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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
10/01/2019 |
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Data da última atualização: |
10/01/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MAIA, A. de H. N.; AVILA, A. M. H. de. |
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Afiliação: |
ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; Ana Maria Heuminski de Ávila, CEPAGRI/UNICAMP. |
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Título: |
Recursos SAS para importação de grandes conjuntos de dados climáticos. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 63., 2018, Curitiba. Biometria e aprendizado estatístico na era da informação: livro de resumos. Curitiba: UFPR, 2018. |
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Páginas: |
p. 260. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A análise de dados climáticos para previsões sazonais ou estudos de mudanças climáticas requer muitas vezes, a importação de dados disponíveis num grande número de arquivos, geralmente organizados por mês. Cada arquivo contém as informações diárias ou mensais de uma variável climática, total mensal de chuva ou temperatura média do mês, para diversas localizações geográficas na região de estudo. Neste trabalho apresentamos um programa no qual diversas funções SAS® são utilizadas para importação conjunta de múltiplos arquivos, sua concatenação e seleção de variáveis de interesse. O programa permite a extração eficiente de informações como nome da estação meteorológica e suas coordenadas, contidas no cabeçalho de cada arquivo individual e a importação os dados climáticos de cada estação, num determinado intervalo de tempo, para posterior concatenação. Como exemplo, apresentamos o caso de importação de dados mensais de chuva de vinte e nove locais (estações meteorológicas) no estado de São Paulo, para um estudo de caracterização espaço-temporal da estação chuvosa no estado e obtenção de previsões probabilísticas de início, duração e fim da estação. |
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Palavras-Chave: |
Dados climáticos; funções SAS®; Pré-processamento de dados. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/190163/1/RA-MaiaAHN-63RBras-2018-p260.pdf
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Marc: |
LEADER 01905nam a2200169 a 4500
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005 2019-01-10
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300 $ap. 260.
520 $aA análise de dados climáticos para previsões sazonais ou estudos de mudanças climáticas requer muitas vezes, a importação de dados disponíveis num grande número de arquivos, geralmente organizados por mês. Cada arquivo contém as informações diárias ou mensais de uma variável climática, total mensal de chuva ou temperatura média do mês, para diversas localizações geográficas na região de estudo. Neste trabalho apresentamos um programa no qual diversas funções SAS® são utilizadas para importação conjunta de múltiplos arquivos, sua concatenação e seleção de variáveis de interesse. O programa permite a extração eficiente de informações como nome da estação meteorológica e suas coordenadas, contidas no cabeçalho de cada arquivo individual e a importação os dados climáticos de cada estação, num determinado intervalo de tempo, para posterior concatenação. Como exemplo, apresentamos o caso de importação de dados mensais de chuva de vinte e nove locais (estações meteorológicas) no estado de São Paulo, para um estudo de caracterização espaço-temporal da estação chuvosa no estado e obtenção de previsões probabilísticas de início, duração e fim da estação.
653 $aDados climáticos
653 $afunções SAS®
653 $aPré-processamento de dados
700 1 $aAVILA, A. M. H. de
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Semiárido. Para informações adicionais entre em contato com cpatsa.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
05/02/2016 |
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Data da última atualização: |
24/03/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
REZENDE, L. F. C.; ARENQUE, B. C.; AIDAR, S. de T.; MOURA, M. S. B. de; RANDOW, C. V.; TOURIGNY, E.; MENEZES, R. S. C.; OMETTO, J. P. H. B. |
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Afiliação: |
L. F. C. REZENDE, INPE; B. C. ARENQUE, USP; SAULO DE TARSO AIDAR, CPATSA; MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA; C. VON RANDOW, INPE; E. TOURIGNY, INPE; R. S. C. MENEZES, UFPE; J. P. H. B. OMETTO, INPE. |
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Título: |
Evolution and challenges of dynamic global vegetation models for some aspects of plant physiology and elevated atmospheric CO2. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Biometeorology, 2015. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Dynamic global vegetation models (DGVMs) simulate surface processes such as the transfer of energy, water, CO2, and momentum between the terrestrial surface and the atmosphere, biogeochemical cycles, carbon assimilation by vegetation, phenology, and land use change in scenarios of varying atmospheric CO2 concentrations. DGVMs increase the complexity and the Earth system representation when they are coupled with atmospheric global circulation models (AGCMs) or climate models. However, plant physiological processes are still a major source of uncertainty in DGVMs. The maximum velocity of carboxylation (Vcmax), for example, has a direct impact over productivity in the models. This parameter is often underestimated or imprecisely defined for the various plant functional types (PFTs) and ecosystems. Vcmax is directly related to photosynthesis acclimation (loss of response to elevated CO2), a widely known phenomenon that usually occurs when plants are subjected to elevated atmospheric CO2 and might affect productivity estimation in DGVMs. Despite this, current models have improved substantially, compared to earlier models which had a rudimentary and very simple representation of vegetation-atmosphere interactions. In this paper, we describe this evolution through generations of models and the main events that contributed to their improvements until the current state-of-the-art class of models. Also, we describe some main challenges for further improvements to DGVMs. |
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Palavras-Chave: |
CO2; Distribuição de carbono; GVMs; Mudanças Climáticas; Mudanças globais; Velocidade máxima de carboxilação. |
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Thesagro: |
Aclimatação; Carbono; Fisiologia vegetal; Planta; Vegetação. |
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Thesaurus NAL: |
Plant physiology. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 02516naa a2200349 a 4500
001 2036304
005 2016-03-24
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100 1 $aREZENDE, L. F. C.
245 $aEvolution and challenges of dynamic global vegetation models for some aspects of plant physiology and elevated atmospheric CO2.$h[electronic resource]
260 $c2015
520 $aDynamic global vegetation models (DGVMs) simulate surface processes such as the transfer of energy, water, CO2, and momentum between the terrestrial surface and the atmosphere, biogeochemical cycles, carbon assimilation by vegetation, phenology, and land use change in scenarios of varying atmospheric CO2 concentrations. DGVMs increase the complexity and the Earth system representation when they are coupled with atmospheric global circulation models (AGCMs) or climate models. However, plant physiological processes are still a major source of uncertainty in DGVMs. The maximum velocity of carboxylation (Vcmax), for example, has a direct impact over productivity in the models. This parameter is often underestimated or imprecisely defined for the various plant functional types (PFTs) and ecosystems. Vcmax is directly related to photosynthesis acclimation (loss of response to elevated CO2), a widely known phenomenon that usually occurs when plants are subjected to elevated atmospheric CO2 and might affect productivity estimation in DGVMs. Despite this, current models have improved substantially, compared to earlier models which had a rudimentary and very simple representation of vegetation-atmosphere interactions. In this paper, we describe this evolution through generations of models and the main events that contributed to their improvements until the current state-of-the-art class of models. Also, we describe some main challenges for further improvements to DGVMs.
650 $aPlant physiology
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700 1 $aOMETTO, J. P. H. B.
773 $tInternational Journal of Biometeorology, 2015.
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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