Regionalização de parâmetros de modelo chuva-vazão usando redes neurais

Abstract

A aplicação dos modelos conceituais e semi-conceituais de transformação chuva-vazão depende de uma calibração prévia de seus parâmetros em locais com dados de vazões disponíveis e que guarde certa semelhança hidrológica com o local da aplicação. Para essa transferência de informações assumem-se algumas hipóteses que, em geral, não podem ser aferidas com dados reais, próprios de cada local, resultando em grandes incertezas sobre os resultados obtidos. Além do mais, a pouca quantidade de informações hidrológicas disponível impõe severas restrições à aplicabilidade dos modelos chuva-vazão, especialmente quando se necessita obter séries em escalas diárias ou mensais. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e validação de uma técnica de regionalização de parâmetros de modelos chuva-vazão baseado no uso de algoritmos genéticos e redes neurais, tendo o modelo SMAP – Soil Moisture Accounting Procedure (Lopes et al, 1981) mensal como objeto de avaliação. São empregados dados de 41 bacias hidrográficas localizadas no estado da Paraíba, no semi-árido do Nordeste brasileiro, entre as quais, 14 são áreas controladas por estações fluviométricas e 27 por reservatórios fluviais. Para todas as bacias foram determinados 32 parâmetros físicos e climatológicos, sendo seis características das medidas lineares das bacias, três da forma, nove da rede de drenagem, sete do relevo, duas da capacidade de escoamento, três das classes de solos e duas da climatologia. Uma análise dos dados disponíveis é feita em duas etapas: a primeira, consiste na avaliação da importância de cada bacia no conjunto dos dados, por meio da aplicação da técnica de aprendizado hierárquico não supervisionado; a segunda, consiste na seleção de atributos (características das bacias) usando técnicas de aprendizado supervisionado, a qual elimina dados redundantes e irrelevantes responsáveis pela diminuição da precisão e do entendimento sobre as hipóteses usadas quando as relações entre os parâmetros do modelo SMAP e as características são formuladas. O modelo SMAP é calibrado de forma automática através do algoritmo SCE-UA (Shuffled Complex Evolution – University of Arizona), conforme Diniz (1994). Os parâmetros obtidos são relacionados às características físicas e climáticas das bacias hidrográficas através de redes neurais artificiais do tipo Perceptrom Múltiplas Camadas – MLP.

To use a conceptual or semi-conceptual hydrological rainfall–runoff model on a drainage basin without flow records, it must first have been calibrated at one or more sites where flow data are available and in a drainage basin having characteristics similar to those of the basin of interest. The transformation of rainfall into runoff needs some assumptions in both calibration and application sites that cannot be verified, leading to uncertainties. Moreover, the limited availability of hydrological data imposes some restriction on the application of rainfall-runoff models, particularly when the goal is to generate daily or monthly flow series. This paper describes the development and validation of a parameter regionalization technique based on the use of genetic algorithms and artificial neural networks. The rainfall– runoff model used is the monthly version of the SMAP model. Data from 41 drainage basins in the Paraíba State of the semi-arid north-east of Brazil are used, 14 of which have a streamflow gauge station whilst 27 contain a dam at which reservoir levels are recorded. In each drainage basin, 32 physical and climatic attributes are calculated. Six of these describe linear dimensions of the basin, three are shape parameters, nine characterize the drainage network, seven describes the relief, two the run-off capacity, three the soil class and two the climatic conditions. The analysis of the available data is made in two phases. The first consists of evaluating the importance of each basin in the whole ensemble, by means of a non-supervised hierarchical learning procedure, and the second consists of selecting attributes using a supervised learning procedure which eliminates redundancies and less important data that diminish the precision and understanding of the assumptions used when relationships between parameters and basin characteristics are formulated. The SMAP model is calibrated in an automatic mode through SCE-UA algorithm, according to Diniz (1994). The acquired parameters are related do the physical and climate characteristics of the drainage basins through MLP – Multiple Layers Perceptrons artificial neural network.