Grupo: Alysson Espíndola de Sá Silveira, Rener de Souza Oliveira, Yuri Luis Faria Silva
Para garantir a correta execução de todos os notebooks certifique-se que possui todos os pré-requisitos do arquivo requirements.txt instalados. Para instalá-los, execute:
pip install -r requirements.txt
Além disso, o Notebook Analise_variaveis.ipynb precisa dos pacotes adicionais para realizar alguns plots, mas no próprio notebook há o comando para instalá-los
O download de parte dos dados também precisa ser feito de forma externa através do script download_data.sh. Mas se seguir a sequência de notebooks proposta abaixo, será instruído dentro deles sobre como baixar esses dados.
Para a melhor compreensão das etapas, objetivos e conclusões de nosso projeto, siga os arquivos da pasta Notebooks na seguinte ordem:
Nesta etapa descrevemos as fontes de nossos dados, extração e limpeza dos mesmos, além de fazermos a análise exploratória e visualizações importantes.
Neste Notebook, buscamos entender a relação entre os dados climáticos e os registros de Furacões e Tempestades Tropicais. Treinamos então modelos que ajustem estes dados, visando a predição futura da intensidade (representada pela máxima velocidade sustentada) e da duração de eventos deste tipo.
O Power Dissipation Index (PDI) é um estatística indicadora de destrutividade de uma tempestade, o que será melhor explicado no notebook. Nesta estapa fazemos análises temporais desse índice com os dados gerados na etapa de limpeza, de forma a entender a relação de longo prazo entre as quantidades.
Usando os dados gerados na etapa de limpeza, criamos nesta etapa alguns modelos de redes neurais que visavem prever a trajetória futura de um furacão ou tempestade, baseando-se em movimentos e situação climática do passado. O objetivo dos modelos é usar registros de 18h anteriores para prever as coordenadas do centro da tempestade 6 horas depois.