Qual é a melhor métrica de desempenho para reproduzir as previsões do SACE para a cheia de novembro de 2023 em Encantado?

Abstract

O rio Taquari-Antas no Rio Grande do Sul, Brasil, é um rio nacionalmente reconhecido pela ocorrência de inundações. Em especial nos anos de 2023 e 2024 grandes chuvas causaram cheias que superaram níveis históricos até então. Nesta bacia atualmente funciona um sistema de previsão operado pelo Serviço Geológico do Brasil, o SACE, fornecendo previsões de níveis de rios para as cidades de Muçum, Encantado, Estrela e Lajeado. As previsões são realizadas através de modelos hidrológicos que usam equações de regressão linear múltipla, usando como dados de entrada os níveis dos rios. Devida a importância desse sistema de previsão, o objetivo desse trabalho é identificar qual é a melhor métrica de desempenho a ser utilizada como função-objetivo no processo de otimização dos parâmetros das equações de regressão linear múltipla, para reproduzir as previsões geradas pelo SACE para a cheia de novembro de 2023 na cidade de Encantado. Para isso foi aplicado um modelo de diferenças buscando reproduzir o modelo hidrológico do sistema de previsão, usando diferentes métricas de desempenho na função erro. Observou-se nos resultados que as métricas podem ser escolhidas para diferentes aplicações, como o uso do erro quadrático médio para um desempenho satisfatório geral e o uso do índice de persistência para maior exatidão nos picos das cheias.