Esta investigação está a desenvolver modelos estatísticos para a previsão de eventos extremos em sistemas complexos como cheias ou secas prolongadas.
Jorge Freitas, professor da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP) e diretor do Centro de Matemática da Universidade do Porto (CMUP), está a desenvolver esta investigação em parceria com Ana Cristina Moreira Freitas, professora na Faculdade de Economia da Universidade do Porto (FEP).
Sob o título de ‘Leis de Eventos Raros em Sistemas Dinâmicos Caóticos’ este projeto procura descrever o comportamento de sistemas dinâmicas, como o clima e os sistemas meteorológicos, com foco na ocorrência de eventos extremos como tempestades, cheias, vagas de calor ou longos períodos de seca.
Os sistemas dinâmicos caóticos têm particular incidência e aplicação em fenómenos meteorológicos precisamente porque o estudo do tempo é algo complexo devido à natureza caótica dos modelos usados para estudar esse tipo de fenómenos.
Um dos modelos mais usados para estudar os fenómenos meteorológicos são conhecidos como modelos de Lorenz, o cientista norte-americano que cunhou o conhecido efeito borboleta.
Este efeito enuncia que a mais pequena alteração num sistema complexo pode levar a desencadear uma série de eventos que levam a um evento extremo.
“Se nós falharmos um pouco na observação das condições atuais rapidamente perdemos rastro à maneira como o sistema está a evoluir”, reforça.
A complexidade destes sistemas dificulta a previsão meteorológica e torna difícil prever uma ocorrência de um evento grave ao fim de um determinado período de tempo.
“É precisamente nessa área e nesse tipo de questões que nós nos debruçamos. Tentamos dar respostas usando ferramentas estatísticas que permitem de alguma forma quantificar a probabilidade de uma determinada ocorrência grave ocorrer ao fim de um determinado tempo e qual o seu impacto”, revela.
Estes modelos podem ser usados no apoio à tomada de decisão, quer por gestores, quer por agências de seguros, para prever a probabilidade de ocorrência de eventos extremos numa determinada região.
É especialmente importante conhecer como evoluem estes sistemas no cenário atual de alterações climáticas.
Saiba mais sobre o investigador em: Researchgate | Google Scholar
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