Algoritmo de machine learning para mapeamento das chuvas extremas em uma Região do Nordeste Brasileiro

Autores

DOI:

https://doi.org/10.55761/abclima.v34i20.17378

Palavras-chave:

Precipitação, Desastre Ambiental, Evento climático, Gumbel

Resumo

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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Biografia do Autor

Alexsander Souza da Costa, Universidade Federal da Grande Dourados/Discente

Trabalhou como auxiliar operacional no Hospital Universitário da Grande Dourados/Ebserh de 2017 a 2023, realizando a função de digitador, atualmente possui graduação em andamento em Sistemas de Informação pela Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD).

Elias Silva de Medeiros, Universidade Federal da Grande Dourados/Docente

Possui graduação em Bacharelado em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba (2011), mestrado em Ciências (Estatística e Experimentação Agronômica) pela Escola Superior de Agricultura ´Luiz de Queiroz´ - USP (2014) e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2018). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal da Grande Dourados. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Estatística.

Vanderson Hafemann Fragal, Universidade Federal da Grande Dourados/Docente

Possui graduação em Informática pela Universidade Estadual de Maringá (UEM-2011), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (UEM-2013), doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (USP-ICMC-2017) e doutorado em Tecnologia de Informação pela Universidade de Halmstad (Suécia-2018) e professor adjunto na Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD-FACET). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: Teste de Software, Linha de Produto de Software e Engenharia guiada por modelos (MDE).

Alessandra Querino da Silva, Universidade Federal da Grande Dourados/Docente

Bacharel em Estatística (2000) e licenciada em Matemática (1997) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, mestrado (2003) e doutorado (2008) em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras. Atualmente é professora da FACET-Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia da Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD) e foi Coordenadora do subprojeto Licenciatura em Matemática do Programa Institucional de Bolsa de Iniciação à Docência (PIBID) da UFGD. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística Aplicadas.

Carolina Cristina Bicalho, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul/Docente

Doutorado em Estatística em Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (MG). Mestrado em Engenharia de Sistemas pela Universidade Federal de Lavras . Pós Graduação Lato-Sensu em Administração em Sistemas de Informação pela Universidade Federal de Lavras. Graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade Federal de Lavras (MG) e Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Bambuí - MG. Técnica em Informática pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Bambuí-MG.. Área de atuação: Modelagem Matemática, Estatística, Estatística espacial, Séries Temporais, Regressão.Geometria, Cálculo. Atualmente é professora da Universidade Estadual do Mato Grosso do Sul, atuando nas disciplinas de cálculo, cálculo numérico, geometria analítica e álgebra linear.

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Publicado

25-02-2024

Como Citar

Costa, A. S. da, Medeiros, E. S. de, Fragal, V. H., Silva, A. Q. da, & Bicalho, C. C. (2024). Algoritmo de machine learning para mapeamento das chuvas extremas em uma Região do Nordeste Brasileiro. Revista Brasileira De Climatologia, 34(20), 288–305. https://doi.org/10.55761/abclima.v34i20.17378

Edição

v. 34 (2024)

Seção

Artigos

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