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Sara Ribeiro
Identificação
Sara Ribeiro, Monitores
Contactos
sribeiro@novaims.unl.pt
Biografia

Sara Ribeiro é doutorada em Gestão de Informação pela NOVA Information Management School, na especialidade de Sistemas de Informação Geográfica, mestre em Sistemas de Informação Geográfica e licenciada em Engenharia do Ambiente pelo Instituto Superior Técnico. As suas principais áreas de investigação incluem Geoestatística, Sistemas de Informação Geográfica, Modelos de Alteração de Uso de Solo e Administração e Direitos de Propriedade. É membro integrado residente do MagIC. Na NOVA IMS, é atualmente Gestora de Programas de Ensino e integra o Gabinete de Apoio ao Aluno.

Unidades Curriculares que leciona na NOVA IMS
- Geospatial Data Mining
- Geostatistics
Publicações
Publicação em Periódicos Científicos
Ribeiro, S., Cabral, P., Henriques, R., Bravo, J., Rodrigues, T., & Painho, M. (2018). Modelação do crescimento urbano para a distribuição eficaz das forças de segurança: o caso português. PROELIUM – Revista da Academia Militar, 7(14), 45-68.
Morgan, R. S., Abd El-Hady, M., Rahim, I. S., Silva, J., & Ribeiro, S. (2017). Evaluation of various interpolation techniques for estimation of selected soil properties. International Journal of GEOMATE, 13(38), 23-30. DOI: 10.21660/2017.38.606721
Ribeiro, S., Caineta, J., Costa, A. C., & Henriques, R. (2017). gsimcli: A geostatistical procedure for the homogenisation of climatic time series. International Journal Of Climatology, 37(8), 3452-3467. DOI: 10.1002/joc.4929
Ribeiro, S., Caineta, J., & Costa, A. C. Review and discussion of homogenisation methods for climate data. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.pce.2015.08.007
Ribeiro, S., Caineta, J., Costa, A. C., Henriques, R., & Soares, A. (2016). Detection of inhomogeneities in precipitation time series in Portugal using direct sequential simulation. Atmospheric Research, 171, 147-158. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosres.2015.11.014
Ribeiro, S., Caineta, J., Costa, A. C., & Soares, A. (2015). Establishment of Detection and Correction Parameters for a Geostatistical Homogenisation Approach. Procedia Environmental Sciences, 27, 83-88. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.proenv.2015.07.115
Capítulo de Livro
Bravo, J., Rodrigues, T., Ribeiro, S. & Inácio, A. (2018). Portugal: Projeções de população residente 2011-2040. In T. Rodrigues, & M. Painho (Eds.), Modelos preditivos e segurança pública (pp. 169-208). Porto: Fronteira do Caos. ISBN: 978-989-54148-7-1
Cabral, P., Ribeiro, S. & Pereira, J. & Painho, M. (2018). Análise espacial avançada no contexto da segurança interna. In T. Rodrigues, & M. Painho (Eds.), Modelos preditivos e segurança pública (pp. 231-251). Porto: Fronteira do Caos. ISBN: 978-989-54148-7-1
Painho, M. & Ribeiro, S. (2018). O projecto SIM4SECURITY: um exemplo de aplicação de tecnologias diferenciadas em sede de políticas públicas. In T. Rodrigues, & M. Painho (Eds.), Modelos preditivos e segurança pública (pp. 157-167). Porto: Fronteira do Caos. ISBN: 978-989-54148-7-1
Ribeiro, S. & Henriques, R. (2018). Aplicação de Self-Organizing Maps na análise da criminalidade em Portugal, 2011,2016. In T. Rodrigues, & M. Painho (Eds.), Modelos preditivos e segurança pública (pp. 253-280). Porto: Fronteira do Caos. ISBN: 978-989-54148-7-1
Ribeiro, S. (2018). Desafios da utilização de tecnologias de informação no apoio à tomada de decisão. In T. Rodrigues, & M. Painho (Eds.), Modelos preditivos e segurança pública (pp. 87-98). Porto: Fronteira do Caos. ISBN: 978-989-54148-7-1
Ribeiro, S., Henriques, R. & Castelli, M. (2018). Modelo de otimização. In T. Rodrigues, & M. Painho (Eds.), Modelos preditivos e segurança pública (pp. 281-302). Porto: Fronteira do Caos. ISBN: 978-989-54148-7-1
Ribeiro, S., Caineta, J., & Costa, A. C. (2017). Assessing the Performance of the Gsimcli Homogenisation Method with Precipitation Monthly Data from the COST-HOME Benchmark. In J. J. Gómez-Hernández, J. Rodrigo-Ilarri, E. Cassiraga, M. E. Rodrigo-Clavero, & J. A. Vargas-Guzmán (Eds.), Geostatistics Valencia 2016 (pp. 909-918). (Quantitative Geology and Geostatistics; Vol. 16). Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46819-8_63
Publicações em Atas de Conferência Científica
Duarte, A., Henriques, R., & Ribeiro, S. (2019). Use of different optimization algorithms to define service areas of police stations in Portugal . In Evidence-based territorial policymaking: formulation, implementation and evaluation of policy: 26th APDR Congress Proceedings (pp. 108-115). Associacao Portuguesa para o Desenvolvimento Regional (APDR).
Moraes, D., Ribeiro, S., & Costa, A. C. (2019). Modelling air temperature in Brazilian northeast to evaluate change patterns from 2000 to 2017. In 19th International Multidisciplinary Scientific Geoconference, SGEM 2019 (2.2 ed., Vol. 19, pp. 915-922). (International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM). https://doi.org/10.5593/sgem2019/2.2/S11.113
Neto, M. D. C., Nascimento, M., Sarmento, P., Ribeiro, S., Rodrigues, T., & Painho, M. (2019). A Dashboard for Security Forces Data Visualization and Storytelling. In I. Ramos, R. Quaresma, P. R. D. Silva, & T. Oliveira (Eds.), Information Systems for Industry 4.0: Proceedings of the 18th Conference of the Portuguese Association for Information Systems (pp. 47-62). (Lecture Notes in Information Systems and Organisation; Vol. 31). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-14850-8_4. eISBN: 978-3-030-14850-8; ISBN: 978-3-030-14849-2. Link: https://www.springer.com/us/book/9783030148492
Neto, M. D. C., Nascimento, M., Sarmento, P., Ribeiro, S., Rodrigues, T., & Painho, M. (2018). Implementation of a Dashboard for security forces data visualization. In P. Silva, R. Quaresma, & T. Oliveira (Eds.), Atas da 18ª Conferência da Associação Portuguesa de Sistemas de Informação: a indústria 4.0 e os sistemas de informação (pp. 37). Associação Portuguesa de Sistemas de Informação.
Caineta, J., Ribeiro, S., Henriques, R., & Costa, A. C. (2015, 22-27 February). A Package for the homogenisation of climate data using geostatistical simulation. Paper presented at the GEOProcessing 2015: The Seventh International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services, Lisbon, Portugal.
Caineta, J., Ribeiro, S., Soares, A., & Costa, A. C. (2015, 16-25 June). Workflow for the homogenisation of climate data using geostatistical simulation. Paper presented at the Conference Proceedings of the 15th SGEM GeoConference on Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing, Albena, Bulgaria.
Ribeiro, S., Caineta, J., Costa, A. C., & Henriques, R. (2015, 9-12 June). Analysing the detection and correction parameters in the homogenisation of climate data series using gsimcli. Paper presented at the 18th AGILE International Conference on Geographic Information Science, Lisbon, Portugal.
Caineta, J., Ribeiro, S., Costa, A. C., Henriques, R., & Soares, A. (2014, 27 April - 2 May). Inhomogeneities detection in annual precipitation time series in Portugal using direct sequential simulation. Paper presented at the EGU General Assembly Conference, Vienna.
Caineta, J., Ribeiro, S., Henriques, R., Soares, A., & Costa, A. C. (2014, 27 April - 2 May). Benchmarking a geostatistical procedure for the homogenisation of annual precipitation series. Paper presented at the EGU General Assembly Conference, Vienna.
Ribeiro, S., Caineta, J., Henriques, R., Soares, A., & Costa, A. C. (2014, 27 April - 2 May). Advantages and applicability of commonly used homogenisation methods for climate data. Paper presented at the European Geosciences Union General Assembly 2014, Vienna, Austria.

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