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		<citationkey>SouzaShiBotCamSil:2006:RePr</citationkey>
		<author>Souza, Rodrigo Augusto Ferreira de,</author>
		<author>Shiguemori, Elcio H,</author>
		<author>Bottino, Marcus Jorge,</author>
		<author>Campos Velho, Haroldo F.,</author>
		<author>Silva, José Demísio S. da,</author>
		<group>DOP-INPE-MCT-BR</group>
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		<group>DSA-INPE-MCT-BR</group>
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		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)</affiliation>
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		<electronicmailaddress>rodrigo@cptec.inpe.br</electronicmailaddress>
		<electronicmailaddress>elcio@lac.inpe.br</electronicmailaddress>
		<electronicmailaddress>bottino@cptec.inpe.br</electronicmailaddress>
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		<electronicmailaddress>demisio@lac.inpe.br</electronicmailaddress>
		<title>Utilização da técnica de redes neurais artificiais na inferência de perfis verticais de temperatura a partir de informações do sensor AIRS/AQUA: resultados preliminares</title>
		<conferencename>Congresso Brasileiro de Meteorologia, 14 (CBMET).</conferencename>
		<year>2006</year>
		<booktitle>Proceedings</booktitle>
		<date>Nov.27 - 01 Dec.</date>
		<publisher>SBMET</publisher>
		<conferencelocation>Florianópolis, SC</conferencelocation>
		<keywords>problemas inversos, redes neurais artificiais, sondagem remota por satélites.</keywords>
		<abstract>Nas últimas décadas, a inferência de perfis atmosféricos a partir de dados de satélites tem se tornado muito importante para análise do tempo e para o processo de assimilação de dados em modelos de previsão numérica de tempo. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é inferir perfis verticais de temperatura a partir de radiâncias do sensor AIRS/AQUA (Atmospheric Infrared Sounder) utilizando a técnica das Redes Neurais Artificiais (RNA). Uma RNA Perceptron de Múltiplas Camadas (PMC), treinada com algoritmo de retropropagação do erro, é usada para resolver o problema inverso. Comparações entre os perfis de radiossondagens e perfis inferidos utilizando a RNA e outras técnicas de inversão são apresentadas. Em geral, a RNA apresenta resultados concordantes com os demais perfis de temperatura analisados, principalmente, no que concerne a localizar com precisão a inversão da tropopausa. No entanto, é necessário testar a RNA com diferentes conjuntos de dados e diferentes campos de visada do sensor, para investigar completamente sua potencialidade em recuperar perfis atmosféricos. In the last decades, the inference of atmospheric profiles from satellite data has become very important in weather analysis and in the assimilation data process in Numerical Weather Prediction models. In this context, the objective of this work is to retrieve vertical profiles of temperature from AIRS/AQUA radiances ("Atmospheric Infrared Sounder") using Artificial Neural Network (ANN) technique. An ANN Multi-layer Perceptron, with back propagation learning strategy, is used to solve the inverse problem. Comparisons between temperature profiles inferred by radiosondes, and retrieved with ANN, and with others inversion techniques are presented in this work. In general, the ANN presents results in agreement with others inversion techniques, mainly concerning with the localization of the tropopause. However, for a better understanding of ANN technique is necessary to analyze its performance with different data sets and different fields of view.</abstract>
		<organization>Coordenadora Geral do Congresso - Maria Gertrudes Alvarez Justi (presidente da SBMET)</organization>
		<language>pt</language>
		<secondarytype>PRE CI</secondarytype>
		<tertiarytype>Artigos</tertiarytype>
		<format>CD-ROM; Papel.</format>
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		<targetfile>Souza.Utilização.pdf</targetfile>
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		<contenttype>External Contribution</contenttype>
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