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Type:	Artigo de Evento
Title:	Aplicação de redes neurais para a classificação e avaliação do grau de degradação da qualidade da água de reservatórios rurais no semiárido brasileiro
Authors:	Rocha, Maria de Jesus Delmiro Souza Filho, Francisco de Assis de
Keywords:	Recursos hídricos;Aprendizado de máquina;Qualidade da água;Eutrofização
Issue Date:	2021
Publisher:	ABRHidro - Associação Brasileira de Recursos Hidrícos, http://www.abrhidro.org.br/xxivsbrh
Citation:	ROCHA, Maria de Jesus Delmiro; SOUZA FILHO, Francisco de Assis. Aplicação de redes neurais para a classificação e avaliação do grau de degradação da qualidade da água de reservatórios rurais no semiárido brasileiro. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE RECURSOS HÍDRICOS, XXIV., 21 a 26 nov. 2021, Belo Horizonte-MG. Anais[…], Belo Horizonte-MG., 2021.
Abstract in Brazilian Portuguese:	Ferramentas de avaliação e previsão o comportamento da qualidade da água em reservatórios são potenciais instrumentos de auxílio à tomada de decisão no combate aos processos de eutrofização. Este trabalho objetivou o desenvolvimento de uma rede neural multicamadas para classificação e previsão do grau de degradação da água em reservatórios de abastecimento no semiárido. Utilizou-se dados físicos do reservatório e climáticos como estimadores. As classes foram propostas a partir da relação entre a concentração de fósforo total medida no reservatório e o valor limite da resolução CONAMA 357/2005 para esse parâmetro. A avaliação das concentrações medidas de fósforo total indicou que 86.6% das amostras apresentaram valor superior ao limite estabelecido pela resolução de 0.03 mg/L para corpos hídricos Classe II. A rede neural treinada e testada resultou em acurácia média para as amostras de treinamento de 0.67 e para as amostras de teste de 0.59. Para o cenário de avaliação do impacto do volume percentual do reservatório, obteve-se que para volumes abaixo de 30% prevalece a maior classe de degradação, 5. A partir desse percentual há melhoria na classe, chegando a classe 3 para a faixa de volume percentual em torno de 60%. A partir de então há um aumento na degradação estabilizando na classe 4. A análise do impacto do mês nessa dinâmica resultou que a classe de degradação varia da classe 5 em janeiro à classe 1 em junho.
URI:	http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/63569
ISSN:	2318-0358
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