English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

A falta de informação quanto à distribuição da precipitação é um sério obstáculo para se compreender e modelar sua variabilidade, surgindo assim a necessidade de se obter informações para regiões que não apresentam estações de medição ou que apresentem falhas em seu banco de dados por meio da interpolação. Desta forma, o objetivo deste estudo consiste em utilizar Redes Neurais Artificiais (RNA's), propondo diferentes procedimentos para sua utilização, na interpolação espacial de dados pluviométricos no Estado de Alagoas. Para o estudo foram utilizadas 245 estações pluviométricas localizadas nos Estados de Alagoas e Pernambuco, das quais se usou as informações de latitude, longitude, altitude e precipitação das estações próxima à estação base que se desejou estimar a precipitação, como parâmetros de entrada das redes. A utilização de RNA´s, no preenchimento de falhas de dados pluviométricos, mostrou diferença estatística em apenas um procedimento adotado pelas redes. As estimativas realizadas para o mês de novembro apresentou resultados mais coerentes com os observados nas estações bases, devido a menor variabilidade espacial da precipitação neste mês

Interpolação espacial de dados médios mensais pluviométricos com redes neurais artificiais