Previsão da evapotranspiração de referência usando inferência neuro-fuzzy - Costa, Luana Possari Maziero [UNESP] (2021)
A evapotranspiração de referência é uma variável fundamental para o planejamento de sistemas de irrigação mais eficientes, uma vez que associada ao coeficiente da cultura permite estimar a necessidade hídrica da planta. Desta maneira, o objetivo do presente trabalho é estabelecer modelos de previsão de séries temporais da evapotranspiração de referência (Penman-Monteith/FAO 56) utilizando modelo neuro-fuzzy (ANFIS - Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System), uma vez que este método apresenta resultados superiores quando comparados com outros métodos estocásticos na previsão de valores de uma série temporal. Para isso foi realizado a imputação de dados faltantes utilizando o método Correspondência Média Preditiva Ponderada (midastouch) das variáveis radiação solar global, velocidade do vento, temperatura do ar, temperatura máxima, temperatura mínima, umidade relativa do ar, umidade relativa do ar máxima e umidade relativa do ar mínima. A partir das séries históricas completas foram elaborados modelos de previsão de séries temporais que relacionam n valores de ET_o em tempos consecutivos e imediatamente anteriores ao tempo da observação a ser prevista. Os modelos neuro-fuzzy (ANFIS) elaborados utilizam o método de inferência Takagi-Sugeno, onde os dados são ordenados de acordo com a data de coleta, do mais antigo para o mais recente e os primeiros 85% dos dados sendo selecionados para treinamento e os demais 15% para validação. A partir da comparação dos modelos neuro-fuzzy elaborados, é possível verificar maior viabilidade na utilização de modelos gerais, que consideraram três anos de dados para o treinamento da rede, uma vez que apresentam erro percentual absoluto de 0,25% para Botucatu – SP e 0,26% para Tupã – SP. Portanto, a previsão da evapotranspiração de referência utilizando os modelos elaborados oferece estimativas confiáveis dos valores, que quando associados ao coeficiente da cultura, permitem gestão e planejamento de sistemas de irrigação de maneira eficiente e sustentável.