Comparação de dados meteorológicos e estimativa da radiação líquida e evapotranspiração de referência utilizando estações convencional e automática
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
A tendência atual é que as estações meteorológicas convencionais (EMC) sejam substituídas pelas estações automáticas (EMA). Entretanto, é necessário uma análise para avaliar possíveis diferenças entre os dados das duas estações. O objetivo deste trabalho foi comparar dados meteorológicos diários de temperaturas do ar máxima, mínima e média, velocidade do vento, umidade relativa média do ar, precipitação, pressão e radiação líquida, obtidos por EMC e EMA, bem como a estimativa da evapotranspiração de referência (ETo) por Penman-Monteith em Teresina, PI. Analisou-se o período de janeiro 2008 a dezembro 2013. As comparações estatísticas dos dados foram feitas por meio de análise de regressão, aferindo-se os ajustes com base no coeficiente de determinação (R²), do índice de concordância de Willmott (d) e do índice de confiança (c). Ao analisarem-se as variáveis separadamente, observaram-se altas correlações para os dados de temperaturas do ar máxima, mínima e média; umidade relativa do ar; precipitação, pressão atmosférica e radiação líquida. O pior ajuste foi para variável velocidade do vento. A estimativa da ETo a partir de dados dos dois tipos de estação também apresentou alta correlação.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it