SISTEMA WEB PARA SIMULAÇÃO CLIMÁTICA. III – ALGORITIMIZAÇÃO E IMPLEMENTAÇÃO COMPUTACIONAL DE MODELOS ESTOCÁSTICOS PARA SIMULAÇÃO DAS VARIÁVEIS CLIMÁTICAS TERMOPLUVIOMÉTRICAS. André F. Seremeta (PIBIC/Fundação Araucária), Jorim Sousa das Virgens Filho (Orientadora), e-mail: [email protected]; Matheus Henrique Martins Barbosa (Colaborador) Universidade Estadual de Ponta Grossa/Departamento de Matemática e Estatística. Área: 1.03.00.00-7 Ciência da Computação, sub-área: 1.03.04.00-2 Sistemas de Computação Palavras-chave: implementação. Interface, simulação estocástica, algoritmo, Resumo: Existe uma relação muito próxima entre clima e agricultura, e isso acontece porque as práticas agrícolas são extremamente dependentes das variações termo pluviométricas. Dentro desse contexto, o desenvolvimento de simulações de séries climáticas, baseadas em dados históricos é de grande importância para a agricultura, no sentido de permitir planejar a produção agrícola e os sistemas irrigação, pois a economia de recursos hídricos pode variar de acordo com a quantidade de chuva A simulação climática é um modelo que representa a ocorrência de variáveis climáticas e têm por objetivo a simulação de um conjunto de valores numéricos, denominado série sintética, com as mesmas características estatísticas da série histórica, para que essa simulação fosse efetuada foram implementados novos métodos computacionais para que o processor fosse mais ágil e também aumentasse a exatidão dos resultados, nesse trabalho verificou-se que a linguagem de programação JAVA possui muitos recursos para facilitar o trabalho de implementação dos algoritmos, e com isso a possibilidade de que esse software funcionasse como o esperado e mais rápido do que era previsto inicialmente, gerando assim uma aplicação web que trará novas expectativas de desenvolvimento para certas áreas. Com a utilização da ambiente web também é reduzido o custo operacional do usuário, tendo a possiblidade do servidor salvar os arquivos em locais separados para cada um que acessa o sistema, mantendo salvo através de uma senha. Introdução A simulação estocástica envolve as sequências diárias das variáveis termo pluviométricas e considerando a importância da influência que a variabilidade climática pluviométrica exerce sobre a atividade agrícola. O objetivo deste trabalho é algoritimização e implementação da simulação das variáveis termo pluviométricas utilizando os recursos computacionais, e depois colocá-lo em uma plataforma Java web, para que vários usuários tenham acesso facilitado e simultâneo ao sistema, sem necessidade de instalar o software nos computadores pessoais. Os modelos probabilísticos, foram baseados em distribuições de probabilidades, que foram determinadas mensalmente através do teste de aderência de Kolmogorov -Smirnov, já a escolha dos modelos para umidade relativa do ar e temperatura, foi condicionada a ocorrência de precipitação, descrita pela primeira ordem da cadeia de Markov com dois estados. Um processo estocástico é uma sequência de funções mensuráveis, ou seja, uma variável aleatória X definida num espaço de probabilidade (Ω,P) que toma valores num espaço de funções F (M. Kac & J. Logan, 1976). A cadeia de Markov é um processo estocástico caracterizado por seu estado futuro depender apenas do seu estado atual, sendo que os estados passados não influenciam no estado futuro (SANTOS Reginaldo J,2006). O teste Kolmogorov-Smirnov é usado para determinar se duas distribuições de probabilidade subjacentes diferem uma da outra ou se uma das distribuições de probabilidade subjacentes difere da distribuição em hipótese, em qualquer dos casos com base em amostras finitas (Z. W. Birnbaum and Fred H. Tingey,1951). Materiais e métodos O software foi desenvolvido na linguagem JAVA para aplicação web, foram utilizadas as ferramentas do Compilador NetBeans IDE 8.0.1, que é um software gratuito e de código aberto. Em relação ao banco de dados foram utilizadas as JTables do próprio NetBeans, que nada mais são que tabelas estáticas que armazenam os dados na memória do Java, essa memória é oferecida pelo próprio software, que são importados através de arquivos de texto, e então jogados na tela. Todos os cálculos e métodos utilizados para a parametrização e simulação dos dados pluviômetros são retirados das tabelas, sem necessitar acessar o arquivo de origem toda vez, assim o processo é mais ágil, pois as próprias funções da biblioteca do JAVA ajudam na praticidade. Foram feitos vários testes com diferentes amostras de localizações de dados coletados durantes alguns anos, esses dados são inseridos no software e através dos testes descritos acima, se obtém os resultados desejados. Resultados e Discussão Para a utilização do sistema é necessário dar entrada de um arquivo que contenha os valores necessários para o cálculo das variáveis pluviométricas, depois disso eles são inseridos em uma tabela e demonstrada na tela, para então o usuário possa parametrizar e simular os dados. Utilizando os métodos computacionais e métodos probabilísticos serão realizadas as parametrizações e simulações diárias das variáveis pluviométricas. Os resultados obtidos da simulação podem ser vistos na tela de acordo com a imagem de exemplo abaixo. Figura 1: Tela de Simulação. A partir dessa tela o usuário ainda tem a opção de salvar a sua simulação para ter ela armazenada em seu computador pessoal, e ter acesso aos dados calculados pelo sistema. Conclusões A obtenção dos dados após feitos todos os testes nos mostram que o software está funcionando de acordo com o planejado, executando corretamente todas as suas funções estipuladas, fazendo assim uma simulação de dados correta baseada nos testes de simulação estocásticas, gerando assim a previsão correta de todos os dados. Já em questão do banco de dados todas as importações e exportações de dados estão de acordo segundo os testes feitos pelo software. Como conclusão do projeto em todo temos que esse software para web será muito útil em várias áreas que necessitam de uma previsão futura das condições climáticas. Agradecimentos Ao meu orientador Jorim Sousa das Virgens Filho, meu colega Matheus Henrique Martins Barbosa e a agencia financiadora do projeto PIBIC/FUNDAÇÃO ARAUCÁRIA. Referências - M. KAC & J. LOGAN, in Fluctuation Phenomena, eds. E.W. Montroll & J.L. Lebowitz, North-Holland, Amsterdam, 1976. - SANTOS Reginaldo J.Cadeias de Markov. Departamento de MatemáticaICEx, 22 de março de 2006. Disponível em: http://www.mat.ufmg.br/~regi/gaalt/markov.pdf - SUH, W. Web Engineering: Principles and Techniques. Pennsylvania, EUA. Idea Group Publishing. 1999. - PRESSMAN, R. S. Engenharia de Software. 6. ed. São Paulo: McGrawHill. 2006. - VIRGENS FILHO, J. S.; FÉLIX, R. P.; LEITE, M. L.; TSUKAHARA, R. Y. PGECLIMA_R: Gerador estocástico para simulação de cenários climáticos brasileiros. I – Desenvolvimento do gerenciador do banco de dados climáticos. In: XVII Congresso Brasileiro de Agrometeorologia, 2011, Guarapari, Anais... Guaraparí, Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, p.1-5, 2011a. - VIRGENS FILHO, J. S.; OLIVEIRA, P. M.; LEITE, M. L.; TSUKAHARA, R. Y. PGECLIMA_R: Gerador estocástico para simulação de cenários climáticos brasileiros. II – Automação da análise estatística e validação dos dados simulados. In: XVII Congresso Brasileiro de Agrometeorologia, 2011, Guarapari, Anais... Guaraparí, Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, p.1-5, 2011b. - VIRGENS FILHO, J. S.; OLIVEIRA, R. B.; LEITE; M. L.; TSUKAHARA, R. Y. Desempenho dos modelos Cligen, Lars-WG e PGECLIMA_R na simulação de séries diárias de temperatura máxima do ar para localidades do estado do Paraná. Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v.33, n.3, p.538-547, 2013