Previsão de cheias em tempo atual com sistema especialista difuso

Abstract

Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações. Intervalos de confiança resultam maiores à medida que aumentam as incertezas, podendo ser problemáticos em situações práticas, com níveis fluviais extremos. Como alternativa, propõe-se metodologias para as previsões de níveis de cheia, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias. Utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos para a pesquisa e operação. As metodologias desenvolvidas são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km 2), para alcances de 1 e 2 dias. Os efeitos da variação da densidade da rede são também analisados, verificando-se que sistemas de previsão hidrológica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas.

Flood level forecasts are always approximations, and confidence intervals are not always suitable, particularly with low confidence probabilities, which result in excessively wide intervals. These intervals are therefore troublesome when river levels are very low and very high. Flood level forecasts are proposed as alternatives, both in the traditional numerical form, and in the form of vague categories. This is accomplished using an expert system based on fuzzy rules and fuzzy inference. The methodologies are applied to real time river level forecasts in the Camaquã river basin (15543 km2), for lead times of one and two days. Practical difficulties related to the use of fuzzy systems are identified and explored. The effects of raingauge network density are analyzed, and it is found that forecasting systems may be operated even where network density is sparse, given that fuzzy expert systems are available for symbolic predictions.