RESUMO

Neste estudo, utilizamos uma técnica de redes neurais conhecida como Mapa Auto Organizável (SOM, em inglês), para identificar e agrupar padrões espaço-temporal de precipitação. Esses grupos foram comparados com o regime de precipitação de dez principais sub-bacias hidrográficas do Brasil. Sessenta anos de dados de precipitação diária foram obtidos de uma rede de 389 estações meteorológicas no Brasil onde foram utilizados como entrada de dados para o SOM, com um número de seis grupos pré-definidos através dos métodos de Elbow e Silhoette. Os seis padrões espaço-temporal de precipitação foram identificados pelo SOM o qual conseguiu identificar condições sinóticas típicas como o Sistema de Frentes Frias (FF) Sistema de Monção da América do Sul (SMAS) e a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT). Assim, concluímos que o SOM teve um bom desempenho utilizando dados interpolados de precipitação para identificar padrões espaço-temporal de precipitação, sendo que essa técnica de SOM pode ser promissora para monitorar os padrões espaço-temporal de precipitação que causam consideráveis impactos nas bacias hidrográficas e usinas hidroelétricas no Brasil.

Palavras chave:
Mapa auto organizável; Regime de precipitação; Padrões Espaço-Temporal