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@InProceedings{MallmanAlmeKoga:2017:MaViDa,
               author = "Mallman, Lucas Ribeiro and Almeida, Eug{\^e}nio Sper de and Koga, 
                         Ivo Kenji",
          affiliation = "{Faculdade Tecnol{\'o}gica (FATEC)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)}",
                title = "Manipula{\c{c}}{\~a}o e visualiza{\c{c}}{\~a}o de dados 
                         gerados pelo modelo atmosf{\'e}rico brazilian global atmospheric 
                         model (bam) atrav{\'e}s de bibliotecas python",
                 year = "2017",
         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 = "Este trabalho, iniciado em abril de 2017 tem como objetivo a 
                         an{\'a}lise e avalia{\c{c}}{\~a}o das bibliotecas: gribapi, 
                         pygrib e iris para a manipula{\c{c}}{\~a}o e 
                         visualiza{\c{c}}{\~a}o de dados atmosf{\'e}ricos gerados pelo 
                         Modelo Atmosf{\'e}rico Brasileiro (Brazilian Global Atmospheric 
                         Model - BAM). Modelos num{\'e}ricos atmosf{\'e}ricos utilizam 
                         leis f{\'{\i}}sicas b{\'a}sicas para simular e prever 
                         condi{\c{c}}{\~o}es futuras da atmosfera, e tamb{\'e}m devem 
                         ser capazes de reproduzir os principais fen{\^o}menos 
                         atmosf{\'e}ricos: vento, precipita{\c{c}}{\~a}o, temperatura, 
                         entre outras. O BAM {\'e} um modelo atmosf{\'e}rico de 
                         circula{\c{c}}{\~a}o global que substituiu o antigo Modelo de 
                         Circula{\c{c}}{\~a}o Geral Atmosf{\'e}rico (Atmospheric Global 
                         Circulation Model AGCM) do INPE/CPTEC. Esse modelo gera quatro 
                         sa{\'{\i}}das di{\'a}rias (00, 06, 12 e 18 UTC) na forma de 
                         campos meteorol{\'o}gicos representados como matrizes 
                         bidimensionais e tridimensionais com informa{\c{c}}{\~o}es sobre 
                         o vento, temperatura, etc. As sa{\'{\i}}das s{\~a}o geradas no 
                         formato GRIB, um padr{\~a}o WMO (World Meteorological 
                         Organization) para a troca de dados bin{\'a}rios em grade 
                         (GRidded Binary Data). Al{\'e}m dos campos meteorol{\'o}gicos, 
                         cada arquivo cont{\'e}m informa{\c{c}}{\~o}es sobre: 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o, data, vari{\'a}veis, level, centro 
                         origin{\'a}rio, etc. O formato GRIB consiste de seis 
                         se{\c{c}}{\~o}es, sendo quatro obrigat{\'o}rias (0 Indicator 
                         Section, 1 Product Definition Section, 4 -Binary Data Section e 
                         7777 (ASCII Characters)) e duas opcionais(2 - Grid Description e 
                         Section 3 Bit Map Section). Os dados podem ser formatados nas 
                         vers{\~o}es 1 e 2 do GRIB. O GRIB1 {\'e} o formato original, 
                         por{\'e}m apresenta algumas limita{\c{c}}{\~o}es, como 
                         transmitir e armazenar previs{\~o}es de um prazo longo e 
                         tamb{\'e}m n{\~a}o possuir conversor para dados que foram 
                         perdidos. O GRIB2 {\'e} mais eficiente quanto {\`a} 
                         compress{\~a}o do arquivo e tamb{\'e}m para a 
                         extra{\c{c}}{\~a}o de dados, podendo guardar 
                         informa{\c{c}}{\~o}es de previs{\~o}es de um prazo maior. A 
                         linguagem Python sem sido amplamente utilizada no mundo 
                         cient{\'{\i}}fico devido {\`a} sua vasta quantidade de 
                         bibliotecas e {\`a} sua sintaxe simples, que torna o 
                         desenvolvimento de pesquisas mais h{\'a}bil, tornando-se assim 
                         uma boa op{\c{c}}{\~a}o para a manipula{\c{c}}{\~a}o e 
                         visualiza{\c{c}}{\~a}o de dados meteorol{\'o}gicos. Tamb{\'e}m 
                         foram feitos estudos sobre o gerenciamento e 
                         instala{\c{c}}{\~a}o das bibliotecas do Python. Ap{\'o}s o 
                         aprofundamento na linguagem Python, as bibliotecas foram 
                         devidamente instaladas e gerenciadas com o software Anaconda. 
                         Tamb{\'e}m foram obtidos arquivos gerados pelo BAM no formato 
                         GRIB1 e GRIB2.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "25-26 jul.",
             language = "pt",
           targetfile = "Mallmann_manipulacao.pdf",
        urlaccessdate = "01 dez. 2020"
}


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