@TechReport{LemePereMart:2018:EsDeAl,
               author = "Leme, Artur de Almeida and Pereira, Enio Bueno and Martins, 
                         Fernando Ramos",
                title = "Estudo e desenvolvimento de algoritmos de tratamento de dados 
                         aplicados ao levantamento de recurso solar",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2018",
                 type = "RPQ",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             keywords = "algoritmos, recurso solar.",
             abstract = "O avan{\c{c}}o do desenvolvimento econ{\^o}mico e o estilo de 
                         vida moderno t{\^e}m provocado um aumento na demanda 
                         energ{\'e}tica. Junto a isso, as preocupa{\c{c}}{\~o}es 
                         ambientais decorrentes do crescimento das emiss{\~o}es de 
                         poluentes atmosf{\'e}ricos e o cen{\'a}rio de vulnerabilidade do 
                         recurso h{\'{\i}}drico no pa{\'{\i}}s, provocado pelas 
                         oscila{\c{c}}{\~o}es clim{\'a}ticas, t{\^e}m apresentado 
                         importantes desafios cient{\'{\i}}ficos no {\^a}mbito da 
                         inova{\c{c}}{\~a}o e no desenvolvimento de alternativas para 
                         produ{\c{c}}{\~a}o de energia atrav{\'e}s de fontes 
                         renov{\'a}veis e de baixo impacto ambiental. Nesse contexto, a 
                         energia solar emerge com destaque. Para uma avalia{\c{c}}{\~a}o 
                         consistente do potencial e viabilidade econ{\^o}mica do 
                         aproveitamento solar, estudos s{\~a}o necess{\'a}rios n{\~a}o 
                         s{\'o} para quantificar a disponibilidade, mas tamb{\'e}m a 
                         variabilidade deste recurso, tanto em escala espacial quanto 
                         temporal. Concomitante a sua crescente participa{\c{c}}{\~a}o na 
                         matriz energ{\'e}tica do pa{\'{\i}}s, estudos t{\^e}m apontado 
                         desafios a serem superados, como exemplo, as inconsist{\^e}ncias 
                         nos dados gerados pelos diferentes sistemas observacionais 
                         dispon{\'{\i}}veis. Desta forma, o objetivo deste trabalho 
                         {\'e} o estudo dos m{\'e}todos de qualifica{\c{c}}{\~a}o 
                         aplicados aos dados meteorol{\'o}gicos utilizados na 
                         quantifica{\c{c}}{\~a}o do recurso solar nacional; mais 
                         especificamente, a terceira etapa do processo de 
                         qualifica{\c{c}}{\~a}o de dados da rede SONDA, operada pelo 
                         Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Tr{\^e}s 
                         esta{\c{c}}{\~o}es em espec{\'{\i}}fico s{\~a}o analisadas, 
                         de modo a tentar integrar diferentes climas e 
                         condi{\c{c}}{\~o}es f{\'{\i}}sicas encontradas no 
                         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 Centro-Oeste, 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. A partir dessa 
                         an{\'a}lise, {\'e} feita a revis{\~a}o dos algoritmos de 
                         qualifica{\c{c}}{\~a}o de dados e s{\~a}o propostas melhorias 
                         ao sistema de coleta de dados, de modo a aumentar a confiabilidade 
                         dos dados coletados e subsidiar a valida{\c{c}}{\~a}o de modelos 
                         computacionais de levantamento do recurso solar no futuro.",
          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)}",
             language = "pt",
                pages = "178",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/42HMDUB",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42HMDUB",
           targetfile = "Artur de Almeida Lemes.pdf",
        urlaccessdate = "26 abr. 2024"
}