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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
18/10/2017 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
OLIVEIRA, H. L. C. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTEIRO, J. E. B. de A. |
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Afiliação: |
HENRIQUE LIMA CARÁ DE OLIVEIRA, Unicamp, Bolsista CNPq; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JOSE EDUARDO B DE ALMEIDA MONTEIRO, CNPTIA. |
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Título: |
Geração de séries temporais de dados meteorológicos utilizando algoritmos de aprendizado de máquina. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 11., 2017, Campinas. Anais... [S.l: s.n.], 2017. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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ISBN: |
978-85-7029-141-7 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CIIC 2017. Nº 17602. |
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Conteúdo: |
RESUMO - Este trabalho objetivou desenvolver uma metodologia baseada em algoritmos de Aprendizado de Máquina para gerar séries espaço-temporais de precipitação e temperatura. Foi definida uma região de estudo de formato retangular, entre as latitudes de -18º e -22º e as longitudes de -52º e -39º, incluindo a metade norte do Estado de São Paulo e parte do sul de Goiás, a metade sul de Minas Gerais e o Estado do Espírito Santo. A região foi escolhida por ser climaticamente bastante heterogênea e por conter muitas estações meteorológicas de diversas instituições, principalmente ANA e INMET. Foram utilizadas as séries temporais de precipitação e de temperatura máxima e mínima disponíveis na região, compreendendo o período de 01/01/1999 a 31/12/2013. Também foram utilizadas as bases externas TRMM e Nasa Power, cujos dados estão espacialmente dispostos em grades que cobrem a região de estudo. A região de estudo foi subdividida em formato de grade regular com resolução de 0,5º (latitude e longitude), resultando em 280 quadrículas, sendo 28 na horizontal e 10 na vertical. Para cada quadrícula foram ajustados modelos preditivos de precipitação diária, acumulada de 10 dias, temperatura máxima e temperatura mínima. Os resultados revelaram um bom ajuste dos modelos em relação aos valores previstos e observados, indicando um grande potencial da metodologia proposta tanto para a imputação de dados ausentes quanto para a geração de séries espaço-temporais em regiões sem a presença de dados medidos. MenosRESUMO - Este trabalho objetivou desenvolver uma metodologia baseada em algoritmos de Aprendizado de Máquina para gerar séries espaço-temporais de precipitação e temperatura. Foi definida uma região de estudo de formato retangular, entre as latitudes de -18º e -22º e as longitudes de -52º e -39º, incluindo a metade norte do Estado de São Paulo e parte do sul de Goiás, a metade sul de Minas Gerais e o Estado do Espírito Santo. A região foi escolhida por ser climaticamente bastante heterogênea e por conter muitas estações meteorológicas de diversas instituições, principalmente ANA e INMET. Foram utilizadas as séries temporais de precipitação e de temperatura máxima e mínima disponíveis na região, compreendendo o período de 01/01/1999 a 31/12/2013. Também foram utilizadas as bases externas TRMM e Nasa Power, cujos dados estão espacialmente dispostos em grades que cobrem a região de estudo. A região de estudo foi subdividida em formato de grade regular com resolução de 0,5º (latitude e longitude), resultando em 280 quadrículas, sendo 28 na horizontal e 10 na vertical. Para cada quadrícula foram ajustados modelos preditivos de precipitação diária, acumulada de 10 dias, temperatura máxima e temperatura mínima. Os resultados revelaram um bom ajuste dos modelos em relação aos valores previstos e observados, indicando um grande potencial da metodologia proposta tanto para a imputação de dados ausentes quanto para a geração de séries espaço-temporais em regiões sem a presença de dados... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Agrometeorologia; Algoritmo Random Forest; Aprendizado com classes desbalanceadas; Aprendizado de máquina; Data imputation; Imputação de dados; Machine Learning; Modelos preditivos; Predictive modeling; Séries temporais; Unbalanced class learning. |
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Thesaurus Nal: |
Agrometeorology; Artificial intelligence; Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165194/1/PL-Geracao-CIIC.pdf
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados; Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
06/06/2000 |
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Data da última atualização: |
13/03/2013 |
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Autoria: |
SPEHAR, C. R.; SOUZA, P. I. de M. de; MOREIRA, C. T.; ALMEIDA, L. A.; KIIHL, R. A. de S.; FARIAS, A. L. de; AMABILE, R. F.; URBEN FILHO, G.; MONTEIRO, P. M. F. de O. |
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Título: |
BRS Carla: alternativa de soja com ciclo médio para os sistemas de produção de grãos nos cerrados. |
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Ano de publicação: |
2000 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 35, n. 3, p. 661-664, mar. 2000. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A producao de graos nos Cerrados com uso de altos niveis de tecnologia e resultante da adaptacao genetica da soja (Glycine max (L.) Merrill) as baixas latitudes. A producao de graos nessa regiao e superior em zonas de latitude mais elevada, mas predominam as cultivares tardias; isso implica limitadas oportunidades de planejamento para o sistema de producao de graos. A soja 'BRS Carla' representa uma opcao para atender a demanda dos produtores. Alem do ciclo semelhante ao da 'BR-40' (Itiquira), apresenta maior produtividade, altura da planta satisfatoria a colheita mecanizada, e resistencia as principais doencas, em especial ao cancro-da-haste (Diaporthe phaseolorum f.sp. meridionalis). |
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Palavras-Chave: |
BRS Carla; Cultivar; Diseases; Farming system; Soybean. |
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Thesagro: |
Cerrado; Doença; Glycine Max; Sistema de Produção; Soja; Variedade Resistente. |
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Thesaurus NAL: |
savannas; soybeans; varieties. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPSO/1447/1/pab97_482.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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