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Atividade
| 121347 - Aplicações de R e Python nas ciências atmosféricas |
| Período da turma: | 19/02/2024 a 23/02/2024
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| Descrição: | Aula/dia Conteúdo
1(IS) Introdução: 1. Introdução sobre as aplicações de Python e R em meteorologia e poluição do ar. 2. Introdução a R; Estatística descritiva de série de dados. Pacotes para análise exploratória do R (DataExplorer, visdat e xray) 2(AD) 1. QualR e QualRpy com Google Colab para analisar os dados de monitoramento meteorológico e de qualidade do ar 2. Emissões Globais do CAMS e EDGAR 3(RN) 1. Aplicações de machine learning na regionalização dos regimes de precipitação na América do Sul. 4(AD) 1. Extração de dados de simulação do WRF-Chem para uma estação de qualidade do ar e outra meteorológica de São Paulo. 2. Validação das simulações com os dados de monitoramento e estatísticas. 5(IS) 1. Análise de regressão: Conceito, pacote gamlss 2. Cálculo de risco relativo - Odds ratio. Bibliografia Diniz, Écio Souza & Thiele, Jan. (2021). Modelos de regressão em R. Ladwig, W., 2017. wrf-python (Version 1.3.4.1) [Software]. Boulder, Colorado: UCAR/NCAR. https://doi.org/10.5065/D6W094P1 McKinney, W, 2022. Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, Numpy & Jupyter. O Reilly. Third edition. Pérez, F, L, 2022. Modelos Lineares Generalizados. http://leg.ufpr.br/~lucambio/GLM/GLM.html Kong, Q., Siauw, T., Bayen, A.M., 2021. Python Programming and Numerical Methods: A guide for Engineers and Scientists. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819549-9.00002-6 Wilks, D.S., 2011: Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Academic Press., NY, 704 pp, 3a edição. Xarray: http://xarray.pydata.org/en/stable/index.html Matplotlib: https://matplotlib.org/ Numpy: https://numpy.org/ Pandas: https://pandas.pydata.org/ DataExplorer: https://cran.r-project.org/web/packages/DataExplorer/vignettes/dataexplorer-intro.html Visdat: https://cran.r-project.org/web/packages/visdat/readme/README.html xray: https://cran.r-project.org/web/packages/xray/xray.pdf gamlss: https://cran.r-project.org/web/packages/gamlss/gamlss.pdf Referências 1 https://fortran-lang.org/learn/ 2 http://cola.gmu.edu/grads/ 3 https://www.r-project.org/ 4 https://www.l3harrisgeospatial.com/ 5 https://www.mathworks.com/products/matlab.html 6 https://www.python.org/ |
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| Carga Horária: |
15 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 30 | ||||
| Ministrantes: |
Alejandro Herman Delgado Peralta Iara da Silva Ronald Guiuseppi Ramírez Nina |
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