ANÁLISE DA APLICABILIDADE DE MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA PREENCHIMENTO DE FALHAS EM DADOS METEOROLÓGICOS (ANALYSIS METHODS OF APPLICATION FOR STATISTICAL DATA IN METEOROLOGY)
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Data de Publicação: | 2016 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Revista Brasileira de Climatologia (Online) |
Texto Completo: | https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/44989 |
Resumo: | Os dados meteorológicos são de grande importância para os estudos científicos, pois auxiliam na tomada de decisões em diferentes áreas do conhecimento. As estações automáticas realizam o trabalho de captar esses dados, porém, problemas podem ocorrer nos instrumentos causando falhas nas séries de dados e inutilizando um período ou até mesmo toda a série. Visto que a análise desses dados é prejudicada com esse problema, as falhas devem ser tratadas para garantir uma maior qualidade na obtenção das informações. Este trabalho visa comparar métodos estatísticos de preenchimentos de falhas e verificar qual método possui melhores resultados no preenchimento de falhas em séries de dados meteorológicas. Falhas foram simuladas em séries de dados reais e o desempenho de quatro métodos foram comparados: média simples, média móvel, regressão linear simples e regressão linear múltipla. Para verificar os resultados obtidos, foram usados o erro médio absoluto e o coeficiente de correlação. Os resultados mostraram ótimo desempenho do método de regressão linear múltipla para as variáveis de temperatura, umidade e ponto de orvalho, enquanto que a média simples teve o melhor resultado para a variável de pressão atmosférica. Nenhum dos quatro métodos obteve bons resultados para a variável de radiação solar. |
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ANÁLISE DA APLICABILIDADE DE MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA PREENCHIMENTO DE FALHAS EM DADOS METEOROLÓGICOS (ANALYSIS METHODS OF APPLICATION FOR STATISTICAL DATA IN METEOROLOGY)tratamento; processamento; séries temporais; regressão linearOs dados meteorológicos são de grande importância para os estudos científicos, pois auxiliam na tomada de decisões em diferentes áreas do conhecimento. As estações automáticas realizam o trabalho de captar esses dados, porém, problemas podem ocorrer nos instrumentos causando falhas nas séries de dados e inutilizando um período ou até mesmo toda a série. Visto que a análise desses dados é prejudicada com esse problema, as falhas devem ser tratadas para garantir uma maior qualidade na obtenção das informações. Este trabalho visa comparar métodos estatísticos de preenchimentos de falhas e verificar qual método possui melhores resultados no preenchimento de falhas em séries de dados meteorológicas. Falhas foram simuladas em séries de dados reais e o desempenho de quatro métodos foram comparados: média simples, média móvel, regressão linear simples e regressão linear múltipla. Para verificar os resultados obtidos, foram usados o erro médio absoluto e o coeficiente de correlação. Os resultados mostraram ótimo desempenho do método de regressão linear múltipla para as variáveis de temperatura, umidade e ponto de orvalho, enquanto que a média simples teve o melhor resultado para a variável de pressão atmosférica. Nenhum dos quatro métodos obteve bons resultados para a variável de radiação solar.Universidade Federal do ParanáConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Ventura, Thiago MeirellesSantana, Luy Lucas RibeiroMartins, Claudia Aparecidade Figueiredo, Josiel Maimone2016-10-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/4498910.5380/abclima.v19i0.44989Revista Brasileira de Climatologia; v. 19 (2016)2237-86421980-055X10.5380/abclima.v19i0reponame:Revista Brasileira de Climatologia (Online)instname:ABClimainstacron:ABCLIMAporhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/44989/29387https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/downloadSuppFile/44989/24615Direitos autorais 2016 Revista Brasileira de Climatologiainfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-07-26T12:27:49Zoai:revistas.ufpr.br:article/44989Revistahttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/indexPUBhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/oaiegalvani@usp.br || rbclima2014@gmail.com2237-86421980-055Xopendoar:2017-07-26T12:27:49Revista Brasileira de Climatologia (Online) - ABClimafalse |
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