|
|
Registros recuperados : 29 | |
10. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | COLTRI, P. P.; VIOVY, N.; CHANG, J.; ARAÚJO, L. C.; BARIONI, L. G.; SANTOS, P. M.; PEZZOPANNE, J. R. Evaluating the new ORDHIDEE-GM (Grassland Management) model to tropical area in Brazil. In: LIVESTOCK, CLIMATE CHANGE AND FOOD SECURITY CONFERENCE, 2014, Madrid. Conference abstract book... [Paris]: INRA, 2014. p. 96. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pecuária Sudeste. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Acesso ao objeto digital](/consulta/web/img/pdf.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
11. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | CORAL, G.; COLTRI, P. P.; PINTO, H. P.; ZULLO JUNIOR, J.; RAMIREZ, G. M.; MARIN, F. R.; LAZARIM, C. G. Relações entre a temperatura do ar, a radiação solar e a temperatura das folhas de cafeeiros, em dia com alta nebulosidade. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 16, 2009, Belo Horizonte. Anais... Viçosa, MG: UFV; Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2009. Não paginado. 1 CD-ROM. CBA 2009. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Acesso ao objeto digital](/consulta/web/img/pdf.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
12. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | COLTRI, P. P.; ROMANI, L. A. S.; DUBREUIL, V.; CORGNE, S.; ZULLO JUNIOR, J.; PINTO, H. S. Variação temporal da biomassa do café arábica arborizado e a pleno sol, através de índices de vegetação. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. p. 0531-0538. SBSR 2011. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Acesso ao objeto digital](/consulta/web/img/pdf.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
13. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | COLTRI, P. P.; GONÇALVES, R. R. V.; AVILA, A. M. H.; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JUNIOR, J.; PINTO, H. S. Análise dos dados de projeção climática do modelo ETA e suas implicações para a cultura do café arabica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 17., 2011, Guarapari. Riscos climáticos e cenários agrícolas futuros: anais. Guarapari: Incaper, 2011. Não paginado. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Acesso ao objeto digital](/consulta/web/img/pdf.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
14. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | GONÇALVES, R. R. V.; COLTRI, P. P.; AVILA, A. M. H.; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JUNIOR, J.; PINTO, H. S. Análise comparativa do clima atual e futuro para avaliar a expansão da cana-de-açúcar em São Paulo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 17., 2011, Guarapari. Riscos climáticos e cenários agrícolas futuros: anais. Guarapari: Incaper, 2011. Não paginado. 1 CD-ROM. CBA 2011. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Acesso ao objeto digital](/consulta/web/img/pdf.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
15. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | NUNES, S. A.; AVILA, A. M. H.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M.; COLTRI, P. P.; SOUSA, E. P. M. To be or not to be real: fractal analysis of data streams from a regional climate change model. In: Annual ACM Symposium on Applied Computing, 27., 2012, 2, Riva del Garda. Proceedings... New York: ACM, 2012. p. 831-832. SAC '12. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Acesso restrito ao objeto digital](/consulta/web/img/lock.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
16. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | COLTRI, P. P.; CORDEIRO, R. L. F.; SOUZA, T. T. de; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Classificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. p. 0539-0546. SBSR 2011. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Acesso ao objeto digital](/consulta/web/img/pdf.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
17. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | GONÇALVES, R. R. V.; ZULLO JÚNIOR, J.; AMARAL, B. F.; COLTRI, P. P.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S. Land use temporal analysis through clustering techniques on satellite image time series. In: INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM; CANADIAN SYMPOSIUM ON REMOTE SENSING, 35., 2014, Québec. Energy and our changing planet: proceedings. [S.l.]: IEEE, 2014. p. 2173-2176. IGARSS 2014. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Acesso restrito ao objeto digital](/consulta/web/img/lock.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
18. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | ALFONSI, W. M. V.; COLTRI, P. P.; ZULLO JÚNIOR, J.; PATRÍCIO, F. R. A.; GONÇALVES, R. R. do V.; SHINJI, K.; ALFONSI, E. L.; KOGA-VICENTE, A. Geographical distribution of the incubation period of coffee leaf rust in climate change scenarios. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 54, e00273, jan.-dez. 2019. Título em português: Distribuição geográfica do período de incubação da ferrugem do cafeeiro em cenários de mudanças climáticas. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Acesso ao objeto digital](/consulta/web/img/pdf.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
19. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; COLTRI, P. P.; TRAINA, A. J. M.; SOUSA, E. P. M. Finding spatio-temporal patterns in multidimensional data streams. Journal of Information and Data Management, v. 4, n. 3, p. 327-340, Oct. 2013. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Acesso restrito ao objeto digital](/consulta/web/img/lock.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
20. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | COLTRI, P. P.; RAMIREZ, G. M.; WALTER, M. K. C.; ZULLO JÚNIOR, J.; PINTO, H. S.; NASCIMENTO, C. R.; GONÇALVES, R. R. do V. Utilização de índices de vegetação para estimativas não destrutivas da biomassa, estoque e sequestro de carbono do cafeeiro arábica. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, 2009. p. 121-128. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
| ![Visualizar detalhes do registro](/consulta/web/img/visualizar.png) ![Imprime registro no formato completo](/consulta/web/img/print.png) |
Registros recuperados : 29 | |
|
|
![](/consulta/web/img/deny.png) | 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: |
19/12/2013 |
Data da última atualização: |
08/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; COLTRI, P. P.; TRAINA JÚNIOR, C.; CORDEIRO, R. L. F.; SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M. |
Afiliação: |
SANTIAGO A. NUNES, ICMC/USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ANA M. H. AVILA, Cepagri/Unicamp; PRISCILA P. COLTRI, Cepagri/Unicamp; CAETANO TRAINA JÚNIOR, ICMC/USP; ROBSON L. F. CORDEIRO, ICMC/USP; ELAINE P. M. SOUSA, ICMC/USP; AGMA J. M. TRAINA, ICMC/USP. |
Título: |
Analysis of large scale climate data: how well climate change models and data from real sensor networks agree? |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL WORLD WIDE WEB CONFERENCE, 22., 2013, Rio de Janeiro. Proceedings... New York: ACM, 2013. |
Páginas: |
p. 517-526. |
ISBN: |
978-1-4503-2038-2 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
WWW 2013. |
Conteúdo: |
Research on global warming and climate changes has attracted a huge attention of the scientific community and of the media in general, mainly due to the social and economic impacts they pose over the entire planet. Climate change simulation models have been developed and improved to provide reliable data, which are employed to forecast effects of increasing emissions of greenhouse gases on a future global climate. The data generated by each model simulation amount to Terabytes of data, and demand fast and scalable methods to process them. In this context, we propose a new process of analysis aimed at discriminating between the temporal behavior of the data generated by climate models and the real climate observations gathered from ground-based meteorological station networks. Our approach combines fractal data analysis and the monitoring of real and model-generated data streams to detect deviations on the intrinsic correlation among the time series defined by different climate variables. Our measurements were made using series from a regional climate model and the corresponding real data from a network of sensors from meteorological stations existing in the analyzed region. The results show that our approach can correctly discriminate the data either as real or as simulated, even when statistical tests fail. Those results suggest that there is still room for improvement of the state-of-the-art climate change models, and that the fractal-based concepts may contribute for their improvement, besides being a fast, parallelizable, and scalable approach. MenosResearch on global warming and climate changes has attracted a huge attention of the scientific community and of the media in general, mainly due to the social and economic impacts they pose over the entire planet. Climate change simulation models have been developed and improved to provide reliable data, which are employed to forecast effects of increasing emissions of greenhouse gases on a future global climate. The data generated by each model simulation amount to Terabytes of data, and demand fast and scalable methods to process them. In this context, we propose a new process of analysis aimed at discriminating between the temporal behavior of the data generated by climate models and the real climate observations gathered from ground-based meteorological station networks. Our approach combines fractal data analysis and the monitoring of real and model-generated data streams to detect deviations on the intrinsic correlation among the time series defined by different climate variables. Our measurements were made using series from a regional climate model and the corresponding real data from a network of sensors from meteorological stations existing in the analyzed region. The results show that our approach can correctly discriminate the data either as real or as simulated, even when statistical tests fail. Those results suggest that there is still room for improvement of the state-of-the-art climate change models, and that the fractal-based concepts may contribute for thei... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Análise fractal; Climate data; Dados climáticos; Data streams; Fractal analysis; Modelos de mudanças climáticas; Sensor networks. |
Thesaurus NAL: |
Climate change; Models. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02626nam a2200337 a 4500 001 1974438 005 2020-01-08 008 2013 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-1-4503-2038-2 100 1 $aNUNES, S. A. 245 $aAnalysis of large scale climate data$bhow well climate change models and data from real sensor networks agree?$h[electronic resource] 260 $aIn: INTERNATIONAL WORLD WIDE WEB CONFERENCE, 22., 2013, Rio de Janeiro. Proceedings... New York: ACM$c2013 300 $ap. 517-526. 500 $aWWW 2013. 520 $aResearch on global warming and climate changes has attracted a huge attention of the scientific community and of the media in general, mainly due to the social and economic impacts they pose over the entire planet. Climate change simulation models have been developed and improved to provide reliable data, which are employed to forecast effects of increasing emissions of greenhouse gases on a future global climate. The data generated by each model simulation amount to Terabytes of data, and demand fast and scalable methods to process them. In this context, we propose a new process of analysis aimed at discriminating between the temporal behavior of the data generated by climate models and the real climate observations gathered from ground-based meteorological station networks. Our approach combines fractal data analysis and the monitoring of real and model-generated data streams to detect deviations on the intrinsic correlation among the time series defined by different climate variables. Our measurements were made using series from a regional climate model and the corresponding real data from a network of sensors from meteorological stations existing in the analyzed region. The results show that our approach can correctly discriminate the data either as real or as simulated, even when statistical tests fail. Those results suggest that there is still room for improvement of the state-of-the-art climate change models, and that the fractal-based concepts may contribute for their improvement, besides being a fast, parallelizable, and scalable approach. 650 $aClimate change 650 $aModels 653 $aAnálise fractal 653 $aClimate data 653 $aDados climáticos 653 $aData streams 653 $aFractal analysis 653 $aModelos de mudanças climáticas 653 $aSensor networks 700 1 $aROMANI, L. A. S. 700 1 $aAVILA, A. M. H. 700 1 $aCOLTRI, P. P. 700 1 $aTRAINA JÚNIOR, C. 700 1 $aCORDEIRO, R. L. F. 700 1 $aSOUSA, E. P. M. 700 1 $aTRAINA, A. J. M.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|