Análise espectral de padrões-gradiente de séries temporais curtas - Murilo da Silva Dantas (2008)
Com a modernização da tecnologia para coleta de dados, na forma de séries temporais, novos desafios metodológicos, para análise e interpretação dos padrões de variabilidade medidos, são crescentes. Em geral, desafios analíticos e interpretativos ocorrem devido aos diversos problemas de coleta de dados, quando sujeitos às variações extremas no meio ambiente, envio e recebimento de dados por satélite e problemas inerentemente instrumentais. Grande parte das séries temporais coletadas, a partir de experimentos em sistemas naturais, resulta em conjuntos de séries parciais curtas compostas por poucos pontos, comprometendo assim a qualidade das análises estatísticas convencionais. Neste contexto, este projeto de mestrado teve como principal objetivo desenvolver, testar e validar uma nova metodologia computacional para análise de séries temporais curtas, principalmente aquelas que apresentam comportamento não-linear nos domínios do tempo, da amplitude e da freqüência. Esta nova metodologia, denominada Análise Espectral Gradiente (GSA, do inglês Gradient Spectral Analysis) conjuga duas técnicas matemáticas, conhecidas como Análise de Padrões-Gradiente (GPA, do inglês Gradient Pattern Analysis) e Análise Multiresolução por Wavelets (WMA, do inglês Wavelet Multiresolution Analysis). A GSA propõe, primeiramente, classificar diferentes regimes não-lineares a partir da análise de pequenas amostras de séries temporais geradas a partir de processos dinâmicos previamente conhecidos associados a modelos caóticos e estocásticos. Como estudos de caso, testamos o desempenho da GSA na classificação de séries temporais curtas oriundas do meio ambiente: (i) dados de reservatórios aquáticos fornecidos por Furnas Centrais Elétricas S.A.; e (ii) dados de inundação na região do Pantanal fornecidos pela NASA (EUA) a partir do Satélite Nimbus-7 pelo radiômetro SMMR e gentilmente cedidos por S. K. Hamilton (Michigan State University/EUA) - HAMILTON, 1996. Os resultados, em ambos os casos, indicam que a metodologia pode ser robusta em futuras aplicações de classificação e monitoramento das variáveis físicas e limnológicas medidas