Preenchimento de falhas de séries micrometeorológicas utilizando técnicas estatísticas combinadas
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMT |
Texto Completo: | http://ri.ufmt.br/handle/1/2017 |
Resumo: | With the progress of information technology, regardless of context, data is the most precious asset an organization can have. However, they are subject to failures, which can occur due to several factors, such as measurement errors, equipment failures, anthropic actions, among others. This fact makes it difficult to analyze and affects its applicability. This thesis intends to develop a computational program that automates the filling of these flaws and creates an inventory of time series of micrometeorological data, supported by statistical techniques like frequency, Monte Carlo, Bootstrap, Moving Average, interpolation and linear regression, seeking to preserve the characteristics of the series, seasonality, trend, variance and amplitude. This program also has routines to treat situations in which the technique leads to divergences of results (exceptions). To validate the model, artificially produced flaws were filled in a time series of air temperatures and relative air humidity collected in the micrometeorological tower of Sinop. Statistical correlation tests, regression coefficient of the order 0.95, and f test for variance between the original series and the estimated series were applied. In the range of 1% to 70% of failures, being recorded every 5% of this range, the results validated the model. |
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Preenchimento de falhas de séries micrometeorológicas utilizando técnicas estatísticas combinadasMonte CarloPreenchimento de falhasSéries temporaisCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICAMonte CarloGap fillingTime seriesWith the progress of information technology, regardless of context, data is the most precious asset an organization can have. However, they are subject to failures, which can occur due to several factors, such as measurement errors, equipment failures, anthropic actions, among others. This fact makes it difficult to analyze and affects its applicability. This thesis intends to develop a computational program that automates the filling of these flaws and creates an inventory of time series of micrometeorological data, supported by statistical techniques like frequency, Monte Carlo, Bootstrap, Moving Average, interpolation and linear regression, seeking to preserve the characteristics of the series, seasonality, trend, variance and amplitude. This program also has routines to treat situations in which the technique leads to divergences of results (exceptions). To validate the model, artificially produced flaws were filled in a time series of air temperatures and relative air humidity collected in the micrometeorological tower of Sinop. Statistical correlation tests, regression coefficient of the order 0.95, and f test for variance between the original series and the estimated series were applied. In the range of 1% to 70% of failures, being recorded every 5% of this range, the results validated the model.Com o avanço da tecnologia da informação, independentemente do contexto, dados são o bem mais precioso que uma organização pode ter. Todavia, estão sujeitos a falhas, que podem ocorrer em razão de vários fatores, como erro de medição, falhas de equipamentos, ações antrópicas entre outros. Tal fato, dificulta sua análise e prejudica sua aplicabilidade. Este trabalho tem como proposta desenvolver um programa computacional que automatize o preenchimento de falhas e crie um inventário das séries temporais de dados micrometeorológicos, amparado por técnicas estatísticas como da frequência, Monte Carlo, Bootstrap, Média, Média móvel, interpolação e regressão linear, buscando preservar as características da série, sazonalidade, tendência, variância e amplitude. O programa também possui rotinas para classificar as falhas. Para validar o modelo, foram preenchidas falhas produzidas artificialmente em uma série temporal de temperatura do ar e umidade relativa do ar coletada na torre micrometeorológica de Sinop. Testes estatísticos de correlação, com coeficiente de regressão da ordem 0.95, teste f para variância e teste t para médias entre a série original e a série estimada foram aplicados a fim de verificar se os dados mantiveram a mesma média e variância. No intervalo de 1% a 70% de falhas com passo de 5%, os resultados validaram o modelo.Universidade Federal de Mato GrossoBrasilInstituto de Física (IF)UFMT CUC - CuiabáPrograma de Pós-Graduação em Física AmbientalGaio, Denilton CarlosMusis, Carlo Ralph dehttp://lattes.cnpq.br/2229878954372934http://lattes.cnpq.br/8132654148436579Gaio, Denilton Carlos450.430.359-00http://lattes.cnpq.br/8132654148436579Gomes, Raphael de Souza Rosa011.912.491-23http://lattes.cnpq.br/7352154839166198450.430.359-00545.383.511-72Pereira, Osvaldo Alves688.606.091-00http://lattes.cnpq.br/4202607809882017Sanches, Luciana773.270.980-00http://lattes.cnpq.br/2358137001200356Musis, Carlo Ralph de545.383.511-72http://lattes.cnpq.br/2229878954372934Silva, Fernando Selleri941.607.751-87http://lattes.cnpq.br/0412919715126909Rihbane, Fahim Elias Costa2020-03-13T16:54:14Z2018-12-132020-03-13T16:54:14Z2018-12-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisRIHBANE, Fahim Elias Costa. Preenchimento de falhas de séries micrometeorológicas utilizando técnicas estatísticas combinadas. 2018. [70] f. Tese (Doutorado em Física Ambiental) - Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Física, Cuiabá, 2018.http://ri.ufmt.br/handle/1/2017porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMTinstname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)instacron:UFMT2020-03-14T07:02:49Zoai:localhost:1/2017Repositório InstitucionalPUBhttp://ri.ufmt.br/oai/requestjordanbiblio@gmail.comopendoar:2020-03-14T07:02:49Repositório Institucional da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)false |
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