Uso do Algoritmo PARAFAC-EM para Preenchimento de Falhas em Séries Temporais de Velocidade do Vento na Região Nordeste do Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v18.1.p077-094

Palavras-chave:

Preenchimento de falhas, velocidade do vento, Algoritmo PARAFAC-EM

Resumo

Apresenta-se neste estudo a avaliação do desempenho de um método de preenchimento de falhas em séries temporais de dados meteorológicos, em particular para séries de dados de velocidade do vento, usando-se o algoritmo PARAFAC-EM. Foram usados dados de médias horárias de velocidade do vento obtidos das plataformas de coleta de dados dos municípios de Acopiara e Sobral no Estado do Ceará/Brasil, totalizando 8.640 registros para cada ano em cada região. Em seguida foram induzidas falhas nas séries de dados de 10%, 30% e 50%, que foram preenchidas com os modelos PARAFAC-EM a fim de determinar o rank de melhor resultado. O desempenho do método proposto foi validado através do cálculo de métricas estatísticas e aplicação do teste t de Student. Os resultados obtidos mostraram que o método proposto com rank = 2 apresentou o melhor desempenho em estimar as falhas nas séries de dados, com correlação estatística classificadas como moderadas no preenchimento das falhas de 10%, 30% e 50% para a região de Acopiara/CE, e de fortes a muito forte para a região de Sobral/CE, com nível de significância da de 99%.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Emerson Mariano Silva, Universidade Estadual do Ceará – UECE

Curso de Física – UECE

Israel Luís Rodrigues Pinto, Mestre em Ciências Físicas Aplicadas - Universidade Estadual do Ceará (UECE)

Mestre em Ciências Físicas Aplicadas - Universidade Estadual do Ceará (UECE).

Referências

Acar, E.; Dunlavy, D.M.; Kolda, T.G.; Morup, M. 2010. Scalable Tensor Factorizations with Missing Data. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, v.106, p. 41-46. https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/1.9781611972801.61. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2010.08.004

Afrifa-Yamoah, E., Mueller. U.A., Taylor, S.M., Fisher, A.J. 2020. Missing data imputation of high-resolution temporal climate time series data. Meteorol Appl., 27, e1873. https://doi.org/10.1002/met.1873. DOI: https://doi.org/10.1002/met.1873

Ahn, H., Sun, K., Kim, K.P. 2022. Comparison of Missing Data Imputation Methods in Time Series Forecasting. Computers, Materials & Continua, 70 (1), 767-779. https://doi.org/10.32604/cmc. 2022.019369. DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2022.019369

Baraldi, A.N.; Enders, C.K. 2010. An introduction to modern missing data analyses. Journal of School Psychology, v.48, p.5-37. DOI: 10.1016/j.jsp.2009.10.001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsp.2009.10.001

Bonfante, A.G.; Ventura, T.M.; Oliveira, A.G.; Marques, H.O.; Oliveira, R.S.; Martins, C.A.; Figueiredo, J.M. 2013. Uma abordagem computacional para preenchimento de falhas em dados micrometeorológicos. Revista Brasileira de Ciências Ambientais, v.27, p.61-70.

Brubacher, J. P., Oliveira, G. G., Guasselli, L. A. 2020. Preenchimento de Falhas e Espacialização de Dados Pluviométricos: Desafios e Perspectivas. Revista Brasileira de Meteorologia, 35(4), 615–629. https://doi.org/10.1590/0102-77863540067. DOI: https://doi.org/10.1590/0102-77863540067

Cai, M., Tian, Y., Li, A., Li, Y., Han, Y., Ji, W., Zhou, Q., Li, J., Li, W. (2023). Unraveling the evolution of dissolved organic matter in full-scale A/A/O wastewater treatment process using size exclusion chromatography with PARAFAC and nonnegative matrix factorization analysis, Water Research, vol. 235,119879. ISSN 0043-1354, https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.119879. DOI: https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.119879

Camargos, V.P.; César, C.C.; Caiaffa, W.T.; Xavier, C.C.; Proietti, F.A. 2011. Imputação múltipla e análise de casos completos em modelos de regressão logística: uma avaliação prática do impacto das perdas em covariáveis. Caderno de Saúde Pública, v.27, n.12, p.2299-2313.https://doi.org/10.1590/S0102311X2011001200003. DOI: https://doi.org/10.1590/S0102-311X2011001200003

Corbo, A.R., Santos, S.A.F., Bertolino, A.V.F.A., Pinto, A.B.S. 2024. Técnicas individuais e combinadas para preenchimento de falhas em dados diários de precipitação no município de São Gonçalo (RJ). Revista Brasileira de Climatologia, 35(20), 401–427. https://doi.org/10.55761/abclima.v35i20.1739. DOI: https://doi.org/10.55761/abclima.v35i20.17396

Devore, J. L. 2006. Probabilidade e Estatística para Engenharia e Ciência. Thomson Pioneira, São Paulo, Brasil.

Donders, A.R.T. et al. Review: 2006. A gentle introduction to imputation of missing values. Journal of Clinical Epidemiology, v.59, p.1087-1091. 10.1016/j.jclinepi.2006.01.014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2006.01.014

Giovanella, T.H., Oliveira, F.C., Marchi, V. A. A., Tluszcz, J. 2021. Desempenho de Métodos de Preenchimento de Falhas em Dados de Evapotranspiração de Referência para Região Oeste do Paraná. Revista Brasileira de Meteorologia, 36(3), 415–422. https://doi.org/10.1590/0102-77863630001. DOI: https://doi.org/10.1590/0102-77863630001

Harshman, R.A. 1970. Foundations of Parafac procedure: Models and conditions of an “explanatory” multi-model facor analysis. UCLA, Working papers in phonetics. pp.1-84.

Hitichcock, F.L. The Expression of a Tensor or a Polyadic as Sum of Products. 1927. Journal of Mathematics and Physics, vol. 6, pp. 164-189. DOI: https://doi.org/10.1002/sapm192761164

Huang, G.; Paes, A. T. 2009. Posso usar o teste t de Student quando preciso comparar três ou mais grupos? Einstein: Educação Continuada em Saúde, v.7, n.2, p.63-64.

Junninen, H.; Niska, H.; Tuppurainem, K.; Ruuskanen, J. 2004. Methods for imputation of missing values in air quality data sets. Atmospheric Environment, v.38, p.2895-2907. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2004.02.026. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2004.02.026

Kolda, T.; Bader, B. 2009. Tensor Decompositions and Applications. SIAM Publication Library, vol.51, n.3, p.455-500. DOI: https://doi.org/10.1137/07070111X. DOI: https://doi.org/10.1137/07070111X

Larson, R.; Farber, B. 2010. Estatística Aplicada. Prentice Hall, 4˚Edição, São Paulo: Pearson.

Lira, M.A.T.; Silva, E.M.; Brabo, J.M. 2011. Estimativas dos Recursos Eólicos no Litoral Cearense usando a Teoria da Regressão Linear. 2007. Revista Brasileira de Meteorologia, vol.26, n.3, p.349-366. DOI: https://doi.org/10.1590/S010277862011000300003. DOI: https://doi.org/10.1590/S0102-77862011000300003

Lira, M.A.T.; Silva, E.M.; Alves, J.M.B.; Veras, G.V.O. 2014. Estimation of wind resources in the coast of Ceará, Brazil, using the linear regression theory. Renewable & Sustainable Energy Reviews, v.39, p.509-529. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.07.097. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.07.097

Lima, F.J.P.; Cavalcanti, E.P.; Souza, E.P.; Silva, E.M. 2012. Evalution of the Wind Power in the State of Paraíba Using the Mesoscale Atmospheric Model Brazilian Developments on the Regional Atmospheric Modelling System. ISRN Renewable Energy. Article ID 847356. https://doi.org/10.5402/2012/847356. DOI: https://doi.org/10.5402/2012/847356

Miao, X., Wu, Y., Wang, J., Gao, Y., Mao, X., & Yin, J. 2021. Generative Semi-supervised Learning for Multivariate Time Series Imputation. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(10), 8983-8991. https://doi.org/10.1609/aaai. v35i10.17086. DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17086

Mongomery, D. C.; Runger, G.C. 2009. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. LTC, Rio de Janeiro.

Nunes, L.N.; Kluck, M.M.; Fachel, J.M.G. 2009. Uso da imputação múltipla de dados faltantes: uma simulação utilizando dados epidemiológicos. Cad. Saúde Pública, vol. 25, n.2, pp.268-278.https://doi.org/10.1590/S0102-311X2009000200005. DOI: https://doi.org/10.1590/S0102-311X2009000200005

Oliveira, L.F.C.; Fioreze, A.P.; Medeiros, A.M.M.; Silva. M.A.S. 2010. Comparação de metodologias de preenchimento de falhas de séries históricas de precipitação anual. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.14, n.11, p.1186-1192. DOI: https://doi.org/10.1590/S141543662010001100008. DOI: https://doi.org/10.1590/S1415-43662010001100008

Ooba, M.; Hirano, T.; Mogami, J.; Hirata, R. 2006. Comparisons of Gap-Filling Methods for Carbon Flux Dataset: A Combination of a Genetic Algorithm and an Artificial Neural Network. Ecological Modelling, vol.198, n.3-4, pp.473-486. 10.1016/j.ecolmodel.2006.06.006. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2006.06.006

Ramli, M.N.N.; Yahaya, A.S.; Ramli, N.A.; Yusof, N.F.F.M.; Abdullah, M.M.Ab. 2013. Roles of Imputation Methods for Filling the Missing Values: A Review. Advances in Environmental Biology, v.7, n.12, p.3861-3869.

Rubin D.B. 1996. Multiple Imputation after 18+ years. Journal of the American Statistical Association, v.91, p.473-489. DOI: https://doi.org/10.2307/2291635. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1996.10476908

Ruezzene, C.B., Miranda, R.B., Tech, A.R.B., Mauad, F.F. 2021. Preenchimento de Falhas em Dados de Precipitação através de Métodos Tradionais e por Inteligência Artificial. Revista Brasileira de Climatologia, 29, 177–204. https://ojs.ufgd.edu.br/rbclima/article/view/1518.

Sciscenko, I., Arques, A., Micó, P., Mora, M., García-Ballesteros, S. 2022. Emerging applications of EEM-PARAFAC for water treatment: a concise review, Chemical Engineering Journal Advances, vol. 10, 100286. ISSN 2666-8211. https://doi.org/10.1016/j.ceja.2022.100286. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ceja.2022.100286

Silva Junior, A. A., Gomes, R.S.R., Musis, C.R., Novais, J.W.Z., Maionchi, D., Figueiredo, J.M. 2024. Preenchimento de falhas em séries temporais da temperatura do ar: uma comparação entre modelos de Machine Learning. Revista Brasileira de Climatologia, 35(20), 362–377. https://doi.org/10.55761/abclima.v35i20.17649. DOI: https://doi.org/10.55761/abclima.v35i20.17649

Tavares, P.S., Pilotto, I.L., Chou, S.C., Souza, S.A., Fonseca, L.M.G. Chagas, J. D. 2024. A Dataset of High-Resolution Climate Change Projections Over South America with Bias Correction. Derbyana, ISSN 2764-1465, 45: e821, 2024. DOI: 10.69469/derb.v45.821. DOI: https://doi.org/10.69469/derb.v45.821

Tomasi, G.; Bro, R. 2005. Parafac and missing values. Sicence Direct, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, v.75, n.2, p.163-180. 10.1016/j.chemolab.2004.07.003. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2004.07.003

Turova, P., Styles, I., Timashev, V., Kravets, K., Grechnikov, A., Lyskov, D., Samigullin, T., Podolskiy, I., Shpigun, O., Stavrianidi, A.

(2021). Unsupervised methods in LC-MS data treatment: Application for potential chemotaxonomic markers search, Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, vol. 206, 114382. ISSN 0731-7085, https://doi.org/10.1016/j.jpba.2021.114382. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpba.2021.114382

Weerakody, P.B., Wong, K.W., Wang, G., Ela, W. 2021. A review of irregular time series data handling with gated recurrent neural networks, Neurocomputing, 441 (161-178). https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.02.046. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.02.046

Zhang, P. 2003. Multiple imputation: Theory and method. International Statistical Review, v.71(3), 581-592. https://www.jstor.org/stable /1403830. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1751-5823.2003.tb00213.x

Zhang, Y., Thorburn, P.J. 2021. A dual-head attention model for time series data imputation, Computers and Electronics in Agriculture, vol.189, 106377. ISSN 0168-1699. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106377. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106377

Downloads

Publicado

2025-01-01

Como Citar

Silva, E. M., & Pinto, I. L. R. (2025). Uso do Algoritmo PARAFAC-EM para Preenchimento de Falhas em Séries Temporais de Velocidade do Vento na Região Nordeste do Brasil. Revista Brasileira De Geografia Física, 18(1), 077–094. https://doi.org/10.26848/rbgf.v18.1.p077-094

Edição

Seção

Climatologia e Meteorologia

Artigos Semelhantes

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)