Geração de séries temporais de dados meteorológicos utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.
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.
| Main Authors: | , , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
| Language: | pt_BR por |
| Published: |
2017-10-18
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| Subjects: | Séries temporais, Aprendizado de máquina, Aprendizado com classes desbalanceadas, Modelos preditivos, Imputação de dados, Algoritmo Random Forest, Unbalanced class learning, Predictive modeling, Data imputation, Agrometeorologia, Machine Learning., Time series analysis, Artificial intelligence, Agrometeorology., |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1077534 |
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