Um conjunto de técnicas e ferramentas para auxiliar na análise e visualização de dados metereológicos e de modelos de cenários futuros de mudanças climáticas vem sendo desenvolvido.
O projeto AgroDataMine: Desenvolvimento de Métodos e Técnicas de Mineração de Dados para apoiar Pesquisas em Mudanças Climáticas com Ênfase em Agrometeorologia acaba de ser aprovado numa chamada pública do Instituto Microsoft Research e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) de pesquisas em TI .
O desafio do projeto é gerenciar um grande volume de dados meteorológicos e climáticos de até 100 anos. “As informações são da ordem de terabytes e o sistema deverá processar dados de imagens de satélites, estações metereológicas e radares, entre outros”, descreve a professora Agma.
O projeto será focado no setor agrícola, já que a atividade é das mais afetadas pelas mudanças climáticas. Segundo Agma, a ocorrência de eventos extremos, como chuvas fortes, enchentes, secas e outros fenômenos leva a grandes perdas na agricultura bem como na população que é afetada. “A capacidade de analisar o cenário que propicia tais ocorrências e a correlação de índices e medidas climáticas permite a tomada de decisões estratégicas para se prevenir em relação aos eventos extremos”, avalia a professora. Além disso, a análise de cenários futuros permitirá que agricultores, cooperativas e governo possam decidir com melhor embasamento as melhores culturas ou adaptações a serem feitas nos plantios.
O AgroDataMine já está sendo aplicado na prática. Os primeiros resultados, no entanto, serão conhecidos em um prazo de dois anos, que é a duração prevista do projeto. Para os primeiros testes, os pesquisadores analisaram cinco regiões produtoras de cana-de-açúcar.
Os dados obtidos são referentes às temperaturas, mínimas e máximas, e imagens do satélite NOAA de um período de sete anos, entre 2001 e 2008. Os primeiros resultados indicam, por exemplo, que existe uma correlação entre a precipitação e o índice de vegetação obtido por meio das imagens de satélite, com uma defasagem de 2 meses. Isso significa que após 2 meses da ocorrência de muita chuva ou secas é que se observa um reflexo desse fenômeno na planta. Com isso, é possível utilizar as técnicas que estão sendo desenvolvidas pela equipe do projeto para encontrar correlações entre as diversas variáveis e definir modelos de previsão. “Esses novos métodos podem auxiliar os agrometeorologistas e fornecer informações aos agricultores ajudando-os na tomada de decisão”, revela a professora.
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