PREVISÃO DE VAZÕES DIÁRIAS NO RIBERÃO SERRA AZUL EM MINAS GERAIS EMPREGANDO A PROGRAMAÇÃO GENÉTICA MULTI-GENE(MGGP)



PREVISÃO DE VAZÕES DIÁRIAS NO RIBERÃO SERRA AZUL EM MINAS GERAIS EMPREGANDO A PROGRAMAÇÃO GENÉTICA MULTI-GENE(MGGP)
David Antonio Jimenez Osorio
Eber José Andrade Pinto

29/12/2022
1041-1052
77
Os avanços tecnológicos das últimas décadas têm permitido a incorporação de novos enfoques e metodologias na previsão de vazões. No presente trabalho foi empregada a técnica de programação genética multi-gene (MGGP) para prever vazões diárias no riberão Serra Azul em Faz. Pasto Grande, localizado na região central de Minas Gerais, com área de drenagem de 55 km². Utilizaram-se como variáveis preditoras dados pluviométricos, de evaporação do Tanque Classe-A e de vazões. Foram gerados modelos a partir de quatro diferentes configurações das variáveis preditoras. O rendimento dos modelos foi avaliado a partir dos coeficientes de Nash-Sutcliffe (NSE), Kling-Gupta (KGE) e a raiz do erro médio quadrático (RMSE). A avaliação da etapa de validação, indicou que o melhor modelo utiliza como variáveis preditoras a precipitação média de 5 estações pluviométricas, os registros de 1 estação evaporimétrica e os dados de vazão de Faz. Pasto Grande defasados um dia. Apesar de não considerar as relações conhecidas dos processos físicos e hidrológicos, a técnica de programação genética, MGGP, mostrou-se eficiente na previsão de vazões.
Ler mais...MGGP, Chuva-vazão.
Esta obra está licenciada com uma Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional .
O conteúdo dos capítulos e seus dados e sua forma, correção e confiabilidade, são de responsabilidade exclusiva do(s) autor(es). É permitido o download e compartilhamento desde que pela origem e no formato Acesso Livre (Open Access), com os créditos e citação atribuídos ao(s) respectivo(s) autor(es). Não é permitido: alteração de nenhuma forma, catalogação em plataformas de acesso restrito e utilização para fins comerciais. O(s) autor(es) mantêm os direitos autorais do texto.