Data/hora: 22/09/2024 18:38:33

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	18/10/2017	
Data da última atualização: 	21/01/2020	
Autoria: 	OLIVEIRA, H. L. C. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTEIRO, J. E. B. de A.	
Afiliação: 	HENRIQUE LIMA CARÁ DE OLIVEIRA, Unicamp, Bolsista CNPq; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JOSE EDUARDO B DE ALMEIDA MONTEIRO, CNPTIA.	
Título: 	Geração de séries temporais de dados meteorológicos utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.	
Ano de publicação: 	2017	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 11., 2017, Campinas. Anais... [S.l: s.n.], 2017.	
Páginas: 	Não paginado.	
Descrição Física: 	1 CD-ROM.	
ISBN: 	978-85-7029-141-7	
Idioma: 	Português	
Notas: 	CIIC 2017. Nº 17602.	
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.	
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.	
Thesaurus Nal: 	Agrometeorology; Artificial intelligence; Time series analysis.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165194/1/PL-Geracao-CIIC.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (19335-1) - UPC - AA - DD -  -  - 2017.00001 - DIS