Estimation of beam at normal incidence using artificial neural network and comparing with statistical models

A irradiação direta na incidência normal (Hb) foi estimada utilizando Redes Neurais Artificiais (ANN2) para uma base de dados medida do período de 1996 a 2008 em Botucatu- Brasil, região com influência de queimadas agrícolas. A rede utilizada foi a Multilayer Perceptron (MLP), com o algoritmo de aprendizado backpropagation e termo momentum. A ANN2 foi comparada com um modelo estatístico de ajuste local (ME4) e dois modelos selecionados na literatura (ME5 e ME6). A variável de entrada foi o kt (transmissividade atmosférica da irradiação global). Os modelos foram avaliados por meio dos indicativos estatísticos: Mean Bias Error (MBE,MJm⁻²), Relative Mean Bias Error (rMBE,%), Root Mean Square Error (RMSE,MJm⁻²), Relative Root Mean Square Error (rRMSE,%) e d de Willmott. O desempenho de ANN2 é melhor que dos modelos estatísticos. A estimativa com ANN2 resultou: rRMSE=16,519% e d=0,980. O ME4 estimou com rRMSE=20,130% e d=0,971. Os ME5 e ME6 tiveram desempenho inferior ao ME4. O modelo ANN2 é recomendado como a primeira escolha para estimativa de Hb, seguido do modelo ME4.The direct irradiation at normal incidence (Hb) was estimated using Artificial Neural Networks (ANN2) to a database from 1996 to 2008 in Botucatu-Brazil, region with influence of agricultural burning. The network used was the Multilayer Perceptron (MLP), with the backpropagation algorithm and momentum term. The ANN2 was compared with a statistical model of local adjustment (ME4) and two models selected in the literature (ME5 and ME6). The input variable was the kt (atmospheric transmissivity of global radiation). The models were evaluated by means of statistical indicatives: Mean Bias Error (MBE,MJm⁻²), Relative Mean Bias Error (rMBE,%), Root Mean Square Error (RMSE,MJm⁻²), Relative Root Mean Square Error (rRMSE,%) and d Willmott. The ANN2 performance is better than statistical models. The estimate with ANN2 resulted: rRMSE=16.519% and d=0.980. The ME4 estimated with rRMSE=20.130% and d=0.971. The ME5 and ME6 had underperformed ME4. The ANN2 model is recommended as the first choice to estimate Hb, followed by ME4 model.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Equations of seasonal estimates of infrared global, diffuse and direct radiation in Botucatu/SP/Brasil

É descrito no trabalho a obtenção das equações para estimativas sazonais das radiações infravermelho global (HᵈGIV), difusa (HᵈdIV) e direta (HᵈDIV) em função das radiações global (HGᵈ), difusa (Hdᵈ) e direta (HDᵈ) do espectro total, respectivamente. A base de dados das radiações foi medida no período de 2003 a 2006 em Botucatu/SP/Brasil. As radiações dos espectros total e IV foram correlacionadas aos pares por meio de regressão linear do tipo (Y = a X) e os coeficientes de determinação, próximos dos 100%, mostram que as radiações HᵈGIV, HᵈdIV e HᵈDIV estão bem correlacionadas sazonalmente com as radiações HGᵈ, Hdᵈ e HDᵈ respectivamente. Em relação à fração anual KGIV = (HᵈGIV / HGᵈ) = 46,1%, a fração sazonal KGIV é menor nas estações mais nebulosas e úmidas, verão(44,8%) e primavera(45,1%), e é maior nas estações com maior número dias de céu aberto e secos, outono (47,6%) e inverno(48,0%). Em relação à fração anual KdIV (HᵈdIV / Hdᵈ) = 38,2%, a fração sazonal KdIV é maior na primavera (40,1%), igual no verão (38,2%), e menor no outono (34,9%) e inverno (33,9%). Em relação à fração anual HᵈDIV / HDᵈ = 0,511 = 51,1%, a fração sazonal HᵈDIV é menor no verão (49,0%) e primavera (49,3%), e maior no outono (52,7%) e inverno (53,9%).This study presents equations for seasonal estimates of infrared global (HᵈGNIR), diffuse (HᵈdNIR) and direct (HᵈDNIR) radiation as a function of global (HGᵈ), diffuse (Hdᵈ) and direct (HDᵈ) radiation of the total spectrum, respectively. Radiation values for the database were measured from 2003 to 2006 in Botucatu/SP/Brazil. Radiation of the total and NIR spectra was correlated in pairs by linear regression as (Y = a X) and the determination coefficients, close to 100%, showed that HᵈGNIR, HᵈdNIR and HᵈDNIR radiation is seasonally well correlated with HGᵈ, Hdᵈ and HDᵈ radiation, respectively. In relation to the annual fraction KGNIR = (HᵈGNIR / HGᵈ) = 46.1%, KGNIR seasonal fraction is lower in cloudy and wet seasons, summer (44.8%) and spring (45.1%); and it is higher in seasons with greater number of days of clear and dry sky conditions, autumn (47.6%) and winter (48.0%). In relation to the annual fraction KdNIR = (HᵈdNIR / Hdᵈ) = 38.2%, KdNIR seasonal fraction is higher in the spring (40.1%); is egual in the summer (38.2%) and and it is lower in the autumn (34.9%) and winter (33.9%). In relation to the annual fraction KᵈDNIR / HDᵈ = 0.511 = 51,1%, KᵈDNIR seasonal fraction is lower in the summer (49.0%) and spring (49.3%); and it is higher in the autumn (52.7%) and winter (53.9%).Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Estimation of Monthly Global Solar Irradiation by Models of Angstrom-Prescott and Machine Learning in Botucatu/SP/Brazil

No presente trabalho é descrito o estudo comparativo, entre o métodos estatístico de Angstrom- Prescott (A-P)ᵐ e duas técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) - Support Vector Machine (SVM)ᵐ e Artificial Neural Network (ANN)ᵐ, nas estimativa da irradiação solar global (HG) mensal. A base de dados de HG usada na modelagem foi medida no período de 1996 a 2011 em Botucatu/SP/Brasil. A equação (A-P)ᵐ obtida (HG/HO) =0,311+0,366*(n/N) com R²= 0,710 foi validada usando duas bases de dados: típica e atípica. Os indicativos estatísticos r e rRMSE, obtidos na comparação entre a estimativa e medida foram: rt=ra=0,980, rRMSEt=3,9% e rRMSEa=9,8%. As técnicas SVMᵐ e ANNᵐ foram treinadas em quatro combinações de entradas de variáveis meteorológicas, e validadas nas bases de dados típica e atípica. A comparação dos indicativos estatísticos mostra que: a técnica SVM possui melhor desempenho que o modelo (A-P) e a técnica ANN em estimar HG. O modelo (A-P) possui melhor desempenho que a técnica ANN em estimar HG.In this paper we describe the comparative study between the Angstrom-Prescott (AP) model with two machine learning techniques [Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN)], in the estimation of monthly global solar irradiation (HG). The HG database used was measured in the period from 1996 to 2011 in Botucatu/SP/Brazil. The (A-P) model obtained (HG/HO) =0,311+0,366*(n/N), with R² =0.710 was validated using two databases: typical (t) and atypical (a). The statistical indicatives r, rRMSE, obtained in the comparison between the estimation and measurement were: rt=ra=0.980, rRMSEt=3.9% and rRMSEa=9.8%. The SVM and ANN techniques were trained in four combinations of inputs of meteorological variables and validated in the databases: typical and atypical. The comparison shows that: the SVM has better performance than the (A-P) model and the ANN in estimating HG.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

MODELOS DE MACHINE LEARNING APLICADOS NA ESTIMAÇÃO DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA DO PLANALTO OCIDENTAL PAULISTA

Evapotranspiration depends on the interaction between meteorological variables (solar radiation, air temperature, precipitation, relative humidity and wind speed) and phytosanitary conditions of agricultural crops. It is complex to build reliable evapotranspiration measurements due to the high costs of implementing micrometeorological techniques, in addition to difficulties in the operation and maintenance of the necessary equipment. The purpose of this research was to model the reference evapotranspiration through machine learning techniques in climatic data from 30 automatic weather stations in the Planalto Ocidental Paulista, State of São Paulo, Brazil, in the period 2013-2017. A comparison of the statistical performance between the techniques used was carried out, where the best performance of the EToMLP4 model (rRMSE = 0.62%), followed by EToANFIS4 (rRMSE = 0.75%), EToSVM4 (rRMSE = 1.19%) and EToGRNN4 (rRMSE = 11.05 %). Performance measures of the validation base show that the proposed models are able to estimate the reference evapotranspiration, with emphasis on the MPL technique.La evapotranspiración depende de la interacción entre las variables meteorológicas (radiación solar, temperatura del aire, precipitación, humedad relativa y velocidad del viento) y las condiciones fitosanitarias de los cultivos agrícolas. Es complejo construir mediciones confiables de evapotranspiración debido a los altos costos de implementar técnicas micrometeorológicas, además de las dificultades en la operación y mantenimiento de los equipos necesarios. El objetivo de esta investigación fue modelar la evapotranspiración de referencia a través de técnicas de aprendizaje automático en datos climáticos de 30 estaciones meteorológicas automáticas en el Planalto Ocidental Paulista, Estado de São Paulo, Brasil, en el período 2013-2017. Se realizó una comparación del rendimiento estadístico entre las técnicas utilizadas, donde el mejor rendimiento del modelo EToMLP4 (rRMSE = 0,62%), seguido de EToANFIS4 (rRMSE = 0,75%), EToSVM4 (rRMSE = 1,19%) y EToGRNN4 (rRMSE = 11,05 %). Las medidas de desempeño de la base de validación muestran que los modelos propuestos son capaces de estimar la evapotranspiración de referencia, con énfasis en la técnica MPL.A evapotranspiração depende da interação entre variáveis meteorológicas (radiação solar, temperatura do ar, precipitação, umidade relativa do ar e velocidade do vento) e condições fitossanitárias das culturas agrícolas. É complexo construir medidas confiáveis de evapotranspiração devido aos elevados custos para implantação de técnicas micrometeorológicas, além de dificuldades na operação e manutenção dos equipamentos necessários. O propósito desta pesquisa foi modelar a evapotranspiração de referência (ETo) por meio de técnicas de machine learning em dados climáticos de 30 estações meteorológicas automáticas do Planalto Ocidental Paulista, Estado de São Paulo, Brasil, no período de 2013-2017. Uma comparação do desempenho estatístico entre as técnicas utilizadas foi realizada onde constatou-se melhor desempenho do modelo EToMLP4 (rRMSE = 0.62%), seguido por EToANFIS4 (rRMSE = 0.75%), EToSVM4 (rRMSE = 1.19%) e EToGRNN4 (rRMSE = 11.05%). Medidas de performance da base de validação evidenciam que os modelos propostos são aptos à estimativa da evapotranspiração de referência com destaque para a técnica MPL. Palavras-chave: evapotranspiração; modelagem matemática; aprendizagem de máquina.   Machine learning models applied in the estimation of reference evapotranspiration from the Western Plateau of Paulista   ABSTRACT: Evapotranspiration depends on the interaction between meteorological variables (solar radiation, air temperature, precipitation, relative humidity and wind speed) and phytosanitary conditions of agricultural crops. It is complex to build reliable evapotranspiration measurements due to the high costs of implementing micrometeorological techniques, in addition to difficulties in the operation and maintenance of the necessary equipment. The purpose of this research was to model the reference evapotranspiration through machine learning techniques in climatic data from 30 automatic weather stations in the Planalto Ocidental Paulista, State of São Paulo, Brazil, in the period 2013-2017. A comparison of the statistical performance between the techniques used was carried out, where the best performance of the EToMLP4 model (rRMSE = 0.62%), followed by EToANFIS4 (rRMSE = 0.75%), EToSVM4 (rRMSE = 1.19%) and EToGRNN4 (rRMSE = 11.05 %). Performance measures of the validation base show that the proposed models are able to estimate the reference evapotranspiration, with emphasis on the MPL technique. Keywords: evapotranspiration; modeling; machine learning

Educomunicação e suas áreas de intervenção: Novos paradigmas para o diálogo intercultural

oai:omp.abpeducom.org.br:publicationFormat/1O material aqui divulgado representa, em essência, a contribuição do VII Encontro Brasileiro de Educomunicação ao V Global MIL Week, da UNESCO, ocorrido na ECA/USP, entre 3 e 5 de novembro de 2016. Estamos diante de um conjunto de 104 papers executivos, com uma média de entre 7 e 10 páginas, cada um. Com este rico e abundante material, chegamos ao sétimo e-book publicado pela ABPEducom, em seus seis primeiros anos de existência. A especificidade desta obra é a de trazer as “Áreas de Intervenção” do campo da Educomunicação, colocando-as a serviço de uma meta essencial ao agir educomunicativo: o diálogo intercultural, trabalhado na linha do tema geral do evento internacional: Media and Information Literacy: New Paradigms for Intercultural Dialogue

Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil: setting the baseline knowledge on the animal diversity in Brazil

The limited temporal completeness and taxonomic accuracy of species lists, made available in a traditional manner in scientific publications, has always represented a problem. These lists are invariably limited to a few taxonomic groups and do not represent up-to-date knowledge of all species and classifications. In this context, the Brazilian megadiverse fauna is no exception, and the Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil (CTFB) (http://fauna.jbrj.gov.br/), made public in 2015, represents a database on biodiversity anchored on a list of valid and expertly recognized scientific names of animals in Brazil. The CTFB is updated in near real time by a team of more than 800 specialists. By January 1, 2024, the CTFB compiled 133,691 nominal species, with 125,138 that were considered valid. Most of the valid species were arthropods (82.3%, with more than 102,000 species) and chordates (7.69%, with over 11,000 species). These taxa were followed by a cluster composed of Mollusca (3,567 species), Platyhelminthes (2,292 species), Annelida (1,833 species), and Nematoda (1,447 species). All remaining groups had less than 1,000 species reported in Brazil, with Cnidaria (831 species), Porifera (628 species), Rotifera (606 species), and Bryozoa (520 species) representing those with more than 500 species. Analysis of the CTFB database can facilitate and direct efforts towards the discovery of new species in Brazil, but it is also fundamental in providing the best available list of valid nominal species to users, including those in science, health, conservation efforts, and any initiative involving animals. The importance of the CTFB is evidenced by the elevated number of citations in the scientific literature in diverse areas of biology, law, anthropology, education, forensic science, and veterinary science, among others

Estimativa da irradiação solar global pelo método de Angstrom-Prescott e técnicas de aprendizado de máquinas

No presente trabalho é descrito o estudo comparativo de métodos de estimativas da irradiação solar global (HG) nas partições diária (HGd) e mensal (HGm): geradas pela técnica de Angstrom-Prescott (A-P) e duas técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), Máquinas de Vetores de Suporte (MVS) e Redes Neurais Artificiais (RNA). A base de dados usada foi medida no período de 1996 a 2011, na Estação Solarimétrica em Botucatu. Por meio da regressão entre a transmissividade atmosférica (HG/HO) e razão de insolação (n/N), o modelo estatístico (A-P) foi determinado, obtendo equações lineares que permitem estimar HG com elevados coeficientes de determinação. As técnicas, MVS e RNA, foram treinadas na mesma arquitetura de A-P (modelo 1). As técnicas MVS e RNA foram treinadas ainda em mais 3 modelos com acréscimos, uma a uma, das variáveis temperatura do ar, precipitação e umidade relativa (modelos 2, 3 e 4). Os modelos foram validados usando uma base de dados de dois anos, denominadas de típico e atipico, por meio de correlações entre os valores estimados e medidos, indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE e d de Willmott. Os indicativos estatísticos r das correlações mostraram que o modelo (A-P) pode estimar HG com elevados coeficientes de determinação nas duas condições de validação. Já indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE e d de Willmott indicam que o modelo (A-P) pode ser utilizado na estimativa de HGd com exatidão e precisão. Os indicativos estatísticos obtidos pelos 4 modelos das técnicas MVSd e RNAd (diária) e MVSm e RNAm (mensal) podem ser utilizadas nas estimativas de HGd com elevadas correlações e com precisão e exatidão. Entre os modelos foram selecionadas por comparação entre os indicativo estatisticos as redes MVS4d e RNA4d (diária) e MVS1m e RNA1m (mensal). A comparação dos indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE, d de Willmott, r e R2 obtidos na validação entre os modelos (A-P), MVS e RNA mostrou que: a técnica MVS apresentou melhor resultado que o modelo estatístico de (A-P); esta técnica apresentou melhor resultado que a RNA; o modelo estatístico (A-P), apresentou no geral melhor resultado que a RNA.In this paper describes the comparative study of different methods for estimating global solar irradiation (HG) in the daily partitions (HGd) and monthly (HGm): generated by Angstrom-Prescott (AP) and two machine learning techniques (ML), Support Vector Machines (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN). The used database was measured from 1996 to 2011, in Solarimetric station in Botucatu. Through regression between atmospheric transmissivity (HG / HO) and insolation ratio (n / N), the statistical model (A-P) was determined, obtaining linear equations that allow estimating HG with high coefficients of determination. The techniques, svm and ANN, were trained on the same architecture of A-P (model 1). The SVM and ANN techniques were further trained on the most models with 3 additions, one by one, the variable air temperature, rainfall and relative humidity (model 2, 3 and 4 ). The models were validated using a database of two years, called of typical and atypical, with correlation between estimated and measured values, statistical indications: rMBE, MBE, rRMSE, RMSE, and d Willmott. The statistical indicative of correlations coefficient (r) showed that the model (A-P) can be estimated with high HG determination coefficients in the two validation conditions. The rMBE, MBE, rRMSE, RMSE Willmott and d indicate that the model (A-P) can be used to estimate HGD with accuracy and precision. The statistical indicative obtained by the four models of technical SVMd and ANNd (daily) and SVMm and ANNm (monthly) can be used in the estimates of HGD with high correlations and with precision and accuracy. Among the models were selected by comparing the indicative statistical SVM4d and ANN4d networks (daily) and SVM1m and ANN1m (monthly). The comparison of statistical indicative rMBE, MBE, rRMSE, RMSE, d Willmott, r and R2 obtained in the validation of the models (A-P), SVM and ANN showed that: the SVM technique showed better results than the statistical model (A-P); this technique showed better results than the ANN; the statistical model (A-P) showed overall better result than ANN.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES

Estimation of beam at normal incidence using artificial neural network and comparing with statistical models

A irradiação direta na incidência normal (Hb) foi estimada utilizando Redes Neurais Artificiais (ANN2) para uma base de dados medida do período de 1996 a 2008 em Botucatu- Brasil, região com influência de queimadas agrícolas. A rede utilizada foi a Multilayer Perceptron (MLP), com o algoritmo de aprendizado backpropagation e termo momentum. A ANN2 foi comparada com um modelo estatístico de ajuste local (ME4) e dois modelos selecionados na literatura (ME5 e ME6). A variável de entrada foi o kt (transmissividade atmosférica da irradiação global). Os modelos foram avaliados por meio dos indicativos estatísticos: Mean Bias Error (MBE,MJm⁻²), Relative Mean Bias Error (rMBE,%), Root Mean Square Error (RMSE,MJm⁻²), Relative Root Mean Square Error (rRMSE,%) e d de Willmott. O desempenho de ANN2 é melhor que dos modelos estatísticos. A estimativa com ANN2 resultou: rRMSE=16,519% e d=0,980. O ME4 estimou com rRMSE=20,130% e d=0,971. Os ME5 e ME6 tiveram desempenho inferior ao ME4. O modelo ANN2 é recomendado como a primeira escolha para estimativa de Hb, seguido do modelo ME4.The direct irradiation at normal incidence (Hb) was estimated using Artificial Neural Networks (ANN2) to a database from 1996 to 2008 in Botucatu-Brazil, region with influence of agricultural burning. The network used was the Multilayer Perceptron (MLP), with the backpropagation algorithm and momentum term. The ANN2 was compared with a statistical model of local adjustment (ME4) and two models selected in the literature (ME5 and ME6). The input variable was the kt (atmospheric transmissivity of global radiation). The models were evaluated by means of statistical indicatives: Mean Bias Error (MBE,MJm⁻²), Relative Mean Bias Error (rMBE,%), Root Mean Square Error (RMSE,MJm⁻²), Relative Root Mean Square Error (rRMSE,%) and d Willmott. The ANN2 performance is better than statistical models. The estimate with ANN2 resulted: rRMSE=16.519% and d=0.980. The ME4 estimated with rRMSE=20.130% and d=0.971. The ME5 and ME6 had underperformed ME4. The ANN2 model is recommended as the first choice to estimate Hb, followed by ME4 model.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Equations of seasonal estimates of infrared global, diffuse and direct radiation in Botucatu/SP/Brasil

É descrito no trabalho a obtenção das equações para estimativas sazonais das radiações infravermelho global (HᵈGIV), difusa (HᵈdIV) e direta (HᵈDIV) em função das radiações global (HGᵈ), difusa (Hdᵈ) e direta (HDᵈ) do espectro total, respectivamente. A base de dados das radiações foi medida no período de 2003 a 2006 em Botucatu/SP/Brasil. As radiações dos espectros total e IV foram correlacionadas aos pares por meio de regressão linear do tipo (Y = a X) e os coeficientes de determinação, próximos dos 100%, mostram que as radiações HᵈGIV, HᵈdIV e HᵈDIV estão bem correlacionadas sazonalmente com as radiações HGᵈ, Hdᵈ e HDᵈ respectivamente. Em relação à fração anual KGIV = (HᵈGIV / HGᵈ) = 46,1%, a fração sazonal KGIV é menor nas estações mais nebulosas e úmidas, verão(44,8%) e primavera(45,1%), e é maior nas estações com maior número dias de céu aberto e secos, outono (47,6%) e inverno(48,0%). Em relação à fração anual KdIV (HᵈdIV / Hdᵈ) = 38,2%, a fração sazonal KdIV é maior na primavera (40,1%), igual no verão (38,2%), e menor no outono (34,9%) e inverno (33,9%). Em relação à fração anual HᵈDIV / HDᵈ = 0,511 = 51,1%, a fração sazonal HᵈDIV é menor no verão (49,0%) e primavera (49,3%), e maior no outono (52,7%) e inverno (53,9%).This study presents equations for seasonal estimates of infrared global (HᵈGNIR), diffuse (HᵈdNIR) and direct (HᵈDNIR) radiation as a function of global (HGᵈ), diffuse (Hdᵈ) and direct (HDᵈ) radiation of the total spectrum, respectively. Radiation values for the database were measured from 2003 to 2006 in Botucatu/SP/Brazil. Radiation of the total and NIR spectra was correlated in pairs by linear regression as (Y = a X) and the determination coefficients, close to 100%, showed that HᵈGNIR, HᵈdNIR and HᵈDNIR radiation is seasonally well correlated with HGᵈ, Hdᵈ and HDᵈ radiation, respectively. In relation to the annual fraction KGNIR = (HᵈGNIR / HGᵈ) = 46.1%, KGNIR seasonal fraction is lower in cloudy and wet seasons, summer (44.8%) and spring (45.1%); and it is higher in seasons with greater number of days of clear and dry sky conditions, autumn (47.6%) and winter (48.0%). In relation to the annual fraction KdNIR = (HᵈdNIR / Hdᵈ) = 38.2%, KdNIR seasonal fraction is higher in the spring (40.1%); is egual in the summer (38.2%) and and it is lower in the autumn (34.9%) and winter (33.9%). In relation to the annual fraction KᵈDNIR / HDᵈ = 0.511 = 51,1%, KᵈDNIR seasonal fraction is lower in the summer (49.0%) and spring (49.3%); and it is higher in the autumn (52.7%) and winter (53.9%).Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES