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Mineração de Dados Climáticos para Previsão Local de Geada e Deficiência Hídrica
pesquisa agropecuária riscos climáticos2008-03-24
Tipo de trabalho: Tese de Doutorado
Curso: Engenharia Agrícola
Área: Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável
Instituição: Universidade Estadual de Campinas (Unicamp/SP)
Ano: 2008
Autor: Luciana Corpas Bucene
Orientador: Prof. Dr. Luiz Henrique Antunes Rodrigues
Resumo: As perdas que ocorrem na agricultura são grandes, devido, principalmente, à ocorrência de sinistros às plantações por eventos climáticos. Muitas vezes, o impacto social e econômico causado pelos danos é significativo, uma vez que envolve fatores como a produção e o preço de alimentos. Como exemplo, têm-se a produção de café e a de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, que sofrem alternâncias motivadas por eventos climáticos adversos e, em especial, as geadas e as secas, que reduzem drasticamente as produções. Neste sentido, este estudo propõe identificar relações entre parâmetros climáticos, como temperatura máxima, temperatura mínima, precipitação, radiação, entre outros atributos, visando descobrir eventuais novos conhecimentos, a partir do comportamento conhecido dos atributos climáticos já ocorridos no passado. Para isso, serão aplicadas técnicas de descoberta de conhecimento em grandes bancos de dados climáticos. O processo de descoberta de conhecimento pode ser definido como o processo de extração de conhecimento útil em repositórios de dados, descobrindo automaticamente, conhecimento interessante, mas escondido, em grandes bancos de dados – usar os computadores para descobrir novo conhecimento. É uma tecnologia para explorar grandes bases de dados e descobrir relações e padrões existentes nesses dados. Este trabalho é um projeto de Doutorado da FEAGRI/UNICAMP desenvolvido em parceria com a Embrapa Informática Agropecuária e tem o propósito de desenvolver alertas de geada e alertas de deficiência hídrica, com maior grau de confiança e num intervalo de tempo satisfatório, com o objetivo de auxiliar os produtores na tomada de decisões.
PALAVRAS-CHAVE: Inteligência artificial; sistemas inteligentes; árvore de decisão, alertas climáticos.
Curso: Engenharia Agrícola
Área: Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável
Instituição: Universidade Estadual de Campinas (Unicamp/SP)
Ano: 2008
Autor: Luciana Corpas Bucene
Orientador: Prof. Dr. Luiz Henrique Antunes Rodrigues
Resumo: As perdas que ocorrem na agricultura são grandes, devido, principalmente, à ocorrência de sinistros às plantações por eventos climáticos. Muitas vezes, o impacto social e econômico causado pelos danos é significativo, uma vez que envolve fatores como a produção e o preço de alimentos. Como exemplo, têm-se a produção de café e a de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, que sofrem alternâncias motivadas por eventos climáticos adversos e, em especial, as geadas e as secas, que reduzem drasticamente as produções. Neste sentido, este estudo propõe identificar relações entre parâmetros climáticos, como temperatura máxima, temperatura mínima, precipitação, radiação, entre outros atributos, visando descobrir eventuais novos conhecimentos, a partir do comportamento conhecido dos atributos climáticos já ocorridos no passado. Para isso, serão aplicadas técnicas de descoberta de conhecimento em grandes bancos de dados climáticos. O processo de descoberta de conhecimento pode ser definido como o processo de extração de conhecimento útil em repositórios de dados, descobrindo automaticamente, conhecimento interessante, mas escondido, em grandes bancos de dados – usar os computadores para descobrir novo conhecimento. É uma tecnologia para explorar grandes bases de dados e descobrir relações e padrões existentes nesses dados. Este trabalho é um projeto de Doutorado da FEAGRI/UNICAMP desenvolvido em parceria com a Embrapa Informática Agropecuária e tem o propósito de desenvolver alertas de geada e alertas de deficiência hídrica, com maior grau de confiança e num intervalo de tempo satisfatório, com o objetivo de auxiliar os produtores na tomada de decisões.
PALAVRAS-CHAVE: Inteligência artificial; sistemas inteligentes; árvore de decisão, alertas climáticos.
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