Estimativa Da Temperatura Do Ar E Da Evapotranspiração De Referência No Estado Do Rio De Janeiro

Gomes, Daniela Pinto; Carvalho, Daniel Fonseca de; Neto, Dionízio Honório de Oliveira; Santos, Carlos Antonio Barreto dos

doi:10.15809/irriga.2014v19n2p302

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“…These results were expected and in accordance with the vertical thermal gradient in the troposphere. Cargnelutti Filho, Maluf and Matzenauer (2008) and Gomes et al (2014) reported a negative correlation between altitude and Tmean (Rio de Janeiro state and the Rio Grande do Sul state, respectively). However, there was no significant influence in latitude.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

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Air temperature estimation techniques in Minas Gerais state, Brazil, Cwa and Cwb climate regions according to the Köppen-Geiger climate classification system

et al. 2021

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Air temperature significantly affects the processes involving agricultural and human activities. The knowledge of the temperature of a given location is essential for agricultural planning. It also helps to make decisions regarding human activities. However, it is not always possible to determine this variable. It is necessary to make a precise estimate, using methods that are capable of detecting the existing variations. The aim of this study was to develop models of multiple linear regression (MLR), artificial neural network (ANN), and random forest (RF) to estimate the mean (Tmean), maximum (Tmax), and minimum (Tmin) monthly air temperatures as a function of geographic coordinates and altitude for different localities in Minas Gerais state, Brazil, with climatic classification Cwa or Cwb. The average monthly data (Tmean, Tmax, and Tmin), over a period of 30 years, were collected from 20 climatological stations. The MLR was able to estimate the Tmax with accuracy. However, the predictive capacity of estimating Tmean and Tmin was low. The algorithms RF and ANN were used to estimate Tmean, Tmax, and Tmin with high accuracy. The best results were obtained using the RF model.

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Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

“…In the other months, a significant influence of β2, β3, and β4 was observed. Gomes et al (2014) analyzed the models to estimate the maximum monthly air temperature of Rio de Janeiro. R² values were found to be in the range of 0.51 -0.71.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Air temperature estimation techniques in Minas Gerais state, Brazil, Cwa and Cwb climate regions according to the Köppen-Geiger climate classification system

et al. 2021

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“…Na literatura são encontrados diversos estudos com abordagens distintas para estimar as temperaturas do ar, em diferentes estados e regiões brasileiras (Gomes et al, 2014;Garcia e Andre, 2015;Medeiros et al, 2015). Esses estudos, embora trabalharam com dados espaço-temporais, não exploram a interação entre os componentes espaciais e temporais conjuntamente.…”

Section: Introductionunclassified

O Uso da Geoestatística Espaço-Temporal na Predição da Temperatura Máxima do Ar (The Use of Space-Temporal Geostatistics in the Prediction of Maximum Air Temperature)

Viana

Santos

Moreira

et al. 2019

Rev. Bras. Geog. Fis.

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Processos estocásticos de natureza espaço-temporais consistem de fenômenos que são caracterizados por meio da variabilidade espacial e temporal. Atualmente, é uma das áreas de maior crescimento com diversas aplicações em ciências ambientais, geográficas, biológicas, epidemiológicas, entre outras. Certamente, os métodos da estatística convencional não são adequados para modelar estruturas autocorrelacionadas no espaço e no tempo. De fato, ainda há grandes desafios no tange à implementação computacional da metodologia geoestatística para análise de processos espaços-temporais, com destaque para o pacote spacetime do programa R, utilizado neste estudo. Assim, este trabalho tem como objetivo aplicar a metodologia geoestatística espaço-temporal de funções de covariância a fim de inferir acerca da temperatura máxima do ar do Estado de Minas Gerais de 1996 a 2016, visando contribuir com desafios, tais como aquecimento global, urbanização descontrolada, escassez de recursos naturais, epidemias e catástrofes naturais. Utilizando os dados de 61 estações meteorológicas foi realizada a análise geoestatística espaço-temporal, no qual o modelo de covariância somamétrico foi o mais adequado, considerando-se o critério do Erro Quadrático Médio. Dessa forma, foi possível elaborar mapas de predições das temperturas máximas do ar no estado de Minas Gerais por meio da krigagem ordinária, assumindo-se estacionariedade de primeira ordem do processo estocástico avaliado. Pode-se observar que os modelos da geoestatística espaço-temporal mostraram ser eficientes nos estudos espaço-temporais das temperaturas máximas do ar. Palavras-chave: Modelagem de Dados Espaço-Temporal, Covariância, variograma, Krigagem Ordinária.

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Desenvolvimento De Um Sistema De Telemetria Para Monitoramento Térmico Em Casas De Vegetação

Barbosa¹,

Martins²

2014

Revista Brasileira De Engenharia De Biossistemas

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RESUMOEste artigo apresenta o desenvolvimento de um sistema de telemetria aplicado no monitoramento de temperatura em casas de vegetação, o qual inclui aspectos de hardware e software. As informações são transmitidas por rádio a um computador que possui um software, especialmente desenvolvido neste trabalho, para receber as informações, e armazená-las num arquivo no formato de texto, sendo que as mesmas podem ser processadas com outros programas aplicativos. O hardware de telemetria foi baseado em um módulo de rádio comunicação, que tem um pino de configuração que permite sua configuração direta como transmissão ou recepção de dados, facilitando o projeto de hardware. Os resultados mostraram um alcance de 120 metros, sem erros de transmissão. O sistema de telemetria desenvolvido pode ser conectado a qualquer dispositivo de sensoriamento que tenha uma saída de comunicação no padrão serial RS-232, que é muito comum em instrumentos de medições e, portanto, o também pode ser aplicado no monitoramento de diversos outros parâmetros físicos na área agrícola e ambiental. Palavras-chave:Monitoramento térmico, Aquisição de dados, Telemetria. DEVELOPMENT OF A TELEMETRY SYSTEM FOR THERMAL MONITORING IN GREENHOUSE ABSTRACTThis paper shows the design of a telemetry system used for greenhouse temperature monitoring, which includes hardware and software aspects. The temperature data is transmitted by radio to a computer that has software specially designed in this work, which performs the data reception and storage into a the text file format that enables the later data processing for other software as text editors or spreadsheets. The telemetry hardware was based on a radio communication module that has a specific pin to configure it as transmitter or receiver, what make easier the hardware design. The results show a radio transmission range at 120 meters, without errors. The telemetry system developed can be connected to any sensing device that has a serial communication interface with RS-232 standard, which is common in commercial measuring instruments and enable the system usage for other physical parameters measurement in the agricultural and environmental areas.

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Estimativa Da Temperatura Do Ar E Da Evapotranspiração De Referência No Estado Do Rio De Janeiro

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O Uso da Geoestatística Espaço-Temporal na Predição da Temperatura Máxima do Ar (The Use of Space-Temporal Geostatistics in the Prediction of Maximum Air Temperature)

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