Estimação do Índice de Bulbo Úmido Termômetro de Globo (IBUTG) para ambientes a céu aberto por meio de Redes Neurais Artificiais utilizando dados de estações metereologicas

Autores

DOI:

https://doi.org/10.55761/abclima.v30i18.14713

Palavras-chave:

Meteorologia instrumental, Técnica de estimação, Gerenciamento de risco, Estresse ao calor

Resumo

Este trabalho objetiva demostrar a viabilidade técnica de estimação do Índice de Bulbo Úmido Termômetro de Globo (IBUTG) para ambiente a céu aberto sem fonte artificial de calor por meio de dados medidos em estações meteorológicas convencionais, a partir da utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA). Para tanto, procedeu-se a instalação de termômetros de bulbo úmido natural e de globo em uma estação meteorológica convencional, com a finalidade de calcular o IBUTG sincronamente com as variáveis de temperatura, umidade e velocidade do ar, bem como radiação solar global e pressão atmosférica. O treinamento da RNA foi conduzido com a utilização de 81 dias de medições. Algumas configurações da RNA foram modificadas com o intuito de encontrar a de melhor desempenho para a rede. Para o teste de validação do treinamento, selecionou-se dia de céu aberto, nublado e com precipitação, com condições sinópticas que impõem elevado estresse ao calor. O IBUTG estimado pelo RNA acompanhou o ciclo diário do IBUTG medido, com a melhor configuração de rede (três camadas e cinco neurônios) estimando erro médio quadrático diário de 0,2724°C e erro médio absoluto de 0,1818°C (com erro percentual de apenas 0,7%). Comprova-se a viabilidade técnica de estimar o IBUTG com adequada precisão a partir de dados meteorológicos, o que permite que a técnica de RNA possa ser utilizada como estratégia de orientação do gerenciamento do risco ocupacional.

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Biografia do Autor

Ivan Julio Apolonio Callejas, Departamento de Arquitetura e Urbanismo/Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia, Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT

Graduado pela Universidade Federal de Mato Grosso (1995). Mestre pela Faculdade de Engenharia Civil, área de concentração Estruturas, Universidade Estadual de Campinas (1998). Doutor pelo programa de pós graduação em Física Ambiental na área de conforto ambiental (2012). Atualmente é professor Associado I da Universidade Federal de Mato Grosso, atuando no Departamento de Arquitetura e Urbanismo, tendo atuado como docente do Curso de Pós-Graduação em Engenharia de Edificações e Ambiental (PPGEEA). Integra como colaborador o curso de Mestrado Profissional em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação (PROFNIT). É líder do Grupo de Pesquisa em Dinâmica Ambiental e Tecnologia (GPDAT). Atuou como bolsista do CNPq, na modalidade EXP (extensão no país), no Programa Agentes Locais de Inovação (ALI) do SEBRAE-MT, de 2014 a 2016. Tem experiência na área de Arquitetura/ Engenharia Civil e interesse na área de tecnologia do ambiente construído, com enfoque na sustentabilidade, voltados ao desempenho termoenergético das edificações e desenvolvimento de materiais, produtos e processos construtivos inovadores.

Ermete Cauduro Bianchi, Departamento de Ensino – Campus Pontes e Lacerda, Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT)

raduado em "Engenharia Elétrica" pela Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT (2015). Possui especialização em "Engenharia de Segurança do Trabalho" pela Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT. Participou do Programa de Educação Tutorial do curso de Engenharia Elétrica (PET - ELÉTRICA UFMT) no período de Dezembro de 2010 a Junho de 2013. Graduação Saduiche por intercâmbio internacional entre Agosto de 2013 a Julho de 2014 na Università Degli Studi di Firenze - Florença, Itália pelo programa Ciência Sem Fronteiras, com bolsa Capes. Mestre em "Engenharia de Edificações e Ambiental" pela Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT (2018). Professor Substituto na UFMT - 2018 a 2019.

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Publicado

10-04-2022

Como Citar

Callejas, I. J. A., & Bianchi, E. C. (2022). Estimação do Índice de Bulbo Úmido Termômetro de Globo (IBUTG) para ambientes a céu aberto por meio de Redes Neurais Artificiais utilizando dados de estações metereologicas. Revista Brasileira De Climatologia, 30(18), 524–548. https://doi.org/10.55761/abclima.v30i18.14713

Edição

Seção

Artigos