Mineração de dados meteorológicos para previsão de eventos severos

Abstract

RESUMOO objetivo do trabalho proposto é detectar antecipadamente possíveis ocorrências de eventos convectivos severos, por meio do monitoramento das saídas do modelo de previsão numérica de tempo Eta, para cada intervalo de previsão e para um conjunto de variáveis selecionadas. O período de estudo estende-se de janeiro a fevereiro de 2007. Classificadores foram desenvolvidos pela abordagem de similaridade de vetores e de conjuntos aproximativos, de forma a identificar saídas do modelo Eta que possam ser associados a esses eventos. Assumiu-se como premissa que os eventos convectivos severos possam ser correlacionados com grande número de ocorrências de descargas elétricas atmosféricas. Os classificadores agruparam as saídas do modelo Eta, compostas por essas variáveis, com base na densidade de ocorrência de descargas elétricas atmosféricas nuvem-solo. Ambos os classificadores apresentaram bom desempenho para os testes realizados para um período de dois meses escolhido para três mini-regiões selecionadas do território brasileiro. Palavras-Chave: mineração de dados, previsão meteorológica, eventos convectivos. ABSTRACT: METEOROLOGICAL DATA MINING FOR THE PREDICTION OF SEVERE CONVECTIVE EVENTSThis work aims the early detection of possible occurrences of severe convective events in Central and Southeast Brazil by means of monitoring the output of the Eta numerical weather prediction model for each forecasted time interval and for a selected set of variables. The studied period ranges from January to February 2007. Classifiers were developed by two approaches, vector similarity and rough sets, in order to identify Eta outputs that can be associated to such events. It was assumed that severe convective events can be correlated to a large number of atmospheric electric discharges. The classifiers grouped the Eta meteorological model outputs for these selected variables based on the density of occurrences of cloud-to-ground atmospheric electrical discharges. Both classifiers show good performance for the chosen 2-month period at the three selected mini-regions of the Brazilian territory.

Comparison of data mining models applied to a surface meteorological station

“…More recent works, such as those by Ruivo et al (2015), who study extreme precipitation events in Santa Catarina and Amazonia, or Yucel and Onen (2014), focusing on events of the same category in different regions of Turkey, or even from Pessoa et al (2012), who tried to predict occurrences of severe convective events in three mini-regions of the Brazilian territory, use as base mesoscale data, involving a broader area. It is believed that the contribution of the present proposal is to enable the more precise elaboration of forecasts of extreme phenomena, considering regions with smaller area of coverage.…”

“…Works like those developed by Onwubolu et al (2007), Petre (2009), Salvador et al (2009), Olaiya and Adeyemo (2012), Pessoa (2004), Pessoa et al (2012), Joshi et al (2015), Taksande and Mohod (2015) and Yadav and Khatri (2016), can be cited as examples of the application of KDD in climate-related studies. In a recent study, Krishna (2015) reviews meteorological forecasting surveys that apply different data mining models in KDD processes.…”

Previsão Do Deslocamento De Tempestades Severas: Abordagens Por Aprendizado De Máquina

“…O Brasil "é um país com um grande número de eventos intensos e extremos"(PESSOA, 2014), como tempestades severas. Devido ao potencial desses eventos em causar danos, como deslizamentos, inundações e outros, a previsão do deslocamento de tempestades severas "é um tema atual de pesquisa em Meteorologia" (PESSOA et al, 2012).…”

“…As maiores dificuldades no processo de tomadas de decisões estão associadas à falta de conhecimento sobre os processos no interior das nuvens, em eventos de tempo severo. O uso de dados meteorológicos, sejam coletados por sensores ou modelados, aliados a técnicas computacionais "que possibilitem assimilar inteligentemente esses volumes de dados", permitem "realizar previsões alternativas de tempo" (PESSOA et al, 2012). Dessa forma, são apresentados dois tipos de dados meteorológicos coletados e que estão presentes nas tempestades.…”

Mapeamento de um núcleo de partida de referências em Data Mining a partir de periódicos publicados no Brasil

“…Mineração de dados meteorológicos para previsão de eventos severos Pessoa et al (2012) Mineração de dados; Previsão meteorológica; Eventos convectivos Identification and in silico characterization of soybean trihelix-GT and bHLH transcription factors involved in stress responses Osorio et al (2012) Drought; gene expression; Glycine max; phylogeny; plant-microbe interactions PuertoTex: un software de minería textual para la creación de resúmenes automáticos en el dominio de ingeniería de puertos y costas basado en ontologías Leiva-Mederos et al…”