CORREÇÃO DE DADOS AGROMETEOROLÓGICOS UTILIZANDO MÉTODOS ESTATÍSTICOS

dc.contributorVaz, Maria Salete Marcon Gomes
dc.contributorCPF:44311931972
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2266103198034845
dc.contributorSunye, Marcos Sfair
dc.contributorCPF:96753365915
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781755Z0
dc.contributorRibeiro, Selma Regina Aranha
dc.contributorCPF:00443949930
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4770984U6
dc.creatorBaba, Ricardo Kazuo
dc.date2017-07-21T14:19:32Z
dc.date2012-09-27
dc.date2017-07-21T14:19:32Z
dc.date2012-07-31
dc.date.accessioned2023-08-31T23:29:03Z
dc.date.available2023-08-31T23:29:03Z
dc.identifierBABA, Ricardo Kazuo. CORREÇÃO DE DADOS AGROMETEOROLÓGICOS UTILIZANDO MÉTODOS ESTATÍSTICOS. 2012. 90 f. Dissertação (Mestrado em Computação para Tecnologias em Agricultura) - UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, Ponta Grossa, 2012.
dc.identifierhttp://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/149
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8565804
dc.descriptionClimatic data are more and more important to predict climate phenomena or to evaluate historical data that serve as support for decision making especially for agriculture. Ensuring the quality of these data is crucial. These data are collected by the meteorological stations, during this process some data gaps and data inconsistent may be generated. Identify suspicious or inconsistent data is very important to ensure data quality. This paper presents an approach that uses statistical and geostatistical techniques to identify incorrect and suspicious data and estimate new values to fill gaps and errors. In this research, a spatial database was used to implement these techniques (statistical and geostatistical) and to test and evaluate the weather data. To evaluate these techniques we used data from stations located in Paraná State to evaluate the temperature variable. To check the results of the estimated data, we used the mean absolute error (MAE) and the root mean square error (RMSE). As a result, the uses of these techniques have proved to be suitable to identify basic errors and historical errors. The temporal validation showed a poor performance by overestimating the amount of incorrect data. Regarding the estimation techniques applied Kriging, Inverse of Distance Weighted and Linear Regression, all showed similar performance in the error analysis.
dc.descriptionA análise de dados climáticos serve de suporte na previsão de fenômenos relacionados, na avaliação de seus dados históricos e para a tomada de decisões, em especial na área da agricultura. Garantir a sua qualidade é fundamental. O processo de coleta desses dados, através das estações meteorológicas, pode apresentar problemas, onde dados inconsistentes podem ser geridos ou obtidos. A identificação de dados inconsistentes ou suspeitos é de fundamental importância na garantia de qualidade dos dados. Este trabalho apresenta uma abordagem para solução do problema, utilizando técnicas estatísticas e geoestatísticas na identificação de dados inconsistentes e na estimativa de dados a serem corrigidos ou preenchidos. A implementação destas técnicas em um banco de dados espacial apresentou-se como um facilitador na identificação e no preenchimento desses dados. Para avaliação destas técnicas utilizou-se de dados das estações localizadas no Estado do Paraná, para análise da variável temperatura. Para avaliar os resultados, foram utilizados os erros médio e quadrático. Como resultado, destaca-se que as técnicas de identificação de erros mostraram-se adequadas na consistência de erros básicos e históricos. A validação espacial apresentou baixo desempenho por superestimar a quantidade de dados incorretos. Quanto as técnicas utilizadas na estimativa dos dados, Krigagem, Inverso da Distância e Regressão Linear, todas apresentaram desempenho semelhantes com relação à análise dos erros.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA
dc.publisherBR
dc.publisherComputação para Tecnologias em Agricultura
dc.publisherPrograma de Pós Graduação Computação Aplicada
dc.publisherUEPG
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectpreenchimento de falhas
dc.subjectdados meteorológicos
dc.subjectestatística
dc.subjectgeoestatística
dc.subjectcontrole de qualidade de dados
dc.subjectbanco de dados espacial
dc.subjectgap filling
dc.subjectmeteorological data
dc.subjectstatistics
dc.subjectgeostatistics
dc.subjectdata quality control
dc.subjectspatial database
dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
dc.titleCORREÇÃO DE DADOS AGROMETEOROLÓGICOS UTILIZANDO MÉTODOS ESTATÍSTICOS
dc.typeDissertação


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