Regressăo Logística e Redes Neurais Aplicadas ŕ Previsăo Probabilística de Alagamentos no Município de Curitiba-PR.
Item
-
Título
-
Regressăo Logística e Redes Neurais Aplicadas ŕ Previsăo Probabilística de Alagamentos no Município de Curitiba-PR.
-
lista de autores
-
Marciel Lohmann
-
Resumo
-
A presente pesquisa se propőe a estudar por meio do uso de regressăo logística e redes neurais as características relacionadas aos padrőes de chuva em Curitiba procurando estabelecer a relaçăo entre chuva e alagamentos para o município utilizando como base a integraçăo de informaçőes hidrometeorológicas. Para alcançar os objetivos propostos foram construídos modelos baseados em regressăo do tipo logística e redes de Kohonen (Self Organizing Map (SOM)) para previsăo probabilística de alagamentos sendo os dois métodos comparados e avaliados em relaçăo ao seu desempenho por meio da Curva de Características Operacionais (ROC) bem como a partir dos diagramas de confiabilidade discriminaçăo e refinamento. Para a construçăo dos modelos foram utilizados os dados de precipitaçăo estimada a partir da integraçăo das informaçőes provenientes de radar meteorológico satélite e pluviômetros utilizando o método de Análise Objetiva Estatística (ANOBES). Os dados dos registros pontuais de alagamentos fornecidos pela Defesa Civil Municipal foram compilados pelo IPPUC (Instituto de Pesquisa e Planejamento Urbano de Curitiba). A partir dos dados de estimativas de precipitaçăo foi calculada a chuva média acumulada de 6 em 6 horas por bacia hidrográfica utilizando-se do método de Thiessen e do Inverso da Distância ao Quadrado sendo os dois métodos comparados para verificar qual possui o melhor resultado para a geraçăo dos dados de entrada dos modelos. Em relaçăo ao desempenho dos dois métodos utilizados na construçăo dos modelos verificou-se no caso estudado que o SOM (Self Organizing Map) apresentou desempenho superior quando comparado com a regressăo logística tanto no período de calibraçăo quanto de verificaçăo. A partir dos resultados gerados por meio da rede SOM pode-se definir quais os principais padrőes de chuva responsáveis por deflagrar os alagamentos em Curitiba e ainda estimar o número esperado de alagamentos (NEA) por bacia hidrográfica. Sob esta perspectiva este trabalho possui como uma primeira inovaçăo a utilizaçăo de ferramentas especializadas de inteligęncia artificial (IA) para o reconhecimento de padrőes de chuva causadores de alagamento. Em relaçăo ao número esperado de alagamentos a inovaçăo se refere a espacializaçăo dos mesmos baseado no histórico de ocorręncias. Como proposta sugere-se que os resultados gerados neste trabalho integrem um Sistema de Alertas de Alagamentos em Curitiba e que as informaçőes e dados gerados possam ser utilizados pela Defesa Civil no sentido de aumentar a resilięncia da populaçăo e mitigar possíveis impactos decorrentes dos alagamentos.
-
Abstract
-
\N
-
Palavras Chave
-
ALAGAMENTOS
-
REDE NEURAL
-
PADRŐES DE CHUVA
-
Key Words
-
\N
-
Tipo
-
DOUTORADO
-
Universidade
-
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ
-
Data
-
2011
-
Páginas
-
230
-
Localização
-
UFPR
-
Orientador
-
Leonardo José Cordeiro Santos
-
Programa
-
GEOGRAFIA
-
Sigla Universidade
-
UFPR
-
Área de Concentração
-
\N
-
Língua
-
Português
-
email
-
\N