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@InProceedings{CostaCoel:2008:ApMoPr,
               author = "Costa, Simone Marliene Sieverrt da and Coelho, Caio Augusto dos 
                         Santos",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/CPTEC)} and 
                         {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/CPTEC)}",
                title = "Corre{\c{c}}{\~a}o do vi{\'e}s de dados di{\'a}rios de chuva 
                         da previs{\~a}o clim{\'a}tica sazonal: aplica{\c{c}}{\~o}es 
                         {\`a} modelagem de produtividade agr{\'{\i}}cola",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2008",
         organization = "Congresso Brasileiro de Meteorologia, 15.",
             keywords = "corre{\c{c}}{\~a}o de vi{\'e}s, modelagem de produtividade 
                         agr{\'{\i}}cola e previs{\~a}o num{\'e}rica de clima.",
             abstract = "Os modelos num{\'e}ricos e estat{\'{\i}}sticos de previs{\~a}o 
                         de clima t{\^e}m o potencial de fornecer informa{\c{c}}{\~o}es 
                         meteorol{\'o}gicas antecipadas aos {\'o}rg{\~a}os 
                         respons{\'a}veis pela tomada de decis{\~o}es das atividades 
                         agr{\'{\i}}colas. O objetivo deste estudo foi adquirir 
                         conhecimentos metodol{\'o}gicos para o acoplamento das 
                         previs{\~o}es clim{\'a}ticas sazonais a modelos de produtividade 
                         agr{\'{\i}}cola. Adicionalmente, objetivou-se identificar 
                         m{\'e}todos estat{\'{\i}}sticos convencionais que corrigem as 
                         previs{\~o}es clim{\'a}ticas de chuva di{\'a}ria, antes de 
                         utiliza-las em aplica{\c{c}}{\~o}es de atividades 
                         agr{\'{\i}}colas. Neste contexto, s{\'e}ries di{\'a}rias de 
                         chuva do modelo acoplado clim{\'a}tico do Centro Europeu de 
                         Previs{\~a}o de Tempo de M{\'e}dio Prazo foram corrigidas 
                         atrav{\'e}s de dois m{\'e}todos de corre{\c{c}}{\~a}o do 
                         vi{\'e}s e utilizadas para alimantar ao modelo de produtividade 
                         agr{\'{\i}}cola GLAM (General Large Area Model) para a cultura 
                         do milho no Rio Grande do Sul. Os resultados mostraram que, 
                         comparado {\`a}s observa{\c{c}}{\~o}es, o modelo clim{\'a}tico 
                         estima a distribui{\c{c}}{\~a}o temporal de chuva numa 
                         freq{\"u}{\^e}ncia maior (maior n{\'u}mero de dias 
                         caracterizados como chuvosos) e de menor intensidade (mais secos). 
                         Os m{\'e}todos de calibra{\c{c}}{\~a}o utilizados permitiram 
                         corrigir a intensidade da chuva di{\'a}ria, e consequentemente, 
                         melhorar a representa{\c{c}}{\~a}o da variabilidade interanual 
                         da produtividade agr{\'{\i}}cola do milho durante 16 anos. 
                         Apesar dos resultados mostrarem o potencial das 
                         informa{\c{c}}{\~o}es clim{\'a}ticas sazonais aplicadas a 
                         previs{\~a}o de produtividade agr{\'{\i}}cola, resalta-se a 
                         necessidade da investiga{\c{c}}{\~a}o de m{\'e}todos 
                         alternativos de calibra{\c{c}}{\~a}o das previs{\~o}es 
                         clim{\'a}ticas. ABSTRACT: Dynamical and statistical seasonal 
                         climate forecast models have the potential to provide anticipated 
                         meteorological information to agricultural decision makers. This 
                         study aims i) to acquire knowledge on methods for coupling 
                         seasonal climate forecasts to a crop model, and ii) to identify 
                         statistical methods for calibrating seasonal rainfall predictions 
                         before its use in agricultural activities. In this context, daily 
                         rainfall predictions from the European Center for Medium-range 
                         Weather Forecasts (ECMWF) seasonal forecast model were calibrated 
                         using two methods. Calibrated forecasts were then used as input 
                         data for a crop model (GLAM, General Large Area Model) to simulate 
                         maize-yield in Rio Grande do Sul. Results show that the seasonal 
                         climate model predicts too many rainfall events (higher frequency) 
                         with reduced intensity (drier) compared to the observed daily 
                         rainfall. The calibration procedure partially corrected rainfall 
                         intensity and therefore helped improve the simulation of 
                         maize-yield over 16 years. These results illustrate the potential 
                         for the use of seasonal forecasts to provide advanced information 
                         for crop-yield prediction. Alternative calibration methods need to 
                         be investigated to make further methodological advances on the use 
                         of seasonal forecast in agricultural activities.",
  conference-location = "S{\~a}o Paulo",
      conference-year = "24-29ago",
           copyholder = "SID/SCD",
             language = "pt",
           targetfile = "CBMET_BIAS.doc",
        urlaccessdate = "22 jan. 2021"
}


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