PREENCHIMENTO DE FALHAS EM DADOS DE PRECIPITAÇÃO ATRAVÉS DE MÉTODOS TRACIONAIS E POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
| Autor: | Ruezzene, Camila Bermond, Miranda, Renato Billia de, Tech, Adriano Rogério Bruno, Mauad, Frederico Fábio |
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| Přispěvatelé: | CNPq |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Brasileira de Climatologia; v. 29 (2021) Revista Brasileira de Climatologia ABClima instacron:ABCLIMA |
| ISSN: | 2237-8642 1980-055X |
| DOI: | 10.5380/rbclima.v29i0 |
| Popis: | A falta de informações quanto à distribuição de dados pluviométricos torna-se uma limitação frequente para se modelar e compreender regime pluviométrico e a variabilidade espaço temporal da precipitação. Desta forma, dentre os diversos métodos e validações existentes na literatura o objetivo foi realizar a comparação entre métodos tradicionais e redes neurais artificiais para o preenchimento de falha em dados de precipitação no município de São Carlos entre 1979 a 1989. Foram utilizados dados de precipitação de 9 estações de monitoramento e empregado quatro técnicas de preenchimento de falhas, sendo: método razão normal, ponderação distância inversa, regressão múltipla e redes neurais. Para validação e avaliação do desempenho dos métodos foi aplicado o coeficiente de determinação (R²), erro absoluto médio (MAE), erro quadrático médio (RMSE), coeficiente de Nash-Sutcliffe (Nash), índice de concordância (D), do índice de confiança (C) e técnicas não paramétricas através do teste de Mann-Witney e Kruskal-Wallis. Todos os métodos apresentaram ótimos desempenhos, exceto na estação A7. Os métodos que se sobressaíram foram de regressão múltipla e redes neurais e esses resultados poderão ser utilizadas como suporte para estudos mais detalhados das possíveis alterações do clima e as suas eventuais implicações para os setores econômico, social e ambiental. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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