São Paulo — InkDesign News —
Um novo estudo sobre a visualização de dados geoespaciais utiliza técnicas de machine learning para criar mapas de calor informativos sobre a atividade de tornados nos Estados Unidos. A pesquisa aplica métodos de análise de dados para otimizar a apresentação visual e facilitar a interpretação estatística.
Arquitetura de modelo
A abordagem se baseia em técnicas de visualização 2D, empregando grid-based heatmaps e kernel density para mostrar a densidade de locais onde tornados começaram. A combinação dessas metodologias permite a identificação de padrões, como aglomerados e outliers, que são cruciais na tomada de decisão.
A densidade dos tornados é representada em células de grade, e a escolha entre um mapa de calor de grade ou um mapa de calor contínuo depende da necessidade de apresentação de dados. O uso de células quadradas facilita a comparação entre valores adjacentes, enquanto os métodos contínuos podem obscurecer alguns padrões.
“Tendas claras ajudam a visualizar fenômenos espaciais rapidamente, essenciais para quem não tem conhecimento em estatísticas brutas.”
(“Clear tents help visualize spatial phenomena quickly, essential for those who lack knowledge in raw statistics.”)— Autor, pesquisador independente
Treinamento e otimização
Para a geração dos mapas, foram usados dados do National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), que abrangem um período de 1950 a 2023. A pesquisa focou em tornados com magnitudes de 3 a 5, utilizando uma grade de 50×50 milhas. O treinamento envolveu a filtragem de dados e a aplicação de funções de ajuda para carregar e ajustar os dados geográficos.
Os resultados foram otimizados por meio da função histogram2d(), que calcula a densidade 2D das localizações dos tornados. O desenvolvimento levou em consideração a configuração de parâmetros para garantir um equilíbrio entre suavização dos dados e representação exata dos mesmos.
“A escolha inadequada de parâmetros pode resultar em uma visualização que obscurece padrões ou confunde usuários.”
(“Improper parameter selection can result in a visualization that obscures patterns or confuses users.”)— Autor, pesquisador independente
Resultados e métricas
Os mapas gerados revelaram padrões significativamente distintos quando comparados aos modelos de densidade suave. A diferença mais notável foi observada nas áreas onde os tornados começaram e terminaram, revelando que a visualização do início e final pode aumentar a precisão dos dados sem duplicação na contagem.
A análise demonstrou que o limite máximo de tornados em uma célula aumentou de 29 para 33 com a inclusão das localizações finais, destacando a utilidade da visualização para a compreensão de fenômenos climáticos. Esses dados são essenciais para planejamento e resposta a desastres naturais.
O estudo sugere que a aplicação de técnicas de visualização em geodados pode expandir para outras áreas, como previsão climática e análise de dados geoespaciais ao longo do tempo.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
