APLICAÇÃO DA LÓGICA NEBULOSA (FUZZY CLUSTER) NA DEFINIÇÃO DE UNIDADES CLIMÁTICAS: ESTUDO DE CASO NA BACIA DO RIO PARAIBUNA-MG/RJ

Este trabalho tem como objetivo à classificação de grupos climáticos segundo variáveis climáticas utilizando o método de classificação multivariada baseado na lógica nebulosa, visando identificar classes similares, além de avaliar a variabilidade espacial e temporal dos agrupamentos. A área de análi...

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Main Author: Cássia Castro Martins Ferreira
Format: Article
Language:Portuguese
Published: Associação Brasileira de Climatologa 2012-06-01
Series:Revista Brasileira de Climatologia
Subjects:
Online Access:https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/30589
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spelling doaj-3112d3d8ccf24b5cbef16c79c320a19a2020-11-24T23:34:06ZporAssociação Brasileira de ClimatologaRevista Brasileira de Climatologia1980-055X2237-86422012-06-0110110.5380/abclima.v10i1.3058918002APLICAÇÃO DA LÓGICA NEBULOSA (FUZZY CLUSTER) NA DEFINIÇÃO DE UNIDADES CLIMÁTICAS: ESTUDO DE CASO NA BACIA DO RIO PARAIBUNA-MG/RJCássia Castro Martins Ferreira0Universidade Federal de Juiz de ForaEste trabalho tem como objetivo à classificação de grupos climáticos segundo variáveis climáticas utilizando o método de classificação multivariada baseado na lógica nebulosa, visando identificar classes similares, além de avaliar a variabilidade espacial e temporal dos agrupamentos. A área de análise e classificação das categorias climáticas consiste na Bacia do Rio Paraibuna – MG/RJ, na qual foram delimitados três anos de análise (janeiro/2008 a dezembro/2010), tendo como base de dados para o trabalho, 20 postos de coleta de dados de superfície, que consistiram nos dados de temperatura média diária, temperatura mínima diária, temperatura máxima diária, amplitude térmica diária, precipitação total diária, dias de chuva, deficiência e excedente hídricos e evapotranspiração. A metodologia utilizada para classificar as categorias climáticas foi a Lógica Fuzzy, os dados foram agrupados através do algoritmo FCM (“Fuzzy-C-Means”) que estabeleceu o maior grau de similaridade entre as variáveis. Como resultado, obteve-se a classificação da área da bacia em cinco categorias climáticas, mostrando que a lógica fuzzy é uma metodologia que pode ser utilizada na classificação de categorias climáticas.https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/30589Lógica fuzzyClassificação climáticaAnálise de agrupamento
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Revista Brasileira de Climatologia
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2237-8642
publishDate 2012-06-01
description Este trabalho tem como objetivo à classificação de grupos climáticos segundo variáveis climáticas utilizando o método de classificação multivariada baseado na lógica nebulosa, visando identificar classes similares, além de avaliar a variabilidade espacial e temporal dos agrupamentos. A área de análise e classificação das categorias climáticas consiste na Bacia do Rio Paraibuna – MG/RJ, na qual foram delimitados três anos de análise (janeiro/2008 a dezembro/2010), tendo como base de dados para o trabalho, 20 postos de coleta de dados de superfície, que consistiram nos dados de temperatura média diária, temperatura mínima diária, temperatura máxima diária, amplitude térmica diária, precipitação total diária, dias de chuva, deficiência e excedente hídricos e evapotranspiração. A metodologia utilizada para classificar as categorias climáticas foi a Lógica Fuzzy, os dados foram agrupados através do algoritmo FCM (“Fuzzy-C-Means”) que estabeleceu o maior grau de similaridade entre as variáveis. Como resultado, obteve-se a classificação da área da bacia em cinco categorias climáticas, mostrando que a lógica fuzzy é uma metodologia que pode ser utilizada na classificação de categorias climáticas.
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