@MASTERSTHESIS{ 2025:1388522479,
 	title = {Integração de dados de múltiplas estações para a previsão de eventos hidrológicos extremos na Bacia do Rio Negro com aprendizado profundo},
 	year = {2025},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10833",
 	abstract = "Apliquei redes neurais convolucionais com arquiteturas baseadas em sub-redes para prever cheias
 e secas extremas na bacia do Rio Negro, localizada na região norte da América do Sul. A bacia é
 caracterizada por formações geológicas diversas, incluindo uma variedade de tipos de rochas que
 influenciam a infiltração e os padrões de escoamento, além de fatores climáticos que moldam
 a dinâmica das precipitações. Adicionalmente, a hidrodinâmica da bacia, impulsionada pelas
 interações entre suas formações geológicas e o fluxo de água, bem como sua topografia, que
 governa a direção e a velocidade do escoamento superficial, desempenham papéis cruciais em
 seu comportamento hidrológico. O regime de chuvas e a sazonalidade determinam ainda a
 distribuição temporal dos níveis de água. Os tipos de cobertura do solo também desempenham
 um papel significativo ao alterar as taxas de infiltração e o escoamento superficial. Analisando
 dados hidrológicos de cinco estações, a saber, Cucuí, Serrinha, Caracaraí, Santa Maria do Boiaçú
 e Moura, esta pesquisa busca modelar e prever eventos hidrológicos extremos. A aplicação
 da abordagem de aprendizado profundo destaca a importância de integrar dados de múltiplas
 estações para capturar variações localizadas e diferenças regionais. Esses achados ressaltam o
 potencial da inteligência artificial como uma ferramenta complementar aos modelos existentes
 usados pelas autoridades competentes para monitoramento, auxiliando na mitigação dos impactos
 de inundações e secas extremas. Embora não seja uma solução autônoma, o modelo fornece
 compreensão valiosa e enfatiza a necessidade de melhorias adicionais, especialmente por meio
 de ajustes de hiperparâmetros, para aumentar sua confiabilidade e precisão.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Geociências},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas}
}