01876naa a2200277 a 450000100080000000500110000800800410001902400310006010000210009124501160011226000090022852010920023765000140132965000240134365000150136765000100138265000130139265000150140565300110142070000200143170000160145170000260146770000200149370000250151377300600153821003032018-12-03       2018    bl uuuu     u00u1 u    #d7 adoi:10.4136/1980-993X2DOI1 aCRISTALDO, M. F.  aPrevisão probabilística de enchentes para uma pequena bacia hidrográfica do Pantanal.h[electronic resource]  c2018  aO 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.  aHydrology  aRainfall simulators  aWater flow  aChuva  aEnchente  aHidrologia  aCheias1 aSOUZA, C. C. de1 aJESUS, L de1 aOLIVEIRA, P. T. S. de1 aPADOVANI, C. R.1 aVIGANÓ, H. H. DA G.  tRevista Ambiente & Águagv.13, n. 4, e1988, ago. 2018.