{"id":876,"date":"2016-10-18T14:43:28","date_gmt":"2016-10-18T16:43:28","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/hidrologiaemodelagemhidrologica\/?p=876"},"modified":"2016-10-18T14:39:56","modified_gmt":"2016-10-18T16:39:56","slug":"artigo-desenvolvido-pelo-grupo-de-pesquisa-e-publicado-no-journal-of-hydrology-da-editora-elsevier","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/hidrologiaemodelagemhidrologica\/2016\/10\/18\/artigo-desenvolvido-pelo-grupo-de-pesquisa-e-publicado-no-journal-of-hydrology-da-editora-elsevier\/","title":{"rendered":"Artigo desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa \u00e9 publicado no Journal of Hydrology, da editora Elsevier"},"content":{"rendered":"

O peri\u00f3dico Journal of Hydrology publicou no m\u00eas de outubro de 2016 (v. 541, Part B, p. 1406-1419), o artigo cient\u00edfico intitulado “Artificial intelligence techniques coupled with seasonality measures for hydrological regionalization of Q90 under Brazilian conditions”<\/em>, de autoria de Samuel Beskow, Carlos Rog\u00e9rio de Mello, Marcelle Martins Vargas, Leonardo de Lima Corr\u00eaa, Tamara Leitzke Caldeira, Matheus Fonseca Dur\u00e3es e Marilton Sanchotene de Aguiar. O artigo envolve professores da UFPel, UFLA e UFPR, al\u00e9m de alunos de gradua\u00e7\u00e3o e p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o da UFPel.<\/p>\n

Este artigo cient\u00edfico teve como objetivo propor uma metodologia combinando diferentes t\u00e9cnicas de intelig\u00eancia artificial com medidas de sazonalidade de vaz\u00f5es de estiagem para fins de verifica\u00e7\u00e3o do potencial de delimitar regi\u00f5es hidrologicamente homog\u00eaneas para a regionaliza\u00e7\u00e3o de Q90. A an\u00e1lise da metodologia proposta foi conduzida com base em 108 bacias hidrogr\u00e1ficas situadas inteiramente no estado do Rio Grande do Sul. O trabalho emprega t\u00e9cnicas consideradas do estado-da-arte, demonstrando avan\u00e7os cient\u00edficos para a \u00e1rea de recursos h\u00eddricos, e apresenta grande aplicabilidade nas \u00e1reas de hidrologia, modelagem hidrol\u00f3gica e gest\u00e3o de recursos h\u00eddricos. Do ponto de vista pr\u00e1tica, os resultados deste artigo propiciam, com base em t\u00e9cnicas de intelig\u00eancia artificial, a estimativa da vaz\u00e3o que \u00e9 igualada ou excedida em 90% do tempo (Q90) em se\u00e7\u00f5es de cursos d’\u00e1gua que n\u00e3o possuem s\u00e9rie hist\u00f3rica de vaz\u00f5es, sendo esta a situa\u00e7\u00e3o mais comum no cotidiano dos profissionais da \u00e1rea de recursos h\u00eddricos.<\/p>\n

Os resultados apresentados neste artigo representam uma continuidade do estudo conduzido pela bolsista de inicia\u00e7\u00e3o cient\u00edfica Marcelle Martins Vargas, estudante do 8\u00ba semestre do curso de Engenharia H\u00eddrica, integrante do Grupo de Pesquisa em Hidrologia e Modelagem Hidrol\u00f3gica em Bacias Hidrogr\u00e1ficas\/CNPq. Marcelle havia recebido destaque pelo trabalho \u201cT\u00e9cnicas de intelig\u00eancia artificial para regionaliza\u00e7\u00e3o hidrol\u00f3gica: uma an\u00e1lise da Q90 no Rio Grande do Sul\u201d, classificado como um dos oito finalistas ao Pr\u00eamio Jovem Pesquisador 2015 Edi\u00e7\u00e3o Professor Robin Clarke, sendo a distin\u00e7\u00e3o promovida pela Associa\u00e7\u00e3o Brasileira de Recursos H\u00eddricos como forma de reconhecer e valorizar jovens talentos e mostrar para a comunidade os trabalhos que se destacaram no Simp\u00f3sio Brasileiro de Recursos H\u00eddricos (SBRH).<\/p>\n

O Journal of Hydrology<\/a>, editorado pela Elsevier, \u00e9 um renomado peri\u00f3dico internacional da \u00e1rea de hidrologia (Qualis A1 na \u00e1rea de Engenharias I). Para acessar o artigo na \u00edntegra, clique aqui<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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