Data/hora: 08/06/2024 01:09:22

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 31/01/2011
Data da última atualização: | 27/01/2020
Autoria: | BOSCHI, R. S.; OLIVEIRA, S. R. M.; ASSAD, E. D.
Afiliação: | FEAGRI/UNICAMP; STANLEY ROBSON MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; EDUARDO DELGADO ASSAD, CNPTIA.
Título: | Análise da precipitação pluvial anual e sazonal no Rio Grande do Sul por meio de técnicas de mineração de dados.
Ano de publicação: | 2010
Fonte/Imprenta: | In: REUNIÓN ARGENTINA, 13.; VI LATINOAMERICANA DE AGROMETEOROLOGÍA, 6., 2010, Bahía Blanca, Argentina. Agrometeorología sin fronteiras en el año internacional del acercamiento de las culturas: actas. Bahía Blanca: Associación Argentina de Agrometeorología, 2010.
Páginas: | p. 185-186.
ISBN: | 978-987-26317-0-3
Idioma: | Português
Notas: | RALDA 2010.
Conteúdo: | Em particular, as técnicas de mineração de dados são usadas, estrategicamente, na segmentação de zonas pluviometricamente homogêneas, por meio de agrupamento de dados (clusterização). A definição dessas zonas é fundamental para auxiliar a análise da precipitação pluvial em diferentes granularidades de dados. Desse modo o objetivo deste trabalho é analisar a variabilidade espaçotemporal da precipitação pluviométrica no Estado do Rio Grande do Sul, usando como subsídio técnicas de mineração de dados, e comparar as possíveis alterações ocorridas nas duas décadas analisadas.
Palavras-Chave: | Data mining; Inteligência artificial; Mineração de dados; Precipitation; Zonas pluviometricamente homogêneas.
Thesagro: | Chuva; Precipitação Pluvial.
Thesaurus Nal: | Artificial intelligence.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/80400/1/185.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (15516-1) - UPC - RA - DD -  -  -  - DIS