Métodos de aprendizagem estatística aplicados ao processamento de dados atmosféricos

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dc.contributor.advisorEduardo Landulfo
dc.contributor.authorMENDES, ALEX C.P.
dc.coverageNacional
dc.date.accessioned2024-11-26T13:26:12Z
dc.date.available2024-11-26T13:26:12Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEste 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.
dc.description.notasgeraisTese (Doutorado em Tecnologia Nuclear)
dc.description.notasteseIPEN/T
dc.description.teseinstituicaoInstituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP
dc.format.extent110
dc.identifier.citationMENDES, ALEX C.P. <b>Métodos de aprendizagem estatística aplicados ao processamento de dados atmosféricos</b>. Orientador: Eduardo Landulfo. 2024. 110 f. Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. DOI: <a href="https://dx.doi.org/10.11606/T.85.2024.tde-01112024-172523">10.11606/T.85.2024.tde-01112024-172523</a>. Disponível em: https://repositorio.ipen.br/handle/123456789/48698.
dc.identifier.doi10.11606/T.85.2024.tde-01112024-172523
dc.identifier.urihttps://repositorio.ipen.br/handle/123456789/48698
dc.localSão Paulo
dc.rightsopenAccess
dc.titleMétodos de aprendizagem estatística aplicados ao processamento de dados atmosféricos
dc.title.alternativeStatistical learning methods applied to atmospheric data processing
dc.typeTese
dspace.entity.typePublication
ipen.autorALEX CARLOS PELLEGRINETTI MENDES
ipen.codigoautor15292
ipen.contributor.ipenauthorALEX CARLOS PELLEGRINETTI MENDES
ipen.identifier.ipendoc30759
ipen.meioeletronicohttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85134/tde-01112024-172523/pt-br.php
ipen.type.genreTese
relation.isAuthorOfPublication57cfe46c-0ef0-48d4-9df1-50274815441b
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery57cfe46c-0ef0-48d4-9df1-50274815441b
sigepi.autor.atividadeALEX CARLOS PELLEGRINETTI MENDES:15292:920:N
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