Sistema web de preprocesamiento y análisis de datos meteorológicos

Autores/as

DOI:

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

Palabras clave:

Data Wrangling, Mineração de dados, Computação aplicada.

Resumen

La comprensión del tiempo y el clima es esencial para la toma de decisiones asertivas en diversos campos de la acción humana, requiriendo, por tanto, datos consistentes y fiables. De esta forma, el objetivo de este trabajo fue describir las funcionalidades de un sistema (web) desarrollado para identificar errores e imputar datos faltantes en series históricas de datos meteorológicos, describiendo las características y errores en la base de datos del INMET (Instituto Nacional de Meteorología) en los municipios de Matupá MT y Sinop MT. El sistema fue construido con el lenguaje de programación Python, las librerías Scikit-learn, SciPy, Pandas, Plotly y el Framework Streamlit. Para validar el sistema, se utilizaron series de datos meteorológicos históricos proporcionados por el INMET, se trataron sus fallos y se imputaron los valores perdidos con el algoritmo KNNImputer. La asertividad de la imputación de los valores perdidos se verificó a través de las métricas de Exactitud, Precisión, Recall, F1-score y Error Cuadrático Medio (QMS). Estas métricas se derivan de la comparación de los valores predichos y los valores originales mediante la matriz de confusión. El sistema fue eficiente en la identificación de valores atípicos y en la imputación de valores perdidos, identificando el 100% de los valores discrepantes de las variables analizadas.

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Biografía del autor/a

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". 

Citas

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Publicado

16/04/2022

Cómo citar

Costa, W. da S. da, Dallacort, R., Carvalho, M. A. C. de, & Santos, S. B. dos. (2022). Sistema web de preprocesamiento y análisis de datos meteorológicos. Revista Brasileña De Climatología, 30(18), 591–610. https://doi.org/10.55761/abclima.v30i18.15079

Número

Vol. 30 (2022)

Sección

Artigos

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