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Mineração de dados na gestão de recursos hídricos subterrâneos: estudo de caso

Resumo

Devido ao grande crescimento da demanda dos recursos hídricos e sua grande escassez nos últimos anos principalmente, uma alternativa viável e lógica é a exploração das águas subterrâneas, principalmente comparando o custo, a qualidade e quantidade das águas superficiais com as águas subterrâneas. Assim, o recurso hídrico subterrâneo vem ganhando um espaço importante na realidade brasileira, portanto deve ter sua gestão melhorada sempre que possível, e graças a evolução tecnológica, principalmente focando no processo de Mineração de Dados isso se torna cada vez mais fácil.

Introdução

A quantidade de água doce existente no mundo corresponde a menos de 1% do total, todo o restante ou é água salgada, cerca de 97,5% ou está congelada nos pólos do planeta, cerca de 1,9%, a grande maioria da água doce está contida em aquíferos subterrâneos. Os recursos hídricos subterrâneos são de extrema importância para toda a população, por isso devemos achar uma maneira de melhorar a gestão da mesma e se possível inovar, descobrir novas maneiras de controlar a qualidade dessas águas. Devemos tomar conta dessa água devido a grande importância da mesma para a existência humana.

Existem diferentes formas de analisar a qualidade da água, no estado de São Paulo a CETESB é responsável por essa tarefa, utilizando tubos de coletas subterrâneos, é possível analisar inúmeros parâmetros da água, sendo eles físicos e químicos.

Apesar de ser possível coletar e analisar esses parâmetros variados, será que é possível obter informações que possam facilitar as ações de melhoria e gestão desses recursos hídricos? De uma maneira mais fácil, tem como saber se quando as amostras de água possuem determinadas características de poluição, podemos definir outras características importantes que necessitam de alguma intervenção ou prevenção?

O objetivo geral desta pesquisa é mostrar que é possível utilizar a mineração de dados para fazer uma análise desses parâmetros coletados de uma forma até então não feita, e conseguir descobrir correlações entre alguns parâmetros antes não conhecidos. A mineração de dados, ou o Data Mining como é mais conhecido, é uma ferramenta de grande importância para análise de um grande volume de dados e com algoritmos diferenciados que nos permitem analisar com técnicas diferentes novas informações.

Este trabalho visa mostrar que é possível através da mineração de dados, especificamente utilizando as técnicas de classificação e associação que é possível obter informações importantes a respeito das amostras coletadas que dificilmente seria possível correlacioná-las manualmente, uma vez que a quantidade de parâmetros e amostras é muito grande, e também não existe uma lógica já conhecida para isso, o intuito da técnica de associação é conhecer a existência dessas novas lógicas, desses correlacionamentos entre os parâmetros.

Metodologicamente, foi adotada neste trabalho a pesquisa descritiva, focando em um estudo de caso para mostrar que é possível realizar a mineração de dados para complementar as informações sobre a gestão hídrica subterrânea no estado de São Paulo.

Autores: Pedro Henrique Gerolin e Claudineia Helena Recco.


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