Assessment of weather types analysis through machine learning techinques
DOI:
https://doi.org/10.11606/eISSN.2236-2878.rdg.2025.225202Keywords:
Principal components, Dynamic climatology, Bigdata, Rhythmic analysisAbstract
The present research proposes a methodological technique for the Synoptic Analysis of the Types of Weather in a given location based on Machine Learning models. For this study, climatic data of eight variables were collected on a daily scale for the city of Natal, Rio Grande do Norte, northeastern Brazil, for the year 2022 as input. A Principal Component Analysis was carried out with the organized dataset, which, the eight input variables were combined into one. After that, the values of this single variable underwent a clustering process, originating clusters that denote the different types of weather that acted in the analyzed location. By way of comparison, a synoptic analysis was performed using the Rhythmic Analysis technique for the same dataset. The model results indicated the occurrence of four types of meteorological weather in Natal during the analyzed period. Although it presented inconsistencies with Rhythmic Analysis, the automated proposal proved to be satisfactory given the ease of application and possibility of application in large volume datasets. In times of climate change, large volumes of meteorological data enable new ways of analyzing the present climate and interpreting its interactions with geographic space.
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