Estimação do Índice de Bulbo Úmido Termômetro de Globo (IBUTG) para ambientes a céu aberto por meio de Redes Neurais Artificiais utilizando dados de estações metereologicas

Abstract

Este trabalho objetiva demostrar a viabilidade técnica de estimação do Índice de Bulbo Úmido Termômetro de Globo (IBUTG) para ambiente a céu aberto sem fonte artificial de calor por meio de dados medidos em estações meteorológicas convencionais, a partir da utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA). Para tanto, procedeu-se a instalação de termômetros de bulbo úmido natural e de globo em uma estação meteorológica convencional, com a finalidade de calcular o IBUTG sincronamente com as variáveis de temperatura, umidade e velocidade do ar, bem como radiação solar global e pressão atmosférica. O treinamento da RNA foi conduzido com a utilização de 81 dias de medições. Algumas configurações da RNA foram modificadas com o intuito de encontrar a de melhor desempenho para a rede. Para o teste de validação do treinamento, selecionou-se dia de céu aberto, nublado e com precipitação, com condições sinópticas que impõem elevado estresse ao calor. O IBUTG estimado pelo RNA acompanhou o ciclo diário do IBUTG medido, com a melhor configuração de rede (três camadas e cinco neurônios) estimando erro médio quadrático diário de 0,2724°C e erro médio absoluto de 0,1818°C (com erro percentual de apenas 0,7%). Comprova-se a viabilidade técnica de estimar o IBUTG com adequada precisão a partir de dados meteorológicos, o que permite que a técnica de RNA possa ser utilizada como estratégia de orientação do gerenciamento do risco ocupacional.