Uma tentativa de analisar dados sobre o clima de uma cidade, ou uma brincadeira com estatística

 Uma tentativa de avaliar os dados sobre o clima da cidade, apenas com matemática....

                A análise e o tratamento de dados é, sem dúvidas, uma das áreas mais importantes não apenas para a matemática: empresas, mercados e, claro, a ciência, dependem muito das ferramentas de tratamento estatístico de dados.

                Além do domínio das técnicas matemáticas, o conhecimento na área em que a análise será realizada é de enorme importância para qualquer estudo estatístico, afinal, conhecimentos específicos são necessários em qualquer área do conhecimento.

                Para ilustrar essas afirmações, decidi fazer um tratamento de uma enorme quantidade de informações sobre o clima da cidade de São João del-rei e tentar obter informações sobre o clima na cidade.

Considerações iniciais

                Essa postagem sobre meteorologia não está sendo escrita por um meteorologista. Por isso, os dados aqui apresentados podem não representar a realidade, mas buscam mostrar como a identificação de padrões é algo interessante.

                Os dados foram obtidos diretamente do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), através de formulário disponível para solicitação dos dados. Acabei descobrindo que essas informações estão disponíveis gratuitamente para qualquer cidadão.

A “metodologia” utilizada para a “pesquisa”

                Foram obtidas informações sobre a temperatura, umidade do ar e precipitação, na estação meteorológica de São João del-Rei, a partir de 01/01/2007, primeiro ano em que a estação meteorológica da cidade funcionou por todo o ano;

                Foram obtidos valores diários, isto é: a soma da precipitação, as temperaturas mínima e máxima e os máximos e mínimos da umidade do ar. Isso gerou uma planilha com 6483 linhas de dados. Obviamente, não vamos apresentar cada um dos dados aqui.

                Buscamos gerar somente gráficos com os dados, para permitir melhor visualização e nos dar alguma capacidade para visualizar os padrões gerados com as informações.

O que podemos dizer sobre as chuvas na cidade?

                A primeira informação que buscamos foi a quantidade de chuvas. Tentamos identificar duas coisas: os padrões (já conhecidos) sobre os meses mais chuvosos e mais secos do ano, e também um comportamento fácil de identificar sobre o aumento (ou redução) na quantidade de chuvas ao longo dos anos.

                Vamos começar com a parte mais fácil: os meses que mais chovem e que menos chovem na cidade:

Algo que já sabíamos: as chuvas se concentram nos meses de verão, enquanto no inverno praticamente não chove.

 

                Por outro lado, quando tentei identificar um padrão para as chuvas na cidade ao longo dos anos, tudo o que pude obter foi um gráfico bastante confuso:

                Aparentemente, não existe uma função matemática, ou, não existe uma função de primeiro grau, que resuma a quantidade de chuvas em um ano de uma forma extremamente simples.

                Por isso a necessidade de conhecimentos específicos para análise de dados. Um meteorologista teria correlacionado mais variáveis neste gráfico e encontrado um padrão.

E sobre a temperatura?

                Decidi fazer o mesmo com a temperatura. Quando busquei encontrar as médias, considerando a temperatura máxima e mínima, um gráfico bem comum, visto em boa parte dos livros de ciências do ensino fundamental:

                Agora, ao tentar encontrar um padrão para o comportamento da temperatura ao longo dos anos, uma certa surpresa, que não foi ruim, na verdade.

                Ao buscar os menores valores para as temperaturas mínimas, e os maiores valores para as máximas, uma certa estabilidade no comportamento do gráfico. Será possível identificar algo parecido com um padrão periódico na temperatura, ao longo dos anos?

                Deixe nos comentários caso tenha alguma sugestão!

Pra fechar, a umidade relativa do ar

                Mais uma vez, um padrão razoavelmente previsível sobre a umidade relativa do ar:

                Aparentemente, os meses mais frios não são, necessariamente, os meses mais secos. Mesmo assim, a leitura dos dados indica um padrão periódico e com certa previsibilidade para a umidade relativa do ar.

                

                Mais uma vez, um comportamento quase aleatório, quando observado de forma isolada. Mas, quando comparado com as demais variáveis, pode fazer algum sentido.

E o que é possível concluir?

                Observando essas variáveis sem considerar uma metodologia adequada, podemos encontrar um padrão para o clima de uma cidade, identificar os meses em que há maior possibilidade de queimadas e outros fatores.

                Mas, sem o devido conhecimento, é basicamente impossível encontrar um padrão para o clima e sua variação ao longo dos anos, ainda mais quando levamos em conta que existem muitos fenômenos que podem interferir no clima e no tempo de uma região.

                Espero que tenham gostado do texto e da brincadeira!