Uso de algoritmos de inteligência artificial para a previsão da evapotranspiração de referência na região do planalto serrano catarinense
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dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Tolentino Júnior, João Batista |
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dc.contributor.author |
Kupske, Werner Augusto |
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dc.date.accessioned |
2022-12-20T13:22:13Z |
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dc.date.available |
2022-12-20T13:22:13Z |
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dc.date.issued |
2022-11-04 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243156 |
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dc.description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Curitibanos, Agronomia. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Os dados meteorológicos possuem grande importância no que tange a sociedade e sua constante busca por previsões meteorológicas. Assim como o balanço hídrico climatológico, acompanhamento da pluviosidade, as quais têm seu valor ligado ao planejamento e execução de projetos urbanos e rurais. Entretanto, os dados meteorológicos nem sempre são coletados pelas estações meteorológicas automáticas, resultados disso são as falhas em sensores na hora de coletar os dados e enviá-los para o banco de dados. A ausência desses dados inviabiliza a tomada de decisão dos órgãos competentes e profissionais da área que utilizam esses valores. O presente trabalho tem o objetivo de estimar os valores da evapotranspiração de referência para a região do planalto serrano catarinense por meio de algoritmos de inteligência artificial. Foi utilizado os métodos da Ponderação Regional e Random Forest. Os dados da estação meteorológica base localizada no municipal de Curitibanos, bem como as demais estações vizinhas utilizadas, foram obtidas por meio do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Conclui-se que, ambos os métodos estudados apresentaram desempenho satisfatório para a realização da estimativa da evapotranspiração de referência. |
pt_BR |
dc.format.extent |
31 p. |
pt_BR |
dc.language.iso |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Curitibanos, SC. |
pt_BR |
dc.rights |
Open Access. |
en |
dc.subject |
Random forest |
pt_BR |
dc.subject |
Ponderação regional |
pt_BR |
dc.subject |
Dados meteorológicos |
pt_BR |
dc.title |
Uso de algoritmos de inteligência artificial para a previsão da evapotranspiração de referência na região do planalto serrano catarinense |
pt_BR |
dc.type |
TCCgrad |
pt_BR |
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