Regionalização de série de vazões mensais utilizando redes neurais artificiais

Resumo: Pelo fato do Estado do Paraná ser uma das regiões mais propícias do país à instalação de aproveitamentos hidrelétricos – dada sua morfologia privilegiada e sua farta disponibilidade hídrica o ano todo – um dos pontos chave para o uso destes recursos é o conhecimento dos processos hidrológicos que nele ocorrem. Como não são todos os rios do estado que possuem estações de monitoramento fluviométrico, técnicas de regionalização hidrológica são geralmente empregadas para transferir informações para as regiões de interesse. Como muitas vezes tais técnicas envolvem abordagens subjetivas, dependentes da opinião do hidrólogo responsável, o objetivo desta dissertação foi propor um novo método de regionalização baseado em técnicas objetivas. O método consiste em regionalizar parâmetros de um modelo chuva-vazão, nesse caso Redes Neurais Artificiais (RNAs), para bacias hidrográficas carentes de medições fluviométricas, mas que apresentam medições históricas de chuva e temperatura. Para tornar objetivo o método, técnicas de análise estatística multivariada foram empregadas, como análise de componentes principais, análise de agrupamentos e análise discriminante. No trabalho foram estudadas 15 estações fluviométricas localizadas no interior do Estado e, destas, duas foram utilizadas como bacias hidrográficas teste para validação do método. Tanto os resultados da aplicação do modelo chuva-vazão como do método de regionalização foram bons, com índices de determinação e Nash-Sutcliffe elevados e erro médio quadrático baixo, quando confrontadas as vazões observadas e simuladas pelo modelo