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Previous issue date: 2012-06-30 / Agriculture is an activity where the weather has more impact, influencing techniques and crops employed. Much of the agricultural productivity is affected by climatic conditions that are created by natural factors and are not likely to control. Although you can’t control the weather, we can predict it, or even simulate their conditions to try minimize its impact on agriculture. To be able to make these predictions and simulations are necessary data collected from weather stations that can be conventional or automatic and must be without gaps or abnormal data. Most of these errors are caused by signal interference, disconnection, oxidation of cables and spatio-temporal variation of climate which consequently end up generating those problems at the climates bases. Thus, this research work has as main objective to create a model capable of correcting gaps in climate databases, observing that not to correct abnormal observations or replace statistical methods for the same purpose. Therefore a model was created to correct the gaps in weather data between stations using the P2P architecture. With this model, an application was created to test its performance to correct the gaps. Also to perform the tests were used bases in the cities of Ponta Grossa, Fernandes Pinheiro and Telêmaco Borba provided by Instituto Tecnológico SIMEPAR, and bases of the cities of Castro, Carambeí, Pirai do Sul and Tibagi provided by Fundação ABC, which are collected daily on automatic stations. As a result it was observed that the performance of P2P correction model was satisfactory when compared to the simulator used in the tests, with lower results only in February, which corresponds to the period of summer, to the autumn, winter and spring the model P2P was better than simulated. Although it was found that the number of stations participating in the network at the time of correcting influences the results, and the higher it is, the better the results obtained with the correcting. / A agricultura é uma das atividades onde o clima tem mais impacto, influenciando as técnicas e os cultivos empregados. Grande parte da produtividade agrícola se deve as condições climáticas que são criadas por fatores naturais e não são passíveis de controle. Embora não seja possível controlar o clima, pode-se prevê-lo ou até simular suas condições para tentar minimizar seu impacto na agricultura. Para que seja possível realizar estas previsões e simulações são necessários dados coletados em estações climáticas que podem ser convencionais ou automáticas e que precisam estar sem dados anormais ou lacunas. Grande parte desses erros se deve a interferência no sinal, desconexão, oxidação de cabos e a variação espaço-temporal do clima que por consequência acabam gerando aqueles problemas nas bases climáticas. Desta forma, este trabalho de pesquisa tem como objetivo principal criar um modelo capaz de corrigir as lacunas existentes nas bases de dados climáticas, salientando-se que não visa à correção de observações anormais e nem a substituição dos métodos estatísticos para o mesmo fim. Para tanto foi criado um modelo de correção das lacunas em dados climáticos entre as estações utilizando a arquitetura P2P. Com este modelo, foi criada uma aplicação para testar seu desempenho em corrigir as lacunas encontradas. Também para a realização dos testes foram utilizadas bases das cidades de Ponta Grossa, Fernades Pinheiro e Telêmaco Borba, fornecidas pelo Instituto Tecnológico SIMEPAR, e bases das cidades de Castro, Carambeí, Tibagi e Pirai do Sul fornecidas pela Fundação ABC, sendo estes dados, diários e coletados em estações automáticas. Como resultados foi possível observar que o desempenho do modelo de correção P2P foi satisfatório quando comparado ao simulador utilizado nos testes, apresentando resultados inferiores somente no mês de fevereiro, que corresponde ao período de verão, para as estações de outono, inverno e primavera o modelo P2P foi melhor que o simulado. Ainda foi verificado que a quantidade de estações que participa da rede na hora da correção influencia os resultados, sendo que quanto maior ela for, melhores são os resultados obtidos com a correção.
Palavras-chave: Redes P2P, Correção, Dados Climáticos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uepg.br:prefix/150 |
| Date | 30 June 2012 |
| Creators | Schmitke, Luiz Rafael |
| Contributors | Senger, Luciano José, Vaz, Maria Salete Marcon Gomes, Virgens Filho, Jorim Sousa das |
| Publisher | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, Programa de Pós Graduação Computação Aplicada, UEPG, BR, Computação para Tecnologias em Agricultura |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG, instname:Universidade Estadual de Ponta Grossa, instacron:UEPG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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