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Análise das relações entre o fenômeno El Niño e variáveis climatológicas usando redes complexas

Processo: 18/04029-7
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de julho de 2018
Data de Término da vigência: 30 de junho de 2020
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Lilian Berton
Beneficiário:Matheus Augusto de Castro Santos
Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Assunto(s):Climatologia dinâmica   Previsão climatológica   Análise de dados   El Niño   Redes complexas   Predição
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Análise de dados climatológicos | detecção de comunidades | El Nino | Medidas de centralidade | Redes Complexas | Redes complexas

Resumo

A análise de dados climatológicos é importante para entender a evolução e desenvolver métodos mais precisos para a previsão de fenômenos como El Niño. Diferentes dados climatológicos têm sido coletados ao longo dos anos em locais distintos ao redor do planeta, como temperatura, precipitação, pressão, entre outras. A análise de tais conjuntos de dados tem sido tradicionalmente realizada por meio de abordagens estatísticas clássicas. Entretanto, a aplicação de métodos lineares tradicionais de processamento de sinal e a interpretação de seus resultados podem ser afetados pela complexidade dinâmica dos processos envolvidos. Recentemente, aplicações utilizando teoria das redes complexas têm sido desenvolvidas. Diversos fenômenos foram analisados como El Niño, teleconexões, monções e resultados interessantes foram obtidos. Nesse trabalho, iremos analisar as relações entre variáveis climatológicas e o fenômeno El Niño por meio de redes complexas, objetivando uma melhor compreensão da dinâmica do El Niño ou sua predição. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE CASTRO SANTOS, MATHEUS A.; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; ZHAO, LIANG; BERTON, LILIAN. Classifying El Ni & x00F1;o-Southern Oscillation Combining Network Science and Machine Learning. IEEE ACCESS, v. 8, p. 55711-55723, . (18/01722-3, 18/24260-5, 16/23698-1, 15/50122-0, 18/04029-7)