Aplicação das redes neurais artificiais no preenchimento de dados diários de chuva no estado de São Paulo

A precipitação pluvial é uma grandeza que apresenta grande variabilidade espacial e temporal e para analisá-la de forma apurada é necessário dispor de séries de qualidade. No entanto, existem dificuldades em encontrar dados consistentes porque as falhas (humanas e de aparelhos) são muito comuns. Neste trabalho, foram utilizadas 171 séries temporais obtidas por meio do sistema Hidroweb abrangendo o período em comum de 37 anos (1976 a 2012). Os registros de cada posto pluviométrico foram preenchidos utilizando conjuntos de estações próximas com o uso da técnica das Redes Neurais Artificiais Perceptron Multicamadas através de sub-rotina no ambiente R. Os resultados apresentaram-se satisfatórios, 159 postos pluviométricos tiveram um bom preenchimento, 12 foram descartados por conterem uma grande quantidade de dados faltantes, o que impossibilitou a aprendizagem pelas Redes Neurais. Considerou-se que o preenchimento com esta técnica se mostrou uma boa alternativa para a obtenção de dados sólidos para análises da chuva.