Visualização de séries temporais multidimensionais: uma análise sobre a qualidade do ar em São CarlosSP

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Ortigossa, Evandro Scudeleti
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Air pollution; Health issues; Information visualization; Material particulado; Particulate matter; Poluição do ar; Questões de saúde; Séries temporais; Time series; Visualização de informações
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29032019-165737/

Séries temporais permeiam os mais variados domínios de aplicação, sendo a análise e a compreensão da dinâmica de séries temporais um problema interessante e bastante complexo. Técnicas de visualização têm sido aplicadas com sucesso nesse contexto, pois tiram proveito das habilidades perceptuais humanas ao transformar dados abstratos em informação visual. Nesta dissertação, foi proposta uma metodologia de análise visual para séries temporais multidimensionais. A finalidade dessa metodologia é a exploração e o entendimento do comportamento de material particulado presente na atmosfera de São CarlosSP, para melhor compreender a sinergia entre a qualidade do ar, o clima e as doenças respiratórias. As características do material particulado variam consideravelmente no decorrer do tempo, assumindo diferentes padrões, a depender das condições climáticas. Isso atesta a importância de ferramentas analíticas que sejam capazes de explorar as mudanças temporais dos dados. Duas ferramentas de visualização interativas foram desenvolvidas, utilizando principalmente a linguagem de programação JavaScript com a biblioteca D3. As ferramentas são portáveis em basicamente todos os navegadores web modernos, não exigindo a instalação de softwares específicos para que os usuários acessem-nas e façam as suas pesquisas. Os resultados obtidos a partir das análises dos dados amostrados demonstram que houve uma redução nos níveis de poluentes atmosféricos ao longo dos anos. A efetividade e a utilidade das tecnologias propostas são demonstradas em estudos de caso envolvendo dados reais, validados por especialistas do domínio de interesse.