Sistema de geoespacialização da demanda de irrigação suplementar para o Estado de Minas Gerais I: descrição

Abstract

Com este trabalho objetivou-se desenvolver um sistema automático e monitorado de regionalização da demanda de irrigação suplementar das principais culturas irrigadas no Estado de Minas Gerais, disponibilizando tais informações via rede mundial de computadores (Internet) com três atualizações semanais. O sistema, denominado IRGNET, utiliza dados de estações climáticas automáticas do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) para estimativa da perda de água pela cultura por evapotranspiração e a reposição da água no solo, pela precipitação. Utilizou-se um sistema de informações geográficas para espacializar e gerar mapas temáticos de evapotranspiração de referência e de precipitação diária do Estado e se desenvolveu um programa computacional para calcular o balanço hídrico e determinar a lâmina de irrigação para qualquer localidade do Estado.

Preenchimento de Falhas de Dados Horários de Precipitação Utilizando Redes Neurais Artificiais

“…O conhecimento do regime hídrico em uma bacia hidrográfica é fundamental nos estudos hidrológicos que servem como base para projetos de diferentes usos de água, sendo indispensável à gestão sustentável dos recursos hídricos (SANTOS et al, 2009). Os dados pluviométricos constituem elemento importante para o planejamento estratégico e a gestão dos recursos hídricos.…”

“…Dentre os métodos disponíveis para preenchimento de falhas de dados hidrometeorológicos pode-se destacar a utilização de médias de dados observados ou de dados sintéticos obtidos com geradores de dados (CHIBANA et al, 2005), o método da ponderação regional e da regressão linear ( BERTONI & TUCCI, 2007), regressão linear múltipla, com utilização de ferramentas SIG (SANTANA et al, 2003;SILVA, 2011), aplicação de redes neurais artificiais (GARDNER & DORLING, 1998;MAIER & DANDY, 2001;MAIER & DANDY, 2000;LUCIO et al, 2006). Carvalho et al (1989) consideram que o uso de equações de regressão utilizando dados climáti-cos constitui uma boa alternativa para o preenchimento das falhas em séries históricas.…”