Data/hora: 23/09/2024 19:52:07

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Resumo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	31/01/2011	
Data da última atualização: 	27/01/2020	
Autoria: 	BOSCHI, R. S.; OLIVEIRA, S. R. M.; ASSAD, E. D.	
Afiliação: 	FEAGRI/UNICAMP; STANLEY ROBSON MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; EDUARDO DELGADO ASSAD, CNPTIA.	
Título: 	Análise da precipitação pluvial anual e sazonal no Rio Grande do Sul por meio de técnicas de mineração de dados.	
Ano de publicação: 	2010	
Fonte/Imprenta: 	In: REUNIÓN ARGENTINA, 13.; VI LATINOAMERICANA DE AGROMETEOROLOGÍA, 6., 2010, Bahía Blanca, Argentina. Agrometeorología sin fronteiras en el año internacional del acercamiento de las culturas: actas. Bahía Blanca: Associación Argentina de Agrometeorología, 2010.	
Páginas: 	p. 185-186.	
ISBN: 	978-987-26317-0-3	
Idioma: 	Português	
Notas: 	RALDA 2010.	
Conteúdo: 	Em particular, as técnicas de mineração de dados são usadas, estrategicamente, na segmentação de zonas pluviometricamente homogêneas, por meio de agrupamento de dados (clusterização). A definição dessas zonas é fundamental para auxiliar a análise da precipitação pluvial em diferentes granularidades de dados. Desse modo o objetivo deste trabalho é analisar a variabilidade espaçotemporal da precipitação pluviométrica no Estado do Rio Grande do Sul, usando como subsídio técnicas de mineração de dados, e comparar as possíveis alterações ocorridas nas duas décadas analisadas.	
Palavras-Chave: 	Data mining; Inteligência artificial; Mineração de dados; Precipitation; Zonas pluviometricamente homogêneas.	
Thesagro: 	Chuva; Precipitação Pluvial.	
Thesaurus Nal: 	Artificial intelligence.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/80400/1/185.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (15516-1) - UPC - RA - DD -  -  -  - DIS