Application of Data Science Techniques in Evapotranspiration Estimation

Xavier, Fernando

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dc.contributor.advisor	Tanaka, Astério Kiyoshi
dc.contributor.author	Xavier, Fernando
dc.date.accessioned	2018-04-17T19:39:23Z
dc.date.available	2018-04-17T19:39:23Z
dc.date.issued	2016-07-22
dc.identifier.citation	XAVIER, Fernando. Application of Data Science Techniques in Evapotranspiration Estimation. 2016. 95 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2016.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/11542
dc.description	Dissertação também disponível em formato impresso, com o número de chamada CCET MI 2016/07.	pt_BR
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	English	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Application of Data Science Techniques in Evapotranspiration Estimation	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Amorim, Fernanda Araujo Baião
dc.contributor.referee	Tanaka, Astério Kiyoshi
dc.contributor.referee	Amorim, Fernanda Araujo Baião
dc.contributor.referee	Revoredo, Kate Cerqueira
dc.contributor.referee	Ribeiro, Celso Bandeira de Melo
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.level	Mestrado Acadêmico	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro, RJ.	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Data Science	pt_BR
dc.subject.en	Evapotranspiration	pt_BR
dc.subject.en	Hydrology	pt_BR
dc.description.abstracten	The studies related to water resources have great relevance in many areas such as irrigation, water supply and power generation. The efficient use of these resources depends on many factors, like the correct estimation of certain variables related to the hydrological cycle, such as evapotranspiration. However, the most precise models currently applied for estimating evapotranspiration require variables that are not always available or are too complex to obtain in some regions, due to the lack of measuring instruments. In these cases, the precision of the evapotranspiration estimative is decreased, compromising its validity depending on the context. This research consisted in the application of Data Science techniques over meteorological data provided by the Brazilian National Institute of Meteorology (INMET), in order to generate a model for estimating evapotranspiration, using a ”data-driven” approach. As a Data Science project, this research had high level of interaction with a domain expert from Hydrology area. This interactive process was necessary for definition of the research question, experimental scenarios and for results evaluation, generated by the successive runs of the Data Science lifecycle used in this research. Through interaction with the domain expert, the main objective of this research was defined to simplify the current methods for evapotranspiration estimation, without loss of precision in relation to the historical results. In order to automate the experimental runs, we developed a software program that supports all the steps of the Data Science lifecycle to enable the reproducibility of the experimental results. After successive runs of the experiment with scenarios defined together with the domain expert, we found a model that fits the goals defined in the first step of the lifecycle. Finally, for results analysis by the expert domain, graphs were generated to compare the results of different scenarios, as well as maps with layers of the Brazilian biomes and climate types, aiming to identify possible patterns among results and vegetation and climate type.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	Os estudos relacionados aos recursos hídricos têm grande importância em muitas áreas, tais como irrigação, abastecimento de água e geração de energia. O uso eficiente desses recursos depende de muitos fatores, dentre eles a estimativa correta de algumas variáveis relacionadas ao ciclo hidrológico, como a evapotranspiração. No entanto, os modelos mais precisos atualmente utilizados para a estimativa da evapotranspiração requerem variáveis que nem sempre estão disponíveis ou são difíceis de se obter em algumas regiões, devido à falta de instrumentos de medição. Nestes casos, a precisão da estimativa da evapotranspiração é diminuída, o que pode comprometer a sua validade dependendo do contexto. Esta pesquisa consistiu na aplicação de técnicas de Ciência dos Dados na análise de dados meteorológicos, fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), a fim de gerar um modelo para estimar a evapotranspiração, usando uma abordagem orientada a dados. Como um projeto de Ciência dos Dados, esta pesquisa teve alto grau de interação com um especialista de domínio da área de Hidrologia. Este processo interativo foi necessário para a definição da questão de pesquisa, cenários experimentais e da avaliação dos resultados, gerados por execuções sucessivas do ciclo de vida de Ciência dos Dados utilizado nesta pesquisa. Através da interação com o especialista de domínio, foi definido como objetivo principal desta pesquisa a simplificação dos métodos atuais para a estimativa da evapotranspiração, sem perda de precisão em relação aos resultados históricos. A fim de automatizar as execuções experimentais, foi desenvolvido um software contendo funções para todos os passos do ciclo de vida de Ciência dos Dados, para proporcionar facilidade de execução na repetição das etapas quando necessário. Depois de execuções sucessivas do experimento com cenários definidos em conjunto com o especialista de domínio, foi obtido um modelo que atendeu às metas definidas na primeira etapa do ciclo de vida. Finalmente, para análise dos resultados pelo especialista de domínio, foram gerados gráficos para comparar os resultados dos diferentes cenários, bem como mapas com camadas dos biomas e tipos de clima brasileiros, com o objetivo de identificar possíveis padrões entre os resultados e os tipos de vegetação e clima.	pt_BR
dc.subject.pt	Ciência dos Dados	pt_BR
dc.subject.pt	Evapotranspiração	pt_BR
dc.subject.pt	Hidrologia	pt_BR