PREVISÃO DE ALTURA DE ONDA NA BAÍA DE SANTOS/SP: UMA ABORDAGEM HÍBRIDA DE MODELOS NUMÉRICOS GLOBAIS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Resumo

A cidade de Santos, no litoral de São Paulo, Brasil, enfrenta com frequência eventos meteoceanográficos extremos, como tempestades e ressacas, que vem se agravando com as alterações climáticas e afetando a segurança portuária e costeira. Este estudo visa avaliar a melhora na previsão destes eventos utilizando técnicas de aprendizado de máquina aplicadas a modelos numéricos globais. Para isto, foram usados algoritmos como Random Forest Regressor, Extra Tree Regressor e Gradient Boosting Regressor, que demostraram alta correlação (R > 0,95) e baixos erros (RMSE < 20cm). No entanto, verifica-se que o modelo apresentou dificuldade em prever os eventos mais intensos, com ondas superiores a 2m de altura. Como trabalho futuro, portanto, recomenda-se incluir um período mais longo e com mais ocorrências de eventos intensos para treinamento dos modelos.

Palavras-chave: Altura de Onda; Previsão Oceanográfica; Aprendizado de Máquina.