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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
Data corrente: |
19/05/2011 |
Data da última atualização: |
19/05/2011 |
Autoria: |
PADILHA, V.M.; STAMFORD, T.L.M.; ROLIM, P.M. |
Título: |
Freschcut: uma revisão. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
Higiene Alimentar, São Paulo, SP, v.25, n. 192/193, p. 66-70, jan./fev. 2011. |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Minimamente processado; Qualidade microbiológica e sensorial; Vida útil. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Epagri-Sede (Epagri-Sede) |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
Data corrente: |
06/10/2020 |
Data da última atualização: |
06/10/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
Nacional - B |
Autoria: |
ARAUJO, C. E. S. |
Título: |
Uso de parâmetros estatísticos para a classificação de regiões homogêneas de temperatura do ar em Santa Catarina. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Ciência e Natura, Santa Maria, RS, v. 42, p. 1-13, 2020. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Séries temporais de temperatura horária de 146 estações meteorológicas do Estado de Santa Catarina foram utilizadas para avaliar se a representação compacta dos dados por meio de parâmetros das funções densidade de probabilidade (FDP) consegue subsidiar uma classificação de áreas homogêneas coerentes sob o ponto de vista físico. Nos resultados, a distribuição normal se ajustou muito bem às séries temporais de temperatura do ar, com um valor mediano de 0,9721 para o coeficiente de correlação de Pearson nas 146 estações meteorológicas empregadas na avaliação. As médias e desvios padrão obtidos pelo ajuste das funções foram utilizados como parâmetros de entrada para dois classificadores distintos: hierárquico e k-médias. Ambos classificadores separaram em quatro grupos distintos as estações meteorológicas de Santa Catarina. Estes grupos apresentaram relação direta com diferentes faixas de altitude e também com a influência da maritimidade. A classificação das estações meteorológicas em diferentes grupos homogêneos foi útil para identificar diferentes comportamentos climáticos de temperatura horária. Além da caraterização do clima em si, esta classificação pode ser utilizada como suporte na validação de modelos numéricos de previsão de tempo e também na identificação de séries temporais anômalas num contexto espacial regional. |
Palavras-Chave: |
Classificação estatística; Clima; Temperatura horária. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 01937naa a2200157 a 4500 001 1129997 005 2020-10-06 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aARAUJO, C. E. S. 245 $aUso de parâmetros estatísticos para a classificação de regiões homogêneas de temperatura do ar em Santa Catarina.$h[electronic resource] 260 $c2020 520 $aSéries temporais de temperatura horária de 146 estações meteorológicas do Estado de Santa Catarina foram utilizadas para avaliar se a representação compacta dos dados por meio de parâmetros das funções densidade de probabilidade (FDP) consegue subsidiar uma classificação de áreas homogêneas coerentes sob o ponto de vista físico. Nos resultados, a distribuição normal se ajustou muito bem às séries temporais de temperatura do ar, com um valor mediano de 0,9721 para o coeficiente de correlação de Pearson nas 146 estações meteorológicas empregadas na avaliação. As médias e desvios padrão obtidos pelo ajuste das funções foram utilizados como parâmetros de entrada para dois classificadores distintos: hierárquico e k-médias. Ambos classificadores separaram em quatro grupos distintos as estações meteorológicas de Santa Catarina. Estes grupos apresentaram relação direta com diferentes faixas de altitude e também com a influência da maritimidade. A classificação das estações meteorológicas em diferentes grupos homogêneos foi útil para identificar diferentes comportamentos climáticos de temperatura horária. Além da caraterização do clima em si, esta classificação pode ser utilizada como suporte na validação de modelos numéricos de previsão de tempo e também na identificação de séries temporais anômalas num contexto espacial regional. 653 $aClassificação estatística 653 $aClima 653 $aTemperatura horária 773 $tCiência e Natura, Santa Maria, RS$gv. 42, p. 1-13, 2020.
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