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sur le développement des zones arides et semi-arides

Titre : Mineração de dados climáticos para análise de eventos extremos de precipitação

Mining climatic data for analysis of extreme precipitation events

Auteur : DOURADO, Camila da Silva

Université de soutenance : Universidade Estadual de Campinas

Grade : Mestra em Engenharia Agrícola 2013

Résumé
O conhecimento das condições climáticas, identificando regiões com maiores riscos de ocorrências de eventos extremos, que possam impactar os diversos setores socioeconômicos e ambientais, tornou-se um grande desafio. No Brasil as maiores ocorrências de eventos extremos estão relacionadas aos fenômenos hidrológicos. Em particular, o estado da Bahia apresenta alta variabilidade temporal e espacial no clima, desde áreas consideradas áridas ou com risco de aridização (ao Norte) a regiões com clima úmido na faixa litorânea. O estado tem sido alvo nesses últimos anos de diferentes eventos extremos de chuva, com enchentes em algumas áreas e secas severas em outras. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi utilizar técnicas de mineração de dados para analisar a frequência das ocorrências dos eventos extremos de precipitação durante o período de 1981 a 2010 no estado da Bahia, com o propósito de subsidiar a tomada de decisão referente a ações preventivas e mitigadoras dos impactos socioeconômico e ambientais. Para isto, foram utilizados dados climáticos de precipitação fornecidos pelo Sistema de Informações Hidrológicas da Agência Nacional de Águas. Aplicando-se a tarefa de agrupamento (clusterização), por meio do algoritmo k-means, as séries históricas de dados climáticos foram agrupadas em cinco zonas pluviometricamente homogêneas. Posteriormente, foram realizadas análises em diferentes escalas temporais (anual, mensal e diária) identificando através da Técnica dos Quantis limiares superiores e inferiores de intensidade de chuva em cada região homogênea, para cada escala temporal. Na escala mensal, foram identificados padrões sequenciais das ocorrências dos eventos extremos positivos e negativos ao longo dos trinta anos. Os resultados reforçam a potencialidade da técnica de mineração de dados em agrupar zonas homogêneas por similaridade pluvial, com o uso do algoritmo k-means. Revelam ainda, para todas as escalas temporais utilizadas, uma alta variabilidade pluviométrica. Os anos registrados com maior ocorrência de eventos extremos negativos estão na década de 90 e os anos registrados com mais eventos extremos positivos na década de 2000

Mots clés  : Precipitation (Meteorology) ; Zones climate ; Rainfall ; Sequential processing — Precipitação (Meteorologia) ; Zonas climaticas ; Chuvas ; Processamento sequencial (Computação) ;

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