Repositório de códigos/programas referente ao Mestrado em Engenharia Hidráulica e de Saneamento do Alex Naoki Asato Kobayashi pelo Departamento de Engenharia Hidráulica e Saneamento da Escola de Engenharia de São Carlos na Universidade de São Paulo.
Período do Mestrado: Fevereiro/2019 até 14/04/2021 (Data limite para depósito).
Qualificação aprovado: 03/03/2020 (Banca: Edson Wendland, Rodrigo Porto, Maria Mercedes)
Defesa do Mestrado: Aprovado no dia 19/05/2021 (Banca: Edson Wendland, Osvaldo Cabral, Debora Regina Roberti)
O projeto de Mestrado apresentado na Qualificação consiste basicamente em 3 (três) partes principais:
- Definição do programa de processamento para "Eddy Covariance" com dados de baixa frequência da torre de monitoramento (IAB3).
- Determinação da área de contribuição ("Footprint") da torre de monitoramento (IAB3).
- Preenchimento de falhas para geração da série temporal da torre de monitoramento (Evapotranspiração/Balanço de Energia).
Para alcançar os objetivos listados acima é necessário a utilização de ferramentas computacionais para análise de dados.
A análise de dados processados é a etapa final após realizado a conversão e união de dados binários a qual diversas permutações realizados foram medidas 2 principais métricas (inclinação e correlação). Com a utilização de diversas ferramentas computacionais foi possível a variação de diversas condições de dia/hora e filtros para aprimorar o entendimento dos dados. Sendo assim, possibilitando a classificação das permutações e obtendo a permutação que gera o melhor fechamento energético.
Essa análise de dados processados, por utilizar filtro de análise de contribuição, está muito ligado ao tópico abaixo.
A análise de contribuição têm 3 partes essenciais: (i) dados processados, (ii) método de Kljun et al. (2015) e (iii) mapa de classificação para aceitação. Os dados processados podem ser gerados com dados de Rotação de coordenadas 2D ou Regressão planar, sendo o segundo o mais adequado. O método de Kjlun et al. (2015) foi considerado o mais adequado por ser um método capaz de considerar a heterogeneidade do campo e um método a qual o código para sua utilização foi disponibilizado pela autora. E o mapa para classificação da vegetação foi utilizando o MapBiomas a qual é amplamente utilizado.
O preenchimento de falhas tem como objetivo criar uma série temporal de Evapotranspiração para que seja possível determinar os valores de ET para diferentes períodos do ano em diferentes escalas. As escalas são diário, sazonal e anual.
São utilizados diversas técnicas de preenchimento de falhas e são analisados a partir da correlação e fechamento do balanço energético com os dados presentes no ET e ET_estimado
Este tópico tem o objetivo de mostrar as etapas necessárias para obtenção de uma série de dados brutos para o processamento.
O tutorial para utilização e recomendação em relação ao workflow para o processamento de dados se encontra aqui.
Para utilização dos arquivos com biblioteca Bokeh é necessário seguir algumas etapas descritas aqui.
Os programas desenvolvidos utilizando Bokeh têm como função principal a interatividade e análise dos dados. Dentre as análises estão: análise de área de contribuição com variação de períodos, visualização e análise de dados para o fechamento do balanço energético com a utilização de filtros de Mauder e Foken (2004), filtro de chuva, filtro de força de sinal e filtro de Footprint.
O código de preenchimento de falha está no formato .py, porém, o workflow escolhido para visualização da performance e utilização (em geral) é utilizando um Jupyter Notebook (ou JupyterLab) com .ipynb.
O código que contém os métodos de preenchimento de falhas são encontrados aqui.
Para a utilização dos métodos de preenchimento de falhas algumas etapas devem ser respeitadas, a qual são descritas aqui.
A pasta com bqplot não é mais atualizada.
A biblioteca bqplot é interessante, porém, ela possui um performance ruim e serviu para o aprendizado de algumas ferramentas de interação.