Estudo com participação do ON/MCTI usa Machine Learning para detectar eventos climáticos extremos

Eventos climáticos extremos impactam de forma significativa a vida das pessoas e tendem a se agravar com as mudanças climáticas em andamento. Um dos principais desafios é prever esses eventos e alertar a população para mitigar os danos.

Com base nisso, um grupo de pesquisadores de diferentes instituições estão utilizando abordagens baseadas em Machine Learning (ML) para tentar prever eventos climáticos extremos em áreas urbanas.

Um dos envolvidos no trabalho é o MSc. Thiago Moeda Sant'Anna, do Observatório Nacional – unidade de pesquisa vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (ON/MCTI).

O trabalho, assinado pelo pesquisador Fábio Porto, do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), conta também com a participação do Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ), do Sistema de Alerta Rio da Prefeitura do Rio de Janeiro (Alerta Rio), da Fundação Instituto de Geotécnica do Município do Rio de Janeiro (Geo-Rio), do Centro de Operações Rio (COR RIO) e do Observatório Nacional (ON).

A pesquisa em questão resultou no artigo “Machine Learning Approaches to Extreme Weather Events Forecast in Urban Areas: Challenges and Initial Results” (em português: “Abordagens de aprendizado de máquina para previsão de eventos climáticos extremos em áreas urbanas: desafios e resultado inicial) publicado recentemente no periódico especializado Supercomputing Frontiers and Innovations.

Conforme explicou Thiago Moeda, o artigo apresenta um projeto de pesquisa em andamento que visa o estudo e aprimoramento de modelos de Machine Learning para previsão de precipitação extrema em áreas urbanas, em particular na cidade do Rio de Janeiro.

Os pesquisadores apresentam as metodologias que estão em desenvolvimento para melhorar a acurácia da previsão de chuvas extremas, bem como alguns resultados experimentais iniciais. Além disso, pontuam alguns desafios que ainda precisam ser enfrentados neste projeto.

As principais fontes de dados utilizadas para extração dos dados sobre eventos extremos foram estações meteorológicas e pluviométricas. No entanto, além delas, há uma lista de outras fontes de dados complementares que os pesquisadores planejam usar para treinar modelos de ML para previsão de precipitação extrema. Segundo Fábio Porto, essas outras fontes incluem radares, bóias meteorológicas, atividade eletromagnética, dados de satélites, entre outras.

“A disponibilização dessas informações acerca das ocorrências de eventos extremos permite considerar que modelos baseados em aprendizado de máquina poderiam aprender os sinais indicativos da formação de condições favoráveis à ocorrência de tais eventos, antecipando assim sua predição”, destaca Fábio.

Nesse contexto, o artigo descreve uma iniciativa com o município do Rio de Janeiro na construção de modelos de ML para prever eventos extremos de chuva com poucas horas de antecedência.

“Nossas investigações iniciais mostram que construir modelos de ML para prever eventos extremos é um problema muito desafiador, devido à escassez de ocorrências desses eventos e dinâmica rápida”, ressalta Thiago.

Fábio explica que a dinâmica que antecede a ocorrência de uma chuva forte é extremamente complexa e depende do tipo de fenômeno e das condições meteorológicas: “Por essas razões, os modelos atualmente disponíveis têm dificuldade de prever com precisão onde, quando e em que volume se concentrarão os focos de chuva forte ou muito forte”, complementa Fábio.

Acesse o artigo em: https://superfri.org/index.php/superfri/article/view/418

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Com informações do Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC