Estimativa da evapotranspiração potencial no estado do Maranhão utilizando redes neurais artificiais

AUTOR(ES)

Meneses, Klara Cunha de; Aparecido, Lucas Eduardo De Oliveira; Meneses, Kamila Cunha de; Farias, Maryzélia Furtado de

FONTE

Rev. bras. meteorol.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2020-12

RESUMO

Resumo O uso de tecnologia e planejamento na produção agrícola é essencial, principalmente, no Nordeste do Brasil, que é a região do país que mais sofre com a escassez hídrica. Para o melhor manejo da irrigação torna-se necessário o conhecimento da taxa de evapotranspiração potencial para o controle e economia de água aumentando a produtividade. Existe vários métodos diretos e indiretos para a estimativa de evapotranspiração, mas o método padrão recomendado pela Organização das Nações Unidas para Agricultura (FAO) é o método Penman-Monteith (ETPPM) por ter uma alta precisão em relação aos demais métodos. Entretanto, é um método difícil de ser utilizado devido à necessidade de uma grande quantidade de elementos meteorológicos. Diante desse contexto, objetivou-se estimar a ETPPM na microrregião do Baixo Parnaíba maranhense utilizando redes neurais artificiais, visando facilitar a utilização deste método tão acurado. Os dados agrometeorológicos coletados foram de 34 anos, a partir do ano de 1984 até o ano de 2017 em escala diária, obtidos do site NASA/POWER. Posteriormente, foram calculadas a radiação liquida e a evapotranspiração potencial pelo método padrão Penman-Moteith (1998). 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 que melhor se adequou para estimativa da ETPPM foi a MLP 2-5-1. Com isto, conclui-se que as redes neurais artificiais podem ser utilizadas para a estimativa da ETPPM diária do Baixo Parnaíba maranhense. é possível estimar a evapotranspiração potencial por Penman-Monteith usando redes neurais com inputs de temperaturas do ar.

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