Prever eventos climáticos com boa antecedência e precisão proporciona melhorias diretas na produção agrícola. Contudo, tal previsão depende da análise de enormes volumes de dados coletados por satélites, radares e sensores. A tecnologia avança, mas a quantidade e a complexidade das informações desafiam meteorologistas e agrometeorologistas.
Para aperfeiçoar as ferramentas disponíveis, pesquisadores do Departamento de Ciências de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP), em São Carlos (SP), deram início, em 2009, ao projeto AgroDataMine – Desenvolvimento de métodos e técnicas de mineração de dados para apoiar pesquisas em mudanças climáticas com ênfase em agrometeorologia, com apoio do Instituto Microsoft Research-FAPESP de Pesquisas em Tecnologia da Informação.
Desde então, a equipe vem integrando dados complexos e heterogêneos – como imagens de satélites, séries temporais de índices meteorológicos e modelos climáticos –, medidos em terabytes (trilhões de bytes).
“Utilizamos e desenvolvemos tecnologias inovadoras e algoritmos matemáticos para encontrar correlações entre os dados, apontando maneiras de identificar eventos extremos, como grandes volumes de chuvas”, explicou Agma Juci Machado Traina, professora do ICMC/USP e coordenadora da pesquisa.
Três novas ferramentas computacionais já estão em funcionamento. O software SatImagExplorer extrai séries temporais de índices meteorológicos a partir de imagens de satélites, faz análises de agrupamentos e classificações. Com isso, permite avaliar os dados de determinada região em certo período de tempo.
Outro programa, o ClimFractal Analyzer, identifica correlações a partir de modelos climáticos ou de dados reais. E o TerrainViewer é uma ferramenta que permite a visualização de imagens de satélites em três dimensões.
Os programas estão à disposição dos pesquisadores do ICMC/USP e dos parceiros envolvidos no AgroDataMine: a Embrapa Informática Agropecuária (unidade da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária), o Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura da Universidade Estadual de Campinas (Cepagri/Unicamp), o Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), a Universidade Federal do ABC (UFABC), a Carnegie Mellon University (CMU, nos Estados Unidos) e o Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBdI), do próprio ICMC/USP.
Agência Fapesp