Previsão da altura significativa de ondas usando redes neurais artificiais baseadas em variáveis físicas

Resumen

A previsão de ondas é de fundamental importância em muitos aspectos ligados à operações navais, atividades marítimas comerciais e proteção costeira. Além disso, as previsões envolvendo ondas utilizam técnicas similares às utilizadas na previsão do clima atmosférico, e podem ser simuladas por modelos matemáticos, os quais envolvem uma grande quantidade de dados e podem ser simulados numericamente por modelos como o SWAN (Simulating Waves Nearshore), o qual é um modelo de ondas de terceira geração, desenvolvido na Universidade de Tecnologia de Delft. Neste trabalho buscamos abordar a previsão de ondas usando redes neurais, por meio de variáveis físicas que melhor se associam com a altura. Nesse aspecto, no treinamento da rede neural serão utilizadas variáveis que possuem melhor relação física com Hs, como: período de onda, velocidade do vento horizontal e vertical, entre outras. Além disso, também iremos abordar que as variáveis físicas que melhor se relacionam com a altura de onda não são as com a melhor correlação estatística com Hs. Em seguida, iremos analisar a diferença entre resultados usando essas duas abordagens e buscar possíveis similaridades. A previsão que será realizada é referente a uma localização no oceano, na costa sul do Brasil.