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@InProceedings{OliveiraManzChouGome:2018:RePrMo,
               author = "Oliveira, Gustavo Nascimento de and Manzanete, Isabella and Chou, 
                         Sin Chan and Gomes, Jorge Lu{\'{\i}}s",
          affiliation = "{Facudade Tecnol{\'o}gica de Cruzeiro (FATEC)} and {} and 
                         {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Refinamento das previs{\~o}es do modelo ETA/INPE para aprimorar a 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de doen{\c{c}}a em citrus",
                 year = "2018",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             abstract = "O Brasil {\'e} o maior produtor de suco de laranja do mundo. 
                         Por{\'e}m, a produ{\c{c}}{\~a}o pode ser afetada por fatores 
                         meteorol{\'o}gicos. A Podrid{\~a}o Floral dos Citros (PFC), pode 
                         ocorrer de forma devastadora quando as planta{\c{c}}{\~o}es 
                         ficam expostas a longos per{\'{\i}}odos de molhamento foliar, 
                         proporcionando aos fungos boas condi{\c{c}}{\~o}es de 
                         desenvolvimento. Os sistemas de previs{\~a}o de epidemias, que 
                         utilizam informa{\c{c}}{\~o}es meteorol{\'o}gicas, s{\~a}o 
                         {\'u}teis para o controle de doen{\c{c}}as de ocorr{\^e}ncia 
                         espor{\'a}dica, como a PFC. Eles evitam o uso de fungicidas em 
                         anos desfavor{\'a}veis, e buscam prever a ocorr{\^e}ncia de 
                         infec{\c{c}}{\~o}es, e a consequente aplica{\c{c}}{\~a}o de 
                         fungicidas, nos anos favor{\'a}veis. Os sistemas t{\^e}m 
                         evolu{\'{\i}}do {\`a} medida que a previs{\~a}o do tempo vem 
                         sendo aprimorada. Assim, {\'e} poss{\'{\i}}vel utilizar a 
                         previs{\~a}o de uma determinada regi{\~a}o e aplicar modelos de 
                         risco da doen{\c{c}}a para prever a aplica{\c{c}}{\~a}o de 
                         fungicidas. Este trabalho mostra a avalia{\c{c}}{\~a}o das 
                         previs{\~o}es do modelo regional Eta/INPE, previs{\~o}es estas 
                         que ser{\~a}o utilizadas para alimentar o modelo de molhamento 
                         foliar. As previs{\~o}es proporcionam maior 
                         antecipa{\c{c}}{\~a}o na tomada de decis{\~o}es, por{\'e}m 
                         para um aumento da destreza do modelo de molhamento foliar, 
                         necessitamos de maior acur{\'a}cia das previs{\~o}es das 
                         vari{\'a}veis meteorol{\'o}gicas. Ajustes foram feitos 
                         atrav{\'e}s de corre{\c{c}}{\~o}es estat{\'{\i}}sticas, 
                         baseado no MOC- Model Output Calibration. As vari{\'a}veis 
                         utilizadas no modelo de molhamento foliar s{\~a}o: temperatura do 
                         ar a 2 m, umidade relativa do ar, magnitude do vento a 10 m e 
                         radia{\c{c}}{\~a}o de onda curta. As previs{\~o}es do sistema 
                         de ensemble do Eta 5km, constitu{\'{\i}}do por 5 membros, foram 
                         corrigidas utilizando as informa{\c{c}}{\~o}es da 
                         esta{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica de coleta de dados da cidade 
                         de Taquarituba, nos meses de agosto e setembro de 2016. Foram 
                         calculados os {\'{\i}}ndices Bias, MAE e RMSE. Verifica-se que 
                         ap{\'o}s a corre{\c{c}}{\~a}o estat{\'{\i}}stica os valores 
                         dos {\'{\i}}ndices reduziram, indicando uma melhora na 
                         acur{\'a}cia nas previs{\~o}es das vari{\'a}veis 
                         meteorol{\'o}gicas.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "30-31 jul.",
             language = "pt",
           targetfile = "Oliveira_refinamento.pdf",
        urlaccessdate = "30 nov. 2020"
}


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