ASSAD, E. D.

COSTA, T. C. e C. da

GUIMARAES, D. P.

LANDAU, E. C.

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USO DE REDES NEURAIS PARA A PROJEÇÃO CLIMÁTICA NO BRASIL:TEMPERATURA MÍNIMADaniel Pereira Guimarães', Eduardo Delgado Assad", Elena Charlotte Landau', Thomaz Correar---~e Castro da Costa'Pesquisador, Embrapa Milho e Sorgo, Sete Lagoas - MG, Bra. daniel@cnpms.embrapa.br. 2 Pesquisador, EmbrapaInformática Agropecuária, Campinas - SP Bra. assad@cnptia.embrapa.br/RESUMO: O clima no planeta está mudando. A previsão dessas mudanças no futuro depende do uso detécnicas eficientes de projeções climáticas. Nessa área, tem sido crescente o uso de redes neurais artificiaispara a detecção dessas mudanças. Este trabalho analisa as alterações da temperatura mínima no Brasil nosúltimos cinqüenta anos e determina as tendências de mudança nos próximos cem anos. Foram feitas análisesde consistência de 171 séries históricas contendo dados diários de temperaturas entre os anos de 1960 até2009. A arquitetura da rede (perceptron) foi determinada pelo uso de variáveis temporais (ano e mês) evariáveis espaciais (latitude, longitude e altitude) para explicar a variação espaço-temporal da temperaturausando como processo de aprendizado o algoritmo de backpropagation. A espacialização das tendênciaspara visualização em mapas foi feita com o uso de SIG. Os resultados confirmam as tendências de aumentoda temperatura mínima no Brasil e indica que os maiores impactos deverão ocorrer nas regiões sudeste e sul.Ao contrário das projeções feitas pelo IPCC, a região amazônica foi a que apresentou menor tendência deaquecimento. As temperaturas projetadas para o ano de 2050 apresentaram amplitudes de variação entre 0,4e 2,1°C e sendo que para o ano de 2100 essa variação foi de 0,8 a 4,0°C.Palavras-Chave: Mudança Climática, Redes Neurais Artificiais, Temperatura Mínima.ABSTRACT: USE OF NEURAL NETWORKS TO PROJECT CLIMATIC CHANGES IN BRAZIL:MINlMUM TEMPERA TUREThe climate on the planet is changing. The prediction of these future changes depends on the use of efficienttechniques for climate projections. For this purpose, it has been increasing the use of artificial neuralnetworks to detect these changes. This study examines changes in minimum temperature in Brazil in the lastfifty years and determines the trends of change over the next 50 and 100 years. It was made a consistencyanalysis of 171 historical series of daily temperature data between the years 1960 and 2009. The architectureof the network (perceptron) was determined by the use of temporal variables (year and month) and spatialvariables (latitude, longitude and altitude) to explain the spatio-temporal variation of the temperature usingthe backpropagation algorithm as a process of learning. The spatial trend maps were generated using GIS.The results confirm the trends of increase of the minimum temperature in Brazil, and indicate that thegreatest impacts will occur in the Southeastern and Southern regions. Unlike the projections made by theIPCC, the Amazon region showed the lower tendency to minimum temperature increase. The minimumtemperatures predicted increase for the year 2050 is between 0.4 and 2.1 °C, while for the year 2100 thisrange is between 0.8 and 4.0 "C.Key words: Climate Change, Artificial Neural Networks, Minimum Temperature.1. INTRODUÇÃOOs impactos de origem antrópica, especialmente aqueles causados pela emissão de gases de efeitoestufa, constituem a causa principal das mudanças climáticas (NOBRE et al. 2007). A modelagem climáticapermite a simulação de cenários futuros e constitui importante baliza para a formulação de medidas demitigação. De modo geral, as análises de tendência nas mudanças do clima são feitas com a parametrizaçãode modelos globais de circulação da atmosfera. O IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)disponibiliza vários cenários no site: http://www.mad.zmaw.de/IPCC_DDC/htrnl/SRES_AR4/index.html.As redes neurais constituem um ramo da inteligência artificial e constituem importante alternativapara a modelagem climática (GARDNER & DORLIN, 1998 e HSIEH & TANG, 1998). HALL et al. 1999mostram a eficiência das redes neurais artificiais para a previsão de chuvas na região de Dallas - Fort Worth,Texas. TANGANG et al. (1998) usaram essa técnica para prever a ocorrência do fenômeno El Nino.2. METODOLOGIAPara a execução deste estudo foram usadas 171 senes históricas de estações meteoro lógicasconvencionais do INMET (maioria) e de outras instituições como a CEMIG, CPTEC, EMBRAPA,FEPAGRO, LAMEPE/ITEP, SEDAM, SIMEPAR, UNESP e USP. Essas estações fazem parte do acervo dedados administrados pelo Sistema Agritempo (www.agritempo.gov.br). A seleção das estações teve comobase análises de consistência envolvendo a identificação de outliers, falhas de coleta e/ou anotação dosdados, alterações na dispersão dos dados (ocorrência de dados estimados) e alterações bruscas de tendências(identificação de mudança no posicionamento da estação). A Figura 1 apresenta a localização geográfica dasestações meteorológicas.LEGENDA00Instituição da EstaçãoMeteorolOglca:• INMET• outraso Estados brasileiros""""' •••••••~50~O__ iõiiiil0loó00~~155i00iio__ oiiii2000kmFigura 1. Localização geográfica das estações meteorológicasFigura 2. Arquitetura da Rede Neural Artificial para a modelagem das variações espaço-temporais datemperatura.A análise de tendência foi feita pelo treinamento de uma rede neural artificial usando o algoritmo debackpropagation relacionando as variações de temperatura com alterações locais (latitude, longitude ealtitude) e alterações temporais (ano e mês). A Figura 2 mostra a arquitetura da rede usada no treinamento. Adeterminação da contribuição das variáveis de input para a explicação das alterações na temperatura sebaseou na correlação scrambled e a definição da arquitetura efetiva da rede foi feita com o uso dosprocedimentos de exclusão de outliers e o uso de podas nas unidades de conexão (prunning method) menoseficientes.A opção por uma única camada de neurônios objetivou maior estabilidade nas projeções e maiorfacilidade na interpretação da contribuição das variáveis de input do sistema em relação à variável sobmodelagem (temperatura). A duração do treinamento da rede se baseou na completa estabilização do errosendo minimizado.3. RESULTADOSA Figura 3 mostra os valores observados e estimados de temperatura mínima pela aplicação da redeneural artificial.t 111 t ~. I'. Q~ .1;. ~• li· '10"• ~Figura 3. Estimativa da temperatura mínima mensal em 171 estações meteorológicas no Brasil.A análise das tendências evidencia a capacidade da rede neural em descrever as variações médias dastemperaturas mínimas sem, no entanto, explicar as variações extremas, as quais estão associadas a eventos decurta duração determinadas pela ação de massas de ar quentes ou frias, as quais não podem ser explicadaspelas variáveis de input do sistema e não fazem parte dos objetivos desse tipo de estudo. As variáveis quemelhor explicaram as variações de temperatura foram: "mês", "altitude" e "latitude". As variáveis"longitude" e "ano" também apresentaram contribuições significativas no processo de modelagem. Ainclusão no modelo da variável temporal "ano" indica que o processo de modelagem indica tendências demudança na temperatura ao longo do tempo e que essa tendência é positiva, ou seja, de aquecimento.As figuras 4 e 5 mostram as tendências de aumento da temperatura mínima esperadas para os anos de2050 e 2100 em relação às condições observadas no ano de 2000. Nota-se que as maiores variações detemperatura foram obtidas para as regiões sudeste e sul, especialmente nos estados de Minas Gerais, SãoPaulo, Rio de Janeiro, Paraná e Santa Catarina.JaneiroTendênciade Aumento da Temperatura Mínima no Brasil nos próximos 50 anosMarçoAbrilJulhoOutubro500W 4CJÚWlEGENDAAumento da Temperatura Mínimamédia mensal ( 'C):_ 2,00- 2,25_ 1,75- 2,00_ 1,50-1,75_ 1,25-1,50. 1,00-1,259,75- 1,000,50- 0,750,25- 0,50FevereiroMaioAgostoNovembroc:::=J Estados brasileiroso 1000 2000 3000 kmIJunhoSetembroDezembro500 'I/V 400 \/VEmbrapa Milho e SorgoElaboração: Daniel Pereira Guimarães,Elena Charlotte landauFontes: IBGE(200B); INMET;dados originaisProjeção cartográfica: WGS94Figura 4. Tendência de aumento da temperatura mínima em 2050 com relação a observada no ano 2000.000°00010JaneiroTendência de Aumento da Temperatura Mínima no Brasil nos próximos 100 anosAbrilJulhoOutubrolEGENDAAumento da Temperatura Mínimamédia mensal ( "C):_ 3,50- 4,00_ 3,00- 3,50•• 2,50- 3,00_ 2,00- 2,501,50 -2,001,00-1,500,50- 1,00FevereiroMaioAgostoNovembro700W 600\1\/ 5001,\/ 400WMarço0010°8'20°8300SJunho0010°810°0330°8Setembro00100S200S30°8Dezembro00'IOoS20°830°870o'vV 600W 500W 400\1\1Embrapa Milho e SorgoElaboração: Daniel Pereira Guimarães,Elena Charlotte landauFontes: IBGE(200B); INMET;dados originaisProjeçãocartográfica: WGSB4Figura 5. Tendência de aumento da temperatura mínima em 2100 com relação a observada no ano 2000.c:::::::::J Estados brasileiroso 1000 2000 3000 kmi4. CONCLUSÕESo uso de redes neurais artificiais permitru a modelagem das variações espaço-temporais datemperatura mínima no Brasil e a projeção das tendências futuras.- As variações da temperatura mínima no Brasil são afetadas pelas condições espaciais na seguinteordem: altitude, latitude e em menor escala a longitude.- A época do ano (mês) foi identificada como a principal causa de variação da temperatura mínima.- Existe uma tendência de aumento da temperatura ao longo do tempo e essa é diferenciada em termosregionais. Os maiores aumentos estão ocorrendo nos estados de Minas Gerais, Rio de Janeiro, São Paulo,Paraná e Santa Catarina sendo menos evidentes nas regiões Norte e Centro-Oeste.- Os meses de abril e maio foram identificados como os de maior tendência de aumento da temperaturamínima.- As projeções indicaram tendências de aumento da temperatura mínima entre 0,4 e 2,I°C em 2050dependendo da localização geográfica. Para o ano de 2100 as variações esperadas situam-se entre 0,8 e4,0°C.5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICASDIBlKE, Y. B.; COULIBALY, P. Temporal neural networks for downscaling c1imate variabilityand extremes. Neural Network. 19(2):135-44,2006.GARDNER, M.W.; DORLING, S.R. Statistical surface ozone models: an improved methodology toaccount for non-linear behavior, Atmospheric Environment 34 p. 21-34, 2000.HALL, T., BROOKS, H.E.; DOSWELL, C.A. Precipitation Forecasting Using a Neural Network.Weather Forecasting. 14:338-345, 1999.HSIEH, W. W.; TANG, B. Applying neural network models to prediction and data analysis inmeteorology and oceanography. Bul!. Am. Meteoro!. Soco 79 1855-1870, 1999.NOBRE, C. A; SAMPAIO, G; SALAZAR, L. Mudanças climáticas e Amazônia. Ciência eCultura. 59(3): 22-27, 2007.TANGANG, F.T., B. TANG, A.H. MONAHAN, AND W.W. HSIEH, Forecasting ENSO Events:A Neural Network-Extended EOF Approach. J Climate, 11,29--41, 1998.

Uso de redes neurais para a projeção climática no Brasil: temperatura mínima.

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