@WeatherNit: uma Plataforma Orientada a Dados para Monitoramento de Chuvas e Ocorrências de Eventos Climáticos

  • Marcos Lage Universidade Federal Fluminense
  • Fabio Victorino Universidade Federal Fluminense
  • Gustavo Muller Moreira Universidade Federal Fluminense
  • Bruno Cunha Sá Universidade Federal Fluminense
  • Aline Paes Universidade Federal Fluminense
  • Annie Amorim Universidade Federal Fluminense
  • Deborah Cholodoysky Universidade Federal Fluminense
  • Kaio Pereira Universidade Federal Fluminense
  • Gabriel Assis Universidade Federal Fluminense
  • Arthur Poustka Universidade Federal Fluminense
  • Paulo Alves Universidade Federal Fluminense
  • Andressa Nemirovsky Secretaria Municipal de Defesa Civil e Geotecnia de Niterói
  • Nathalia Moura Secretaria Municipal de Defesa Civil e Geotecnia de Niterói
  • Daniel de Oliveira Universidade Federal Fluminense

Resumo


O número de eventos climáticos extremos têm aumentado em todo planeta, impactando fortemente grandes centros urbanos, em especial aqueles que cresceram de forma desordenada. Nessas regiões, enchentes e deslizamentos de terras são responsáveis por muitas mortes, todos os anos. Por isso, planejamentos que ajudem a se antecipar, reagir e evitar tais eventos são de fundamental importância. Neste artigo, apresentamos uma plataforma chamada @WeatherNit para o monitoramento de chuvas e eventos climáticos na cidade de Niterói. A plataforma permite a visualização interativa de dados históricos e de tempo real de volumes acumulados de chuvas e de ocorrências de enchentes e deslizamentos, integrados e armazenados usando um Data Lakehouse. A plataforma foi avaliada com um estudo de caso utilizando dados do CEMADEN e da Prefeitura de Niterói que demonstrou o potencial da abordagem no monitoramento de crises e no apoio ao desenvolvimento de políticas públicas.

Palavras-chave: Dados Pluviométricos, Monitoramento de eventos

Referências

Chan, W. W.-Y. (2006). A survey on multivariate data visualization. Department of Computer Science and Engineering. Hong Kong University of Science and Technology, 8(6):1-29.

De Frenne, P., Lenoir, J., Luoto, M., Scheffers, B., et al. (2021). Forest microclimates and climate change: Importance, drivers and future research agenda. Global Change Biology, 27(11):2279-2297.

de Souza, C. V. F., da Cunha Luz Barcellos, P., Crissaff, L., Cataldi, M., Miranda, F., and Lage, M. (2022). Visualizing simulation ensembles of extreme weather events. Computers & Graphics, 104:162-172.

Diehl, A., Pelorosso, L., Delrieux, C., Saulo, C., Ruiz, J., Gröller, M. E., and Bruckner, S. (2015). Visual analysis of spatio-temporal data: Applications in weather forecasting. In Computer Graphics Forum, number 3 in 34, pages 381-390.

Esplugues, F. B., Gramaje, M. d. C. P., and Garcia-Haro, F. J. (2013). Técnicas de mineria de datos para el analisis de periodos de sequia en Espana. Revista Tiempo y Clima, 5(30).

Kumar, P., Chandra, R., Bansal, C., Kalyanaraman, S., Ganu, T., and Grant, M. (2021). Micro-climate prediction multi-scale encoder-decoder based deep learning framework. KDD, page 3128-3138.

Lu, G. Y. and Wong, D. W. (2008). An adaptive inverse-distance weighting spatial interpolation technique. Computers & geosciences, 34(9):1044-1055.

Mizutori, M. and Guha-Sapir, D. (2020). Human cost of disasters 2000-2019. Technical report, United Nations Office for Disaster Risk Reduction.

Morais, L. d. and Ferreira, N. C. (2015). Banco de dados pluviométricos integrados por dados do sensor trmm e estações pluviométricas no estado de Goiás. Anais Eletr., 17.

Rolnick, D., Donti, P. L., Kaack, L. H., Kochanski, K., Lacoste, A., Sankaran, K., et al. (2022). Tackling climate change with machine learning. ACM Comput. Surv., 55(2).

Salas, D., Liang, X., Navarro, M., Liang, Y., and Luna, D. (2020). An open-data open-model framework for hydrological models' integration, evaluation and application. Environ. Model. Softw., 126:104622.

Thorndahl, S. and Willems, P. (2008). Probabilistic modelling of overflow, surcharge and flooding in urban drainage using the first-order reliability method and parameterization of local rain series. Water Research, 42(1):455-466.
Publicado
19/09/2022
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LAGE, Marcos et al. @WeatherNit: uma Plataforma Orientada a Dados para Monitoramento de Chuvas e Ocorrências de Eventos Climáticos. In: WORKSHOP ON DATA-DRIVEN EXTREME EVENTS ANALYTICS (DEXEA) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 37. , 2022, Búzios. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 209-214. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2022.21867.