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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas; Embrapa Semiárido. |
Data corrente: |
28/05/2007 |
Data da última atualização: |
10/08/2009 |
Autoria: |
SANTANA, J. A. S.; SANTANA JÚNIOR, J. A. S.; SOUTO, J. S.; MACÊDO, A. B. |
Título: |
Balanço hídrico e classificação climática de thornthwaite da Estação Ecológica do Seridó, Serra Negra do Norte-RN |
Ano de publicação: |
2004 |
Fonte/Imprenta: |
Brasil Florestal, Brasília, DF, v. 23, n. 80, p. 9-16, ago. 2004. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O conhecimento detalhado das condições climáticas da área semi-árida do Nordeste brasileiro
é de fundamental importância para todas as atividades humanas desenvolvidas na região, entretanto
observa-se enorme carência de informações sobre o assunto. Assim, visando aumentar a
disponibilidade destas, e, utilizando os dados de precipitação, temperatura e evapotranspiração
potencial da Estação Ecológica do Seridó (ESEC-Seridó), no Município de Serra Negra do Norte-
RN, este trabalho estabeleceu o balanço hídrico climático e à classificação climática de
Thornthwaite da ESEC-Seridó, os quais poderão ser usados como representativos da microrregião.
Deste modo, foi determinada uma fórmula climática representada por Dá a evidenciando tratarse
de clima semi-árido, com pequeno ou nenhum excesso de água, megatérmico e
evapotranspiração potencial concentrada no período de setembro a novembro. As médias anuais
da temperatura do ar e da precipitação foram de 27,6 ºC e 733,6 mm, respectivamente, enquanto
que a evapotranspiração real atingiu 733,7 mm e a deficiência hídrica 1169,9 mm.
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Palavras-Chave: |
Classificação; Estação ecológica; Nordeste; Recursos naturais; Rio Grande do Norte; Serra Negra do Norte. |
Thesagro: |
Balanço Hídrico; Caatinga; Clima. |
Thesaurus Nal: |
Climate. |
Categoria do assunto: |
-- P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
Marc: |
LEADER 01955naa a2200277 a 4500 001 1313956 005 2009-08-10 008 2004 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSANTANA, J. A. S. 245 $aBalanço hídrico e classificação climática de thornthwaite da Estação Ecológica do Seridó, Serra Negra do Norte-RN 260 $c2004 520 $aO conhecimento detalhado das condições climáticas da área semi-árida do Nordeste brasileiro é de fundamental importância para todas as atividades humanas desenvolvidas na região, entretanto observa-se enorme carência de informações sobre o assunto. Assim, visando aumentar a disponibilidade destas, e, utilizando os dados de precipitação, temperatura e evapotranspiração potencial da Estação Ecológica do Seridó (ESEC-Seridó), no Município de Serra Negra do Norte- RN, este trabalho estabeleceu o balanço hídrico climático e à classificação climática de Thornthwaite da ESEC-Seridó, os quais poderão ser usados como representativos da microrregião. Deste modo, foi determinada uma fórmula climática representada por Dá a evidenciando tratarse de clima semi-árido, com pequeno ou nenhum excesso de água, megatérmico e evapotranspiração potencial concentrada no período de setembro a novembro. As médias anuais da temperatura do ar e da precipitação foram de 27,6 ºC e 733,6 mm, respectivamente, enquanto que a evapotranspiração real atingiu 733,7 mm e a deficiência hídrica 1169,9 mm. 650 $aClimate 650 $aBalanço Hídrico 650 $aCaatinga 650 $aClima 653 $aClassificação 653 $aEstação ecológica 653 $aNordeste 653 $aRecursos naturais 653 $aRio Grande do Norte 653 $aSerra Negra do Norte 700 1 $aSANTANA JÚNIOR, J. A. S. 700 1 $aSOUTO, J. S. 700 1 $aMACÊDO, A. B. 773 $tBrasil Florestal, Brasília, DF$gv. 23, n. 80, p. 9-16, ago. 2004.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Pantanal. |
Data corrente: |
28/06/2023 |
Data da última atualização: |
04/09/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SANTOS, B. Z.; SORIANO, B. M. A.; NARCISO, M. G.; SILVA, D. F.; CERRI, R. |
Afiliação: |
BRUNA ZAMITH SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS; BALBINA MARIA ARAUJO SORIANO, CPAP; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPAF; DIEGO FURTADO SILVA, USP; RICARDO CERRI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS. |
Título: |
A new time series framework for forest fire risk forecasting and classification. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2023, Queensland, Australia. Proceedings. Illinois: International Neural Network Society, 2023. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
There's an increasing concern about the occurrence and spread of forest fires across the globe, as they contribute to greenhouse gas emissions and play a major influential role in economics and public health. Thus, there's a need for accurate methods to predict and classify forest fire risk. The main known forest fire risk indexes have limitations, such as not taking into account the unique characteristics of the biome in study, and not being able to predict forest fire risk for a given number of days in the future. This last aspect, in particular, is of utmost relevance. Addressing it allows for coordinated planning and action by proper authorities with adequate anticipation. Aiming to solve this problem, we present a new framework that applies Machine Learning methods for: (1) climatic variables forecasting; and (2) forest fire risk classification. For the first objective, different time series forecasting algorithms were tested. The forecasted variables are then used as input for the second objective, for which different classification algorithms were also tested. We evaluated our proposal using Brazilian Pantanal regional biome data from 1999 to 2019, where climatic variables were collected from ground meteorological stations, and fire occurrences (hotspots) were obtained from satellite images. The experiments considered 4 climatic variables and 5 forest fire risk classes. The results were evaluated based on the average correlation between (i) the prediction of forest fire risk classes and (ii) the observation of hotspots. Our proposal proved to be better or competitive with the main forest fire risk indexes, with the advantage of predicting fire risk for a given number of days in the future. MenosThere's an increasing concern about the occurrence and spread of forest fires across the globe, as they contribute to greenhouse gas emissions and play a major influential role in economics and public health. Thus, there's a need for accurate methods to predict and classify forest fire risk. The main known forest fire risk indexes have limitations, such as not taking into account the unique characteristics of the biome in study, and not being able to predict forest fire risk for a given number of days in the future. This last aspect, in particular, is of utmost relevance. Addressing it allows for coordinated planning and action by proper authorities with adequate anticipation. Aiming to solve this problem, we present a new framework that applies Machine Learning methods for: (1) climatic variables forecasting; and (2) forest fire risk classification. For the first objective, different time series forecasting algorithms were tested. The forecasted variables are then used as input for the second objective, for which different classification algorithms were also tested. We evaluated our proposal using Brazilian Pantanal regional biome data from 1999 to 2019, where climatic variables were collected from ground meteorological stations, and fire occurrences (hotspots) were obtained from satellite images. The experiments considered 4 climatic variables and 5 forest fire risk classes. The results were evaluated based on the average correlation between (i) the prediction of forest fi... Mostrar Tudo |
Thesagro: |
Análise de Risco; Fogo; Incêndio Florestal; Previsão do Tempo. |
Thesaurus NAL: |
Classification; Forest fires; Weather forecasting. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
Marc: |
LEADER 02530nam a2200241 a 4500 001 2154743 005 2023-09-04 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSANTOS, B. Z. 245 $aA new time series framework for forest fire risk forecasting and classification.$h[electronic resource] 260 $aIn: INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2023, Queensland, Australia. Proceedings. Illinois: International Neural Network Society$c2023 520 $aThere's an increasing concern about the occurrence and spread of forest fires across the globe, as they contribute to greenhouse gas emissions and play a major influential role in economics and public health. Thus, there's a need for accurate methods to predict and classify forest fire risk. The main known forest fire risk indexes have limitations, such as not taking into account the unique characteristics of the biome in study, and not being able to predict forest fire risk for a given number of days in the future. This last aspect, in particular, is of utmost relevance. Addressing it allows for coordinated planning and action by proper authorities with adequate anticipation. Aiming to solve this problem, we present a new framework that applies Machine Learning methods for: (1) climatic variables forecasting; and (2) forest fire risk classification. For the first objective, different time series forecasting algorithms were tested. The forecasted variables are then used as input for the second objective, for which different classification algorithms were also tested. We evaluated our proposal using Brazilian Pantanal regional biome data from 1999 to 2019, where climatic variables were collected from ground meteorological stations, and fire occurrences (hotspots) were obtained from satellite images. The experiments considered 4 climatic variables and 5 forest fire risk classes. The results were evaluated based on the average correlation between (i) the prediction of forest fire risk classes and (ii) the observation of hotspots. Our proposal proved to be better or competitive with the main forest fire risk indexes, with the advantage of predicting fire risk for a given number of days in the future. 650 $aClassification 650 $aForest fires 650 $aWeather forecasting 650 $aAnálise de Risco 650 $aFogo 650 $aIncêndio Florestal 650 $aPrevisão do Tempo 700 1 $aSORIANO, B. M. A. 700 1 $aNARCISO, M. G. 700 1 $aSILVA, D. F. 700 1 $aCERRI, R.
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