Sistema permitirá visualização de cenários futuros do clima

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 no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação de São Carlos (ICMC), da USP. 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 .

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Projeto será focado no setor agrícola, que é o mais afetado pelas mudanças climáticas De acordo com a professora Agma Juci Machado Traina, do Departamento de Ciência da Computação do ICMC, o projeto teve origem na pesquisa de doutorado de Luciana Alvim Santos Romani, que é pesquisadora da Embrapa Informática Agropecuária, e conta com a parceria do Centro de Pesquisas Metereológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (Cepagri), da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Agma é orientadora de Luciana e conta que 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.

Fractais

Agma explica que o cruzamento dos dados no sistema são realizados por algoritmos que trabalham com regras de associação e com a teoria dos fractais. “A teoria dos fractais é um modelo matemático robusto que será usado no projeto. Afinal, o volume de dados é grande. Para se ter uma idéia, cada execução de um modelo de cenários futuros de mudanças climáticas, por exemplo, gera informações da ordem de dois a três terabytes. Isso é impensável de se processar num computador comum, um PC doméstico”, explica Agma, lembrando que um conjunto de servidores atua como base do AgroDataMine.

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.

Na prática

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 localizadas na área central do estado de São Paulo, nas cidades de Araraquara, Jaboticabal, Jaú, Pitangueiras e Sertãozinho.

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.