@InProceedings{LemePereMart:2018:EsDeAl,
               author = "Leme, Artur de Almeida and Pereira, Enio Bueno and Martins, 
                         Fernando Ramos",
          affiliation = "{Universidade Federal de S{\~a}o Paulo (UNIFESP)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Universidade Federal 
                         de S{\~a}o Paulo (UNIFESP)}",
                title = "Estudo e desenvolvimento de algoritmos de tratamento de dados 
                         aplicaods ao levantamento de recurso solar",
                 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 objetivo deste trabalho {\'e} o estudo dos m{\'e}todos de 
                         tratamento e qualifica{\c{c}}{\~a}o aplicados aos dados 
                         meteorol{\'o}gicos utilizados na quantifica{\c{c}}{\~a}o do 
                         recurso solar nacional, revisando os algoritmos e propondo 
                         melhorias de modo a aumentar a confiabilidade das an{\'a}lises e 
                         subsidiar a valida{\c{c}}{\~a}o de modelos computacionais de 
                         levantamento do recurso solar no futuro. A pesquisa foi iniciada 
                         pelo ex-bolsista Raphael Barbosa Frederico, posteriormente 
                         substitu{\'{\i}}do pelo estudante Artur de Almeida Leme em 
                         Setembro/2017. A base de dados utilizada neste estudo {\'e} 
                         resultado da opera{\c{c}}{\~a}o e manuten{\c{c}}{\~a}o das 
                         redes de esta{\c{c}}{\~o}es solarim{\'e}tricas da rede SONDA 
                         pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Tr{\^e}s 
                         esta{\c{c}}{\~o}es em espec{\'{\i}}fico v{\^e}m sendo 
                         analisadas, de modo a tentar integrar diferentes climas e 
                         condi{\c{c}}{\~o}es f{\'{\i}}sicas encontradas no extenso 
                         territ{\'o}rio brasileiro: esta{\c{c}}{\~a}o de Petrolina, 
                         localizada na regi{\~a}o Nordeste, que apresenta clima 
                         semi{\'a}rido quente; esta{\c{c}}{\~a}o de Bras{\'{\i}}lia, 
                         localizada na regi{\~a}o CentroOeste, que apresenta clima 
                         tropical com esta{\c{c}}{\~a}o seca; e Esta{\c{c}}{\~a}o de 
                         S{\~a}o Martinho da Serra, localizada na regi{\~a}o Sul, que 
                         apresenta clima subtropical {\'u}mido. Diversas an{\'a}lises 
                         estat{\'{\i}}sticas est{\~a}o sendo feitas com os dados 
                         coletados para as irradia{\c{c}}{\~o}es solar global, direta e 
                         difusa. A implementa{\c{c}}{\~a}o das an{\'a}lises est{\'a} 
                         sendo realizada com o desenvolvimento de rotinas computacionais em 
                         linguagem Python. O uso de Python foi definido com base nas 
                         dificuldades de manipula{\c{c}}{\~a}o de dados em planilhas de 
                         c{\'a}lculo como EXCEL e similares. Com essa abordagem, a 
                         extens{\~a}o da base de dados analisada passou de tr{\^e}s para 
                         dez anos, e acredita-se que os resultados alcan{\c{c}}ados 
                         at{\'e} o momento est{\~a}o mais confi{\'a}veis. Durante 9 
                         meses de vig{\^e}ncia da bolsa, foi desenvolvido o c{\'o}digo 
                         computacional para compara{\c{c}}{\~a}o entre os valores 
                         observados da irradia{\c{c}}{\~a}o direta normal {\`a} 
                         superf{\'{\i}}cie com uso de pirheliometro e valores indiretos 
                         de mesma vari{\'a}vel obtidos por subtra{\c{c}}{\~a}o de dados 
                         observados de irradia{\c{c}}{\~a}o solar global e difusa. A 
                         compara{\c{c}}{\~a}o permite investigar a consist{\^e}ncia da 
                         base de dados coletados utilizando diferentes sensores. A 
                         continuidade deste projeto de Inicia{\c{c}}{\~a}o 
                         Cient{\'{\i}}fica se dar{\'a} com a an{\'a}lise minuciosa das 
                         informa{\c{c}}{\~o}es produzidas atrav{\'e}s dos algoritmos, 
                         podendo assim este ser base para melhorias na confiabilidade da 
                         base de dados da rede SONDA atrav{\'e}s do desenvolvimento de 
                         novas t{\'e}cnicas de valida{\c{c}}{\~a}o dos dados.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "30-31 jul.",
             language = "pt",
           targetfile = "Leme_estudo.pdf",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}