ANÁLISE ESTATÍSTICA E DE SÉRIES TEMPORAIS DE EMISSÕES DE GASES DO EFEITO ESTUFA NO BRASIL NO PERÍODO DE 1970 ATÉ 2023 UTILIZANDO MACHINE LEARNING

Este projeto visa explorar as emissões de gases de efeito estufa (GEE) no Brasil entre 1970 e 2023, utilizando técnicas avançadas de machine learning. Baseando-se em dados da 11ª edição do Sistema de Estimativas de Emissões e Remoções de Gases de Efeito Estufa (SEEG), o estudo propõe uma análise detalhada das tendências de emissões, a fim de prever futuras liberações desses gases. Utilizando métodos estatísticos, modelos ARIMA e redes neurais profundas com TensorFlow, o projeto buscará descrever padrões históricos e desenvolver modelos preditivos eficazes. Os objetivos específicos incluem a realização de análises exploratórias, a identificação de correlações estaduais e a contribuição para a formulação de políticas climáticas através de resultados aplicáveis e estratégicos. As metas do projeto compreendem a conclusão da análise exploratória, a publicação em periódicos científicos e o suporte à formação acadêmica de estudantes. Os resultados esperados são insights significativos sobre as dinâmicas climáticas do Brasil e modelos preditivos robustos para uso futuro.