Avaliação de análise dos tipos de tempo através de técnicas de machine learning

Resumo

A presente pesquisa propõe uma ferramenta metodológica para Análise dos Tipos de Tempo que atuam em dada localidade com base em modelos de Machine Learning. Para este estudo, foram coletados dados de oito variáveis climáticas em escala diária da cidade de Natal, Rio Grande do Norte, nordeste brasileiro, para o ano de 2022 como dados de entrada. Foi realizada uma Análise de Componentes Principais junto ao dataset em questão, o qual, sumarizaram-se as oito variáveis de entrada em uma única. Na sequência, os valores desta única variável passaram por um processo de clusterização, originando agrupamentos que denotam os diferentes tipos de tempo que atuaram na localidade analisada. A título de comparação, foi realizada uma análise sinóptica utilizando a técnica da Análise Rítmica para o mesmo dataset. Os resultados do modelo apontaram a ocorrência de quatro tipos de tempo meteorológico em Natal no período analisado. Embora tenha apresentado incongruências com a Análise Rítmica, a proposta automatizada mostrou-se satisfatória dada a facilidade de aplicação e possibilidade de reprodução em séries longas. Em tempos de mudanças climáticas, grandes volumes de dados meteorológicos possibilitam novas formas de analisar o clima presente e interpretar suas interações com o espaço geográfico.