| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/428SQHP | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/04.01.15.08 | |||
| Última Atualização | 2020:04.01.15.08.28 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/04.01.15.08.28 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:03.16.02.24.36 (UTC) administrator | |||
| Chave Secundária | INPE--PRE/ | |||
| Chave de Citação | SenaPaixFran:2019:RaPaEs | |||
| Título | Rastreando padrões espaço−temporais em dados atmosféricos por meio da análise topológica de dados  | |||
| Ano | 2019 | |||
| Data de Acesso | 17 maio 2024 | |||
| Tipo Secundário | PRE CN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 482 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Sena, Caio Átila Pereira 2 Paixão, João Antônio Récio da 3 França, José Ricardo de Almeida | |||
| Afiliação | 1 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) 2 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) 3 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 caio.atilaps@gmail.com | |||
| Nome do Evento | Encontro de Alunos de Pós-Graduação em Meteorologia do CPTEC/INPE, 18 (EPGMET) | |||
| Localização do Evento | Cachoeira Paulista, SP | |||
| Data | 04-08 nov. | |||
| Histórico (UTC) | 2020-04-07 11:53:23 :: simone -> administrator :: 2019 2022-03-16 02:24:36 :: administrator -> simone :: 2019 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Resumo | O entendimento do funcionamento de sistemas atmosféricos é construído sobre uma base de dados meteorológicos, tanto observados quanto simulados. Essa forte dependência nos dados, juntamente com um rápido desenvolvimento de sensores e a evolução dos recursos computacionais, impulsiona a expansão do volume de dados meteorológicos disponíveis. Por esse motivo, as ciências atmosféricas representam um dos domínios mais ricos em dados em termos de volume, velocidade e variedade (geralmente chamados de 3Vs do Big Data). Devido a essa quantidade de dados disponíveis são necessárias técnicas de mineração de dados para facilitar a extração e análise automáticas de padrões interessantes. No entanto, por conta da sua alta correlação espaço−temporal e heterogeneidade esses dados também impõem algumas dificuldades ao seu exame por meio de técnicas tradicionais de mineração de dados. Tendo isso em vista, a Análise Topológica de Dados (TDA) oferece uma vantagem significativa sobre as ferramentas mais convencionais de mineração de dados (baseadas em clusterização) por ter como foco propriedades globais, como a forma e a conectividade dos dados. Oportunamente, a forma aproximada das formações de nuvens pode ser uma característica significativa do estado da atmosfera. Dessa forma, o objetivo do presente trabalho é apresentar a aplicabilidade da técnica TDA na análise de alguns tipos de fenômenos meteorológicos. Para isso, vários experimentos são conduzidos com conjuntos de dados de sensores remotos para ilustrar a descoberta de características de fenômenos atmosféricos por meio de ferramentas da TDA. No presente trabalho, foram efetuados estudos de caso em que a TDA permitiu rastrear padrões fisicamente significativos em um conjunto de dados meteorológicos. No nosso primeiro experimento, aplicamos uma ferramenta da TDA chamada Homologia Persistente em dados de satélite do produto GridSat GOES durante eventos de ciclones tropicais de forma a rastrear a evolução de estruturas com temperatura de topo de nuvem relativamente mais elevada, avançando radialmente a partir do centro desses ciclones. Com isso, foi possível detectar automaticamente o fenômeno do Ciclo Diurno de Ciclones Tropicais e consequentemente, construir uma análise quantitativa da evolução desses eventos. | |||
| Área | MET | |||
| Tipo | Sensoriamento Remoto da Atmosfera | |||
| Arranjo | Rastreando padrões {espaço−temporais}... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/428SQHP | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/428SQHP | |||
| Idioma | pt | |||
| Arquivo Alvo | Caio_Átila_Pereira_et-al.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGP3W34P/425G9F5 | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21b/2020/03.11.18.32 7 | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format group isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||