INCERTEZAS NO PREENCHIMENTO DE FALHAS DE CHUVAS HORÁRIAS COM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Resumen

Falhas em séries de dados históricos de precipitação são frequentemente encontradas, dificultando a realização dos estudos hidrológicos. Redes neurais artificiais (RNA) têm sido empregadas na previsão e no preenchimento de falhas em várias áreas do conhecimento, especialmente em hidrologia. Assim, este trabalho tem por objetivo avaliar as incertezas do preenchimento de falhas com modelo de RNA realizado por Depiné et al. (2014) na bacia do rio Potiribu. Foram analisados os efeitos sobre a distribuição espacial e temporal das alturas de precipitação e sobre a distribuição de frequência das intensidades de precipitação. A análise ANOVA mostrou a semelhança dos valores mensais preenchidos com aqueles registrados em estações pluviométricas convencionais instaladas no entorno da bacia. As séries de alturas de precipitações horárias apresentaram diferenças na frequência acumulada das alturas das precipitações, nas precipitações máximas para diferentes durações e nas relações entre as intensidades de precipitações de 1 h e de 24 h, para o período de retorno de 2 anos. As diferenças são resultantes da perda de eficiência dos modelos de rede neurais artificiais no treinamento e na verificação.