Redes agrometeorológicas: histórico e estudos de casos em agrometeorologia.

RESUMO: Este trabalho objetiva identificar as origens de ações em rede na meteorologia, relatada a partir do século XIX, considerando os aspectos tecnológicos e institucionais que contribuíram para viabilizar sua formação. O artigo contempla também a análise de duas experiências envolvendo redes no campo da Meteorologia Agrícola que visam contribuir para a redução de riscos agrícolas associados às condições do tempo e clima em território brasileiro. Os casos analisados foram: a implementação do Zoneamento Agrícola de Riscos Climáticos e o desenvolvimento do sistema Agritempo

Estimativa de produtividade do milho para a localidade de Piracicaba-SP, utilizando modelo agrometeorológico - um estudo de caso.

Este trabalho teve por objetivo a validação de um modelo para estimativa de produtividade de milho no município de Piracicaba-SP utilizando a base conceitual proposta por Driessen e Konijn (1992) e aplicada por Vieira Junior (2006)

Análise da variabilidade espaço-temporal da precipitação pluviométrica no estado do rio grande do sul.

O objetivo deste estudo foi analisar a variabilidade espaço-temporal da precipitação pluviométrica no estado do Rio Grande do Sul entre 1987 e 2006, por meio da definição de zonas pluviometricamente homogêneas. Foram utilizados dados diários de precipitação pluviométrica de 79 estações adquiridos junto ao site da Agência Nacional de Águas (ANA). A série foi dividida em dois períodos de 10 anos (1987 a 1996 e 1997 a 2006). A clusterização (agrupamento) foi a tarefa empregada e o programa computacional utilizado para obtenção das zonas homogêneas foi o Weka®, sendo o k-means o algoritmo escolhido. A partir da análise dos dados mensais foram definidas quatro regiões homogêneas, nos dois períodos analisados. Comparando-se os dois períodos, verificou-se um deslocamento espacial dos agrupamentos, assim como um aumento da precipitação no período de 1997 a 2006.SBIAgro 2009

Regionalização da precipitação no estado da bahia por meio de técnicas de mineração de dados.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi identificar e analisar zonas pluviométricas homogêneas no Estado da Bahia, por meio de técnicas de mineração de dados. Foram utilizados dados mensais de precipitação de 97 estações meteorológicas em um período de 30 anos (1981 a 2010). Aplicando o algoritmo k-means, para segmentação dos dados em escala mensal, foram identificadas quatro zonas homogêneas no Estado. Posteriormente, os dados foram convertidos em totais anuais e classificados conforme o desvio padrão em: extremamente seco, muito seco, seco, normal, chuvoso, muito chuvoso e extremante chuvoso. Os resultados demonstraram uma predominância dos anos classificados como ?normais? nas quatro zonas. No entanto, um quadro de anomalias climáticas de déficit e excessos de chuvas ocorre em todos os grupos, com destaque para a superioridade dos anos ?secos? em relação aos anos ?chuvosos? e a correlação destes anos com a queda na produção agrícola baiana

Mining relevant and extreme patterns on climate time series with CLIPSMiner.

One of the most important challenges for the researchers in the 21st Century is related to global heating and climate change that can have as consequence the intensification of natural hazards. Another problem of changes in the Earth's climate is its impact in the agriculture production. In this scenario, application of statistical models as well as development of new methods become very important to aid in the analyses of climate from ground-based stations and outputs of forecasting models. Additionally, remote sensing images have been used to improve the monitoring of crop yields. In this context we propose a new technique to identify extreme values in climate time series and to correlate climate and remote sensing data in order to improve agricultural monitoring. Accordingly, this paper presents a new unsupervised algorithm, called CLIPSMiner (CLImate PatternS Miner) that works on multiple time series of continuous data, identifying relevant patterns or extreme ones according to a relevance factor, which can be tuned by the user. Results show that CLIPSMiner detects, as expected, patterns that are known in climatology, indicating the correctness and feasibility of the proposed algorithm. Moreover, patterns detected using the highest relevance factor is coincident with extreme phenomena. Furthermore, series correlations detected by the algorithm show a relation between agroclimatic and vegetation indices, which confirms the agrometeorologists' expectations

Rotor Unbalance Kind and Severity Identification by Current Signature Analysis with Adaptative Update to Multiclass Machine Learning Algorithms

The health of a rotating electric machine can be evaluated by monitoring electrical and mechanical parameters. As more information is available, it easier can become the diagnosis of the machine operational condition. We built a laboratory test bench to study rotor unbalance issues according to ISO standards. Using the electric stator current harmonic analysis, this paper presents a comparison study among Support-Vector Machines, Decision Tree classifies, and One-vs-One strategy to identify rotor unbalance kind and severity problem – a nonlinear multiclass task. Moreover, we propose a methodology to update the classifier for dealing better with changes produced by environmental variations and natural machinery usage. The adaptative update means to update the training data set with an amount of recent data, saving the entire original historical data. It is relevant for engineering maintenance. Our results show that the current signature analysis is appropriate to identify the type and severity of the rotor unbalance problem. Moreover, we show that machine learning techniques can be effective for an industrial application

Análise temporal de municípios produtores de cana-de-açúcar no estado de São Paulo por meio de agrupamento do NDVI (AVHRR/NOAA) e dados de produtividade e área.

O objetivo deste trabalho foi detectar municípios produtores de cana-de-açúcar no estado de São Paulo, similares, pelo método de agrupamento, analisando variáveis espectrais (NDVI), área plantada e produtividade no período de 2001 a 2009. O resultado dessa análise exploratória dos dados mostrou que a técnica é apropriada para a determinação de grupos de municípios com características semelhantes o que permite classificar as regiões automaticamente.SBSR 2011