Análise multivariada para classificação de padrões por semelhança - Marco, Luciano Correa (2018)
Apresenta-se um estudo sobre classificação de padrões por semelhança em campos de pressão na região Sul do Rio Grande do Sul, principalmente na cidade de Rio Grande, utilizando o método de classificação de padrões de mapas de Lund (1963), com dois parâmetros diferentes, o coeficiente Linear de Pearson e Informação Mútua com Entropia de Shannon. O intuito deste estudo é determinar as classes e os dias principais de cada classe para os campos de pressão, assim este estudo permite determinar uma analise geral dentro de cada classe objetivando determinar padrões de pressão associado a eventos de concentrações de poluentes e extremos de precipitação. Os resultados obtidos para concentração de poluentes utilizando o método de Lund com coeficiente linear de Pearson encontrou-se oito classes sendo 28 casos na classe 1 com um centro de pressão a sudeste da cidade de Rio Grande, 17 casos na classe 2 com um centro de pressão a oeste e 16 casos na classe 3 com um centro de pressão ao sobre da cidade de Rio Grande, para o método de Lund com Informação mútua com Entropia de Shannon foram encontrados 7 classes, sendo 38 casos na classe 1 com um centro de pressão a oeste de Rio Grande, 24 casos na classe 2 com um centro de pressão a sudeste e 17 casos na classe 3 com um centro de pressão sobre a cidade de Rio Grande. Já os resultados obtidos para Extremos de Precipitação com o método de Lund utilizando coeficiente linear de Pearson foram encontrados 3 classes sendo 10 casos na classe 1 com uma frente fria, 7 casos na classe 2 com um sistema convectivo e 2 casos na classe 3 com um ciclone extratropical, para o método de Lund com Informação mútua com Entropia de Shannon foram 3 classes com 10 casos na classe 1 com uma frente fria, 5 casos na classe 2 com ciclone extratropical e 1 caso na classe 3 com sistema convectivo. Estes resultados são compatíveis com outros encontrados na literatura, mesmo assim necessita-se de mais estudos com outras variáveis e outros métodos para resultados mais precisos.