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Análise_Qualidade_da_Água_Baía_de_Guanabara_2018_2022

<p><strong>T&iacute;tulo:</strong> Dados de Qualidade da &Aacute;gua e Sensoriamento Remoto da Ba&iacute;a de Guanabara (2018-2022)</p> <p><strong>Descri&ccedil;&atilde;o:</strong></p> <p>Este conjunto de dados cont&eacute;m informa&ccedil;&otilde;es coletadas e geradas durante um estudo sobre a qualidade da &aacute;gua na Ba&iacute;a de Guanabara, Brasil, realizado de 2010 a 2022. O estudo utilizou uma abordagem integrada, combinando sensoriamento remoto, dados clim&aacute;ticos, dados hidrol&oacute;gicos e t&eacute;cnicas de Intelig&ecirc;ncia Artificial (IA) para entender as caracter&iacute;sticas hidrodin&acirc;micas dos corpos d&#39;&aacute;gua na Ba&iacute;a de Guanabara e seus efeitos na qualidade da &aacute;gua e nos processos biol&oacute;gicos e qu&iacute;micos.</p> <p>Os dados incluem:</p> <ol> <li> <p><strong>Dados de Sensoriamento Remoto:</strong> Imagens de sat&eacute;lite coletadas de 2018 a 2022, incluindo par&acirc;metros de qualidade da &aacute;gua como temperatura da &aacute;gua, clorofila-a e turbidez.</p> </li> <li> <p><strong>Dados Clim&aacute;ticos:</strong> Dados clim&aacute;ticos de 2018 a 2022, incluindo temperatura m&iacute;nima do ar (tmin), temperatura m&aacute;xima do ar (tmax) e precipita&ccedil;&atilde;o (prec), coletados do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET).</p> </li> <li> <p><strong>Dados Hidrol&oacute;gicos:</strong> Dados brutos de 2018 a 2022, incluindo informa&ccedil;&otilde;es sobre vaz&atilde;o, n&iacute;vel de &aacute;gua e velocidade do fluxo, coletados do Instituto Estadual do Ambiente (INEA).</p> </li> </ol> <p>Estes dados s&atilde;o disponibilizados para uso p&uacute;blico com o objetivo de promover a pesquisa adicional e a valida&ccedil;&atilde;o dos resultados do estudo. Eles podem ser &uacute;teis para pesquisadores interessados em qualidade da &aacute;gua, sensoriamento remoto, mudan&ccedil;as clim&aacute;ticas, conserva&ccedil;&atilde;o de ecossistemas aqu&aacute;ticos e aplica&ccedil;&otilde;es de Intelig&ecirc;ncia Artificial em ci&ecirc;ncias ambientais.</p>

ShareScore

44/100

Overall dataset sharing score

Score breakdown

These five areas show where the dataset supports — or may limit — practical reuse.

Stewardship
8
Harmonization
4
Access
20
Reuse readiness
8
Engagement
4

Topics

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