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dc.creatorLima, Erondina Azevedo de-
dc.date.accessioned2020-12-11T11:44:05Z-
dc.date.available2015-03-20-
dc.date.available2020-12-11T11:44:05Z-
dc.date.issued2015-02-24-
dc.identifier.citationLIMA, Erondina Azevedo de. Modelagem de séries temporais em dados de temperatura do ar por semivariografia univariada: interpolação spline e validação cruzada. 2015. 58 f. Tese (Doutorado em Física Ambiental) - Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Física, Cuiabá, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://ri.ufmt.br/handle/1/2181-
dc.description.abstractThe model implies a process of transcribing and create a series of funcionamento organizations or simplifications of real systems. The use of mathematical modeling of a variable microclimate, with the aim of describing the behavior of the series using geostatistics, which is characterized by the analysis of the spatial / temporal distribution is determined through variogram, the distance or the time dependence of period them. This feature has great application, especially to perform interpolation, characterization, estimates or simulations. The survey was conducted in experimental site of the lattice towers of the Great Experiment Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia (LBA), the Biological Reserve of Jaru (REBIO Jaru), JiParaná. The temperature data were collected in 2010, and developed routines in Matlab 2012b software. The geostatistical analysis was used to define the model of the time series. The time dependence was analyzed by adjusting the classical semivariogram.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Nádia Paes (nadia66paes@gmail.com) on 2020-10-16T01:40:33Z No. of bitstreams: 1 TESE_2015_Erondina Azevedo de Lima.pdf: 1232970 bytes, checksum: b3f1f9be6de36e2b360a5dfd9ba963c1 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Jordan Souza (jordanbiblio@gmail.com) on 2020-12-11T11:44:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TESE_2015_Erondina Azevedo de Lima.pdf: 1232970 bytes, checksum: b3f1f9be6de36e2b360a5dfd9ba963c1 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-12-11T11:44:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE_2015_Erondina Azevedo de Lima.pdf: 1232970 bytes, checksum: b3f1f9be6de36e2b360a5dfd9ba963c1 (MD5) Previous issue date: 2015-02-24en
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Mato Grossopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleModelagem de séries temporais em dados de temperatura do ar por semivariografia univariada : interpolação spline e validação cruzadapt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.subject.keywordVariografiapt_BR
dc.subject.keywordSplinept_BR
dc.subject.keywordGeoestatísticapt_BR
dc.contributor.advisor1Musis, Carlo Ralph de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2229878954372934pt_BR
dc.contributor.referee1Musis, Carlo Ralph de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2229878954372934pt_BR
dc.contributor.referee2Santanna, Franciele Bomfiglio-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7069961733925515pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4454500751044568pt_BR
dc.description.resumoA modelagem implica em um processo de transcrever e criar uma série de organizações ou simplificações do funcionamento dos sistemas reais. A utilização da modelagem matemática de uma variável microclimática, com intuito de descrever o comportamento da série utilizando Geoestatística, que tem como característica a análise da distribuição espacial/temporal, é determinado por meio de variograma, à distância ou o período de tempo de dependência entre elas. Essa característica tem grande aplicação, principalmente para efetuar interpolação, caracterização, estimativas ou simulações. A pesquisa foi realizada em sítio experimental da rede de torres do Experimento de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia (LBA), na Reserva Biológica do Jaru (REBIO Jaru), Ji-Paraná. Os dados de temperatura foram coletados em 2010, e desenvolvidos em rotinas no software Matlab 2012b. A análise geoestatística foi utilizada para definir o modelo das séries temporais. A dependência temporal foi analisada por meio de ajuste do semivariograma clássico.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Física (IF)pt_BR
dc.publisher.initialsUFMT CUC - Cuiabápt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Física Ambientalpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICApt_BR
dc.subject.keyword2Variographypt_BR
dc.subject.keyword2Splinept_BR
dc.subject.keyword2Geostatisticalpt_BR
dc.contributor.referee3Gaio, Denilton Carlos-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/8132654148436579pt_BR
dc.contributor.referee4Vilani, Maricéia Tatiana-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/7838979428061020pt_BR
dc.contributor.referee5Ribeiro, João Gilberto de Souza-
dc.contributor.referee5Latteshttp://lattes.cnpq.br/6369391054626318pt_BR
Aparece na(s) coleção(ções):CUC - IF - PPGFA - Teses de doutorado

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