@MASTERSTHESIS{ 2016:2092057131,
 	title = {Tratamento de grandes volumes de dados hidrometeorol?gicos apoiados por valida??o cruzada em Workflows cient?ficos},
 	year = {2016},
 	url = "https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/2592",
 	abstract = "Obtergrandes volumes de dados meteorol?gicos de qualidade e livre de falhas s?o grandes
 desafios para estudos clim?ticos ambientais.O estudo de dados pluviom?tricos ? de grande
 import?ncia no dia a dia, pois viabiliza o entendimento da variabilidade espacial da
 precipita??o em uma regi?o ou bacia hidrogr?fica o que possibilita determinar o per?odo e
 avaliar a probabilidade da ocorr?ncia de eventos extremos, sendo de suma import?ncia para as
 a??es associadas ao planejamento urbano, industrial e agropecu?rio, al?m do uso racional dos
 recursos h?dricos.No Brasil, eles s?o obtidos a partir de esta??es meteorol?gicas,
 geograficamente distribu?dasem todo territ?rio e fornecidos por v?rios ?rg?os, principalmente,
 peloInstituto Nacional de Meteorologia (INMET)e pela Ag?ncia Nacional de ?guas
 (ANA).No entanto, obter dados estruturados curados de qualidade e livre de falhas ? um
 problema que ainda ? estudado por diversos autores. Assim, detectar e preencher as falhas
 encontradas nos dados ? um passo importante para o controle de qualidade. Neste sentido,
 este trabalho estuda e aplica o m?todo de valida??o cruzada para a sele??o dos m?todos de
 interpola??o (regress?o linear, pondera??o regional, inverso do quadrado da dist?ncia e
 pondera??o regional com base em regress?es lineares) no preenchimento de falhasde longas
 s?ries de dados pelo uso em workflows cient?ficos. Para controlar, integrar e produzir essa
 massa de dados curados, as tarefas de computa??o se apoiaram na execu??o de experimentos
 cient?ficosin silico voltados para a ?rea da Meteorologia baseadas no paradigma dos
 workflows cient?ficos, que capturaram descritores de proveni?ncia, que auxiliam na
 rastreabilidade dos dados e processos, e assim, revelam como foram produzidos, e, ainda,
 asseguram a qualidade da metodologia aplicada. Esta pesquisa prop?s, modelou e avaliou
 umworkflow cient?fico com base em experimentos computacionais capazes de manipular
 grandes volumes de dados meteorol?gicos brutos, transformando-os em curados e
 estabelecendo sua proveni?ncia. Al?m disso, a proposta consiste em armazen?-los na base de
 dados compat?vel com o sistema Meteoro desenvolvido previamente pelo nosso grupo de
 pesquisas.Neste processo foram analisados os dados hidrol?gicos de 34 esta??es
 pluviom?tricas (s?ries com no m?nimo 10 anos), de 77 inicialmente selecionadas e,dentre os
 m?todos avaliados o que apresentou melhores resultados foi o da pondera??o regional (PR).",
 	publisher = {Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Modelagem Matem?tica e Computacional},
 	note = {Instituto de Ci?ncias Exatas}
}