Aplicação da Modelagem Difusa Baseada em Dados de Uma EMA Para Previsão de Chuvas
Resumo
A aplicação da modelagem difusa para a previsão de chuvas é de grande importância para a agricultura e outros setores produtivos. Este estudo teve como objetivo desenvolver uma ferramenta preditiva de precipitação pluviométrica, utilizando a lógica fuzzy, baseada em dados de uma Estação Meteorológica Automática localizada no estado do Ceará, fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia. A metodologia consistiu na aplicação da lógica difusa para analisar variáveis meteorológicas coletadas pela estação, visando prever eventos de chuva. Observou-se que lógica fuzzy pode auxiliar profissionais da meteorologia, oferecendo suporte na previsão de chuvas contribuindo para a tomada de decisões em áreas impactadas pelas condições climáticas.Referências
Andrade, M. and Jaques, M. A. P. (2008). Estudo comparativo de controladores de mamdani e sugeno para controle de tráfego em interseções isoladas. Transportes, 16(2).
Cândido, D. H. and Nunes, L. H. (2008). Influência da orografia na precipitação da área entre o vale do rio tietê e a serra da mantiqueira. GEOUSP Espaço e Tempo (Online), 12(1):08–27.
de Almeida Sá, Y. V. (2019). Estudo prático para um sistema de previsão autônoma de chuva de curto período (um dia) baseado em lógica fuzzy.
de Lima, P. M. and Guedes, E. B. (2015). Uma abordagem baseada em redes neurais para a prediçao de chuva em manaus, amazonas. In Latin America Congress on Computational Intelligence (LA-CCI).
de Mesquita, I. M., Carneiro, F. T., Alves, S. F., Albuquerque, L. T., and Aragão, F. A. P. (2022). Análise de algoritmos de aprendizagem de máquina para previsão de precipitações para utilização na agricultura familiar. In Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí(ERCEMAPI), pages 179–187. SBC.
Engelbrecht, A., Jatobá, A., da Silva, A. J. D., Gomes, J. O., Dolif, G., Nobre, C. A., and de Carvalho, P. V. R. (2021). A análise do trabalho dos meteorologistas na previsão de chuvas intensas no rio de janeiro. Revista Ação Ergonômica, 6(2):11–17.
Ferrari, A. L. (2012). Variabilidade e tendência da temperatura e pluviosidade nos municípios de Pirassununga, Rio Claro, São Carlos e São Simão (SP): estudo sobre mudança climática de curto prazo em escala local. Tese de doutorado, Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Acesso em: 2025-03-30.
Gomide, F., Gudwin, R. R., and Tanscheit, R. (1995). Conceitos fundamentais da teoria de conjuntos fuzzy, lógica fuzzy e aplicações. In Proc. 6 th IFSA Congress-Tutorials, volume 59, pages 1–38.
Kumru, M. and Kumru, P. Y. (2013). Fuzzy fmea application to improve purchasing process in a public hospital. Applied soft computing, 13(1):721–733.
Luiz, T. B. P. and Schroder, T. (2020). Modelos chuva-vazÃo: Uso de tÉcnicas de aprendizagem de mÁquinas para calibraÇÃo de modelos em uma pequena bacia hidrogrÁfica. Geoambiente On-line, (37):304–321.
Mamdani, E. H. (1976). Advances in the linguistic synthesis of fuzzy controllers. International Journal of Man-Machine Studies, 8(6):669–678.
Marro, A. A., Souza, A. d. C., Cavalcante, E. d. S., Bezerra, G. S., and Nunes, R. O. (2010). Lógica fuzzy: conceitos e aplicações. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), 2.
Mello, C. R. d. and Viola, M. R. (2013). Mapeamento de chuvas intensas no estado de minas gerais. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 37:37–44.
Mendonça, F. and Danni-Oliveira, I. M. (2017). Climatologia: noções básicas e climas do Brasil. Oficina de textos.
Nery, J. T. (2013). Glossário de termos técnicos em Meteorologia e Climatologia. Paco Editorial.
Oliveira, A., Oliveira, A., and Brito, R. (2021). Séries temporais e técnicas de regressão: Uma análise comparativa a partir de dados de precipitações pluviométricas coletados por estação meteorológica automática. In Anais do XIV Encontro Unificado de Computação do Piauíe XI Simpósio de Sistemas de Informação, pages 97–104, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Simões, M. G. and Shaw, I. S. (2007). Controle e modelagem fuzzy. Editora Blucher.
Ynoue, R. Y., Reboita, M. S., Ambrizzi, T., and da Silva, G. A. (2017). Meteorologia: noções básicas. Oficina de Textos.
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3):338–353.
Cândido, D. H. and Nunes, L. H. (2008). Influência da orografia na precipitação da área entre o vale do rio tietê e a serra da mantiqueira. GEOUSP Espaço e Tempo (Online), 12(1):08–27.
de Almeida Sá, Y. V. (2019). Estudo prático para um sistema de previsão autônoma de chuva de curto período (um dia) baseado em lógica fuzzy.
de Lima, P. M. and Guedes, E. B. (2015). Uma abordagem baseada em redes neurais para a prediçao de chuva em manaus, amazonas. In Latin America Congress on Computational Intelligence (LA-CCI).
de Mesquita, I. M., Carneiro, F. T., Alves, S. F., Albuquerque, L. T., and Aragão, F. A. P. (2022). Análise de algoritmos de aprendizagem de máquina para previsão de precipitações para utilização na agricultura familiar. In Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí(ERCEMAPI), pages 179–187. SBC.
Engelbrecht, A., Jatobá, A., da Silva, A. J. D., Gomes, J. O., Dolif, G., Nobre, C. A., and de Carvalho, P. V. R. (2021). A análise do trabalho dos meteorologistas na previsão de chuvas intensas no rio de janeiro. Revista Ação Ergonômica, 6(2):11–17.
Ferrari, A. L. (2012). Variabilidade e tendência da temperatura e pluviosidade nos municípios de Pirassununga, Rio Claro, São Carlos e São Simão (SP): estudo sobre mudança climática de curto prazo em escala local. Tese de doutorado, Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Acesso em: 2025-03-30.
Gomide, F., Gudwin, R. R., and Tanscheit, R. (1995). Conceitos fundamentais da teoria de conjuntos fuzzy, lógica fuzzy e aplicações. In Proc. 6 th IFSA Congress-Tutorials, volume 59, pages 1–38.
Kumru, M. and Kumru, P. Y. (2013). Fuzzy fmea application to improve purchasing process in a public hospital. Applied soft computing, 13(1):721–733.
Luiz, T. B. P. and Schroder, T. (2020). Modelos chuva-vazÃo: Uso de tÉcnicas de aprendizagem de mÁquinas para calibraÇÃo de modelos em uma pequena bacia hidrogrÁfica. Geoambiente On-line, (37):304–321.
Mamdani, E. H. (1976). Advances in the linguistic synthesis of fuzzy controllers. International Journal of Man-Machine Studies, 8(6):669–678.
Marro, A. A., Souza, A. d. C., Cavalcante, E. d. S., Bezerra, G. S., and Nunes, R. O. (2010). Lógica fuzzy: conceitos e aplicações. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), 2.
Mello, C. R. d. and Viola, M. R. (2013). Mapeamento de chuvas intensas no estado de minas gerais. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 37:37–44.
Mendonça, F. and Danni-Oliveira, I. M. (2017). Climatologia: noções básicas e climas do Brasil. Oficina de textos.
Nery, J. T. (2013). Glossário de termos técnicos em Meteorologia e Climatologia. Paco Editorial.
Oliveira, A., Oliveira, A., and Brito, R. (2021). Séries temporais e técnicas de regressão: Uma análise comparativa a partir de dados de precipitações pluviométricas coletados por estação meteorológica automática. In Anais do XIV Encontro Unificado de Computação do Piauíe XI Simpósio de Sistemas de Informação, pages 97–104, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Simões, M. G. and Shaw, I. S. (2007). Controle e modelagem fuzzy. Editora Blucher.
Ynoue, R. Y., Reboita, M. S., Ambrizzi, T., and da Silva, G. A. (2017). Meteorologia: noções básicas. Oficina de Textos.
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3):338–353.
Publicado
28/05/2025
Como Citar
XIMENES, Janaide Nogueira de Sousa; BRITO, Rhyan Ximenes de.
Aplicação da Modelagem Difusa Baseada em Dados de Uma EMA Para Previsão de Chuvas. In: ENCONTRO UNIFICADO DE COMPUTAÇÃO DO PIAUÍ (ENUCOMPI), 17. , 2025, Teresina/PI.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 119-128.
DOI: https://doi.org/10.5753/enucompi.2025.9764.
