Predição do Índice Fluviométrico Utilizando Abordagem Neuro-Fuzzy

Este trabalho apresenta uma proposta para monitorar e prever o nível do rio Amazonas na cidade de Santarém, usando abordagem ANFIS e dados históricos sobre o ciclo anual fluviométrico. Os dados foram coletados nas cidades de Santarém, Manaus e Itaituba, e foram filtrados ao período de 01/03/03 até 28/02/17. Foram realizadas análises dos dados para estabelecer valores limítrofes de alertas de situações emergentes para o monitoramento da cota do rio, compreendendo os momentos acerca dos volumes de água: seca, seca-normal, normal, normal-cheia e cheia. A série histórica pode ser considerada como confiável, pois é possível identificar claramente os ciclos anuais hidrológicos dos rios. Soluções preditivas usando técnicas estatísticas e computacionais são capazes de automatizar tais previsões com taxas relativamente baixas de erro do nível de um rio. Com isso, considera-se que a solução proposta pode ser usada para nortear ações que minorem os transtornos causados à cidade de Santarém nas situações extremas dos volumes de água do rio Amazonas. A abordagem proposta também demonstrou poder ser aplicável em outros ambientes com ciclos hidrológicos e, assim, possível aplicabilidade global.