Previsão do Nível do Mar por Redes Neurais Artificiais: Um Estudo de Caso para o Litoral Norte de São Paulo.

Abstract

Prever os níveis do mar, a partir da descarga fluvial, das variáveis atmosféricas e da maré astronômica é importante para regiões costeiras onde a hidrodinâmica é caracterizada por interações extremamente complexas. O presente estudo avalia o desempenho das Redes Neurais Artificiais (RNAs) para a previsão do nível do mar no litoral norte de São Paulo. O desenvolvimento desta pesquisa decorreu em quatro etapas: levantamento teórico da utilização de RNAs para previsão de nível do mar; levantamento dos dados utilizados no modelo, visando gerar séries temporais com dados locais e aplicar o estudo à região supracitada; implementação da rede neural; analise de desempenho das redes geradas pelo software Statistica 13 juntamente à análise de sensibilidade das forçantes físicas mais relevantes. O período de tempo analisado compreende o período de janeiro de 2013 a julho de 2013. Foram testadas 1.000 redes neurais artificiais e escolhidas as 5 com melhor desempenho. Uma rede ensemble foi gerada, através da combinação destas 5 redes selecionadas que corresponderam ao tipo perceptrons de múltiplas camadas (MLP). Os resultados obtidos demonstraram que as RNAs foram eficazes no processo de predição do nível do mar para 6 horas, inclusive sob condições de valores extremos. A partir das análises de sensibilidade, verificou-se que todas as forçantes analisadas possuem influência nas oscilações do nível do mar.