| |
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
|
Data corrente: |
21/12/2017 |
|
Data da última atualização: |
15/08/2023 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
OLIVEIRA, H. L. C. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTEIRO, J. E. B. de A. |
|
Afiliação: |
HENRIQUE L. C. DE OLIVEIRA, Bolsista CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JOSE EDUARDO B DE ALMEIDA MONTEIRO, CNPTIA. |
|
Título: |
Metodologia baseada em florestas aleatórias para geração de séries espaço-temporais de temperatura e precipitação. |
|
Ano de publicação: |
2017 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 20., SIMPÓSIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO, 5., 2017, Juazeiro. A agrometeorologia na solução de problemas multiescala: anais. Juazeiro: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, 2017. |
|
Páginas: |
Não paginado. |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
CBAgro, SMUD 2017. Na publicação: José Eduardo B. A. Monteiro. |
|
Conteúdo: |
RESUMO: O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia, baseada no algoritmo Random Forest, para gerar séries espaço-temporais de temperatura e de precipitação. Foi definida uma região de estudo de formato retangular, 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. Essa região foi escolhida por ser climaticamente bastante heterogênea, tanto no tempo como no espaço, 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 AgMERRA, AgCFSR, radiação solar GL 1.2 CPTEC, TRMM e Nasa Power, cujos dados estão espacialmente dispostos em grids 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 vários modelos preditivos, para temperatura máxima, mínima, precipitação diária e acumulada de 10 dias, utilizando o algoritmo de Aprendizado de Máquina Random Forest. Os resultados revelaram um bom ajuste dos modelos preditivos em relação aos valores previstos e observados para as quadrículas avaliadas, 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: O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia, baseada no algoritmo Random Forest, para gerar séries espaço-temporais de temperatura e de precipitação. Foi definida uma região de estudo de formato retangular, 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. Essa região foi escolhida por ser climaticamente bastante heterogênea, tanto no tempo como no espaço, 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 AgMERRA, AgCFSR, radiação solar GL 1.2 CPTEC, TRMM e Nasa Power, cujos dados estão espacialmente dispostos em grids 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 vários modelos preditivos, para temperatura máxima, mínima, precipitação diária e acumulada de 10 dias, utilizando o algoritmo de Aprendizado de Máquina Random Forest. Os resultados revelaram um bom ajuste dos modelos preditivos em relação aos valores previstos e observados para as quadrículas avaliadas, indicando um grande potencial da metodologia proposta tanto para... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Agrometeorologia; Aprendizado de máquina; Classificação de dados; Data classification; Data imputation; Imputação de dados; Inteligência artificial; Machine learning; Modelos preditivos; Optimization; Otimização; Predictive modeling. |
|
Thesaurus Nal: |
Agrometeorology; Artificial intelligence; Models. |
|
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
|
Marc: |
LEADER 03011nam a2200337 a 4500
001 2083203
005 2023-08-15
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aOLIVEIRA, H. L. C. de
245 $aMetodologia baseada em florestas aleatórias para geração de séries espaço-temporais de temperatura e precipitação.$h[electronic resource]
260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 20., SIMPÓSIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO, 5., 2017, Juazeiro. A agrometeorologia na solução de problemas multiescala: anais. Juazeiro: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia$c2017
300 $aNão paginado.
500 $aCBAgro, SMUD 2017. Na publicação: José Eduardo B. A. Monteiro.
520 $aRESUMO: O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia, baseada no algoritmo Random Forest, para gerar séries espaço-temporais de temperatura e de precipitação. Foi definida uma região de estudo de formato retangular, 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. Essa região foi escolhida por ser climaticamente bastante heterogênea, tanto no tempo como no espaço, 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 AgMERRA, AgCFSR, radiação solar GL 1.2 CPTEC, TRMM e Nasa Power, cujos dados estão espacialmente dispostos em grids 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 vários modelos preditivos, para temperatura máxima, mínima, precipitação diária e acumulada de 10 dias, utilizando o algoritmo de Aprendizado de Máquina Random Forest. Os resultados revelaram um bom ajuste dos modelos preditivos em relação aos valores previstos e observados para as quadrículas avaliadas, 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.
650 $aAgrometeorology
650 $aArtificial intelligence
650 $aModels
653 $aAgrometeorologia
653 $aAprendizado de máquina
653 $aClassificação de dados
653 $aData classification
653 $aData imputation
653 $aImputação de dados
653 $aInteligência artificial
653 $aMachine learning
653 $aModelos preditivos
653 $aOptimization
653 $aOtimização
653 $aPredictive modeling
700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M.
700 1 $aMONTEIRO, J. E. B. de A.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
|
Data corrente: |
30/05/2017 |
|
Data da última atualização: |
31/05/2017 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
FERREIRA, E. de C.; PEREIRA, A. A. S.; SILVEIRA, M.; MARGONARI, C.; MARCONA, G. E. B.; FRANÇA, A. de O.; CASTRO, L. S.; BORDIGNON, M. O.; FISCHER, E.; TOMAS, W. M.; DORVAL, M. E. C.; GONTIJO, C. M. F. |
|
Afiliação: |
EDUARDO DE CASTRO FERREIRA, Fundação Oswaldo Cruz Mato Grosso do Sul; AGNES ANTÔNIO SAMPAIO PEREIRA, Centro de Pesquisas René Rachou, Fundação Oswaldo Cruz; MAURÍCIO SILVEIRA, Programa de Pós-graduação em Ecologia e Conservação, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; CARINA MARGONARI, Centro de Pesquisas René Rachou, Fundação Oswaldo Cruz; GLAUCIA ELISETE BARBOSA MARCONA, Fundação Oswaldo Cruz Mato Grosso do Sul; ADRIANA DE OLIVEIRA FRANÇA, Programa de Pós-Graduação em Doenças Infecciosas e Parasitárias, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; LUDIELE SOUZA CASTRO, Programa de Pós-Graduação em Doenças Infecciosas e Parasitárias, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; MARCELO OSCAR BORDIGNON, Centro de Ciências Biológicas e da Saúde, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; ERICH FISCHER, Centro de Ciências Biológicas e da Saúde, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; WALFRIDO MORAES TOMAS, CPAP; MARIA ELIZABETH CAVALHEIROS DORVAL, Laboratório de Parasitologia Clínica, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; CÉLIA MARIA FERREIRA GONTIJO, Centro de Pesquisas René Rachou, Fundação Oswaldo Cruz. |
|
Título: |
Leishmania (V.) braziliensis infecting bats from Pantanal wetland, Brazil: First records for Platyrrhinus lineatus and Artibeus planirostris. |
|
Ano de publicação: |
2017 |
|
Fonte/Imprenta: |
Acta Tropica, v. 172, p. 217-222, 2017. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
In the New World genus Leishmania parasites are etiological agents of neglected zoonoses known as leishmaniasis. Its epidemiology is very complex due to the participation of several species of sand fly vectors and mammalian hosts, and man is an accidental host. Control is very difficult because of the different epidemiological patterns of transmission observed. Studies about Leishmania spp. infection in bats are so scarce, which represents a large gap in knowledge about the role of these animals in the transmission cycle of these pathogens, especially when considering that Chiroptera is one of the most abundant and diverse orders among mammals. Leishmaniasis in Mato Grosso do Sul, Brazil are remarkably frequent, probably due to the abundance of its regional mastofauna. The recent record of L. braziliensis in bats from this state indicates the need to clarify the role of these mammals in the transmission cycle. In this study we evaluated the presence of Leishmania parasites in the skin of different species of bats, using PCR directed to Leishmania spp. kDNA for screening followed by PCR/RFLP analysis of the hsp70 gene for the identification of parasite species. Leishmania species identification was confirmed by PCR directed to the G6PD gene of L. braziliensis, followed by sequencing of the PCR product. Samples from 47 bats were processed, of which in three specimens (6.38%) was detected the presence of Leishmania sp. kDNA. PCR/RFLP and equencing identified the species involved in the infection as L. braziliensis in all of them. This is the first report of Leishmania braziliensis in bats from Pantanal ecosystem and the first record of this species in Platyrrhinus lineatus and Artibeus planirostris, bats with a wide distribution in South America. These results reinforce the need to deepen the knowledge about the possibility of bats act as reservoirs of Leishmania spp. especially considering their ability of dispersion and occupation of anthropic environment. MenosIn the New World genus Leishmania parasites are etiological agents of neglected zoonoses known as leishmaniasis. Its epidemiology is very complex due to the participation of several species of sand fly vectors and mammalian hosts, and man is an accidental host. Control is very difficult because of the different epidemiological patterns of transmission observed. Studies about Leishmania spp. infection in bats are so scarce, which represents a large gap in knowledge about the role of these animals in the transmission cycle of these pathogens, especially when considering that Chiroptera is one of the most abundant and diverse orders among mammals. Leishmaniasis in Mato Grosso do Sul, Brazil are remarkably frequent, probably due to the abundance of its regional mastofauna. The recent record of L. braziliensis in bats from this state indicates the need to clarify the role of these mammals in the transmission cycle. In this study we evaluated the presence of Leishmania parasites in the skin of different species of bats, using PCR directed to Leishmania spp. kDNA for screening followed by PCR/RFLP analysis of the hsp70 gene for the identification of parasite species. Leishmania species identification was confirmed by PCR directed to the G6PD gene of L. braziliensis, followed by sequencing of the PCR product. Samples from 47 bats were processed, of which in three specimens (6.38%) was detected the presence of Leishmania sp. kDNA. PCR/RFLP and equencing identified the species involve... Mostrar Tudo |
|
Thesagro: |
Leishmaniose; Morcego. |
|
Thesaurus NAL: |
Chiroptera; Leishmania braziliensis. |
|
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
|
Marc: |
LEADER 02889naa a2200301 a 4500
001 2070216
005 2017-05-31
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aFERREIRA, E. de C.
245 $aLeishmania (V.) braziliensis infecting bats from Pantanal wetland, Brazil$bFirst records for Platyrrhinus lineatus and Artibeus planirostris.$h[electronic resource]
260 $c2017
520 $aIn the New World genus Leishmania parasites are etiological agents of neglected zoonoses known as leishmaniasis. Its epidemiology is very complex due to the participation of several species of sand fly vectors and mammalian hosts, and man is an accidental host. Control is very difficult because of the different epidemiological patterns of transmission observed. Studies about Leishmania spp. infection in bats are so scarce, which represents a large gap in knowledge about the role of these animals in the transmission cycle of these pathogens, especially when considering that Chiroptera is one of the most abundant and diverse orders among mammals. Leishmaniasis in Mato Grosso do Sul, Brazil are remarkably frequent, probably due to the abundance of its regional mastofauna. The recent record of L. braziliensis in bats from this state indicates the need to clarify the role of these mammals in the transmission cycle. In this study we evaluated the presence of Leishmania parasites in the skin of different species of bats, using PCR directed to Leishmania spp. kDNA for screening followed by PCR/RFLP analysis of the hsp70 gene for the identification of parasite species. Leishmania species identification was confirmed by PCR directed to the G6PD gene of L. braziliensis, followed by sequencing of the PCR product. Samples from 47 bats were processed, of which in three specimens (6.38%) was detected the presence of Leishmania sp. kDNA. PCR/RFLP and equencing identified the species involved in the infection as L. braziliensis in all of them. This is the first report of Leishmania braziliensis in bats from Pantanal ecosystem and the first record of this species in Platyrrhinus lineatus and Artibeus planirostris, bats with a wide distribution in South America. These results reinforce the need to deepen the knowledge about the possibility of bats act as reservoirs of Leishmania spp. especially considering their ability of dispersion and occupation of anthropic environment.
650 $aChiroptera
650 $aLeishmania braziliensis
650 $aLeishmaniose
650 $aMorcego
700 1 $aPEREIRA, A. A. S.
700 1 $aSILVEIRA, M.
700 1 $aMARGONARI, C.
700 1 $aMARCONA, G. E. B.
700 1 $aFRANÇA, A. de O.
700 1 $aCASTRO, L. S.
700 1 $aBORDIGNON, M. O.
700 1 $aFISCHER, E.
700 1 $aTOMAS, W. M.
700 1 $aDORVAL, M. E. C.
700 1 $aGONTIJO, C. M. F.
773 $tActa Tropica$gv. 172, p. 217-222, 2017.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
