Data/hora: 17/06/2024 07:56:59

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	21/12/2017	
Data da última atualização: 	15/08/2023	
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.	
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	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (19543-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS