阿拉瓜亚-托坎廷斯盆地手工渔业活动分析的混合数据聚类

IF 0.2 Q4 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS Revista Brasileira de Computacao Aplicada Pub Date : 2019-10-16 DOI:10.5335/rbca.v11i3.10061
Renato Sabino Da Silva, R. R. Da Silva, H. Kuribayashi, Cristiane Vieira Da Cunha, C. Francês, K. Sousa
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摘要

本文介绍了2016 - 2017年阿拉瓜亚-托坎廷斯盆地渔业活动记录的自适应渔业监测模型与混合数据聚类技术的应用。着陆数据记录是通过综合渔业统计系统(SIEPE)获得的,该系统是一种能够简化亚马逊地区渔业盆地数据收集和分析过程的工具。利用SIEPE的数据探索界面,提取了几个分类和数值变量。通过k-prototype算法的应用,发现研究中最重要的数值变量是捕鱼产量和船舶发动机功率,而最重要的分类变量是流行名称、物种和捕鱼环境。在阿拉瓜亚-托坎廷斯盆地的渔业监测项目中,以及在使用SIEPE支持不同规模的渔业管理时,都应考虑到这些变量。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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Clusterização de dados mistos para análise da atividade pesqueira artesanal na bacia Araguaia-Tocantins
Este trabalho apresenta a aplicação de um modelo de Monitoramento Adaptativo da Pesca em conjunto com técnicas de clusterização de dados mistos relativos à registros de atividade pesqueira na bacia Araguaia-Tocantins entre 2016 e 2017. Os registros de dados dos desembarques pesqueiros foram obtidos por meio do Sistema Integrado de Estatística Pesqueira (SIEPE), que se apresenta como uma proposta de ferramenta capaz de dinamizar o processo de coleta e análise de dados das bacias pesqueiras da Região Amazônica. Por meio da interface de exploração de dados do SIEPE diversas variáveis categóricas e numéricas foram extraídas. A partir da aplicação do algoritmo k-prototypes, revelou-se que as variáveis numéricas mais expressivas no estudo foram o rendimento da pesca e potência do motor da embarcação, enquanto que as variáveis categóricas mais expressivas foram, nome popular espécie e ambiente de pesca. Estas variáveis devem ser levadas em consideração em programas de monitoramento da pesca na bacia Araguaia-Tocantins, bem como o uso do SIEPE para apoiar a gestão pesqueira em diferentes escalas.
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