Teoria dos Fractais e Agrupamento de Correlação para Melhoria da Previsão de Mudanças Climáticas

• Processo: 11/06655-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2011
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina
• Beneficiário: Robson Leonardo Ferreira Cordeiro
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Análise de séries temporais Agrupamento de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agrupamento de Dados | Previsão de Mudanças Climáticas | Séries Temporais | Teoria dos Fractais | Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados e Mineração de Dados

Resumo

Desde a sua criação, o Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (Intergovernmental Panel on Climate Change - IPCC) tem relatado que, provavelmente devido à intervenção humana, a temperatura média na Terra tem aumentado continuamente, ao menos durante os últimos cem anos. Os dez anos mais quentes registrados na história estão entre os últimos vinte anos! 2010 está empatado com 2005 como o ano mais quente já registrado. A previsão de mudanças climáticas é fundamental para nos permitir entender, prevenir e mitigar tais conseqüências indesejáveis das atividades humanas. Para a previsão usam-se modelos numéricos, conhecidos como modelos de mudanças climáticas, os quais descrevem os principais processos físicos e dinâmicos do sistema climático para simular o clima futuro como resposta a mudanças em forças externas. Tais modelos são geralmente avaliados da seguinte maneira: inicia-se a simulação em um dado instante no passado e usam-se testes estatísticos para comparar os resultados simulados e os dados reais registrados. Hoje, as análises de significância estatística indicam que os resultados simulados seguem tendências muito próximas aos padrões encontrados nos dados reais registrados, dando assim uma forte evidência da exatidão dos modelos. No entanto, no GBdI, temos realizado esse tipo de análise usando técnicas baseadas na Teoria dos Fractais, e nós descobrimos que essas técnicas permitem diferenciar claramente os dados simulados dos dados reais. Assim, embora os modelos de mudanças climáticas atuais sejam adequados do ponto de vista estatístico, a Teoria dos Fractais mostra que eles podem ser melhorados. Novos estudos nos levam a acreditar que a tarefa de mineração de dados conhecida como agrupamento de correlação é uma ferramenta promissora para ajudar a melhorar tais modelos. Assim, a questão que pretendemos responder neste projeto de pós-doutoramento é: Como usar conceitos da Teoria dos Fractais e técnicas de agrupamento de correlação para melhorar os modelos de previsão de mudanças climáticas.