Sistema Web para pré-processamento e análise de dados meteorológicos

Autores

DOI:

https://doi.org/10.55761/abclima.v30i18.15079

Palavras-chave:

Data Wrangling, Mineração de dados, Computação aplicada.

Resumo

O entendimento do tempo e do clima é indispensável para decisões assertivas em diversos campos da atuação humana. Necessitando, portando de dados consistentes e confiáveis para inferências e tomadas de decisão. Deste modo, o objetivo deste trabalho é descrever as funcionalidades de um sistema (web) desenvolvido com intuito de identificar erros e imputar dados ausentes em séries históricas de dados meteorológicos, descrevendo as características e erros da base de dados do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) nos municípios de Matupá MT e Sinop MT. O sistema foi construído com a linguagem de programação Python, as bibliotecas Scikit-learn, SciPy, Pandas, Plotly e o Framework Streamlit. Para validação do sistema foi utilizado série histórica de dados meteorológicos fornecidos pelo INMET, tratados suas falhas e imputados os valores ausentes com o algoritmo KNNImputer. A assertividade da imputação de valores ausentes foi verificada através das métricas de Acurácia, Precisão, Recall, F1-score e Erro Quadrático Médio (QMS). Tais métricas são oriundas de comparação de valores previstos e valores originais por matriz de confusão. O sistema foi eficiente na identificação de outliers e na imputação de valores ausentes, identificando 100% dos valores discrepantes das variáveis analisadas.

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Biografia do Autor

Walingson da Silva da Costa, Universidade Estadual do Mato Grosso (UNEMAT Alta Floresta)

Mestrando no Programa de Pós Graduação em Biodiversidade e Agroecossistemas Amazônicos na Universidade Estadual de Mato Grosso; Especialista em Planejamento e Gerenciamento em Biologia Ambiental pela Faculdade Brasil Central FBC BRASIL; Bacharel em Sistema da Informação pela Universidade Estadual de Mato Grosso (UNEMAT). Tem experiência na área de Biologia Geral, planejamento e gerenciamento de projetos, programação orientada a objetos, Ciencia de Dados, Aprendizagem de Máquinas e automação residencial/predial. Atuando principalmente, sistemas WEB e Tecnologia da Informação e Comunicação em escolas de ensino básico.

Rivanildo Dallacort, Universidade Estadual do Mato Grosso (UNEMAT Tangará da Serra)

Pesquisador, Bolsista de produtividade CNPq; Professor do Mestrado em Ambiente e Sistemas de Produção Agrícola - PPGASP; Professor do Mestrado em Biodiversidade e Agroecossistemas Amazônicos - PPGBioAgro; Coordenador do Centro de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto Aplicado a Produção de Biodiesel - CETEGEO, UNEMAT, Campus Universitário de Tangará da Serra Atua no INEP/MEC como avaliador de cursos de graduação e de instituições de educação superior; Atuante na área de Engenharia Agrícola, atuando principalmente nos seguintes temas: Agrometeorologia, Recursos Hídricos, Modelagem, Meio Ambiente, Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto. 

Marcos Antônio Camillo de Carvalho, Universidade Estadual do Mato Grosso (UNEMAT Alta Floresta)

Possui graduação em Agrononia pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1985), mestrado em Agronomia (Produção Vegetal) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1997) e doutorado em Agronomia (Produção Vegetal) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2000), Pós Doutorado pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2018). Atualmente é professor adjunto da Universidade do Estado de Mato Grosso, lotado no Departamento de Agronomia do Campus Universitário de Alta Floresta. Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase em Manejo e Tratos Culturais de Culturas e Fertilidade e Adubação do Solo, atuando principalmente nos seguintes temas: Recuperação e ou Renovação de Pastagens, Integração Lavoura Pecuária, Manejo e Conservação do Solo, trabalhando com as cultura do arroz, milho, soja, e feijão.

Silmara Bispo dos Santos, Universidade Federal do Brasil (UFMT Rondonópolis)

Possui graduação em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná (2005), Mestrado (2008) e Doutorado (2011) em Engenharia Agrícola na área de Pré-processamento e Armazenamento de Produtos Agrícolas pela Universidade Federal de Viçosa. Tem experiência na área de Engenharia Agrícola, com ênfase em Armazenamento e Secagem de Produtos Agrícolas, atuando principalmente nos seguintes temas: qualidade de grãos oleaginosos, qualidade de óleos vegetais e biodiesel, armazenamento hermético, secagem e resfriamento de grãos, extração de óleos vegetais e aproveitamento de co-produtos para geração de energia. Atualmente é Professora Associada do Curso de Engenharia Mecânica da Universidade Federal do Rondonópolis - UFR, onde ministra disciplinas na área de Fenômenos de Transporte e Engenharia Térmica e desenvolve projetos de pesquisa e extensão e coordena o Programa de Extensão tecnológica "Oficina Maker UFR". 

Referências

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Publicado

16-04-2022

Como Citar

Costa, W. da S. da, Dallacort, R., Carvalho, M. A. C. de, & Santos, S. B. dos. (2022). Sistema Web para pré-processamento e análise de dados meteorológicos. Revista Brasileira De Climatologia, 30(18), 591–610. https://doi.org/10.55761/abclima.v30i18.15079

Edição

v. 30 (2022)

Seção

Artigos

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