Predição da temperatura máxima de Lavras-MG: comparação da normal climatológica com a teoria de valores extremos
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A predição da temperatura máxima é importante para o planejamento de atividades que sejam vulneráveis à sua ocorrência. Entre essas atividades, pode-se citar a agricultura, que representa cerca de 3% da composição do PIB brasileiro e é a quarta atividade econômica mais importante na cidade de Lavras-MG. O conhecimento do comportamento dos eventos climáticos extremos, como os relacionados à temperatura máxima, é essencial para a maximização da produtividade e para a minimização dos prejuízos. Diante disso, o objetivo deste estudo foi comparar a qualidade das predições obtidas para a temperatura máxima de Lavras-MG por meio das normais climatológicas, no período de 1981 a 2010, com as predições obtidas por meio do ajuste da distribuição GEV via inferência bayesiana, considerando diferentes estruturas de distribuição a priori informativa e não informativa. Os dados de temperatura máxima de Machado-MG foram utilizados na elicitação das prioris informativas. Verificou-se que a distribuição GEV ajustada por meio da inferência bayesiana forneceu melhores predições para a temperatura máxima de Lavras-MG e, para a maioria dos meses, as prioris informativas tiveram desempenho melhor em relação às prioris não informativas. Os meses de setembro e outubro foram aqueles que apresentaram os maiores valores de temperatura máxima preditos, o que exige para esses meses maior foco em medidas de preparação, mitigação e adaptação, necessários em relação aos impactos ocasionados em culturas agrícolas susceptíveis a ocorrência de temperaturas máximas.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle