CADEIA DE MARKOV E FUNÇÕES TRIGONOMÉTRICAS PARA O ESTUDO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS EM INHUMAS (22-23)

Resumo

Conhecer o comportamento do clima tem se mostrado um desafio cada vez mais importante a cada ano, devido às crescentes mudanças climáticas que o planeta tem sofrido ao longo do tempo. O presente projeto tem como objetivo demonstrar que, com técnicas simples, é possível realizar uma análise climática em uma determinada região, oferecendo uma fonte confiável para pessoas que talvez não tenham acesso a previsões oficiais. Além disso, permite que outros alunos percebam como os conteúdos aprendidos no ensino médio são valiosas ferramentas que podem ser aplicadas em diversas áreas. Utilizando alguns sites de meteorologia, foram coletadas informações sobre o clima (dividido em chuvoso, nublado e ensolarado) entre os anos de 2015 e 2023, para a construção de matrizes de transição baseadas em Cadeias de Markov, possibilitando a previsão dessas condições para os anos seguintes. Também foram obtidas as temperaturas médias mensais nos horários de 6:00, 12:00 e 18:00, e com esses dados foram construídas funções trigonométricas do tipo cosseno, de modo a representar o ciclo anual da temperatura, permitindo prever essas mesmas informações para os anos subsequentes. A partir dessas análises, foi possível perceber que as matrizes mais recentes, entre 2020 e 2023, apresentam maior taxa de acerto na previsão das condições climáticas dos anos seguintes, evidenciando a importância da continuidade da coleta de dados, o que aumenta a precisão das matrizes e oferece maiores chances de acerto. Quanto às funções trigonométricas, observou-se que, a cada ano, ocorria um aumento na média, refletindo um leve crescimento nas temperaturas ao longo do tempo, além de uma variação consideravelmente maior nas amplitudes em alguns anos mais recentes, indicando que a variabilidade da temperatura também está aumentando. No entanto, apesar de apresentarem uma aproximação significativa das temperaturas, as funções não são 100% eficazes, devido à natureza caótica e extremamente complexa do sistema climático.