Preenchimento de Falhas em Dados de Correlação de Anomalia do Geopotencial (500 hpa)

Authors

  • Rildo Gonçalves de Moura Centro de Previsões de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
  • José Antônio Aravéquia USP-Programa de Pós-Graduação em Meteorologia
  • Alexandre Boleira Lopo UFRN

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X13176

Keywords:

Imputação múltipla, MICE, dados ausentes, Preditive Mean Matching.

Abstract

Esta pesquisa trata sobre a imputação múltipla de dados faltantes (missing data) do da correlação de anomalia do geopotencial em 500 hPa. A imputação múltipla ocorreu via método da média preditiva ou Preditive Mean Matching (PMM). Os resultados permitiram inferir que a imputação dos dados teve uma qualidade adequada sendo que a série reconstruída de dados da correlação de anomalia da variável geopotencial em 500 hPa do modelo global possui em média 14.8% mais dados que a série original. O processo de imputação múltipla por PMM preencheu os dados ausentes com uma qualidade adequada, visto que há um forte coeficiente de correlação de Pearson (> 0.99), entre a série formada com dados originais e a série formada com dados recuperados, para todos os horários de previsão mostrados.

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Author Biographies

Rildo Gonçalves de Moura, Centro de Previsões de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Meteorologista do Centro de Previsões de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Doutorando em Meteorologia do INPE

José Antônio Aravéquia, USP-Programa de Pós-Graduação em Meteorologia

Graduação em Física - UNESP (1990), mestrado em Meteorologia pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (1993) e doutorado em Meteorologia pela Universidade de São Paulo (2003). Desde 1994 é pesquisador do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Fez Pós-Doutorado na Universidade de Maryland, EUA, durante o período de fevereiro de 2006 a julho de 2007. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em ASSIMILAÇÃO DE DADOS, atuando principalmente nos seguintes temas: assimilação de dados, modelo de transferência radiativa, anomalia climática, modelo de previsão de tempo, previsão climática, padrões de teleconexão e fonte de calor tropical.

Alexandre Boleira Lopo, UFRN

Graduado em Matemática. Mestre em Eng. Mecanica-UFRN. Doutorando do Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas- UFRN

Published

2014-11-14

How to Cite

Moura, R. G. de, Aravéquia, J. A., & Lopo, A. B. (2014). Preenchimento de Falhas em Dados de Correlação de Anomalia do Geopotencial (500 hpa). Ciência E Natura, 36(2), 503–509. https://doi.org/10.5902/2179460X13176

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