Técnicas de estimativa da temperatura do ar no estado de Minas Gerais, Brasil, em regiões de clima Cwa E Cwb segundo sistema de classificação climática de Köppen-Geiger

RESUMO

A temperatura do ar afeta significativamente os processos que envolvem atividades agrícolas e humanas. O conhecimento da temperatura de um determinado local é fundamental para o planejamento agrícola. Também ajuda a tomar decisões sobre as atividades humanas. No entanto, nem sempre é possível determinar essa variável. É necessário fazer uma estimativa precisa, utilizando métodos que sejam capazes de detectar as variações existentes. O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos de regressão linear múltipla (RLM), rede neural artificial (RNA) e floresta aleatória (FA) para estimar a temperatura média (Tmean), máximo (Tmax), e mínimo (Tmin) mensal do ar em função de coordenadas geográficas e altitude para diferentes áreas do Estado de Minas Gerais, Brasil, com classificação climática Cwa ou Cwb. Os dados médios mensais (Tmean, Tmax e Tmin), ao longo de um período de 30 anos, foram coletados em 20 estações climatológicas. O RLM foi capaz de estimar o Tmax com precisão. Porém, a capacidade preditiva de estimar Tmean e Tmin foi baixa. Os algoritmos FA e RNA foram usados ​​para estimar Tmean, Tmax e Tmin com alta precisão. Os melhores resultados foram obtidos com o modelo RF.

Termos para indexação:
Rede neural artificial; floresta aleatória; regressão linear múltipla; coordenadas geográficas.