Metodologias de mineração de dados em análise climática

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Heloisa Musetti Ruivo
• Orientador(a): Fernando Manuel Ramos, Haroldo Fraga de Campos Velho
• Banca de defesa: Stephan Stephany, João Carlos Carvalho, Tércio Ambrizzi
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
• País: BR
• Resumo em Inglês: Science has currently available a large amount of data from various sources, particularly in meteorology and climate science, allowing us to develop effective strategies for knowledge discovery. In the environmental area, extreme weather events imply an impact on human life and economy. This thesis uses data mining methodologies to analyze extreme meteorological phenomena. The goal is to identify the relevant climatological factors which influenced such events. Two methods will be evaluated: statistical classification and decision trees. The statistical method is implemented in the computional tool called BRB-ArrayTools, developed by statisticians experienced in the biology, here adapted and applied to environmental problems. Decision tree algorithms (implemented in WEKA) , whose purpose is to use the most relevant attributes generated by the statistical analysis and generate a decision tree classifier. These techniques were tested to analyze the great droughts in Amazon occurred in 2005 and 2010, and in an extreme precipitation event occurred in Santa Catarina in 2008, which may point out some climatological parameters responsible for these events. The literature indicates that climate change (due to anthropogenic global warming, volcanism, changes in the planet rotation axis, changes in solar activity and/or other geophysical or geological causes) alter the intensity and fre-quency of extreme events. The goal here is to analyze the extreme events mentioned and contribute with a set of assessment tools with National Institute of Science and Technology for Climate Change (INTC-MC).
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2013/02.14.13.23

A ciência tem disponível atualmente uma grande quantidade de dados de diversas origens, particularmente em meteorologia e ciência do clima, que nos permitem desenvolver estratégias eficazes de descoberta de conhecimento. Na área ambiental, eventos extremos meteorológicos acarretam um impacto na vida humana e na economia. Este trabalho utiliza metodologias de mineração de dados para analisar fenômenos meteorológicos extremos. O objetivo é identificar os fatores climatológicos relevantes que influenciaram tais eventos. Duas metodologias serão avaliadas: classificação estatística; e árvores de decisão. O método estatístico está implementado na ferramenta computacional BRB-ArrayTools, software desenvolvido na área de bioinformática, aqui adaptado e aplicada à área ambiental. Algoritmos de árvores de decisão, estão implementados no software WEKA, cujo objetivo é utilizar os atributos mais relevantes gerados pela análise estatística e gerar um classificador de árvore de decisão. Estas técnicas foram testadas para análise das grandes secas do Amazonas ocorridas em 2005 e 2010, e na precipitação extrema ocorrida em Santa Catarina em 2008, onde se pode apontar alguns parâmetros climatológicos responsáveis pelos eventos. A literatura indica que mudanças climáticas (decorrente do aquecimento global antropogênica, vulcanismo, alteração do eixo de rotação do planeta, alteração da atividade solar e/ou outras causas geofísicas ou geológicas) alteram a intensidade e frequência dos eventos extremos. O objetivo aqui é analisar os eventos extremos citados e contribuir com um conjunto de ferramentas de avaliação com o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Mudanças Climáticas (INTC-MC).