MODELO DE PREVISÃO DE CALADOS OPERACIONAIS ECAPACIDADES DE CARGA DE COMBOIOS FLUVIAIS VIA MACHINE LEARNING A PARTIR DE PRECIPITAÇÕES OBTIDAS POR SENSORIAMENTO REMOTO: UM ESTUDO DE CASO PARA O RIO MADEIRA
Precipitação via Satélite. Modelagem Hidrológica. Via navegável. Rede Neural Artificial. Ferramenta Computacional.
As vias navegáveis interiores são vulneráveis às alterações climáticas, uma vez que a navegação fluvial depende dos níveis das águas. A exemplo disso, tem-se os impactos do ciclo hidrológico, em especial da precipitação, na configuração estacionária das lâminas d’água. Nesse sentido, a sazonalidade de cursos d'água fluviais se caracteriza como um fator limitante do transporte nas localidades em que esta limitação é considerável. Esta variação de níveis d ́água afeta diretamente as condições de carregamento das embarcações que utilizam as vias navegáveis, fato este que justifica a importância do desenvolvimento de ferramentas capazes de aferir e analisar estas influências negativas, a fim de mitigá-las. Atrelado a isso, destaca-se que nestes cursos fluviais, outro ponto de destaque que influencia diretamente na navegação se caracteriza pelo escassez e qualidade de dados de estações pluviométricas e fluviométricas in situ para utilização em modelos de previsão, fatos estes que justificam a utilização de dados obtidos via satélite. Dentro deste contexto, portanto, este trabalho objetivou a elaboração de um modelo de previsão de lâminas d’água e calados operacionais via Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamada a partir de precipitações obtidas por satélite com a plataforma Google Earth Engine, a fim de possibilitar a obtenção das capacidades de carga de uma embarcação tipo para uma dada hidrovia, avaliando em condições de cheia e estiagem os impactos a este transporte. Como forma de validar os modelos desenvolvidos, aplicou-se um estudo de caso para o Rio Madeira, no trecho de Porto Velho à Cujubim, na Bacia Amazônica, no Brasil, onde a movimentação de cargas, em especial o transporte de grãos, é pujante e dependente do modal hidroviário. As condições planialtimétricas da via navegável foram avaliadas em termos de profundidade e largura com a geração do Modelo Digital de Elevação e aplicação do software “DimChannel” (Dimensioning of Navigation Channel) no processo de dimensionamento geométrico do canal de navegação. Os resultados obtidos para o estudo de caso mostraram-se satisfatórios e tornaram possível a validação dos módulos desenvolvidos e possibilitaram a aferição das perdas de capacidade nos períodos de estiagem, bem como a verificação de gargalos de navegação.