PREENCHIMENTO DE FALHAS EM DADOS DE PRECIPITAÇÃO ATRAVÉS DE MÉTODOS TRADIONAIS E POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Palavras-chave:
Coeficiente de Nash-Sutcliffe. Método razão normal. Ponderação distância inversa. Regressão múltipla. Redes neurais.Resumo
A falta de informações quanto à distribuição de dados pluviométricos torna-se uma limitação frequente para se modelar e compreender o regime pluviométrico e a variabilidade espaço temporal da precipitação. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi realizar a comparação entre métodos tradicionais e redes neurais artificiais para o preenchimento de falhas em dados de precipitação no município de São Carlos entre 1979 a 1989. Foram utilizados os dados de precipitação de 9 estações de monitoramento e empregados quatro técnicas de preenchimento de falhas: método razão normal, ponderação distância inversa, regressão múltipla e redes neurais. Para validação e avaliação do desempenho dos métodos foi aplicado o coeficiente de determinação (R²), erro absoluto médio (MAE), erro quadrático médio (RMSE), coeficiente de Nash-Sutcliffe (Nash), índice de concordância (D), índice de confiança (C) e técnicas não paramétricas através do teste de Mann-Witney e Kruskal-Wallis. Todos os métodos apresentaram ótimos desempenhos, exceto na estação A7 que pode ser devido a condições ambientais diferentes das demais estações. Os métodos que se sobressaíram foram de regressão múltipla e redes neurais, e esses resultados poderão ser utilizados como suporte para estudos mais detalhados das possíveis alterações do clima e as suas eventuais implicações para os setores econômico, social e ambiental.
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