Métodos de aprendizagem estatística aplicados ao processamento de dados atmosféricos
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Data
2024
Data de publicação:
Autores IPEN
Orientador
Eduardo Landulfo
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Resumo
Este estudo se propõe a avaliar 6 modelos de aprendizagem estatística para a estimativa e predição do topo da camada limite atmosférica em 13 sítios da MPLNET (Micro-Pulse Lidar Network). A camada limite atmosférica, que desempenha um papel crucial na troca de energia, calor e poluição entre a superfície da Terra e a atmosfera, é um fator importante para a compreensão de diversos processos meteorológicos e climáticos. A análise comparativa dos modelos visa identificar quais métodos estatísticos oferecem maior precisão e confiabilidade nas previsões, contribuindo para aprimorar o entendimento das dinâmicas atmosféricas em diferentes regiões cobertas pela rede MPLNET.
Como referenciar
MENDES, ALEX C.P. Métodos de aprendizagem estatística aplicados ao processamento de dados atmosféricos. Orientador: Eduardo Landulfo. 2024. 110 f. Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. DOI: 10.11606/T.85.2024.tde-01112024-172523. Disponível em: https://repositorio.ipen.br/handle/123456789/48698. Acesso em: 01 Dec 2024.
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