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@InProceedings{ChinchayMach:2018:UsMuGo,
               author = "Chinchay, Joao Henry Huam{\'a}n and Machado, Luiz Augusto 
                         Toledo",
                title = "Uso de multi-canais do goes-16 para previs{\~a}o imediata de 
                         densidade de descargas el{\'e}tricas",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2018",
               editor = "Herdies, Dirceu Luis and Coelho, Simone Marilene Sievert da 
                         Costa",
         organization = "Encontro dos alunos de p{\'o}s-gradua{\c{c}}{\~a}o em 
                         meteorologia do CPTEC/INPE, 17. (EPGMET)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "GOES-16, GLM, ABI.",
             abstract = "Este trabalho emprega os multi-canais do sat{\'e}lite GOES-16 
                         para a previs{\~a}o imediata de densidades de descargas 
                         el{\'e}tricas. Para isto se utilizaram imagens do Advanced 
                         Baseline Imager (ABI) e as coordenadas dos flashes registrados 
                         pelo Geo- stationary Lightning Mapper (GLM). A {\'a}rea de estudo 
                         se localiza na regi{\~a}o norte do Brasil, sobre a cidade do 
                         Manaus. A metodologia empregada consistiu em identificar as 
                         respostas radiativas que apresentam as nuvens de tempestades com 
                         respeito aos atributos f{\'{\i}}sicos: tamanho das 
                         part{\'{\i}}culas, intensidade do fluxo ascendente, profundidade 
                         da nuvem e glacia{\c{c}}{\~a}o no seu topo; mediante campos de 
                         interesse (singulares bandas e suas diferen{\c{c}}as), e 
                         relaciona-los com sete categorias de densidade de flash, 
                         acumulados entre 0-5, 5-10 e 10-15 minutos posteriores ao 
                         hor{\'a}rio das imagens do ABI. Desta rela{\c{c}}{\~a}o se 
                         elaboraram histogramas de frequ{\^e}ncia relativa, que permitiu 
                         identificar aos campos de interesse que apresentam a maior 
                         sensibilidade com respeito ao incremento dos flashes. Por meio das 
                         frequ{\^e}ncias relativas acumuladas e da curva com a m{\'a}xima 
                         derivada foi poss{\'{\i}}vel determinar os campos de interesse 
                         (associado a cada atributo f{\'{\i}}sico) e seus limiares, os 
                         quais foram empregados como preditores da densidade de descargas 
                         el{\'e}tricas. A partir destes preditores, foram elaborados sete 
                         modelos de previs{\~a}o para o per{\'{\i}}odo diurno, noturno e 
                         para as 24 horas do dia. As avalia{\c{c}}{\~o}es das 
                         previs{\~o}es dos preditores e dos modelos mostraram que no 
                         intervalo de tempo de 5-10 minutos se observam os menores valores 
                         de false alarme (FAR) e a maior probabilidade de 
                         detec{\c{c}}{\~a}o (POD). Tomando como crit{\'e}rio baixos 
                         valores de FAR e altos valores de POD, determinou-se que a banda 
                         de 10.35 \μm {\'e} o melhor preditor. No caso dos modelos, 
                         o modelo-05, formado pelas bandas 10.35 \μm e 3.9 \μm 
                         - 10.35 \μm, foi o que apresentou o melhor resultado para o 
                         per{\'{\i}}odo noturno, enquanto que para os outros dois 
                         per{\'{\i}}odos do dia, o modelo-07, formado pela banda de 10.35 
                         \μm e tend{\^e}ncia temporal em 30 minutos, foi o melhor.",
  conference-location = "Cachoeira Paulista",
      conference-year = "22-26 out. 2018",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34R/3SQP8JE",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGPDW34R/3SQP8JE",
           targetfile = "SRA-01.pdf",
                 type = "Sensoriamento Remoto da Atmosfera",
        urlaccessdate = "27 jan. 2021"
}


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