| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/43MS5D2 | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/12.03.12.09 | |||
| Última Atualização | 2020:12.03.12.09.55 (UTC) administrator | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/12.03.12.09.55 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:01.04.01.35.41 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.22564/rbgf.v38i2.2046 | |||
| ISSN | 0102-261X | |||
| Chave de Citação | CorreaCamp:2020:NeNeWa | |||
| Título | Observing the existence of low-frequency variability in monthly rainfall data at southeastern Brazil using R package tools: neural networks and wavelet  | |||
| Ano | 2020 | |||
| Data de Acesso | 13 maio 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 1602 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Correa, Cleber Souza 2 Campos Velho, Haroldo Fraga de | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3 | |||
| Grupo | 1 2 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 clebercsc@fab.mil.br 2 haroldo.camposvelho@inpe.br | |||
| Revista | Brazilian Journal of Geophysics | |||
| Volume | 38 | |||
| Número | 2 | |||
| Histórico (UTC) | 2020-12-03 12:10:08 :: simone -> administrator :: 2020 2022-01-04 01:35:41 :: administrator -> simone :: 2020 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | monthly rainfall sunspots multi-decadal cycles precipitação mensal manchas solares ciclos multi-decenais | |||
| Resumo | This study aimed to analyze 70 years historical series in the Brazilian Southeastern region, using monthly rainfall data. Statistical modeling techniques such as cross-wavelet spectra and artificial neural networks (ANN), from the R statistical package, were used to perform the analyses. Two different types of neural networks were employed: the multi-layer perceptron (MLP) and extreme learning machine (ELM). From the cited time series, the analysis shows the existence of a decadal and multi-decadal signal with cycles of 5, 11, and 22 years in the monthly rainfall in Brazilian Southeastern region, observing the existence of lowfrequency variability. This shows a significant degree of modulation and association for the precipitation with solar activity. The neural networks were also used as forecasting tools, with a better performance for MLP-NN smaller root mean square error. However, the MLP-NN presented a greater confidence interval than ELM-NN. RESUMO: Este estudo teve como objetivo analisar séries históricas de 70 anos no sudeste do Brasil, utilizando dados mensais de precipitação. Técnicas de análise estatística usando o pacote estatístico R, como espectros de wavelet cruzado e modelagem de redes neurais artificiais (RNA), foram usadas para realizar as análises. Duas implementações de redes neurais foram empregadas: multi-layer perceptron (MLP) e extreme learning machine (ELM). Os resultados obtidos nas análises realizadas permitem inferir que as séries temporais observadas mostram a existência de um sinal decenal e multi-decenal com ciclos de 5, 11 e 22 anos na precipitação mensal no sudeste do Brasil, observando a existência de variabilidade de baixa frequência nos dados analisados. Isso mostra um grau significativo de modulação e associação da precipitação com a atividade solar. A análise de séries temporais longas permitem a observação de variabilidades de baixa frequência, evidenciando sua grande importância e relevância. Uma significativa parcela da variância total de ciclos atmosféricos decenais é modulado pela atividade solar. As redes neurais também foram usadas como ferramentas de previsão, com melhor desempenho para a rede MLP como mostrado pelo erro médio quadrático. A rede MLP apresentou maior amplitude no intervalor de confiança do que a rede ELM. | |||
| Área | COMP | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Observing the existence... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/43MS5D2 | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/43MS5D2 | |||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | correa-observing.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft | |||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ESGTTP | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 5 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 1 | |||
| Divulgação | PORTALCAPES; SCIELO; SCOPUS. | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||