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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4A6466E
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/11.03.18.20
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/11.03.18.20.30
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.16.52 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1007/978-3-031-36805-9_28
ISBN978-303136804-2
ISSN03029743
Chave de CitaçãoCruzKayCalGarQui:2023:EvTiSe
TítuloEvaluation of Time Series Causal Detection Methods on the Influence of Pacific and Atlantic Ocean over Northeastern Brazil Precipitation
Ano2023
Data de Acesso28 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor1 Cruz, Juliano Elias Cardoso
2 Kayano, Mary Toshie
3 Calheiros, Alan James Peixoto
4 Garcia, Sâmia R.
5 Quiles, Marcos G.
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHST
Grupo1 CAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIMNT-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
5 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
Endereço de e-Mail do Autor1 juliano.cruz@inpe.br
2 mary.kayano@inpe.br
3 alan.calheiros@inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Computational Science and Its Applications, 23
Localização do EventoAthens
Data03-06 July 2023
Editora (Publisher)Springer
Páginase297249
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2023-11-03 18:21:45 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:16:52 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavecausality
ENSO
precipitation
time series
ResumoThe detection of causation in natural systems or phenomena has been a fundamental task of science for a long time. In recent decades, data-driven approaches have emerged to perform this task automatically. Some of them are specialized in time series. However, there is no clarity in literature what methods perform better in what scenarios. Thus this paper presents an evaluation of causality detection methods for time series using a well-known and extensively studied case study: the influence of El Niño-Southern Oscillation and Intertropical Convergence Zone on precipitation in Northeastern Brazil. We employed multiple approaches and two datasets to evaluate the methods, and found that the SELVAR and SLARAC methods delivered the best performance.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Evaluation of Time...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Evaluation of Time...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Evaluation of Time...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/11/2023 15:20 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPCW/46KUES5
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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