MODELAGEM PARA ESTIMAR VALORES FALTANTES EM SÉRIES DE DADOS METEOROLÓGICOS

  • Nely Grillo Guzmán
  • Victor Manuel Tamé Reyes
  • Joaquim Teixeira de Assis

Resumo

Neste trabalho é apresentada a implementação de um método preditivo auto regressivopara a estimativa de dados faltantes em séries de dados meteorológicos, usando somentea informação da mesma série. Foi usado o método de Burg para o cálculo dos coeficientesauto regressivos, o qual diminui o erro gerado no cálculo desses coeficientes. Para aimplementação do método foi usado o framework multiplataforma Qt através da linguagem de programação C++. Com o Qt conseguiu se obter uma interface gráfica amigável que facilita o uso do modelo. A validação do modelo foi feita com os dados da Estação Meteorológica localizada no IPRJ/UERJ. Para a precipitação, não foram obtidos resultados favoráveis com o uso do modelo, mas o resultado obtido para as outras variáveis estão de acordo com a tolerância reportada, particularmente com as ordens 1 e 2 do modelo. Os dados estimados conservam as características estatísticas da série original.
Publicado
21-12-2018