Imputação Multivariada de Séries Temporais Meteorológicas do INMET com Reanálise ERA5-Land e Self-Attention - Dias, Davi Aquila de Souza; Dantas, Maria José Pereira (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
Valores ausentes em séries temporais meteorológicas comprometem análises climáticas e modelos preditivos. Este trabalho investiga um pipeline de imputação multivariada para dados observacionais do INMET, utilizando o ERA5-Land como fonte de atributos auxiliares. O SAITS foi adotado como modelo principal e comparado com Median, LOCF, MissForest, XGBoost, Transformer e ImputeFormer. Foram criados cenários MCAR de 10% a 80% de ausência artificial, com avaliação por MAE, RMSE e MASE. Os resultados mostram que o SAITS apresenta melhor desempenho em cenários de baixa ausência, enquanto o XGBoost obtém os menores erros globais de 40% a 80% de mascaramento, indicando maior robustez sob degradação severa dos dados.