BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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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... 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:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA19543 - 1UPCAA - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoOKA, J. M.; CHAVES, F. C. M.; BERNI, R. F.; CUNHA, A. B. da. Teor de nutrientes, crescimento e produção de rizomas de açafrão em resposta a adubação nitrogenada. Horticultura Brasileira, v. 31, n. 2, p. S2919-S2925, jul. 2014.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental.
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2.Imagem marcado/desmarcadoBATISTA, A. C.; CHAVES, F. C. M.; OKA, J. M.; CUNHA, A. B. da. Germinação e vigor de sementes de Piper marginatum e Piper tuberculatum sob diferentes ambientes, recipientes e períodos de armazenamento. In: SEMINÁRIO DE BOLSISTAS DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA AMAZÔNIA OCIDENTAL, 2015, Manaus. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 81-87.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental.
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