a sensitivity analysis to understand and interpret the functioning of ANN. Furthermore, a comparison was performed with the hydrological model SMAP, a conceptual model adapted for monthly simulations, proposed by Lopes et al. (1982). The ANN model that was most suitable for flow simulation presented only three input variables, with 16 synaptic weights. Using this model an NS equal to 0.904 was obtained, with RMSE equal to 37.1 m³/s Sensitivity analysis showed that the ANN related correctly chosen input variables to the network output, respecting the physical principles involved in the hydrological system. Furthermore, it was found that the ANN model presented a reasonable extrapolation capability. A large difference was observed in NS (ANNs: 0.898, SMAP: 0.672), comparing the performance of the simulations with the ANN model and SMAP model, between 2002 and 2009.