Dados da Submissão

Título

Inteligência Artificial aplicada ao estudo hidrogeológico e eventos climáticos El Niño (ENSO) e La Niña

Texto do resumo

A capacidade de eventos climáticos sazonais como o El Niño (ENSO) e a La Niña em afetar o armazenamento das águas subterrâneas em grandes bacias ainda não está totalmente elucidado. Aqui, desenvolvemos e testamos uma abordagem baseada em inteligência artificial (IA) para simular o comportamento das águas subterrâneas no Brasil e avaliar o impacto de eventos climáticos sobre os recursos hídricos subterrâneos. A abordagem combina dados do Gravity Recovery & Climate Experiment (GRACE) do Global Precipitation Measurement (GPM), Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), do Sistema Integrado de Águas Subterrâneas (SIAGAS), Atlas Águas (ANA), do Mapa Hidrogeológico do Brasil e medições hidrogeológicas terrestres da Rede Integrada de Monitoramento de Águas Subterrâneas do Brasil em centenas de poços distribuídos no Brasil. O estudo aplica as técnicas desenvolvidas por Camacho et al. (2023). Como resultado foi obtido a simulação do comportamento das águas subterrâneas no Brasil, o modelo apresentou as métricas: RMSE = 1,32 cm; MAE = 0,78 cm; NSE = 0,86; KGE = 0,90; r = 0,95; α = 0,93 e β = 0,93 durante o processo de treinamento e teste. O comportamento das águas subterrâneas foi avaliado em 12 grandes bacias hidrológicas no Brasil, tendo destaque as tendências negativas de armazenamento das bacias do Amazonas -9,6 mm.ano-1, São Francisco -26 mm.ano-1 e Paraguai -38 mm.ano-1 após o evento climático El Niño de 2015/2016. Os resultados apontam que eventos climáticos sazonais de intensidade alta afetam o armazenamento das águas subterrâneas em grandes bacias no Brasil.

Palavras Chave

Inteligência Artificial; RIMAS; GRACE