@InProceedings{ManzaneteChouGome:2017:RePrMo,
author = "Manzanete, Isabella Rangel and Chou, Sin Chan and Gomes, Jorge
Lu{\'{\i}}s",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} 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
detecc{\c{c}}{\~a}o de doen{\c{c}}a em citrus",
year = "2017",
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
meteorol{\'o}gicas ajustadas foram: temperatura do ar a 2 m,
umidade relativa do ar a 2 m, magnitude do vento a 10 m e
incid{\^e}ncia de radia{\c{c}}{\~a}o de onda curta. As
avalia{\c{c}}{\~o}es das previs{\~o}es das vari{\'a}veis
citadas acima, utilizando as informa{\c{c}}{\~o}es da
esta{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica de coleta de dados da cidade
de Iaras no per{\'{\i}}odo de 01 de setembro de 2016 a 30 de
setembro de 2016, indicaram os valores, para as previs{\~o}es do
modelo Eta n{\~a}o ajustadas, dos {\'{\i}}ndices BIAS, MAE e
RMSE de -0.90, - 1.72 e 2.15, para vari{\'a}vel temperatura,
-1.63, 8.32 e 10.10 para a vari{\'a}vel umidade relativa, -1.84,
4.28 e 6.89 para a vari{\'a}vel de magnitude do vento. Ap{\'o}s
as corre{\c{c}}{\~o}es das vari{\'a}veis feitas pelo MOC, os
valores obtidos para os {\'{\i}}ndices BIAS, MAE e RMSE foram:
-0.21, 1.62 e 2.18 para a temperatura, 1.67, 7.83 e 10.22 para a
umidade relativa, e -1.34, 4.06 e 6.61 para a magnitude do vento.
Os resultados para a vari{\'a}vel de incid{\^e}ncia de
radia{\c{c}}{\~a}o de onda curta ainda est{\~a}o em andamento.
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. Nas pr{\'o}ximas etapas do
trabalho, as vari{\'a}veis ser{\~a}o aplicadas nos modelos de
previs{\~a}o de molhamento foliar.",
conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
conference-year = "25-26 jul.",
language = "pt",
targetfile = "Manzanete_refinamento.pdf",
urlaccessdate = "29 mar. 2024"
}