A distribuição espacial das descargas elétricas na região central da Bacia Amazônica e o uso da árvore de decisão em dados de radar meteorológico para sua classificação

  • Adriano Almeida INPE
  • Alan Calheiros INPE
  • Rachel Albrecht USP
  • Luiz Machado INPE
  • Rafael Santos INPE
  • Helvécio L. Neto INPE
  • Felipe Souza INPE

Resumo


As tempestades severas têm como uma de suas principais características as descargas elétricas atmosféricas. O Brasil é um dos países onde são registradas as maiores incidências de raios durante o ano, tendo relação sobretudo com sua grande extensão territorial e alta atividade convectiva. Os raios podem causar grandes riscos e prejuízos à sociedade, sendo responsáveis por fatalidades humanas, interrupção de serviços de transmissão de energia e comunicação, incêndios florestais e perdas em rebanhos de gados em zonas rurais. Diante disso, este trabalho tem como objetivo apresentar uma análise da distribuição espacial das descargas elétricas durante alguns meses de 2014 na região central da Bacia Amazônica, e por fim explorar os principais índices meteorológicos que estão associadas à sua intensificação ou não. Os dados são oriundos dos experimentos do projeto GoAmazon e a seleção dos atributos foi feita através do algoritmo árvore de decisão. Os resultados mostraram que com a técnica de árvore de decisão foi capaz de identificar os padrões associados ao aumento do número de descargas elétricas, assim como na classificação de nuvens com e sem raios.

Palavras-chave: Descargas elétricas atmosféricas, bacia amazônica, arvores de decisão

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Publicado
30/06/2020
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ALMEIDA, Adriano; CALHEIROS, Alan; ALBRECHT, Rachel; MACHADO, Luiz; SANTOS, Rafael; L. NETO, Helvécio; SOUZA, Felipe. A distribuição espacial das descargas elétricas na região central da Bacia Amazônica e o uso da árvore de decisão em dados de radar meteorológico para sua classificação. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS (WCAMA), 11. , 2020, Evento Online. Anais do XI Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, june 2020 . p. 91-100. ISSN 2595-6124. DOI: https://doi.org/10.5753/wcama.2020.11023.