Notícia

A Folha (São Carlos, SP)

USP de São Carlos aperfeiçoa mineração climática

Publicado em 02 março 2010

Um dos principais desafios das pesquisas em meteorologia é a enorme quantidade de dados envolvida. Por conta disso, uma equipe do Departamento de Ciências de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos (SP), pretende aperfeiçoar as ferramentas atuais utilizadas na área por meio de técnicas de mineração de dados.

O AgroDataMine - Desenvolvimento de métodos e técnicas de mineração de dados para apoiar pesquisas em mudanças climáticas com ênfase em agrometeorologia, coordenado pela professora Agma Juci Machado Traina, foi selecionado em chamada e tem apoio do Instituto Microsoft Research-FAPESP de Pesquisas em Tecnologia da Informação. Iniciado em dezembro de 2009, deve ser concluído em novembro de 2011.

O grupo pretende direcionar os avanços obtidos pelo projeto em aplicações na agricultura, especialmente em culturas de café e da cana-de-açúcar. Para isso, a USP-São Carlos trabalhará com a Embrapa Informática Agropecuária (unidade da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária), com o Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (Cepagri) da Universidade Estadual de Campinas. Também participarão pesquisadores da Universidade Federal do ABC e da Universidade Federal de São Carlos.

Em meio a dados complexos, apresentados em volumes medidos em terabytes (trilhões de bytes), um dos maiores desafios é selecionar as informações relevantes. Um dos focos da equipe está nos extremos climáticos, eventos severos que têm aumentado em número e em intensidade nos últimos anos (como por exemplo em 2009), de acordo com dados históricos. Vamos procurar fazer a previsão dos extremos climáticos aprimorando os modelos atuais de análise atmosférica, disse Agma à Agência FAPESP.

Para isso, sua equipe deverá lançar mão de métodos como o da teoria de fractais e da modelagem do caos. A teoria de fractais é especialmente eficaz para verificar a similaridade de partes em relação ao todo de um objeto estudado. Geralmente, os extremos climáticos rompem um padrão, portanto detectar exceções em um sistema pode ajudar a indicar esses eventos, disse. A diretora do Cepagri, Ana Maria Heuminski Ávila, esclarece que os aprimoramentos desenvolvidos no projeto serão testados em dados já coletados. Vamos utilizar registros históricos, coletados por satélites e estações meteorológicas, e comparar os resultados obtidos pelo modelo com o clima registrado posteriormente, apontou. Essa verificação pode ajudar a aumentar a precisão de cada modelo em traçar cenários futuros.