Abstract:RESUMOA estimativa de dados meteorológicos é imprescindível quando não se dispõe de dados observacionais. No entanto, a confiabilidade no uso destes, está condicionada a existência de concordância entre os dados preditos e os observados. Particularmente para a variável temperatura do ar, sendo uma das mais importantes para o planejamento das atividades agrícolas. Diante disso, objetivou-se com este trabalho, estimar os valores máximos, mínimos e médios da tempetura do ar, na escala decendial, a partir de coord… Show more
“…Several authors have used these variables to estimate air temperature, for instance, Medeiros et al (2005), who estimated the average air temperature for the Northeast of Brazil using multiple linear regression equations and obtained an adjusted coefficient of determination (R2adj) of 0.87. Capuchinho et al (2019) estimated the maximum (Tmax), minimum (Tmin), and average (Tavg) air temperatures also using multiple linear regression techniques and observed adjusted coefficients of determination ranging from 0.66 to 0.82 for Tmax, 0.56 to 0.72 for Tmin, and 0.66 to 0.74 for Tavg, with high precision and accu-racy for the municipalities of Goiás. Another interesting paper, by Yu et al (2021), who used a geographically weighted regression model to estimate the surface air temperature lapse rate in mainland China, concluded that the model had a strong predictive ability for surface air temperature.…”
This study aimed to estimate the minimum and maximum monthly air temperatures in the sugarcane regions of Brazil. A 30-year historical series (1988-2018) of maximum (Tmax) and minimum (Tmin) air temperatures from the NASA/POWER platform was used for 62 locations that produce sugarcane in Brazil. Multiple linear regression was used for data modeling, in which the dependent variables were Tmin and Tmax and the independent variables were latitude, longitude, and altitude. The comparison between estimation models and the real data was performed using the statistical indices MAPE (accuracy) and adjusted coefficient of determination (R2adj) (precision). The lowest MAPE values of the models for estimating the minimum air temperature occurred mainly in the North during February, March, and January. Also, the most accurate models for estimating the maximum air temperature occurred in the Southeast region during January, February, and March. The MAPE and R2adj values showed accuracy and precision in the models for estimating both the maximum and minimum temperatures, indicating that the equations can be used to estimate temperatures in sugarcane areas. The Tmin estimation model for the Southeast region in July shows the best performance, with a MAPE value of 1.28 and an R2adj of 0.94. The Tmax model of the North region for September presents higher precision and accuracy, with values of 1.28 and 0.96, respectively.
“…Several authors have used these variables to estimate air temperature, for instance, Medeiros et al (2005), who estimated the average air temperature for the Northeast of Brazil using multiple linear regression equations and obtained an adjusted coefficient of determination (R2adj) of 0.87. Capuchinho et al (2019) estimated the maximum (Tmax), minimum (Tmin), and average (Tavg) air temperatures also using multiple linear regression techniques and observed adjusted coefficients of determination ranging from 0.66 to 0.82 for Tmax, 0.56 to 0.72 for Tmin, and 0.66 to 0.74 for Tavg, with high precision and accu-racy for the municipalities of Goiás. Another interesting paper, by Yu et al (2021), who used a geographically weighted regression model to estimate the surface air temperature lapse rate in mainland China, concluded that the model had a strong predictive ability for surface air temperature.…”
This study aimed to estimate the minimum and maximum monthly air temperatures in the sugarcane regions of Brazil. A 30-year historical series (1988-2018) of maximum (Tmax) and minimum (Tmin) air temperatures from the NASA/POWER platform was used for 62 locations that produce sugarcane in Brazil. Multiple linear regression was used for data modeling, in which the dependent variables were Tmin and Tmax and the independent variables were latitude, longitude, and altitude. The comparison between estimation models and the real data was performed using the statistical indices MAPE (accuracy) and adjusted coefficient of determination (R2adj) (precision). The lowest MAPE values of the models for estimating the minimum air temperature occurred mainly in the North during February, March, and January. Also, the most accurate models for estimating the maximum air temperature occurred in the Southeast region during January, February, and March. The MAPE and R2adj values showed accuracy and precision in the models for estimating both the maximum and minimum temperatures, indicating that the equations can be used to estimate temperatures in sugarcane areas. The Tmin estimation model for the Southeast region in July shows the best performance, with a MAPE value of 1.28 and an R2adj of 0.94. The Tmax model of the North region for September presents higher precision and accuracy, with values of 1.28 and 0.96, respectively.
“…, a temperatura do ar é o fator climático que mais exerce influência de forma direta e significativa sobre os processos fisiológicos de seres vivos. De acordo comCapuchinho et al (2019), este fator climático também é responsável por influenciar diversas atividades econômicas desenvolvidas pela sociedade, em seus múltiplos aspectos. A variabilidade climática deve ser considerada em diversos setores, como economia, pecuária, engenharia e produção de energia (MEDEIROS; HOLANDA, 2019).Nesse contexto, o zoneamento climático das regiões, ou seja, a divisão da área em unidades individualizadas segundo as suas características, contribui para registrar e delimitar o potencial físico e biológico para a manutenção dos recursos naturais, existentes em cada Revista Equador (UFPI), Vol.…”
unclassified
“…ISSN: 2317 Home: http://www.ojs.ufpi.br/index.php/equador localidade. Essa demanda pelo zoneamento parte da necessidade de promover o conhecimento sobre cada território.De acordo comFilgueiras et al (2016), devido ao elevado espaçamento da rede de estações meteorológicas, a correlação entre os dados obtidos pelas estações meteorológicas com os dados estimados por sensoriamento remoto promove a possibilidade de determinar valores proporcionais aos dados de temperatura do ar em áreas onde a disponibilidade de dados meteorológicos é escassa ConformeCapuchinho et al (2019), diferentes métodos têm sido utilizados a fim de se obter maior exatidão nas estimativas de temperatura do ar onde os dados meteorológicos são ausentes, a fim de contornar as limitações decorrentes da falta destes registros climáticos.…”
O presente estudo teve como objetivo estimar as temperaturas médias do ar presentes no estado do Ceará, por meio da correlação entre imagens de satélite e dados normais climatológicos. Utilizou-se os dados mensais de temperatura média do ar (normal climatológica de 1981-2010), e os dados geográficos (Latitude, Longitude, Altitude) das 12 estações meteorológicas presentes no estado (INMET), além de onze recortes de imagens do satélite Landsat 8 para o cálculo de temperatura da superfície do solo. Em seguida, os dados de satélite foram relacionados por meio de regressão linear com os dados normais climatológicos do estado até a obtenção da equação utilizada para estimar a temperatura média do ar. Validaram-se os valores estimados com os valores observados, por meio dos métodos MAD, MSE, RMSE e MAPE. O índice proposto para aferir a temperatura média mensal anual do estado (T_ar) alcançou um R2= 0.9614 e é composto da seguinte expressão: T_ar=-15,59818-(Temperatura do solo*0,14406)-(longitude*1,18551)-(latitude*0,76993)-(altitude*0,01186). A validação da equação indicou a eficácia da estimativa, sendo que o erro tende a amenizar a temperatura na região dos Inhamuns e acentuar a temperatura nas áreas próximas ao litoral, provavelmente pela influência da altitude. As menores temperaturas encontram-se nas Regiões da Ibiapaba, Cariri e serra do Baturité. As maiores temperaturas observam-se na região litorânea e sertões dos Inhamuns.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.