ESTIMATIVA DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO POTENCIAL DIÁRIA DO BAIXO PARNAÍBA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS.

Abstract

A escassez de água e a crescente demanda por fornecimento de alimentos aumenta a importância de desenvolvimento de métodos melhorados para a estimativa da evapotranspiração potencial. Diante desse contexto, objetivou-se fazer uma estimativa de evapotranspiração potencial no Baixo Parnaíba maranhense utilizando redes neurais artificiais. Os dados agrometeorológicos coletados foram de 33 anos, a partir do ano de 1984 até o ano de 2017 em escala diária, retirados do site NASA/POWER. Posteriormente, foram calculadas a radiação liquida e a evapotranspiração potencial pelo método padrão Penman-Moteith. Para prever a evapotranspiração potencial diária foi escolhida a Perceptron Multi-Layer (MLP), que é uma Rede Neural Artificial tradicional. O período que apresentou um maior índice de evapotranspiração foi o mesmo que apontou precipitações com um menor volume e temperaturas elevadas. O modelo de rede neural artificial escolhido para estimativa da evapotranspiração potencial foi a MLP 2-5-1. Com isto, conclui-se que as redes neurais artificiais podem ser utilizadas para a estimativa da evapotranspiração potencial diária.