Aplicação de machine learning e deep learning para modelagem de uma bacia hidrográfica

Vinícius de Azevedo Silva; Rafael de Feiras Souza; Mateus Peixoto Oliveira; Francisco Lledo dos Santos

doi:10.18830/issn.1679-0944.n34.2023.20

Authors

Vinícius de Azevedo Silva Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Rede Nacional em Gestão e Regulação de Recursos Hídricos, Departamento de Tecnologia e Ciências https://orcid.org/0009-0009-9008-4095
Rafael de Feiras Souza Universidade de São Paulo, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto, Departamento de Administração, Economia e Contabilidade, Ribeirão Preto https://orcid.org/0000-0001-6298-5325
Mateus Peixoto Oliveira Universidade Federal Fluminense, Escola de Engenharia Industrial Metalúrgica de Volta Redonda, Programa de Pós-Graduação em Tecnologia Ambiental https://orcid.org/0000-0001-5385-5895
Francisco Lledo dos Santos Universidade do Estado de Mato Grosso, Faculdade de Arquitetura e Engenharia, Programa de Pós-graduação em Rede de Gestão e Regulação de Recursos Hídricos Cuiabá https://orcid.org/0000-0002-7718-8203

DOI:

https://doi.org/10.18830/issn.1679-0944.n34.2023.20

Keywords:

Flood, rainfall, Design flow, Computational modelling

Abstract

Economic development associated with aspects such as social inequality is a process that leads to the deterioration of environmental resources. It is essential to improve technologies to combat the effects of natural disasters, such as enhancing the processes of rainfall-to-runoff transformation and modeling hydrological phenomena in river basins. The objective of this scientific communication was to obtain hydrological behavior predictions in the Bananal River Basin using machine learning techniques. The gathered information was subjected to the following models: deep learning artificial neural networks (InceptionTime, Resnet, FCN, and ResCNN) and machine learning models (linear regression, decision tree, and support-vector machine), as well as gradient boosting, to analyze consistent historical data and compare precipitation patterns and streamflow (rainfall-runoff model) in the watercourse. Daily average time series data from 2002 to 2014 were used for training to establish optimized behavior for 2015. It was concluded that the architecture with the highest performance, based on the coefficient of determination (R²), was InceptionTime, with an RMSE of 4.62 and MAE of 2.36. The decision tree model achieved the best overall performance with an R² of 0.73.

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Author Biographies

Vinícius de Azevedo Silva, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Rede Nacional em Gestão e Regulação de Recursos Hídricos, Departamento de Tecnologia e Ciências

Atual Secretário de Meio Ambiente do município de Barra Mansa/RJ pela Secretaria Municipal de Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável, Diretor do CBH Médio Paraíba onde o Diretório Colegiado dirige administrativamente o Comitê, Membro do Conselho Estadual de Recursos Hídricos do Rio de Janeiro onde exerce diretrizes para a formação, a organização e funcionamento dos Comitês de Bacia Hidrográfica (CBHs) e Agências de Água, exercer a arbitragem dos conflitos entre os Comitês, estabelecer os critérios gerais sobre a outorga de direito de uso de recursos hídricos e a sua cobrança, deliberar sobre os projetos de aproveitamento de recursos hídricos dentro do Estado, além de analisar as propostas de alteração da legislação de recursos hídricos e à Política Estadual de Recursos Hídricos; Engenheiro Ambiental pela Fundação Oswaldo Aranha. Tem experiência nas áreas de Termodinâmica e Energia, Poluição Atmosférica, Poluição Hídrica, Hidráulica, Climatologia, Hidrologia e bom conhecimento de Informática.

Rafael de Feiras Souza, Universidade de São Paulo, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto, Departamento de Administração, Economia e Contabilidade, Ribeirão Preto

Doutor em Administração pela Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária da Universidade de São Paulo (FEA/USP). Servidor público há dezessete anos, tendo ocupado cargos de chefia, direção, coordenação e assessoria; além do magistério no Ensino Superior em cursos de graduação e MBAs. Atualmente, é Professor da Área de Ciência de Dados da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto (FEARP/USP). Possui experiência com a programação direcionada à coleta, ao tratamento, à análise e à apresentação de dados, atuando com técnicas de Machine Learning e de Deep Learning, incluindo as Análises Espaciais. Também é um dos autores da library overdisp for R, módulo computacional registrado pelo CRAN (The Comprehensive R Archive Network).

Mateus Peixoto Oliveira, Universidade Federal Fluminense, Escola de Engenharia Industrial Metalúrgica de Volta Redonda, Programa de Pós-Graduação em Tecnologia Ambiental

Mestre do Programa de Pós-Graduação em Tecnologia Ambiental pela Universidade Federal Fluminense - UFF (2020-2023). Membro do grupo de pesquisa GEUFF (Grupo de Eletroquímica e Energia da UFF). Possui graduação em Engenharia Ambiental pelo Centro Universitário de Volta Redonda - UniFoa (2015-2019). Formado pela Escola Técnica Pandiá Calógeras - ETPC - no curso técnico de Eletrônica (2012-2014). Trabalhou como Aprendiz Administrativo no setor de Meio Ambiente da Saint-Gobain Canalização (Barra Mansa/RJ). Trabalhou como estagiário e Analista Ambiental na empresa Azevedo Soluções Ambientais LTDA (Barra Mansa/RJ). Tem experiência na área de Consultoria Ambiental.

Francisco Lledo dos Santos, Universidade do Estado de Mato Grosso, Faculdade de Arquitetura e Engenharia, Programa de Pós-graduação em Rede de Gestão e Regulação de Recursos Hídricos Cuiabá

Professor Adjunto da Faculdade Arquitetura e Engenharia do Campus de Barra do Bugres da Universidade do Estado de Mato Grosso (UNEMAT). Tem experiência na área de Hidráulica de Superfície Livre e Recursos Hídricos, atuando principalmente nos seguintes temas: mecânica dos fluidos, reologia, canais abertos, hidrologia, redes neurais artificiais e machine learning. Foi o 1o Chefe de Departamento de Engenharia Civil - Unemat/Sinop (2006-2008), Diretor da Faculdade de Ciências Exatas da Universidade do Estado do Mato Grosso (2008-2010). Foi 1o Diretor do Núcleo de Inovação Tecnológica. Foi o 1o Pró Reitor de Assuntos Estudantis da Unemat (2011) e Pró Reitor de Planejamento e Desenvolvimento Institucional (2011). Pró-reitor de Planejamento e Tecnologia da Informação da UNEMAT de 2013 a 2018. Hoje atua como Assessor de Assuntos Externos da Reitoria e Coordenador do Programa em Rede de Mestrado Profissional Gestão e Regulação de Recursos Hídricos - ProfÁgua-UNEMAT.

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