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Revista Brasileira de Recursos HdricosBrazilian Journal of Water ResourcesVerso On-line ISSN 2318-0331RBRH, Porto Alegre, v. 21, n. 4, p. 821-831, out./dez. 2016Artigo Cientfico/Tcnico

http://dx.doi.org/10.1590/2318-0331.011615124

Este um artigo publicado em acesso aberto (Open Access) sob a licena Creative Commons Attribution, que permite uso, distribuio e reproduo em qualquer meio, sem restries desde que o trabalho original seja corretamente citado.

Eficcia da arquitetura MLP em modo closed-loop para simulao de um Sistema Hidrolgico

Efficiency of MLP architecture on closed-loop mode for the simulation of a hydrological system

Aline Bernarda Debastiani1, Ricardo DalAgnol da Silva2 e Slvio Lus Rafaeli Neto1

1Universidade do Estado de Santa Catarina, Lages, SC, Brasil 2Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, So Jos dos Campos, SP, Brasil

E-mails: [email protected] (ABD), [email protected] (RDS), [email protected] (SLRN)

Recebido: Agosto 06, 2015 - Revisado: Julho 15, 2016 - Aceito: Agosto 09, 2016

RESUMO

Para a elaborao do plano de bacia se faz necessria a realizao de estimativas da resposta hidrolgica. Sendo assim, o objetivo desse estudo foi de avaliar a simulao do comportamento hidrolgico da bacia hidrogrfica do Alto Canoas localizada em Santa Catarina, atravs de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron (MLP), bem como de analisar a contribuio das variveis de entrada para a modelagem. Foram testados doze tratamentos com combinaes de variveis de precipitao, evapotranspirao (ET0) e vazo, alm de transformaes e deslocamentos temporais dessas, a fim de determinar as variveis que promovessem o melhor desempenho da modelagem da vazo. A MLP foi treinada em modo open-loop utilizando parte das vazes observadas. As vazes foram simuladas em open-loop e closed-loop para o perodo de teste, sendo em closed-loop utilizado a vazo simulada no passo de tempo anterior como entrada. O algoritmo de aprendizado utilizado foi o de Levenberg-Marquardt. O tratamento que apresentou melhor desempenho (Nash e Sutcliffe (NS) = 0,9119, Raiz do Erro Mdio Quadrtico (RMS) = 14,29 m3/s) empregou a precipitao diria das quatro estaes pluviomtricas (Urubici, Vila Canoas, Lomba Alta e Anitpolis), precipitao das quatro estaes com tempo de resposta de -2 dias, e vazo simulada do dia anterior. Apesar do baixo RMS, a vazo modelada pela MLP foi, em geral, superestimada.

Palavras-chave: Modelo chuva-vazo; Algoritmo de Garson; Bacia hidrogrfica do Rio Canoas.

ABSTRACT

Estimatives of hydrological responses are needed for the watershed planning. The aim of this study was to evaluate the hydrological behavior simulation of the Upper Canoas basin using artificial neural networks Multi Layer Perceptron (MLP) method, as well as to analyze the contribution of the input variables for modeling. It were tested 12 treatments with combinations of variables such as precipitation, evapotranspiration (ET0) and discharge, as well as transformations and temporal displacements of these variables, in order to determine the variables that promoted the better performance on discharge modeling. The MLP was trained in open-loop mode using part of the observed discharges. The discharges for the whole series were simulated in closed-loop, using the discharge simulated on the previous time step as input. The learning algorithm used was the Levenberg-Marquardt. The treatment with the best performance (NS = 0.9119, RMS = 14.29 m3/s) employed the daily precipitation of the four rainfall stations (Urubici, Vila Canoas, Lomba Alta e Anitpolis), precipitation of the four stations with -2 days of response time, and simulated discharge from the previous day. Despite the low RMS, the modeled discharge using MLP was generally overestimated.

Keywords: Rainfall-runoff model; Garson algorithm; Basin of Canoas.

RBRH, Porto Alegre, v. 21, n. 4, p. 821-831, out./dez. 2016822

Eficcia da arquitetura MLP em modo closed-loop para simulao de um Sistema Hidrolgico

INTRODUO

Uma etapa importante do planejamento de recursos hdricos a projeo hidrolgica de mdio e longo prazo, a partir de projees climticas. De acordo com Pooch e Wall (1993), o modelo de um sistema pode ser aplicado para prever comportamentos e auxiliar no planejamento de aes futuras, sintetizar e avaliar alternativas de soluo do problema, avaliar as magnitudes das variveis do sistema e realizar prescries que tragam efeitos desejados sobre as sadas do sistema. Neste contexto, as projees do comportamento de sistemas hidrolgicos podem ser aplicadas como suporte na etapa de prognstico da disponibilidade hdrica, durante o processo de construo de um plano de bacia. No caso de Santa Catarina, nenhum dos planos de bacia, propostos ou em construo at o momento, prev o uso de projees de mdio e longo prazo para a estimativa da disponibilidade hdrica, por meio de modelos cientficos dos sistemas hidrolgicos. Carecem, portanto, de representatividade e rigor tcnico nestas projees. Algumas razes que podem ser apontadas so a complexidade dos sistemas hidrolgicos, o desconhecimento de qual modelo melhor representaria um determinado sistema, a dificuldade em encontrar o melhor modelo e o prprio despreparo tcnico das equipes que elaboram estes planos, quanto modelagem destes sistemas.

Os modelos conceituais de base fsica procuram representar os sistemas hidrolgicos como sistemas caixas-cinzas. Estes modelos simplificam a realidade hidrolgica da bacia por meio de armazenamentos e transferncias hdricas em diferentes graus de detalhamento conceitual e de discretizao das unidades espaciais de resposta hidrolgica. Estes modelos tendem a ser complexos quando se procura modelar sistemas hdricos visando os planos de bacias. A necessidade de prognsticos factveis de disponibilidade hdrica, por vezes, exige que os sistemas hidrolgicos sejam discretizados em patamares de complexidade que podem dificultar, ou mesmo inviabilizar, uma soluo tcnica.

Os modelos de base numrica, por outro lado, abordam o sistema hdrico como caixa-preta. Os componentes do sistema, os seus comportamentos, as suas relaes internas e os seus reguladores internos so desconhecidos. Contudo, o produto do comportamento do sistema determinado a partir de insumos fornecidos ao modelo (RAFAELI NETO, 2000). O sistema significativamente simplificado, ao ponto de representa-lo por meio de relaes numricas entre entradas e sadas.

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) que utilizam o mtodo Multi Layer Perceptron (MLP) tm sido cada vez mais estudadas na Hidrologia. As MLPs possuem capacidade de modelar sistemas no-lineares sem a necessidade de realizar suposies sobre a interao das variveis que compem tais sistemas (RIAD et al., 2004).

A estrutura da MLP constituda por uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de sada (FU, 1994). A configurao da MLP em open-loop comumente estudada em simulao de sistemas hidrolgicos e outros estudos de modelagem, o que consiste em fornecer dados observados no tempo t-1 como entrada para simular a sada no tempo t. No entanto, uma variao a esta abordagem chamada de closed-loop consiste em fornecer como entrada algum valor simulado em um tempo t-1 (ABRAHART; KNEALE; SEE, 2004). Uma MLP em modo closed-loop permite fazer simulaes de vazo longo prazo,

utilizando como entrada a precipitao resultante de modelos climticos por exemplo, e a vazo simulada pela prpria MLP, limitao essa encontrada no modelo em open-loop visto que utiliza a vazo observada no tempo t-1 (Qt-1) a qual deve ser inserida na MLP a cada passo de tempo, tornando o modelo esttico.

A combinao de vetores na entrada da RNA tem se demonstrado um fator relevante no sucesso do modelo para simulao hidrolgica. Santos e Pereira Filho (2003) concluram que o conjunto de vetores composto pelas variveis de precipitao diria observada no tempo t (Pt) e vazo observada no tempo t-1 (Qt-1) produziu coeficiente de determinao (R

2) acima de 0,93, ao passo que o uso de apenas Pt produziu um R

2 mximo de 0,409 na bacia hidrogrfica do Rio Tamanduate (SP). Sousa e Sousa (2010) obtiveram um R2 de 0,92, tambm na estimativa de vazo mdia mensal na bacia hidrogrfica do Rio Pianc (PB), ao aplicarem vetores de entrada compostos por combinaes de cinco estaes pluviomtricas relacionadas com a rea de estudo.

O uso de dados pregressos de uma varivel parece melhorar o desempenho da RNA na modelagem de sistemas hidrolgicos. Riad et al. (2004) estudando a bacia hidrogrfica de Ourika no Marrocos (503 km2), obtiveram R2 significativo de 0,917 ao comporem os vetores de entrada com as variveis de precipitao e escoamento superficial dos 7 dias precedentes ao dia t, a partir de sries histricas de sete anos. Oliveira et al. (2013) avaliaram o uso da RNA para previso de vazo diria em diferentes propores e caractersticas de rea controlada na regio hidrogrfica do Guaba (RS) (967 a 71.401 km2). Os autores utilizaram dados de vazo mdia diria de 25 postos fluviomtricos, os quais foram combinados em 83 vetores de entrada da RNA. Avaliaram ainda o desempenho destes vetores incluindo-se o valor da vazo no tempo t-1 (Qt-1). Os autores afirmam que a incluso da Qt-1 elevou o coeficiente de Nash e Sutcliffe (NS) de 0,75 para 0,94. Oliveira, Pedrollo e Castro (2014) avaliaram o desempenho da simulao da vazo mdia mensal da bacia do Rio Iju (RS) (5.414 km2) por RNA. Utilizaram dados meteorolgicos e pluviomtricos de 1941 a 2005. A melhor composio de vetores foi formada por trs variveis de entrada (balano mdio de gua nos tempos t e t-1; mdia mvel dos valores passados; filtro do balano de gua) com NS de 0,904 e Raiz do Erro Mdio Quadrtico (RMS) de 37,1 m3/s. Com a RNA treinada, esta foi aplicada para simulaes no perodo de 2002 a 2009 e produziu um NS de 0,89, enquanto outro modelo hidrolgico, Soil Moistu