Title:	Previsão probabilística de enchentes para uma pequena bacia hidrográfica do Pantanal.
Authors:	CRISTALDO, M. F. SOUZA, C. C. de JESUS, L de OLIVEIRA, P. T. S. de PADOVANI, C. R. VIGANÓ, H. H. DA G.
Affiliation:	MARCIA FERREIRA CRISTALDO, Instituto Federal de Mato Grosso do Sul - IFMS; CELSO CORREIA DE SOUZA, Universidade Anhanguera - UNIDERP; LEANDRO DE JESUS, Instituto Federal de Mato Grosso do Sul - IFMS; PAULO TARSO SANCHES DE OLIVEIRA; CARLOS ROBERTO PADOVANI, CPAP; HEVELYNE HENN DA GAMA VIGANÓ, Instituto Federal de Mato Grosso do Sul - IFMS.
Date Issued:	2018
Citation:	Revista Ambiente & Água, v.13, n. 4, e1988, ago. 2018.
Description:	O monitoramento para a previsão de cheias de pequenas bacias hidrográficas é de grande importância tendo em vista a relação dos recursos hídricos com a sociedade, pois pode garantir o uso sustentável às comunidades urbanas de cidades lindeiras à bacia. O rio Aquidauana está inserido na planície Pantaneira sendo considerado vulnerável à inundações, no entanto, falta de um sistema eficiente para previsões de cheias e inundações. Assim, este estudo propõe um sistema de previsão probalística de enchentes para a bacia do Rio Aquidauana. Para tanto foram utilizadas as redes neurais artificiais (RNAs) do tipo MultiLayer Perceptron (treinamento backpropagation) com parâmetros otimizados pelos Algoritmos Genéticos. A RNA foi treinada e avaliada com base em dados de chuva acumulada (mm) e nível de rio (cm) à montante entre os anos de 1995 a 2014. A previsão realizada foi de 1 a 5 dias, tendo como melhor desempenho o modelo para 1 dia de previsão, com resultado de coeficiente de determinação e erro quadrático médio de 0,93 e 30 (cm), respectivamente.
Thesagro:	Enchente Hidrologia Chuva
NAL Thesaurus:	Hydrology Water flow Rainfall simulators
Keywords:	Cheias
DOI:	doi:10.4136/1980-993X
Type of Material:	Artigo de periódico
Access:	openAccess
Appears in Collections:	Artigo em periódico indexado (CPAP)