@PHDTHESIS{ 2019:1484421861,
 	title = {Modelagem de curto prazo de s?ries temporais clim?ticas utilizando redes neurais artificiais, modelos aditivos generalizados e sazonais autoregressivos integrados de m?dias m?veis em Ariquemes (RO)},
 	year = {2019},
 	url = "https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/5337",
 	abstract = "Rond?nia encontra-se numa fase de grande expans?o agr?cola e nesse cen?rio Ariquemes contribui com a produ??o do estado, com seus principais cultivos: milho, caf?, feij?o e soja. As vari?veis meteorol?gicas s?o extremamente importantes para o entendimento do clima de uma determinada regi?o, pois ? poss?vel, por exemplo, mapear os riscos de eventos extremos clim?ticos ou identificar melhores ?pocas de plantio, entre outros. Nesse sentido, o objetivo geral ? apresentar abordagens computacionais para caracterizar e analisar as s?ries temporais associadas ? temperatura do ar, umidade, precipita??o pluviom?trica e evapotranspira??o de refer?ncia (ETo) no munic?pio de Ariquemes (RO). Especificamente, trata-se de caracterizar o comportamento dessas s?ries temporais univariadas e comparar as metodologias de ajuste de s?ries temporais (SARIMA - Sazonal Autoregressivo Integrado de M?dias M?veis com as Redes Neurais Artificiais - RNA do tipo GMDH ? M?todo de Grupo de Manipula??o de Dados) e, no contexto multivariado, identificar as rela??es existentes entre as s?ries atrav?s dos modelos Redes Neurais Artficiais Perceptron Multicamadas (RNA-MLP) e modelos Aditivos Generalizados (MAG). O estudo foi dividido em quatro cap?tulos, no primeiro foram identificadas as principais caracter?sticas da produ??o agropecu?ria do munic?pio de Ariquemes (RO) no contexto do desenvolvimento socioecon?mico local. Especificamente, buscou-se descrever os principais processos agr?colas e pecu?rios desenvolvidos na regi?o, no per?odo de 1990 a 2014, e por outro lado, faz-se uma an?lise dos indicadores do desenvolvimento socioecon?mico, dos anos 1991, 2000 e 2010 e, por fim, avalia-se o ?ndice de bem-estar humano, atrav?s do bar?metro de sustentabilidade, para o ano de 2010. Nesse cap?tulo permite-se conhecer as particularidades da produ??o agr?cola de Ariquemes, visto que a motiva??o e o desenvolvimento agr?cola foram marcados por fases distintas, que interferiram na procura bem como no m?todo de produ??o. No segundo cap?tulo, buscou-se avaliar a climatologia, estimar a evapotranspira??o de refer?ncia (ETo) do mun?cipio de Ariquemes (RO) e comparar as estimativas dos m?todos Penman-Monteith-FAO e Hargreaves-Samani, para o per?odo de 2011 a 2013. No terceiro, o objetivo foi modelar as s?ries temporais clim?ticas univariadas pelas t?cnicas SARIMA (Sazonal Autoregressivo Integrado de M?dias M?veis) e Redes Neurais tipo GMDH (Group Method Data Handling) comparando as previs?es em cinco dias a frente com os dados observados no per?odo 2011 a 2013. Dentre os resultados, foi poss?vel identificar que a modelagem por redes neurais tipo GMDH apresentou resultados satisfat?rios para as s?ries de umidade do ar, temperaturas m?dia, m?nima e m?xima di?rias e evapotranspira??o de refer?ncia constituindo-se assim, numa op??o para previs?o destas s?ries temporais clim?ticas. No quarto cap?tulo, o objetivo foi modelar por redes neurais artificias RNA-MLP a evapotranspira??o de refer?ncia ??0, em fun??o das vari?veis clim?ticas. Especificamente, buscou-se comparar o modelo ajustado com o m?todo de estima??o padr?o FAO, com os resultados de modelos MAG e de regress?o linear m?ltipla (RLM), com resposta univariada. Dentre os resultados, os modelos, MAG e RNA-MLP, obtiveram melhores ajustes do que o modelo RLM. Por fim, foram descritas as conclus?es do estudo abarcando os melhores os resultados, bem como as expectativas para estudos futuros.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia, Tecnologia e Inova??o em Agropecu?ria},
 	note = {Pr?-Reitoria de Pesquisa e P?s-Gradua??o}
}