Estimação da evapotranspiração de referência no estado do Rio de Janeiro usando redes neurais artificiais
AUTOR(ES)
Zanetti, Sidney S., Sousa, Elias F., Carvalho, Daniel F. de, Bernardo, Salassier
FONTE
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental
DATA DE PUBLICAÇÃO
2008-04
RESUMO
Propor uma rede neural artificial (RNA) para estimar a evapotranspiração de referência (ETo) em função das coordenadas de posição geográfica e da temperatura do ar no Estado do Rio de Janeiro, motivou a realização do presente estudo. Os dados utilizados no treinamento da rede foram obtidos de 17 séries históricas de elementos climáticos localizadas nesse Estado. A ETo diária calculada pelo método de Penman-Monteith (FAO-56) foi utilizada como referência para treinar as redes. As RNAs, do tipo perceptron de múltiplas camadas, foram treinadas para estimar a ETo em função da latitude, longitude, altitude, temperatura média do ar, amplitude térmica diária e dia do ano. Após o treinamento com várias configurações de rede, selecionou-se a que apresentou o melhor desempenho, a qual é composta de apenas uma camada intermediária (com vinte neurônios e função de ativação do tipo sigmóide logística) e uma camada de saída (com um neurônio e função de ativação linear). Pelos resultados obtidos conclui-se que, levando-se em consideração apenas as coordenadas de posição geográfica e a temperatura do ar, pode-se estimar a ETo (valores diários) em 17 localidades do Estado do Rio de Janeiro usando uma RNA.
ASSUNTO(S)
elementos climáticos inteligência artificial modelos empíricos
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