{"id":45650,"date":"2013-07-29T15:15:47","date_gmt":"2013-07-29T18:15:47","guid":{"rendered":"http:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/?p=45650"},"modified":"2013-07-29T15:15:47","modified_gmt":"2013-07-29T18:15:47","slug":"novos-softwares-analisam-dados-climaticos-de-forma-rapida-e-precisa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/2013\/novos-softwares-analisam-dados-climaticos-de-forma-rapida-e-precisa\/45650","title":{"rendered":"Novos softwares analisam dados clim\u00e1ticos de forma r\u00e1pida e precisa"},"content":{"rendered":"

Por No\u00eamia Lopes Ag\u00eancia FAPESP\u00a0\u2013 prever eventos clim\u00e1ticos<\/strong><\/em> com boa anteced\u00eancia e precis\u00e3o proporciona melhorias diretas na produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola. Contudo, tal previs\u00e3o depende da an\u00e1lise de enormes volumes de dados coletados por sat\u00e9lites, radares e sensores. A tecnologia avan\u00e7a, mas a quantidade e a complexidade das informa\u00e7\u00f5es desafiam meteorologistas e agrometeorologistas.<\/p>\n

Para aperfei\u00e7oar as ferramentas dispon\u00edveis, pesquisadores do Departamento de Ci\u00eancias de Computa\u00e7\u00e3o do Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o da Universidade de S\u00e3o Paulo (ICMC\/USP), em S\u00e3o Carlos (SP), deram in\u00edcio, em 2009, ao projeto\u00a0AgroDataMine<\/a>\u00a0\u2013 Desenvolvimento de m\u00e9todos e t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o de dados para apoiar pesquisas em mudan\u00e7as clim\u00e1ticas com \u00eanfase em agrometeorologia, com apoio do\u00a0Instituto Microsoft Research-FAPESP<\/a>\u00a0de Pesquisas em Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Desde ent\u00e3o, a equipe vem integrando dados complexos e heterog\u00eaneos \u2013 como imagens de sat\u00e9lites, s\u00e9ries temporais de \u00edndices meteorol\u00f3gicos e modelos clim\u00e1ticos \u2013, medidos em terabytes (trilh\u00f5es de bytes).<\/p>\n

\u201cUtilizamos e desenvolvemos tecnologias inovadoras e algoritmos matem\u00e1ticos para encontrar correla\u00e7\u00f5es entre os dados, apontando maneiras de identificar eventos extremos, como grandes volumes de chuvas\u201d, explicou Agma Juci Machado Traina, professora do ICMC\/USP e coordenadora da pesquisa, \u00e0\u00a0Ag\u00eancia FAPESP.<\/p>\n

Tr\u00eas novas ferramentas computacionais j\u00e1 est\u00e3o em funcionamento. O software\u00a0SatImagExplorer\u00a0extrai s\u00e9ries temporais de \u00edndices meteorol\u00f3gicos a partir de imagens de sat\u00e9lites, faz an\u00e1lises de agrupamentos e classifica\u00e7\u00f5es. Com isso, permite avaliar os dados de determinada regi\u00e3o em certo per\u00edodo de tempo.<\/p>\n

Outro programa, o\u00a0ClimFractal Analyzer, identifica correla\u00e7\u00f5es a partir de modelos clim\u00e1ticos ou de dados reais. E o\u00a0TerrainViewer\u00a0\u00e9 uma ferramenta que permite a visualiza\u00e7\u00e3o de imagens de sat\u00e9lites em tr\u00eas dimens\u00f5es.<\/p>\n

Os programas est\u00e3o \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o dos pesquisadores do ICMC\/USP e dos parceiros envolvidos no AgroDataMine: a Embrapa Inform\u00e1tica Agropecu\u00e1ria (unidade da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecu\u00e1ria), o Centro de Pesquisas Meteorol\u00f3gicas e Clim\u00e1ticas Aplicadas \u00e0 Agricultura da Universidade Estadual de Campinas (Cepagri\/Unicamp), o Departamento de Computa\u00e7\u00e3o da Universidade Federal de S\u00e3o Carlos (UFSCar), a Universidade Federal do ABC (UFABC), a Carnegie Mellon University (CMU, nos Estados Unidos) e o Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBdI), do pr\u00f3prio ICMC\/USP.<\/p>\n

\u201cOs parceiros contribu\u00edram com o desenvolvimento de t\u00e9cnicas, a orienta\u00e7\u00e3o de alunos, a valida\u00e7\u00e3o dos resultados e o fornecimento de dados coletados por sat\u00e9lites, radares e sensores de superf\u00edcie\u201d, disse Traina.<\/p>\n

Minera\u00e7\u00e3o de dados<\/p>\n

O principal desafio do projeto foi selecionar informa\u00e7\u00f5es relevantes em meio a dados t\u00e3o heterog\u00eaneos e volumosos. \u201cFocamos no Estado de S\u00e3o Paulo, trabalhando com regi\u00f5es que s\u00e3o pequenas ou grandes produtoras de cana-de-a\u00e7\u00facar e buscando correla\u00e7\u00f5es entre as taxas de produ\u00e7\u00e3o e \u00edndices clim\u00e1ticos reais ou simulados\u201d, disse Traina.<\/p>\n

O primeiro passo, realizado na Embrapa, foi o georreferenciamento de imagens obtidas por sat\u00e9lites \u2013 organizadas e sobrepostas de modo a apresentarem a mesma posi\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica. Com isso, a equipe come\u00e7ou a formar bases de imagens e de dados.<\/p>\n

A segunda etapa envolveu a contraposi\u00e7\u00e3o entre as informa\u00e7\u00f5es do sensoriamento remoto (por sat\u00e9lites) e do sensoriamento de superf\u00edcie (por sensores de medidas como precipita\u00e7\u00e3o e temperatura, do Cepagri\/Unicamp).<\/p>\n

A partir de tal contraposi\u00e7\u00e3o tomaram forma as chamadas s\u00e9ries temporais, organizadas na terceira e \u00faltima etapa do trabalho. \u201cFizemos as separa\u00e7\u00f5es entre as s\u00e9ries trabalhando com algoritimos de correla\u00e7\u00e3o, busca de padr\u00f5es e regras de associa\u00e7\u00e3o\u201d, disse Traina.<\/p>\n

Para tanto, os pesquisadores recorreram \u00e0 minera\u00e7\u00e3o de dados (conjunto de m\u00e9todos e t\u00e9cnicas cujo objetivo \u00e9 explorar as informa\u00e7\u00f5es em busca de regularidades que n\u00e3o podem ser diretamente extra\u00eddas).<\/p>\n

\u201cConforme mineramos, corroboramos uma s\u00e9rie de suspeitas que os especialistas ainda n\u00e3o tinham conseguido provar. Uma delas \u00e9 a tend\u00eancia de determinado ano ser at\u00edpico, com fen\u00f4menos La Ni\u00f1a ou El Ni\u00f1o \u2013 at\u00e9 ent\u00e3o identificados somente a posteriori\u201d, disse Traina.<\/p>\n

Outra abordagem importante foi a da teoria dos fractais, consagrada pelo matem\u00e1tico franc\u00eas Beno\u00eet Mandelbrot, nos anos 1970. Trata-se de uma \u00e1rea da Matem\u00e1tica que mede e classifica situa\u00e7\u00f5es complexas n\u00e3o baseadas na geometria tradicional, estudando as propriedades e o comportamento dos fractais (objetos auto-similares e independentes de escala).<\/p>\n

Nos trabalhos do AgroDataMine, a teoria apoiou o mapeamento da distribui\u00e7\u00e3o dos dados, a identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es e de exce\u00e7\u00f5es temporais e o acompanhamento de s\u00e9ries m\u00faltiplas, como as que envolvem simultaneamente medidas de chuva e de temperaturas m\u00ednimas e m\u00e1ximas.<\/p>\n

\u201cDessa forma, identificamos, por exemplo, como os eventos La Ni\u00f1a e El Ni\u00f1o influenciam os extremos de chuva, o que pode contribuir com o monitoramento agr\u00edcola das principais culturas de S\u00e3o Paulo \u2013 cana-de-a\u00e7\u00facar e caf\u00e9\u201d, explicou Traina.<\/p>\n

Visualiza\u00e7\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Ramo da Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m envolvido no projeto, a visualiza\u00e7\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o tem por objetivo o desenvolvimento de t\u00e9cnicas que auxiliem na an\u00e1lise e na compreens\u00e3o de dados valendo-se, para tanto, de recursos de apresenta\u00e7\u00e3o visual.<\/p>\n

Nesse sentido, uma das apostas do AgroDataMine foi o uso da plataforma Kinect, da Microsoft. \u201cBusc\u00e1vamos uma intera\u00e7\u00e3o simples e natural dos usu\u00e1rios \u2013 que n\u00e3o s\u00e3o especialistas em computa\u00e7\u00e3o \u2013 com os sistemas desenvolvidos. Sem a necessidade de utilizar dispositivos como mouses, o Kinect permite navegar por imagens de alta resolu\u00e7\u00e3o, projetadas em grandes telas, usando apenas o movimento das m\u00e3os\u201d, contou Traina.<\/p>\n

Al\u00e9m de 19 cientistas da computa\u00e7\u00e3o, participaram diretamente do projeto profissionais das \u00e1reas de Meteorologia, Engenharia Agr\u00edcola, Engenharia Agron\u00f4mica e Cartografia.<\/p>\n

A origem desses esfor\u00e7os remete \u00e0 tese de doutorado \u201cIntegrating time series mining and fractals to discover patterns and extreme events in climate and remote sensing databases\u201d, apresentada em 2010 por Luciana Alvim Santos Romani, pesquisadora da Embrapa Inform\u00e1tica Agropecu\u00e1ria, ent\u00e3o sob orienta\u00e7\u00e3o da professora Agma Traina no ICMC\/USP.<\/p>\n

At\u00e9 o momento, o AgroDataMine j\u00e1 rendeu 18\u00a0publica\u00e7\u00f5es<\/a>\u00a0e participa\u00e7\u00f5es em confer\u00eancias nacionais e internacionais. Tamb\u00e9m houve forma\u00e7\u00e3o de novos recursos humanos para a \u00e1rea, com dois projetos de inicia\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, tr\u00eas de mestrado e tr\u00eas de doutorado, todos com Bolsas da FAPESP.<\/p>\n

\u201cO mesmo time pretende dar continuidade a estudos e pesquisas no tema\u201d, afirmou Traina. Por enquanto, as ferramentas computacionais seguem como produtos acad\u00eamicos. No futuro, se integrados a sistemas mais robustos, com a parceria de empresas, a comercializa\u00e7\u00e3o dos programas tem o potencial de resultar em previs\u00f5es mais r\u00e1pidas e certeiras, melhor preparo para enfrentar extremos clim\u00e1ticos e maiores chances de minimizar impactos nas produ\u00e7\u00f5es agr\u00edcolas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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