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@TechReport{DiasCalhCorr:2021:FeCoTr,
               author = "Dias, Guilherme Alvarenga and Calheiros, Alan James Peixoto and 
                         Corr{\^e}a, Pedro Luiz Pizzigatti",
                title = "Ferramentas computacionais para tratar a qualidade para dados 
                         obtidos atrav{\'e}s de sensores",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2021",
                 type = "RPQ",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.}",
             keywords = "ci{\^e}ncia dos dados, qualidade de dados, dados 
                         meteorol{\'o}gicos, data science, data quality, meteorological 
                         data.",
             abstract = "Este projeto de inicia{\c{c}}{\~a}o cient{\'{\i}}fica teve 
                         como objetivo o desenvolvimento de algoritmos computacionais 
                         capazes de tratar dados brutos provenientes de sensores 
                         meteorol{\'o}gicos mantidos pelo Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE), process{\'a}-los para um padr{\~a}o de dados 
                         aceito internacionalmente e valid{\'a}-los. Tamb{\'e}m foram 
                         desenvolvidos algoritmos para a interpreta{\c{c}}{\~a}o 
                         gr{\'a}fica das grandezas prim{\'a}rias medidas e para verificar 
                         a consist{\^e}ncia dos dados de modo amig{\'a}vel ao 
                         usu{\'a}rio final. Dentre os sensores de chuva do INPE, foram 
                         analisados os dados provenientes dos disdr{\^o}metros de impacto, 
                         Joss-Waldvogel, e do disdr{\^o}metro a laser, PARSIVEL, ambos 
                         importantes na an{\'a}lise microf{\'{\i}}sica da 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o. Os algoritmos de processamento de dados 
                         foram constru{\'{\i}}dos para interpretar dados brutos gerados 
                         pelos sensores, levando em considera{\c{c}}{\~a}o dados 
                         faltantes, e converter o formato propriet{\'a}rio em Network 
                         Common Data Form (NetCDF4), amplamente utilizados pela comunidade 
                         cient{\'{\i}}fica. Esses arquivos seguem o padr{\~a}o do 
                         Atmospheric Radiation Measurement (ARM/EUA), que normaliza a 
                         estrutura dos dados para algo aceito internacionalmente e sob alto 
                         rigor de qualidade. A avalia{\c{c}}{\~a}o dos dados processados 
                         por esses algoritmos foi feita com o uso de m{\'e}tricas bem 
                         difundidas na comunidade cient{\'{\i}}fica. De modo a avaliar a 
                         qualidade das informa{\c{c}}{\~o}es dos equipamentos aqui 
                         relacionados, foi realizada inicialmente uma 
                         intercompara{\c{c}}{\~a}o entre sensores colocalizados para um 
                         experimento de campo liderado pelo INPE, o SOSCHUVA. Foi 
                         tamb{\'e}m utilizado um instrumento de refer{\^e}ncia para 
                         chuva, o pluvi{\^o}metro. Os disdr{\^o}metros colocalizados no 
                         s{\'{\i}}tio de Jaquari{\'u}na-SP durante a campanha mostraram 
                         alta correla{\c{c}}{\~a}o, 0,9 entre as taxas de chuva medidas 
                         pelo pluvi{\^o}metro e pelo disdr{\^o}metro Joss-Waldvogel e de 
                         0,92 entre o pluvi{\^o}metro e o disdr{\^o}metro PARSIVEL, 
                         indicando uma alta confiabilidade nas medidas realizadas por esses 
                         instrumentos e nos algoritmos desenvolvidos. Assim, visamos 
                         executar esses algoritmos em outras campanhas do INPE, como o 
                         CHUVA, GoAmazon e ATTO, facilitando o seu processamento e 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o. Espera-se com essas ferramentas otimizar 
                         os processamentos dos dados e acelerar as pesquisas realizadas com 
                         estes instrumentos, trazendo visibilidade {\`a} 
                         institui{\c{c}}{\~a}o por meio da qualidade das 
                         informa{\c{c}}{\~o}es. ABSTRACT: This undergraduate research 
                         project aimed to develop computational algorithms capable of 
                         treating raw data originating from meteorological sensors 
                         maintained by the Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (National Institute for Space Research - INPE), to process that 
                         data to an internationally recognized data standard and to 
                         validate it. Algorithms for the graphical interpretation of the 
                         primary variables of the data were also developed, along with 
                         additional algorithms designed to verify its consistency in a 
                         user-friendly way. Among INPEs climate sensors, the data analyzed 
                         came from Joss-Waldvogel impact disdrometers and from PARSIVEL 
                         laser disdrometers, both of which are important in the 
                         microphysical analysis of rain. The data processing algorithms 
                         were developed to interpret raw data generated by the sensors, 
                         taking missing data into account, and to convert their proprietary 
                         file format into a Network Common Data Form (NetCDF4) format, 
                         which is widely use by the international scientific community. 
                         These files follow the Atmospheric Radiation Measurement (ARM/USA) 
                         data standards, which standardize the structure of the data to a 
                         high degree of quality. The data processed by these algorithms was 
                         evaluated with commonly used metrics in the wider scientific 
                         community. In order to evaluate the quality of the information 
                         obtained from the previously mentioned sensors, data from 
                         colocalized sensors belonging to the INPE maintained SOSCHUVA 
                         campaign was intercompared. A pluviometer was also used as a 
                         reference instrument for rain measurements. The colocalized 
                         disdrometers located at the Jaquari{\'u}na-SP site showed high 
                         correlations, namely, of 0.9 between the Joss-Waldvogel and 
                         pluviometer measurements and of 0.92 between the PARSIVEL and 
                         pluviometer sensors, which indicates a high degree of reliability 
                         in the measurements made by those sensors and in the data 
                         processing algorithms. We wish to use these algorithms in other 
                         INPE campaigns, such as CHUVA, GoAmazon and ATTO, facilitating the 
                         processing and distribution of data. With these tools, we hope to 
                         optimize the processing of meteorological data and to accelerate 
                         research developed with these instruments, bringing attention to 
                         the institution by its high data quality.",
          affiliation = "{Universidade de S{\~a}o Paulo (USP)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Universidade de S{\~a}o Paulo 
                         (USP)}",
             language = "pt",
                pages = "25",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34T/46243RL",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/46243RL",
           targetfile = "Relatorio_Final_PIBIC_2020_2021_Guilherme_Alvarenga_Dias.pdf",
        urlaccessdate = "03 maio 2024"
}


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