Data/hora: 13/06/2024 12:16:12

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 18/10/2017
Data da última atualização: | 21/01/2020
Autoria: | OLIVEIRA, H. L. C. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTEIRO, J. E. B. de A.
Afiliação: | HENRIQUE LIMA CARÁ DE OLIVEIRA, Unicamp, Bolsista CNPq; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JOSE EDUARDO B DE ALMEIDA MONTEIRO, CNPTIA.
Título: | Geração de séries temporais de dados meteorológicos utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.
Ano de publicação: | 2017
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 11., 2017, Campinas. Anais... [S.l: s.n.], 2017.
Páginas: | Não paginado.
Descrição Física: | 1 CD-ROM.
ISBN: | 978-85-7029-141-7
Idioma: | Português
Notas: | CIIC 2017. Nº 17602.
Conteúdo: | RESUMO - Este trabalho objetivou desenvolver uma metodologia baseada em algoritmos de Aprendizado de Máquina para gerar séries espaço-temporais de precipitação e temperatura. Foi definida uma região de estudo de formato retangular, entre as latitudes de -18º e -22º e as longitudes de -52º e -39º, 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. A região foi escolhida por ser climaticamente bastante heterogênea 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 TRMM e Nasa Power, cujos dados estão espacialmente dispostos em grades 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 modelos preditivos de precipitação diária, acumulada de 10 dias, temperatura máxima e temperatura mínima. Os resultados revelaram um bom ajuste dos modelos em relação aos valores previstos e observados, 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; Algoritmo Random Forest; Aprendizado com classes desbalanceadas; Aprendizado de máquina; Data imputation; Imputação de dados; Machine Learning; Modelos preditivos; Predictive modeling; Séries temporais; Unbalanced class learning.
Thesaurus Nal: | Agrometeorology; Artificial intelligence; Time series analysis.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165194/1/PL-Geracao-CIIC.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (19335-1) - UPC - AA - DD -  -  - 2017.00001 - DIS