Abstract
Pela teoria do escoamento em canais abertos, o coeficiente de rugosidade de Manning é um dos principais parâmetros para descrição da vazão sobre uma superfície. Uma das dificuldades da aplicação da equação de Manning é a definição do seu coeficiente de rugosidade em rios e canais, razão pela qual o presente estudo tem como objetivo, estimar o coeficiente de rugosidade de Manning para os períodos de vazão mínima e máxima média mensal, em alguns trechos do rio Paracatu, e propor um modelo baseado em redes neurais artificiais para estimar o coeficiente de rugosidade. O coeficiente foi determinado em função das características geométricas do canal (área molhada, raio hidráulico e declividade do canal) e das séries de vazão de seis postos fluviométricos do rio Paracatu. Utilizaram-se séries de vazão de 21 anos (1976-1996). O coeficiente de rugosidade não apresenta tendência (maior ou menor) em função apenas do período seco ou de cheia. As características da margem e do leito do rio influenciam diretamente nos valores de coeficiente de rugosidade. O modelo baseado em rede neural apresentou desempenho satisfatório, o que possibilita estimar o coeficiente de rugosidade em função da cota, vazão, declividade e do raio hidráulico do rio.
Subject
Agronomy and Crop Science,Environmental Engineering
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Cited by
6 articles.
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