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Geração de mapas de Índice de Qualidade da Água de fontes aquíferas no município de Assis por metodologias clássicas e baseadas em inteligência artificial

Processo: 14/26025-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2015
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2015
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências
Pesquisador responsável:Ramon Juliano Rodrigues
Beneficiário:Edson Marcelino Alves
Instituição-sede: Faculdade de Ciências e Letras (FCL-ASSIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Assis. Assis , SP, Brasil
Assunto(s):Redes neurais (computação)   Geoprocessamento

Resumo

A utilização das técnicas de geoprocessamento pode ser uma importante aliada em planejamentos da área ambiental como, por exemplo, no caso do mapeamento da qualidade da água ao longo de rios. Assim, o presente projeto tem como objetivo determinar o Índice de Qualidade das Águas (IQA) em cinco pontos do Córrego do Jacu e em cinco pontos do córrego Água da Porca, ambos localizados no município de Assis-SP, e gerar um mapa da qualidade da água utilizando tecnologia SIG (Sistema de Informação Geográfica). Para determinação do IQA serão analisados os parâmetros: oxigênio dissolvido, coliformes fecais, pH, demanda bioquímica de oxigênio, nitrogênio total, fósforo total, turbidez, sólidos totais e variação da temperatura. A fim de simplificar a determinação desse índice, reduzir os custos e a geração de resíduos químicos, este projeto visa, também, a calibração de uma Rede Neural Artificial para determinar o valor do IQA a partir de padrões espectrofotométricos da água. Para isso, serão realizadas análises espectrais UV-Vis entre 190 e 800nm em cada amostra coletada, de modo a treinar a rede e obter uma única camada como saída, correspondente ao valor do IQA. O método de correlação utilizado será baseado em uma RNA de aprendizagem supervisionada, modelo "Multilayer Perceptron", com algoritmo de aprendizado por retropropagação.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
ALVES, EDSON MARCELINO; RODRIGUES, RAMON JULIANO; CORREA, CAROLINE DOS SANTOS; FIDEMANN, TIAGO; ROCHA, JOSE CELSO; LEMOS BUZZO, JOSE LEONEL; NETO, PEDRO DE OLIVA; FERNANDEZ NUNEZ, EUTIMIO GUSTAVO. Use of ultraviolet-visible spectrophotometry associated with artificial neural networks as an alternative for determining the water quality index. ENVIRONMENTAL MONITORING AND ASSESSMENT, v. 190, n. 6 JUN 2018. Citações Web of Science: 1.

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