Comparação de método de imputação para dados de precipitação diária (2019)
- Authors:
- Autor USP: TEODORO, VALIANA ALVES - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCE
- Subjects: AGROMETEOROLOGIA; CHUVA; MODELOS MATEMÁTICOS; PLUVIOMETRIA; PRODUÇÃO AGRÍCOLA
- Keywords: Dados faltantes
- Language: Português
- Abstract: As principais causas da redução da produtividade agrícola são os eventos climáticos, e a variável meteorológica de grande importância para a produção agrícola é a precipitação. Alguns dos problemas das bases de dados meteorológicos são a descontinuidade e dados faltantes. Nesse sentido, os dados de precipitação em ponto de grade (Gridpoint), são uma excelente fonte de informações em pesquisas climatológicas. Para superar os problemas de dados faltantes e construir um banco de dados completos é necessário um processo de imputação. Portanto, o objetivo do trabalho foi comparar metodologias de imputação, utilizou abordagens univariada e múltipla, e comparou o desempenho em termos de imputação em diferentes cenários de dados faltantes e utilizou a raiz do erro quadrático médio (RMSE) como métrica. Para séries de precipitação diária que tinham dados faltantes foi realizado a imputação pelo método imputação múltipla por equações encadeadas (MICE), utilizando a informação de mês, ano e precipitação em ponto de grade. Foram utilizados quatro modelos, nos quais a precipitação diária dependia de: mês; mês e ano; precipitação em ponto de grade; mês, ano e precipitação diária em ponto de grade. Utilizou-se a raiz do erro quadrático médio (RMSE) como métrica e para verificar as imputações, analisou-se a semelhança entre os dados observados e os dados imputados pelo Teste de Kolmogorov-Smirnov e pelos gráficos da média e variância das imputações. O modelo com o maior número de variáveisfoi escolhido para imputar os dados faltantes das séries de precipitação diária. Nesse trabalho, o uso de dados de precipitação em ponto de grade mostrou ser na imputação de dados de séries de precipitação diária. Para uma série de precipitação diária completa, concentra-se na comparação e avaliação de métodos de imputação nas abordagens univariada e múltipla, para dados de precipitação diária. Na abordagem univariada, utilizou-se diferentes configurações filtro de Kalman, Média Móvel Ponderada e Decomposição Sazonal. Na abordagem múltipla, utilizou-se o método MICE, com diferentes modelos. Os dados faltantes foram estimados em uma série de precipitação diária, em que os dados faltantes foram gerados de maneira aleatória e em trechos e utilizou-se a raiz do erro quadrático médio (RMSE) como métrica. Os resultados identificaram que o método de Filtro de Kalman forneceu os menores valores de RMSE, para todos os cenários de dados faltantes. A aplicação do algoritmo Filtro de Kalman produziu melhores estimativas para os valores diários de precipitação. O Filtro de Kalman pode ser uma importante metodologia para imputação de dados de precipitação diária, garantido uma série temporal completa para análises de vários setores, dentre eles a agricultura
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2019
- Data da defesa: 28.08.2019
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ABNT
TEODORO, Valiana Alves. Comparação de método de imputação para dados de precipitação diária. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-13092019-142935/. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Teodoro, V. A. (2019). Comparação de método de imputação para dados de precipitação diária (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-13092019-142935/ -
NLM
Teodoro VA. Comparação de método de imputação para dados de precipitação diária [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-13092019-142935/ -
Vancouver
Teodoro VA. Comparação de método de imputação para dados de precipitação diária [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-13092019-142935/
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