Análise Preditiva de Ocorrências de Incêndios e da Qualidade do Ar no Estado de São Paulo: Uma Abordagem Dirigida por Técnicas de Aprendizado de Máquina

• Processo: 25/02582-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Wallace Correa de Oliveira Casaca
• Beneficiário: Guilherme Henrique Guimarães da Silva
• Instituição Sede: Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. São José do Rio Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Qualidade do ar Análise de séries temporais Ciência de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Metodologia e Técnicas da Computação | Qualidade do ar | Séries Temporais | Ciência de dados

Resumo

Este projeto de Iniciação Científica visa investigar a relação entre incêndios florestais e a qualidade do ar no estado de São Paulo, utilizando técnicas de Análise Exploratória de Dados e Aprendizado de Máquina. O objetivo central é identificar as variáveis que mais impactam a variação do Índice de Qualidade do Ar (IQAr), bem como realizar a análise preditiva dos níveis de poluentes e variáveis meteorológicas no IQAr. A pesquisa buscará construir modelos preditivos baseados em dados históricos de queimadas, variáveis meteorológicas e condições ambientais. A análise se concentrará em compreender como fatores como número de focos de incêndio, intensidade da seca e condições meteorológicas afetam a qualidade do ar em diferentes regiões do estado, além de explorar técnicas preditivas que possam antecipar eventos críticos. Espera-se que os resultados do estudo contribuam na redução dos impactos à qualidade do ar, com reflexo direto na saúde pública, especialmente em regiões vulneráveis aos incêndios florestais.