Previsão em tempo atual dos níveis na Laguna dos Patos com base nos ventos usando redes neurais artificiais

Abstract

A Laguna dos Patos possui área de drenagem de aproximadamente 177.000 km² e extensão superior a 258 km junto ao seu eixo longitudinal. Situada na planície costeira do Rio Grande do Sul, constitui um corpo hídrico de grandes dimensões, com águas rasas e baixa declividade. Este estudo foi motivado pela observação da importância das contribuições dos ventos longitudinais sobre o comportamento dos níveis da Laguna dos Patos e pela existência de um extenso banco de dados de níveis e de ventos da laguna. O objetivo foi verificar a aplicabilidade de modelos baseados em redes neurais artificiais para previsões locais de níveis, considerando-se que as informações do armazenamento já estejam contidas nos níveis passados e atual, e que seja possível agregar informações de níveis e de ventos passados com uso de médias móveis. Os modelos foram pesquisados para alcances de 1 a 72 horas. Foram analisadas, para as séries históricas, as correlações entre os registros de ventos, níveis e das transformações utilizadas, que permitiram identificar os parâmetros e as configurações das entradas para os modelos de RNAs. Foram definidas a partir da avaliação com amostragem (série de validação) não utilizada no treinamento as proporções de registros para o treinamento e a complexidade ideal. Para o treinamento da rede de múltiplas camadas foi utilizado o algoritmo retropropagativo e, para garantir a capacidade de generalização dos resultados a técnica da validação cruzada. As saídas dos modelos resultantes foram analisadas por meio de estatísticas, obtidas com a aplicação destes a séries de dados que não participaram das etapas anteriores (série de verificação), obtendo-se, para horizontes de previsão de 24 horas, o coeficiente de Nash-Sutclife de 0,968, 0,968, 0,839, 0,872 e 0,945 para os postos de Arambaré, Capão da Marca, São Lourenço do Sul, da Solidão e Santo Antônio, respectivamente, comprovando a aplicabilidade do modelo para previsões de níveis na Laguna dos Patos, e confirmando as hipóteses formuladas.

The Laguna dos Patos has a drainage area of approximately 177,000 km² and an extension of over 258 km along its longitudinal axis. Located on the coastal plain of Rio Grande do Sul, it is a large body of water, with shallow water and low slope. This study was motivated by the observation of the importance of the contributions of longitudinal winds on the behavior of the Patos Laguna levels and by the existence of an extensive database of laguna levels and winds. The objective was to verify the applicability of models based on artificial neural networks for local level predictions, considering that the storage information is already contained in the past and current levels, and that it is possible to aggregate information from past levels and winds with use of moving averages. Models were searched for the ranges from 1 to 72 hours. For the historical series, the correlations between the wind records, levels and the transformations used were analyzed, allowing to identify the parameters and the input configurations for the RNA models. From the evaluation with sampling (validation series) not used in training were defined the proportions of records for training and the ideal complexity. For the multilayer network training was used the backpropagative algorithm and, to ensure the ability to generalize the results the cross validation technique. The outputs of the resulting models were analyzed through statistics, obtained by applying them to data series that did not participate in the previous steps (verification series), obtaining, for 24-hour prediction horizons, the Nash-Coefficient coefficient. Sutclife of 0.968, 0.968, 0.839, 0.872 and 0.945 for the Arambaré, Capão da Marca, São Lourenço do Sul, Solidão and Santo Antônio stations, respectively, proving the applicability of the model for level predictions in Laguna dos Patos, and confirming the hypotheses formulated.