Abstract ID: 674

Uma abordagem baseada na técnica de Redes Neurais Artificiais - RNA, para a previsão de radiação solar em uma floresta tropical.

Neste trabalho, foi utilizada uma nova abordagem, utilizando a técnica de Redes Neurais Artificiais - RNA, onde visou-se desenvolver um modelo para prever a Radiação Solar e suas componentes (onda curta e longa), alem da sua interdependência com outras variáveis Meteorológica, Fisiológicos (Índice de Área Foliar - IAF). Para este estudo foi utilizado diferentes topologias de RNA e algoritmos de treinamento como: ANN_S (utiliza toda a serie de dados); ANN_PS (utiliza pré-amostras dos dados); O ANN_BR (utiliza um algoritmo estocástico Bayesiano). Os resultados das simulações foram comparada com os valores observados nas torres micrometeorologicas dos sitios experimentais de São Gabriel da Cachoeira (SGC) e ZF2-K34, próxima a Manaus, do programa LBA. Os resultados indicam que os modelos tiveram uma precisão de 90% para os valores “instântaneos” (médias de 30 minutos). Além disso, para o sitio da ZF2-K34, o modelo foi avaliado ao longo vários anos (1999-2007), tendo como resultados um precisão de 95%. Assim, estes resultados demonstram a capacidade de generalização desta nova abordagem e sua capacidade de produzir estimativas precisas.

Session:  Feedbacks to Climate - Land cover, surface hydrology, and atmospheric feedbacks.

Presentation Type:  Poster