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Análise da influência de índices climáticos sobre as queimadas em vegetação por meio de redes complexas e mineração de dados

Processo: 17/05831-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2017
Vigência (Término): 31 de maio de 2020
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
Pesquisador responsável:Elbert Einstein Nehrer Macau
Beneficiário:Leonardo Nascimento Ferreira
Instituição Sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/50122-0 - Fenômenos dinâmicos em redes complexas: fundamentos e aplicações, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):19/00157-3 - Análise de associação e causalidade entre clima e queimadas usando redes complexas, BE.EP.PD
Assunto(s):Dinâmica não linear   Redes complexas   Queimada   Clima   Análise de séries temporais   Mineração de dados
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:clima | Dinâmica Não Linear | Mineração de Dados | Queimadas | Redes Complexas | Séries Temporais | Análise de séries temporais

Resumo

Queimadas em florestas ou vegetação são responsáveis por alterações na biodiversidade, degradam o solo, modificam o clima global e põem em risco a vida dos seres humanos. Nos últimos anos, a quantidade de gases de efeito-estufa na atmosfera atingiu um nível alarmante. O desmatamento é a segunda maior causa antropogênica desse aumento, sendo as queimadas um dos principais meios de ação. Observando esse cenário, diversos estudos vêm sendo conduzidos com o intuito de tentar prever a intensidade das queimadas. Entretanto, muitos desses trabalhos usam métodos tradicionais de previsão e mineração de dados. Além disso, muitos deles usam dados locais e por isso podem não estar utilizando informações importantes para a previsão. Neste projeto de pesquisa iremos utilizar dados climáticos para estudar as relações entre clima e queimadas por meio de teoria de redes complexas e técnicas mineração de dados. A principal vantagem em usar a modelagem de redes é a capacidade de estudar a interação e a dinâmica entre todas as pequenas partes que compõem um sistema complexo, podendo levar à descobertas que são dificilmente observadas por técnicas tradicionais. Após a construção da redes, iremos adaptar métodos de detecção de padrões para o contexto do projeto. Os padrões encontrados serão estudados a fim de encontrar explicações para variações de intensidade de queimada e servirão de base para a criação técnicas de previsão de queimadas mais acurados. Esses novos métodos poderão ser usados para criar melhores políticas de prevenção, gerenciamento e controle de queimadas.

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Publicações científicas (9)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
GOUVEA, ALESSANDRA M. M. M.; DA SILVA, TIAGO S.; MACAU, ELBERT E. N.; QUILES, MARCOS G.. Force-directed algorithms as a tool to support community detection. European Physical Journal-Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2745-2763, . (16/16291-2, 19/26283-5, 16/23698-1, 17/05831-9, 19/00157-3, 16/23642-6, 15/50122-0)
COTACALLAPA, MOSHE; BERTON, LILIAN; FERREIRA, LEONARDO N.; QUILES, MARCOS G.; ZHAO, LIANG; MACAU, ELBERT E. N.; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; IEEE. Measuring the engagement level in encrypted group conversations by using temporal networks. 2020 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), v. N/A, p. 8-pg., . (17/05831-9, 16/23698-1, 16/16291-2, 18/24260-5, 15/50122-0, 18/01722-3, 19/00157-3)
VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; COTACALLAPA, MOSHE; FERREIRA, LEONARDO N.; QUILES, MARCOS G.; ZHAO, LIANG; MACAU, ELBERT E. N.; CARDOSO, MANOEL F.; ASSOC COMP MACHINERY. From spatio-temporal data to chronological networks: An application to wildfire analysis. SAC '19: PROCEEDINGS OF THE 34TH ACM/SIGAPP SYMPOSIUM ON APPLIED COMPUTING, v. N/A, p. 8-pg., . (18/24260-5, 18/01722-3, 15/50122-0, 16/23698-1, 11/18496-7, 17/05831-9, 16/16291-2)
FERREIRA, LEONARDO N.; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; ZHAO, LIANG; CARDOSO, MANOEL F.; MACAU, ELBERT E. N.. Global fire season severity analysis and forecasting. Computers & Geosciences, v. 134, . (13/07375-0, 17/05831-9, 16/23698-1, 15/50122-0, 19/00157-3, 18/03211-6, 18/01722-3)
FERREIRA, LEONARDO N.; FERREIRA, NICOLE C. R.; MACAU, ELBERT E. N.; DONNER, V, REIK. The effect of time series distance functions on functional climate networks. European Physical Journal-Special Topics, v. 230, n. 14-15, . (15/50122-0, 17/05831-9)
FERREIRA, LEONARDO N.; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; COTACALLAPA, MOSHE; CARDOSO, MANOEL F.; QUILES, MARCOS G.; ZHAO, LIANG; MACAU, ELBERT E. N.. Spatiotemporal data analysis with chronological networks. NATURE COMMUNICATIONS, v. 11, n. 1, . (13/07375-0, 17/05831-9, 18/24260-5, 16/23698-1, 16/16291-2, 15/50122-0, 19/00157-3, 19/26283-5)
GOUVEA, ALESSANDRA M. M. M.; DA SILVA, TIAGO S.; MACAU, ELBERT E. N.; QUILES, MARCOS G.. Force-directed algorithms as a tool to support community detection. European Physical Journal-Special Topics, . (19/00157-3, 17/05831-9, 15/50122-0, 19/26283-5, 16/16291-2, 16/23698-1, 16/23642-6)
GOUVEA, ALESSANDRA M. M. M.; RUBIDO, NICOLAS; MACAU, ELBERT E. N.; QUILES, MARCOS G.. Importance of Numerical Implementation and Clustering Analysis in Force-Directed Algorithms for Accurate Community Detection. Applied Mathematics and Computation, v. 431, p. 21-pg., . (19/26283-5, 17/05831-9, 16/23698-1, 16/16291-2, 19/00157-3)
GOUVEA, ALESSANDRA M. M. M.; VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; COTACALLAPA, MOSHE; FERREIRA, LEONARDO N.; MACAU, ELBERT E. N.; QUILES, MARCOS G.; GERVASI, O; MURGANTE, B; MISRA, S; GARAU, C; et al. Dynamic Community Detection into Analyzing of Wildfires Events. COMPUTATIONAL SCIENCE AND ITS APPLICATIONS - ICCSA 2020, PT I, v. 12249, p. 16-pg., . (16/16291-2, 19/26283-5, 17/05831-9, 19/00157-3, 15/50122-0, 16/23698-1, 16/23642-6)

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