METODO DA BACIA META PARA REGIONALIZACAO DE PARAMETROS DE MODELO CHUVA-VAZAO

MÉTODO DA BACIA META PARA REGIONALIZAÇÃO DE
PARÂMETROS DE MODELO CHUVA-VAZÃO
Laudízio da Silva Diniz 1
Resumo – Este artigo apresenta e valida um método de regionalização de parâmetros de modelos chuva-vazão baseado no uso de redes neurais artificiais, tendo o modelo SMAP mensal como objeto de avaliação. São empregados dados de 41 bacias hidrográficas localizadas no estado da Paraíba, semi-árido brasileiro, sendo 14 áreas controladas por estações fluviométricas e 27 por açudes.
Para cada bacia 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 foi feita em duas etapas: a) avaliação da importância de cada bacia no conjunto dos dados, por meio da aplicação da técnica de aprendizado hierárquico não supervisionado; b) seleção de atributos (características das bacias) usando técnicas de aprendizado supervisionado, a qual elimina dados redundantes e irrelevantes.
O modelo SMAP foi calibrado através do algoritmo SCE-UA, conforme Diniz (1994). Os parâmetros obtidos foram relacionados às características físicas e climáticas das bacias hidrográficas através de redes neurais artificiais e do método aqui proposto.
Palavras-Chave – Regionalização, modelo chuva-vazão, redes neurais.

META BASIN METHOD FOR REGIONALISATION OF A RAINFALLRUNOFF MODEL PARAMETERS
Abstract – This paper describes and validation of a parameter regionalization method based on the use of 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