AVALIAÇÃO DE UM MODELO DE MACHINE LEARNING NA OCORRÊNCIA DE PRECIPITAÇÕES PLUVIOMÉTRICAS NO MUNICÍPIO DE CARUARU-PERNAMBUCO

Código

XVII-SRHNE0103

Autores

José Francisco Souza, Lenicker Eduardo Bezerra de Lima, Mariana dias Guimarães, Maria Laura Marinho dos Santos, Alysson Silva Guimarões, Andreia Azevedo Abrantes de Oliveira

Tema

24. Uso da inteligência artificial em recursos hídricos

Resumo

A previsão de ocorrências de precipitações pluviométricas é uma atividade vital no gerenciamento de recursos hídricos para uma tomada de decisão mais assertiva nos diversos setores produtivos da economia. Embora seja um processo extremamente complexo, agravado pelos efeitos da crise climática e da ação antrópica, novas ferramentas como o Machine Learning estão emergindo nesses estudos. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo prever precipitações pluviométricas utilizando dados do INMET e técnicas de Machine Learning, especificamente com o modelo de Regressão Logística. Como resultados, foram analisadas as métricas, obtendo-se valores de Accuracy de 94,95%, Precision de 72,18%, Recall de 75,53%, F1-score de 73,34% e ROC AUC de 0,9567, próxima a 1, indicando que o modelo consegue classificar todos os positivos e negativos assertivamente. O estudo possibilitou observar um elevado desempenho com a técnica de ML proposta, indicando a eficácia da Regressão Logística como um modelo capaz de gerar conhecimentos no gerenciamento de recursos hídricos a partir da antecipação dos fenômenos pluviométricos.