@TechReport{GiornesBarb:2018:AmCoMo,
author = "Giornes, Almir de Oliveira and Barbosa, Eduardo Batista de
Moraes",
title = "Ambiente computacional para monitoramento e an{\'a}lises de dados
meteorol{\'o}gicos",
institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
year = "2018",
type = "RPQ",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
keywords = "dados meteorol{\'o}gicos.",
abstract = "Nas {\'u}ltimas duas d{\'e}cadas, o n{\'u}mero de redes
autom{\'a}ticas de esta{\c{c}}{\~o}es meteorol{\'o}gicas
aumentou consideravelmente como consequ{\^e}ncia da necessidade
de dados meteorol{\'o}gicos em tempo quase real e da grande
evolu{\c{c}}{\~a}o de sistemas autom{\'a}ticos de
aquisi{\c{c}}{\~a}o de dados. No Brasil, o Centro de
Previs{\~a}o de Tempo e Estudos Clim{\'a}ticos do Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais adquire diariamente um amplo
conjunto de dados meteorol{\'o}gicos, que em grande parte
s{\~a}o utilizados como insumo de rotinas operacionais, bem como
no desenvolvimento de estudos cient{\'{\i}}ficos. A partir deste
projeto pretende-se desenvolver um sistema para monitoramento de
dados composto por mapas e informa{\c{c}}{\~o}es
estat{\'{\i}}sticas. Para este estudo, foram adquiridos
tr{\^e}s anos de dados meteorol{\'o}gicos do tipo SYNOP,
originados de esta{\c{c}}{\~o}es meteorol{\'o}gicas que
reportam condi{\c{c}}{\~o}es da superf{\'{\i}}cie terrestre em
hor{\'a}rios sin{\'o}ticos, que s{\~a}o {\`a}s 12 horas,
{\`a}s 18 e {\`a} meia noite, por meio do Sistema de
Telecomunica{\c{c}}{\~a}o Global. Inicialmente, foram
confeccionados mapas para avaliar a distribui{\c{c}}{\~a}o
espacial dos dados. A partir de estudos estat{\'{\i}}sticos foi
poss{\'{\i}}vel conhecer alguns par{\^a}metros, em que um deles
{\'e} o valor da m{\'e}dia das observa{\c{c}}{\~o}es por hora,
a partir dos quais pode-se observar que as maiores quantidades de
observa{\c{c}}{\~o}es se encontram nos hor{\'a}rios
sin{\'o}ticos, com uma m{\'e}dia de 6710
observa{\c{c}}{\~o}es, e nos hor{\'a}rios intermedi{\'a}rios
aos sin{\'o}ticos, que s{\~a}o de tr{\^e}s em tr{\^e}s horas,
com uma m{\'e}dia de 5965 observa{\c{c}}{\~o}es, os demais
hor{\'a}rios apresentam uma m{\'e}dia menor, apresentando 1974
observa{\c{c}}{\~o}es. Outro par{\^a}metro observado foi a
m{\'e}dia di{\'a}ria, que no qual apresenta cerca de 3397
observa{\c{c}}{\~o}es. Identificou-se um crescimento ao longo
dos anos em rela{\c{c}}{\~a}o ao total de
observa{\c{c}}{\~o}es por dia, em que a m{\'e}dia do total de
observa{\c{c}}{\~o}es di{\'a}rias registrado em 2015 foi de
67817, enquanto que em 2017 foi uma m{\'e}dia de 90049,
apresentando um crescimento de 32,78%. A partir de
distribui{\c{c}}{\~o}es de frequ{\^e}ncia foram realizados
ajustes da distribui{\c{c}}{\~a}o de probabilidade visando
conhecer o padr{\~a}o dos dados e prever poss{\'{\i}}veis
erros. Os resultados preliminares revelam semelhan{\c{c}}as entre
hor{\'a}rios de chegada dos dados, principalmente nos
hor{\'a}rios sin{\'o}ticos, que apresentam quantidades de
observa{\c{c}}{\~o}es similares e com valores mais elevados.
Para chegar aos ajustes, foram realizados testes atrav{\'e}s de
programas em R, um ambiente estat{\'{\i}}stico que disponibiliza
ferramentas para an{\'a}lises estat{\'{\i}}sticas aprimoradas.
Foram realizados diversos testes com diferentes
distribui{\c{c}}{\~o}es de probabilidade, e a melhor foi a
distribui{\c{c}}{\~a}o de Cauchy. Essa distribui{\c{c}}{\~a}o
se assemelha {\`a} distribui{\c{c}}{\~a}o Normal, por{\'e}m
com os testes realizados, esta n{\~a}o foi adotada como a melhor
por conta da dispers{\~a}o dos dados. A partir dos ajustes
espera-se que os dados correntes sigam o mesmo padr{\~a}o
identificados em anos anteriores.",
affiliation = "{Faculdade Tecnol{\'o}gica de Cruzeiro (FATEC)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
language = "pt",
pages = "178",
ibi = "8JMKD3MGP3W34R/42HMFJP",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42HMFJP",
targetfile = "Almir de Oliveira Giornes.pdf",
urlaccessdate = "25 abr. 2024"
}