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Título: Sistema para análise e previsão estatística de indicadores ambientais de poluição do ar no contexto de Big Data
Autor(es): Almeida, Lucas Hauptmann de
Orientador(es): Cavalcanti, Eteocles da Silva
Palavras-chave: Banco de dados
Estatística - Análise
Estatística - Previsão
Ar - Poluição - Medição
Data bases
Statistics - Analysis
Statistics - Forecasting
Air - Pollution - Measurement
Data do documento: 26-Ago-2014
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: ALMEIDA, Lucas Hauptmann de. Sistema para análise e previsão estatística de indicadores ambientais de poluição do ar no contexto de Big Data. 2014. 104 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2014.
Resumo: A constante evolução da computação e da capacidade computacional dos dispositivos de hardware permite que mais dados sejam armazenados e utilizados das mais diversas formas. No entanto, apesar da diversidade, aplicações desta natureza apresentam o mesmo objetivo: agregar valor a partir dos dados disponíveis, processando-os e gerando novos dados mais ricos em significado. Este novo processo é chamado de Big Data. Nas ciências atmosféricas, a Big Data está presente para suprir diferentes necessidades. Entre elas, encontra-se a necessidade de analisar e prever dados de poluição do ar. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo apresentar um sistema para Big Data capaz de recuperar dados de forma eficiente, utilizando os em m´métodos estatísticos de análise e previsão. Os dados foram obtidos da base de dados da Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos, em seguida foram armazenados em um banco de dados NoSQL, que permitiu a utilização eficiente. Os métodos de análise e previsão foram desenvolvidos na linguagem de programação R, a qual facilita o uso de técnicas e modelos de séries temporais. A versão final do sistema apresenta uma interface web para acesso às análises. Ao final, são apresentados estudos de casos para demonstrar as possíveis análises que podem ser realizadas utilizando o sistema. Também são apresentados sugestões para trabalhos futuros afim de continuar a pesquisa iniciada neste documento.
Abstract: The constant evolution of computing and computational capabilities of hardware devices allows more data to be stored and used in several different ways. However, despite this diversity, all applications share the same objective: to be able to obtain value from available data, processing it and generating more meaningful new data. This new process is called Big Data. In the atmospherical science field, the Big Data is present to feed different needs. Among these needs there is the need to analyze and forecast air pollution data. In this context, this document presents a Big Data system able to efficiently retrieve data, using it in different statistical analysis and forecast methods. The data was obtained from the United States Environmental Protection Agency website, then it was stored in a NoSQL database, which allows the efficient utilization. The analysis and forecast methods were developed using the programming language R, which facilitates the use of time series techniques and models. The final version of the system has a web interface to access the analyses. At the end, case studies are presented to demonstrate possible analyzes that can be executed in the system. Also, suggestions for future work are presented in order to continue the research that begins in this document.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3948
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