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@InProceedings{RodriguesSatyChouYana:2016:AvPrSu,
               author = "Rodrigues, Luan Felipe Carneiro and Satyamurty, Prakki and Chou, 
                         Sin Chan and Yanagi, Silvia de Nazar{\'e} Monteiro",
          affiliation = "{Universidade Federal de Lavras (UFLA)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Universidade Federal de Lavras (UFLA)}",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o das previs{\~o}es subsazonais do modelo eta 
                         na detec{\c{c}}{\~a}o do in{\'{\i}}cio da esta{\c{c}}{\~a}o 
                         chuvosa",
                 year = "2016",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             abstract = "O estudo da variabilidade do clima fornece informa{\c{c}}{\~o}es 
                         importantes que auxiliam na tomada de decis{\~o}es visando 
                         minimizar os efeitos de condi{\c{c}}{\~o}es clim{\'a}ticas 
                         adversas em uma certa regi{\~a}o. A precipita{\c{c}}{\~a}o 
                         {\'e} uma das vari{\'a}veis meteorol{\'o}gicas mais 
                         importantes, principalmente, no que se refere ao planejamento 
                         agr{\'{\i}}cola, {\`a} constru{\c{c}}{\~a}o civil, {\`a} 
                         gera{\c{c}}{\~a}o hidroel{\'e}trica, {\`a} sa{\'u}de 
                         p{\'u}blica e {\`a}s quest{\~o}es ambientais. O estudo da 
                         varia{\c{c}}{\~a}o intrasazonal, bem como a capacidade de prever 
                         com certa anteced{\^e}ncia eventos como o in{\'{\i}}cio da 
                         esta{\c{c}}{\~a}o chuvosa {\'e} t{\~a}o importante quanto 
                         prever a volume de precipita{\c{c}}{\~a}o de uma determinada 
                         regi{\~a}o. O sudeste do Brasil {\'e} uma regi{\~a}o altamente 
                         populosa e de grande import{\^a}ncia econ{\^o}mica para o 
                         pa{\'{\i}}s. O clima na regi{\~a}o sudeste {\'e} bastante 
                         diversificado, sendo afetado pela topografia, posi{\c{c}}{\~a}o 
                         geogr{\'a}fica e, principalmente, pelos aspectos din{\^a}micos 
                         da atmosfera, que incluem sistemas meteorol{\'o}gicos de micro, 
                         meso e macro escalas que atuam direta ou indiretamente no regime 
                         pluvial, como a Zona de Converg{\^e}ncia do Atl{\^a}ntico Sul 
                         (ZCAS) e as frentes frias. A previs{\~a}o do clima tem sido 
                         realizada no Brasil, atrav{\'e}s dos modelos regionais aninhados 
                         aos modelos clim{\'a}ticos globais (MCGs). Neste contexto, o 
                         objetivo deste estudo {\'e} verificar o desempenho das 
                         previs{\~o}es por conjunto do modelo Eta/INPE em escala 
                         subsazonal para detectar o in{\'{\i}}cio da esta{\c{c}}{\~a}o 
                         chuvosa na regi{\~a}o sudeste brasileira. Para 
                         realiza{\c{c}}{\~a}o deste estudo, a regi{\~a}o sudeste foi 
                         dividida em sub-regi{\~o}es menores, de modo a se obter uma 
                         melhor representatividade do comportamento das chuvas sobre a 
                         regi{\~a}o como um todo. Os valores observados de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o e as datas referentes ao in{\'{\i}}cio 
                         m{\'e}dio da esta{\c{c}}{\~a}o chuvosa para cada regi{\~a}o, 
                         com base em s{\'e}rie hist{\'o}rica, foram obtidos atrav{\'e}s 
                         de dados fornecidos pelo CPTEC/INPE. As previs{\~o}es de escala 
                         subsazonal do modelo Eta t{\^e}m in{\'{\i}}cio no segundo 
                         dec{\^e}ndio de agosto e se estendem at{\'e} o ultimo 
                         dec{\^e}ndio de outubro, cobrindo um per{\'{\i}}odo de 
                         aproximadamente sessenta dias. Este tipo de previs{\~a}o tem 
                         mostrado um melhor desempenho se comparado {\`a} previs{\~a}o em 
                         escala sazonal, o que de certa maneira j{\'a} era esperado.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "25-26 jul.",
             language = "pt",
           targetfile = "Rodrigues_avaliacao.pdf",
        urlaccessdate = "24 nov. 2020"
}


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