Algoritmo de machine learning para mapeamento das chuvas extremas em uma Região do Nordeste Brasileiro
DOI:
https://doi.org/10.55761/abclima.v34i20.17378Palavras-chave:
Precipitação, Desastre Ambiental, Evento climático, GumbelResumo
A precipitação máxima diária é um evento climático extremo que desempenha um papel significativo na compreensão das mudanças climáticas. Neste estudo, o objetivo foi analisar a precipitação máxima diária no estado da Paraíba, como forma de compreender as mudanças climáticas e apresentar ferramentas que auxiliem na minimização dos desastres relacionados a esse fenômeno. Para isso, foi utilizado um algoritmo de aprendizagem de máquina supervisionado para construir mapas em alta resolução da precipitação máxima. A base de dados para este estudo foi construída a partir de informações fornecidas pela Agência Executiva de Gestão das Águas da Paraíba, contendo dados de 123 estações pluviométricas, abrangendo o período de 1994 a 2021. Para modelagem dos dados foram realizados testes estatísticos e ajustada a distribuição Gumbel, com o objetivo de determinar os resultados relevantes. O algoritmo escolhido para a construção dos mapas em alta resolução foi o Support Vector Machine, uma técnica capaz de classificar e realizar regressão de dados, além de permitir a interpolação de dados não rotulados. Por meio deste estudo, foi possível obter estimativas da precipitação máxima diária para todo o estado da Paraíba em períodos de retorno de 2, 5, 10 e 50 anos. Essas estimativas têm grande importância para o planejamento de áreas de risco e para o desenvolvimento de sistemas de alerta de inundações, visando proteger a população e reduzir os impactos econômicos e sociais associados a eventos extremos de chuva.
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