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Assessing rainfall erosivity indices through synthetic precipitation series and artificial neural networks

Dentre as características da precipitação aquela que expressa sua capacidade em promover a erosão do solo é denominada erosividade das chuvas (R), sendo comumente representada pelos índices EI30 e KE>25. A determinação destes indices requer a disponibilidade de series de dados pluviográficos, que são de difícil acesso no Brasil. O presente artigo descreve o uso de séries sintéticas de dados pluviográficos para calcular os índices EI30 e KE>25 no Estado do Espírito Santo (Brasil). Redes neurais artificiais (ANNs) também foram desenvolvidas para promover a interpolação espacial dos valores de R no Espírito Santo. Os valores calculados para os índices EI30 e KE>25 foram próximos àqueles encontrados em áreas pluviométricamente homegêneas próximas, indicando a aplicabilidade do uso de séries sintéticas de dados pluviográficos. As redes neurais artificiais consistiram em interpoladores espacial melhores que os métodos de inverso da potência da distância e krigagem para a espacialização dos índices de erosividade no Espírito Santo.

interpolação; gerador climático; conservação do solo; equação universal de perdas de solo


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