DETERMINAÇÃO DE PADRÕES DE CHUVA CRÍTICA PARA OCORRÊNCIA DE ALAGAMENTOS EM CURITIBA-PR UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL SOM (Self Organizing Map) (DETERMINATION OF CRITICAL RAIN STANDARDS FOR FLOODING OCCURRENCE IN CURITIBA-PR NETWORK USING ARTIFICIAL NEURAL SOM (SELF ORGANIZING MAP))

Alagamentos e inundações são fenômenos recorrentes principalmente nos meses de verão, cujas consequências acarretam diversos transtornos e perdas materiais para a população afetada. O presente artigo propõe determinar por meio de inteligência artificial os padrões de chuva crítica em Curitiba, procurando estabelecer a relação entre chuva e alagamentos para o município, utilizando como base a integração de informações hidrometeorológicas. Para a construção do modelo foi utilizado os dados de precipitação estimada a partir da integração das informações provenientes de radar meteorológico, satélite e pluviômetros, utilizando o método de Análise Objetiva Estatística (ANOBES). A partir dos dados de estimativas de precipitação foi calculada a chuva média acumulada de 6 em 6 horas, utilizando-se do método de Thiessen. Os resultados gerados por meio da rede neural SOM (Mapas Auto Organizáveis), definiram quais os principais padrões de chuva responsáveis por deflagrar os alagamentos em Curitiba, sendo identificados 2 padrões principais.