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Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Pantanal.
Data corrente:  28/11/2018
Data da última atualização:  03/12/2018
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  CRISTALDO, M. F.; SOUZA, C. C. de; JESUS, L de; OLIVEIRA, P. T. S. de; PADOVANI, C. R.; VIGANÓ, H. H. DA G.
Afiliação:  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.
Título:  Previsão probabilística de enchentes para uma pequena bacia hidrográfica do Pantanal.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  Revista Ambiente & Água, v.13, n. 4, e1988, ago. 2018.
DOI:  doi:10.4136/1980-993X
Idioma:  Português
Conteúdo:  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.
Palavras-Chave:  Cheias.
Thesagro:  Chuva; Enchente; Hidrologia.
Thesaurus Nal:  Hydrology; Rainfall simulators; Water flow.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/187412/1/Cristaldo-2018.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Pantanal (CPAP)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPAP60302 - 1UPCAP - DDSP1862318623
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Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Pantanal.
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