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@InProceedings{RibeiroJúniorBast:2018:AvHaMo,
               author = "Ribeiro J{\'u}nior, Carlos Jos{\'e} and Bastarz, Carlos 
                         Frederico",
          affiliation = "{Universidade Salesianas (UNISAL)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o da habilidade de modelos de previs{\~a}o 
                         num{\'e}rica de tempo baseada em diagramas 
                         estat{\'{\i}}sticos",
                 year = "2018",
         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 tem por objetivo estudar a acur{\'a}cia e a 
                         precis{\~a}o de modelos de previs{\~a}o num{\'e}rica de tempo, 
                         por meio de diagramas estat{\'{\i}}sticos. Uma das grandes 
                         dificuldades associada {\`a} avalia{\c{c}}{\~a}o da qualidade 
                         das previs{\~o}es de um modelo de previs{\~a}o num{\'e}rica, 
                         est{\'a} associada ao grande n{\'u}mero de vari{\'a}veis 
                         envolvidas. A acur{\'a}cia e a precis{\~a}o s{\~a}o dois 
                         atributos importantes que medem a qualidade de previs{\~a}o de um 
                         modelo, ou seja, o qu{\~a}o pr{\'o}ximo um modelo est{\'a} em 
                         rela{\c{c}}{\~a}o a uma refer{\^e}ncia. No estudo sobre 
                         precis{\~a}o e acur{\'a}cia pode-se determinar a precis{\~a}o 
                         de um modelo atrav{\'e}s da an{\'a}lise do seu erro 
                         aleat{\'o}rio, ou seja, quanto mais pr{\'o}ximas as 
                         previs{\~o}es de uma determinada vari{\'a}vel (em 
                         rela{\c{c}}{\~a}o a uma refer{\^e}ncia) estiverem entre si, 
                         mais preciso ser{\'a} o modelo. A acur{\'a}cia, al{\'e}m de 
                         estar relacionada com os erros aleat{\'o}rios, tamb{\'e}m 
                         est{\'a} relacionada aos erros sistem{\'a}ticos. Para se avaliar 
                         a acur{\'a}cia e a precis{\~a}o, utilizando0-se como base o 
                         diagrama de Taylor, foi desenvolvido um script em Python que 
                         l{\^e} os resultados do Sistema de Avalia{\c{c}}{\~a}o de 
                         modelos Num{\'e}ricos de Tempo e Clima (SCANTEC) do CPTEC, de 
                         forma a organizar os experimentos num{\'e}ricos avaliados em 
                         termos de sua acur{\'a}cia e precis{\~a}o. Esta metodologia 
                         baseia-se nos valores do Root Mean Squared Error (RMSE), uma 
                         m{\'e}trica estat{\'{\i}}stica gerada pelo SCANTEC (que por sua 
                         vez engloba tanto os erros aleat{\'o}rios quanto os erros 
                         sistem{\'a}ticos) podendo assim identificar qual modelo {\'e} o 
                         mais acurado. Com a aplica{\c{c}}{\~a}o dos diagramas 
                         estat{\'{\i}}sticos gerados utilizando esta metodologia, foi 
                         poss{\'{\i}}vel definir uma forma de se simplificar as 
                         an{\'a}lise dos modelos de previs{\~a}o num{\'e}rica e 
                         tamb{\'e}m a classifica{\c{c}}{\~a}o dos modelos quanto a sua 
                         acur{\'a}cia, atrav{\'e}s da an{\'a}lise da 
                         varia{\c{c}}{\~a}o do RMSE em rela{\c{c}}{\~a}o a uma 
                         refer{\^e}ncia. Esta metodologia pode tamb{\'e}m ser aplicada a 
                         um conjunto de previs{\~o}es, como por exemplo, o Sistema de 
                         Previs{\~o}es por Conjunto global do CPTEC. Neste sentido, uma 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o direta desta metodologia seria na 
                         identifica{\c{c}}{\~a}o dos membros do conjunto que podem ser 
                         utilizados como condi{\c{c}}{\~a}o de fronteira para a 
                         simula{\c{c}}{\~a}o por conjunto de modelos regionais.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "30-31 jul.",
             language = "pt",
           targetfile = "Ribeiro junior_avaliacao.pdf",
        urlaccessdate = "04 dez. 2020"
}


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