A B S T R A C TDetermining uniformity coefficients of sprinkle irrigation systems, in general, depends on field trials, which require time and financial resources. One alternative to reduce time and expense is the use of simulations. The objective of this study was to develop an artificial neural network (ANN) to simulate sprinkler precipitation, using the values of operating pressure, wind speed, wind direction and sprinkler nozzle diameter as the input parameters. Modelo em redes neurais artificiais para a simulação da precipitação na irrigação por aspersão R E S U M O A determinação dos coeficientes de uniformidade de distribuição da água dos sistemas de irrigação por aspersão depende, em geral, de ensaios em campo que envolvem tempo e recursos financeiros. Uma alternativa para reduzir custo e tempo é a utilização de simulações. Objetivou-se, com este trabalho, o desenvolvimento de um modelo em redes neurais artificiais (RNA) para simular a precipitação de um aspersor cujos parâmetros de entrada são os valores de pressão de operação, velocidade do vento, direção do vento e diâmetro do bocal do aspersor. Ensaios foram feitos em campo com um aspersor operando em uma malha de 16 x 16 coletores com espaçamento de 1,5 m e diferentes combinações de bocais, pressões e condições de vento. O modelo RNA apresentou bons resultados na simulação da precipitação com correlação de Spearman (r s ) entre os dados obtidos em ensaio de campo e os dados simulados, apresentando valores entre 0,92 e 0,97 e índice de concordância de Willmott (d) entre 0,950 e 0,991 para dez ensaios analisados. O modelo RNA mostrou-se promissor na simulação da precipitação em sistemas de irrigação por aspersão.
Key words:sprinkler water distribution uniformity artificial intelligence computational model Palavras-chave: aspersor uniformidade de distribuição de água inteligência artificial modelo computacional