Implementação Computacional de uma Rede Neural Artificial para Modelagem Chuva-Vazão

Anais do I Encontro de Iniciação Científica e de Extensão da Unila - Sessão de Ciência da Computação e Matemática - 05/06/12 - 08h00 às 12h00 - Unila-Centro - Sala 15 - 3o PisoA demanda por um melhor controle e gerenciamento de recursos hídricos é crescente. No caso de rios, o principal componente a ser estimado é a vazão em um determinado local do curso de água. Uma boa esti - mativa da vazão pode ser obtida através de um modelo chuva-vazão que correlaciona parâmetros climáti - cos locais, principalmente precipitação, com a vazão observada no local de interesse. A obtenção de tal modelo depende de registros históricos destes parâmetros que, em muitos rios da América Latina, são es - cassos. Uma alternativa para lidar com esta problemática é o emprego de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para a construção de modelos empíricos de chuva-vazão. A principal vantagem no emprego de RNAs frente técnicas de modelagem conceituais é seu baixo custo de implementação, pois elas necessi - tam de pouca informação dos processos físicos envolvidos e, assim, demandam baixos cursos de análise. Neste trabalho, apresentam-se dois estudos de caso de modelagem chuva-vazão empregando RNAs. Mais especificamente, emprega-se RNAs para a obtenção de modelos empíricos que estimem a vazão média mensal e diária no Rio Jangada, afluente às margens esquerdas do Rio Iguaçu, localizado entre as cidades de Porto União (SC) e União da Vitória (PR). Para o desenvolvimento, utilizou-se o Yapy, pacote compu - tacional para a modelagem de problemas utilizando RNAs. O Yapy é desenvolvido na UNILA (Universi - dade Federal da Integração Latino-Americana) e implementado em linguagem orientada a objetos C++. Atualmente, o pacote possui as as redes Hebb, Perceptron e Perceptron Multicamadas e estão disponíveis os algorítimos de treinamento Backpropagation Clássico, Backpropagation Momentum, Backpropagation Delta-bar-Delta e Levenberg-Maquardt. É importante ressaltar que as implementações dos algoritmos Momentum e Delta-bar-Delta foram realizadas, validadas e utilizadas neste trabalho. Para os modelos construídos utilizou-se 7 postos pluviométricos e 1 posto fluviométrico. Obtivemos bons resultados na modelagem chuva-vazão mensal, o erro de norma máxima no treinamento foi 26,2m3/s e na validação de 17,6m3/s, conseguindo então uma correlação de 89,69 e 90,13 respectivamente. Na modelagem chuva- vazão diária alcançamos um erro de norma máxima de 24,4m3/s e no treinamento e de 22,1m3/s na valida - ção, conseguindo assim uma correlação de 96,0 e 95,0 respectivamente. Comparando os resultados e ana- lisando conjuntamente todo o processo, chegou-se a conclusão que a modelagem diária é mais eficiente e fácil de ser realizada, fato que se deve ao menor período de tempo entre dados consecutivos. Devido a isso, podemos afirmar que a vazão em uma bacia é melhor explicada pelos processos ocorridos em uma escala diária do que por processos ocorridos em uma escala mensal.Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA

MARGINAL AGRICULTURAL LAND CLASSIFICATION: A NEW APPROACH

Land Economics/Use,

Acoplamento de técnicas lineares e não-lineares a redes neurais artificiais para modelagem chuva-vazão

Anais do I Encontro de Iniciação Científica e de Extensão da Unila - Sessão de Ciência da Computação e Matemática - 05/06/12 - 08h00 às 12h00 - Unila-Centro - Sala 15 - 3o PisoAvaliar o processo chuva-vazão de forma precisa permite gerenciar melhor diversos recursos de água. Para modelar o processo chuva-vazão utiliza-se tanto modelos conceituais, que consideram os processos físicos envolvidos, como modelos empíricos obtidos de técnicas de análises lineares e não lineares multi - variadas. O objetivo geral deste trabalho é avaliar o desempenho de modelos empíricos lineares multivari - ados para descrever a correlação chuva-vazão. Ainda, espera-se avaliar o acoplamento de tal modelo com Redes Neurais Artificiais (RNAs) buscando o desenvolvimento de uma metodologia robusta e acurada para a modelagem chuva-vazão em rios. Mais especificamente, buscamos estabelecer a relação: Q=PU (1) Onde, Q é o vetor n-dimensional das vazões observadas, P é a matriz (n x m)-dimensional das n medidas dos m parâmetros climáticos observados (por exemplo, precipitações) e, U é o vetor incógnita m-dimensi - onal que relaciona os parâmetros climáticos observados e as precipitações medidas. Note que a existência de U não é garantida, pois a relação entre Q e P pode ser não linear. Ainda, P não é, em geral, uma matriz quadrada invertível. Assim, empregamos o método dos mínimos quadrados para determinar U. Como es- tudo de caso, estudamos a correlação chuva-vazão diária (entre os anos 2000-2011) no Rio Ibicuí, locali - zado do Rio Grande do Sul, com extensão de 385 km, que corre na direção leste/oeste, nascendo no en - contro do Rio Toropi com o Rio Ibicuí-Mirim e desembocando (com foz) no Rio Uruguai. Os dados flu - viométricos e pluviométricos foram organizados em dois conjuntos. O primeiro conjunto (com cerca de 2/3 do total de dados) foi utilizado para calcular U resolvendo (1) via mínimos quadrados. O segundo conjunto foi utilizado para validar o modelo obtido. Ainda, o modelo linear (1) foi comparado com resul - tados obtidos da modelagem com RNAs do tipo perceptron multicamadas. Observou-se que ambas as téc - nicas produziram modelos com correlação de 97\% entre os dados observados e os calculados. Entretanto, utilizando RNAs foi possível obter um modelo mais preciso. Isto reforça a ideia de acoplar o modelo (1) as RNAs, que propomos como sequência deste trabalho.Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA

Otimização e expanção do pacote computacional Yapy para a modelagem chuva-vazão - Estudo de caso: Rio Ibicuí

Anais do I Encontro de Iniciação Científica e de Extensão da Unila - Sessão de Ciência da Computação e Matemática - 05/06/12 - 08h00 às 12h00 - Unila-Centro - Sala 15 - 3o PisoEste trabalho apresenta um teste de modelagem chuva-vazão, que busca a previsão e/ou estimativa da va - zão a partir de dados hidrológicos e climáticos, feitos na bacia do Rio Ibicuí, localizado no Rio Grande do Sul. O teste foi realizado utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs) que são sistemas paralelos distribu - ídos compostos por unidades de processamento simples (nodos) que calculam determinadas funções ma - temáticas (normalmente não-lineares). Mais especificamente, empregou-se uma rede Multi-Layer Percep - tron (MLP) com algoritmo de treinamento Levenberg-Marquardt. Para os cálculos utilizamos o pacote computacional Yapy que é desenvolvido na Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNI - LA) e que foi, para este trabalho, otimizado e expandido. Buscamos treinar uma RNA para correlacionar dados fluviométricos e pluviométricos com a vazão do Rio Ibicuí medina na estação Passo Mariano Pinto. A comparação entre os resultados levou em consideração o erro via norma do máximo e o erro em volu - me dos dados de validação. O treinamento ocorreu a partir de uma quantidade definida de épocas (entre 100 e 5000) entretanto a rede mostrou não necessitar de muitas épocas para convergir. Utilizamos estrutu - ras de rede com as camadas intermediárias variando entre 3 e 30. A melhor RNA obtida possui uma ar - quitetura de 4 camadas, sendo 4 estações fluviométricas e 3 pluviométricas como entrada, 8 neurônios na primeira camada intermediária, 8 neurônios na segunda camada intermediária e 1 neurônio de saída. Obti - vemos erro máximo relativo de aproximadamente 15% tanto nos dados de treinamento como nos dados de validação. Ainda, o modelo obtido é robusto pois apresenta erro em volume menor que 1%. Analisan - do o estudo de caso concluímos que nossa implementação do algoritmo Levenberg-Marquardt está nos proporcionando bons resultados e que a metodologia empregada é uma boa alternativa para modelagem chuva-vazão.Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA

Sustainable Land Management with Conservation Agriculture for Rainfed Production: The Case of Paraná III Watershed (Itaipu dam) in Brazil

International audienceThis case study examines measures taken in the Paraná III watershed, that drains into the Itaipu reservoir (Brazil-Paraguay), to establish sustainable land management for agricultural production intensification based on no-till Conservation Agriculture (CA). Prior to initiation of hydropower production from Itaipu, in May 1984, agriculture in the watershed was based on the conventional tillage production system. This caused significant soil erosion and surface runoff, polluting water courses with sediments, agrochemicals and organic waste, resulting in premature filling and eutrophication. The operational lifespan of the Itaipu hydropower complex was initially estimated to be 60 years. Within the framework of Itaipu Binacional’s Cultivando Agua Boa (Cultivating Good Water) program, most agricultural land use was then transformed to no-till CA. Later this was improved through participatory support, based on a self-assessment method involving scoring of soil quality and land use parameters. CA-based land use resulted in increased crop productivity, a drastic reduction in runoff and soil erosion, and significant improvement in the quality of water discharging into water courses, Itaipu reservoir, and through the dam. A participatory extension program promoting CA systems was available to all farmers, from smallholders to large-scale. Currently, 91% of agricultural land area in the watershed is under CA, which supports productivity and incomes, while also contributing to water related ecosystem services. Overall economic, social and environmental development of the Paraná III watershed is based on a socially and economically equitable framework, managed collaboratively by several entities. This calls for the whole watershed population to be engaged in improving quality of life and ensuring the watershed is an area of opportunity and hope. CA-based land use management, and soil and water conservation practices, have increased the operational lifespan of Itaipu hydropower complex by more than five-fold, offering long-term economic security to the population of the watershed. Given the need to ensure equitable development of all relevant economic, social and environmental sectors in the watershed, productive and sustainable agriculture continues to be both a key economic driver of change and an area of opportunity

Atributos de solo e cultura espacialmente distribuídos relacionados ao rendimento do milho Spatially varied soil and crop attributes related to corn yield

A agricultura de precisão pode aumentar a eficiência e a sustentabilidade da agricultura brasileira de grãos, principalmente auxiliando no manejo do solo e das culturas. O objetivo deste estudo foi avaliar a importância de atributos de solo e da cultura com variação espacial do rendimento de grãos de milho e o uso dessa informação para aprimorar as decisões sobre o manejo da cultura. Foram utilizados dados da safra 2005/6 de uma gleba comercial de milho de 18 ha, na região de Guarapuava, Paraná, em um solo Latossolo Bruno de textura argilosa. Atributos de solo (0-0,10 m) e cultura foram coletados em quadrículas georreferenciadas com densidade amostral de 2 ha-1. O rendimento de grãos espacializado foi avaliado com sensor de produtividade na colhedora. Esse rendimento apresentou variabilidade espacial (média de 12,4 Mg ha-1, com amplitude entre 11,1 e 14,0 Mg ha-1) relacionada aos atributos do solo: P-Mehlich-1, Mg2+, soma de bases e relações Ca:Mg, Mg:K e Mg:CTC, mas não da cultura, conforme uma matriz de correlação de Spearman. A análise por árvore de regressão identificou a saturação por Mg (Mg:CTC), com valor crítico de 0,10, e a relação Mg:K, com valor crítico de 2,30, como atributos de solo com efeito mais significativo, pois valores inferiores ao crítico estão relacionados aos menores rendimentos de grão. A análise de cluster confirmou os resultados obtidos com as duas análises estatísticas anteriores, e sua interpretação conjunta suporta a conclusão de que os elementos P e Mg eram os mais críticos em termos de necessidade de manejo localizado. Comparativamente, o manejo localizado com agricultura de precisão demandaria, na gleba, maior consumo de calcário (incremento de 6,6 Mg, sendo 3,4 Mg de calcário calcítico e 3,2 Mg do tipo dolomítico), menor consumo de P2O5 (- 235 kg) e maior consumo de K2O (+ 135 kg) em relação ao manejo uniforme (tradicional). Contudo, o manejo localizado permite que esses insumos sejam aplicados nas dosagens adequadas em partes específicas da gleba, e não uniformemente em toda a gleba, alterando positivamente a produtividade dessas partes. Quando as tomadas de decisão sobre o manejo são auxiliadas por ferramentas estatísticas apropriadas, a agricultura de precisão é viável tecnicamente para o manejo de atributos químicos do solo, proporcionando assim a otimização no uso de insumos e, potencialmente, contribuindo para o rendimento economicamente ideal.Precision agriculture can increase efficiency and sustainability of grain crops in Brazil, especially in support of soil and crop management. In this study the importance of spatially-variable soil and crop attributes on the variability of grain crop yield and the use of this information to improve management decisions was examined. The study used data from the 2005/6 corn growing season of a 18 ha commercial field on a clayey Latossolo Bruno (FAO: Ferralsol). Soil (0-0.10 m layer) and crop properties were sampled at a density of two per ha. Spatially distributed crop yield was determined with a grain sensor on the harvester. Yield variability (average of 12.4 Mg ha-1, amplitude between 11.1 and 14.0 Mg ha-1) was related to the soil properties - P Mehlich, Mg2+, sum of bases and Ca:Mg, Mg:K and Mg:CEC ratios - but not with crop attributes, according to the results of a Spearman correlation matrix. Regression analysis identified a critical value of Magnesium saturation (Mg:CEC) of 0.10, and a critical Mg:K ratio of 2.3, as the most significant soil properties. Below the critical values, yields were reduced. Cluster analysis confirmed the results obtained by the two previous statistical techniques, and their combined interpretation supported the conclusion that P and Mg were the two nutrients for which spatial management is most needed. Compared to the traditional fixed-rate, whole-field application, using variable rate application would require, for the whole field, 6.6 Mg of additional lime, being 3.4 Mg calcitic lime and 3.2 Mg dolomitic lime, less P2O5 (-235 kg), and more K2O (+ 135 kg) than in the normal uniform management. However, with variable rates such inputs would be applied at adequate rates to specific parts of the field, positively affecting the yields in these parts. When management decisions are supported by appropriate statistical tools, precision agriculture is technically viable for the management of soil chemical properties, allowing for optimized dosages, with a view to an ideal economical yield

Atributos de solo e cultura espacialmente distribuídos relacionados ao rendimento do milho

A agricultura de precisão pode aumentar a eficiência e a sustentabilidade da agricultura brasileira de grãos, principalmente auxiliando no manejo do solo e das culturas. O objetivo deste estudo foi avaliar a importância de atributos de solo e da cultura com variação espacial do rendimento de grãos de milho e o uso dessa informação para aprimorar as decisões sobre o manejo da cultura. Foram utilizados dados da safra 2005/6 de uma gleba comercial de milho de 18 ha, na região de Guarapuava, Paraná, em um solo Latossolo Bruno de textura argilosa. Atributos de solo (0-0,10 m) e cultura foram coletados em quadrículas georreferenciadas com densidade amostral de 2 ha-1. O rendimento de grãos espacializado foi avaliado com sensor de produtividade na colhedora. Esse rendimento apresentou variabilidade espacial (média de 12,4 Mg ha-1, com amplitude entre 11,1 e 14,0 Mg ha-1) relacionada aos atributos do solo: P-Mehlich-1, Mg2+, soma de bases e relações Ca:Mg, Mg:K e Mg:CTC, mas não da cultura, conforme uma matriz de correlação de Spearman. A análise por árvore de regressão identificou a saturação por Mg (Mg:CTC), com valor crítico de 0,10, e a relação Mg:K, com valor crítico de 2,30, como atributos de solo com efeito mais significativo, pois valores inferiores ao crítico estão relacionados aos menores rendimentos de grão. A análise de cluster confirmou os resultados obtidos com as duas análises estatísticas anteriores, e sua interpretação conjunta suporta a conclusão de que os elementos P e Mg eram os mais críticos em termos de necessidade de manejo localizado. Comparativamente, o manejo localizado com agricultura de precisão demandaria, na gleba, maior consumo de calcário (incremento de 6,6 Mg, sendo 3,4 Mg de calcário calcítico e 3,2 Mg do tipo dolomítico), menor consumo de P2O5 (- 235 kg) e maior consumo de K2O (+ 135 kg) em relação ao manejo uniforme (tradicional). Contudo, o manejo localizado permite que esses insumos sejam aplicados nas dosagens adequadas em partes específicas da gleba, e não uniformemente em toda a gleba, alterando positivamente a produtividade dessas partes. Quando as tomadas de decisão sobre o manejo são auxiliadas por ferramentas estatísticas apropriadas, a agricultura de precisão é viável tecnicamente para o manejo de atributos químicos do solo, proporcionando assim a otimização no uso de insumos e, potencialmente, contribuindo para o rendimento economicamente ideal

Atributos de solo e cultura espacialmente distribuídos relacionados ao rendimento do milho

A agricultura de precisão pode aumentar a eficiência e a sustentabilidade da agricultura brasileira de grãos, principalmente auxiliando no manejo do solo e das culturas. O objetivo deste estudo foi avaliar a importância de atributos de solo e da cultura com variação espacial do rendimento de grãos de milho e o uso dessa informação para aprimorar as decisões sobre o manejo da cultura. Foram utilizados dados da safra 2005/6 de uma gleba comercial de milho de 18 ha, na região de Guarapuava, Paraná, em um solo Latossolo Bruno de textura argilosa. Atributos de solo (0-0,10 m) e cultura foram coletados em quadrículas georreferenciadas com densidade amostral de 2 ha-1. O rendimento de grãos espacializado foi avaliado com sensor de produtividade na colhedora. Esse rendimento apresentou variabilidade espacial (média de 12,4 Mg ha-1, com amplitude entre 11,1 e 14,0 Mg ha-1) relacionada aos atributos do solo: P-Mehlich-1, Mg2+, soma de bases e relações Ca:Mg, Mg:K e Mg:CTC, mas não da cultura, conforme uma matriz de correlação de Spearman. A análise por árvore de regressão identificou a saturação por Mg (Mg:CTC), com valor crítico de 0,10, e a relação Mg:K, com valor crítico de 2,30, como atributos de solo com efeito mais significativo, pois valores inferiores ao crítico estão relacionados aos menores rendimentos de grão. A análise de cluster confirmou os resultados obtidos com as duas análises estatísticas anteriores, e sua interpretação conjunta suporta a conclusão de que os elementos P e Mg eram os mais críticos em termos de necessidade de manejo localizado. Comparativamente, o manejo localizado com agricultura de precisão demandaria, na gleba, maior consumo de calcário (incremento de 6,6 Mg, sendo 3,4 Mg de calcário calcítico e 3,2 Mg do tipo dolomítico), menor consumo de P2O5 (- 235 kg) e maior consumo de K2O (+ 135 kg) em relação ao manejo uniforme (tradicional). Contudo, o manejo localizado permite que esses insumos sejam aplicados nas dosagens adequadas em partes específicas da gleba, e não uniformemente em toda a gleba, alterando positivamente a produtividade dessas partes. Quando as tomadas de decisão sobre o manejo são auxiliadas por ferramentas estatísticas apropriadas, a agricultura de precisão é viável tecnicamente para o manejo de atributos químicos do solo, proporcionando assim a otimização no uso de insumos e, potencialmente, contribuindo para o rendimento economicamente ideal