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@TechReport{RozanteFernSilv:2018:TÚVa,
               author = "Rozante, Jos{\'e} Roberto and Fernandes, Alex de Almeida and 
                         Silva, Vin{\'{\i}}cius Matoso",
                title = "Desenvolvimento de um {\'{\i}}ndice de previs{\~a}o de geadas: 
                         t{\'e}cnica e valida{\c{c}}{\~a}o",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2018",
                 type = "RPQ",
               number = "INPE-18082-RPQ/933",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "geadas, {\'{\i}}ndice de geadas, previs{\~a}o num{\'e}rica.",
             abstract = "Tendo em vista o enorme impacto que ocorr{\^e}ncias de geadas 
                         podem causar aos setores ligados {\`a} produ{\c{c}}{\~a}o de 
                         alimentos de um pa{\'{\i}}s, prop{\~o}e-se neste trabalho a 
                         elabora{\c{c}}{\~a}o de um {\'{\i}}ndice permita prever, com 
                         dias de anteced{\^e}ncia, a ocorr{\^e}ncia deste fen{\^o}meno. 
                         O {\'{\i}}ndice de geada (IG) trata-se de uma 
                         equa{\c{c}}{\~a}o, devidamente calibrada, que leva em conta: a) 
                         as principais vari{\'a}veis meteorol{\'o}gicas (temperatura e 
                         umidade do ar em 2 metros, vento em 10 metros, nebulosidade e 
                         press{\~a}o atmosf{\'e}rica) que favorecem ou desfavorecem a 
                         forma{\c{c}}{\~a}o de geadas, b) os pesos que cada uma dessas 
                         vari{\'a}veis contribui para a forma{\c{c}}{\~a}o do 
                         fen{\^o}meno, c) as m{\'e}dias e desvios padr{\~o}es dessas 
                         vari{\'a}veis obtidos apenas em casos de epis{\'o}dios de 
                         geadas. As vari{\'a}veis meteorol{\'o}gicas utilizadas no IG 
                         s{\~a}o previstas por um modelo regional de tempo. Os 
                         epis{\'o}dios de geadas, utilizados para os c{\'a}lculos das 
                         m{\'e}dias e desvios padr{\~o}es, foram definidos a partir de 
                         dados observados de temperaturas iguais ou inferiores de 6 graus 
                         Celcius. Para calibrar o IG foi utilizado um per{\'{\i}}odo de 
                         dados de 5 anos (2012 at{\'e} 2016) considerando apenas meses em 
                         que ocorrem geadas na regi{\~a}o de estudo (maio, junho, julho, 
                         agosto e setembro). Durante a calibra{\c{c}}{\~a}o foram obtidos 
                         os pesos utilizados na equa{\c{c}}{\~a}o do IG e os limiares que 
                         permitem decidir se ocorreu ou n{\~a}o o evento de geada. Os 
                         resultados da calibra{\c{c}}{\~a}o mostraram (como esperado) que 
                         a temperatura {\'e} respons{\'a}vel pela maior 
                         contribui{\c{c}}{\~a}o, sendo que o restante das vari{\'a}veis 
                         apresentaram os mesmos valores de pesos. Ap{\'o}s a 
                         calibra{\c{c}}{\~a}o do {\'{\i}}ndice e obten{\c{c}}{\~a}o 
                         dos limiares, o IG foi aplicado para condi{\c{c}}{\~o}es 
                         atmosf{\'e}ricas dos meses que ocorrem geadas para o ano de 2017. 
                         No intuito de verificar se o IG poderia contribuir 
                         satisfatoriamente com o previsor de tempo em uma rotina 
                         operacional, optou-se ent{\~a}o em comparar os resultados do IG 
                         com as sa{\'{\i}}das de temperatura do modelo num{\'e}rico. Os 
                         resultados mostram que para as tr{\^e}s {\'a}reas analisadas, e 
                         todos os hor{\'a}rios de previs{\~a}o, o IG apresentou 
                         resultados mais satisfat{\'o}rios quando comparado com as 
                         previs{\~o}es de temperaturas do modelo regional. Este fato 
                         ocorreu tanto no per{\'{\i}}odo de calibra{\c{c}}{\~a}o, 
                         quanto para o ano de 2017. Neste sentido, a utiliza{\c{c}}{\~a}o 
                         do IG em um ambiente operacional proporcionaria melhorias 
                         consider{\'a}veis na previs{\~a}o de eventos de geadas. 
                         ABSTRACT: The frost index (IG) is an equation, duly calibrated, 
                         which takes into account: a) the main meteorological variables 
                         that favor or oppose the formation of frosts b) the weights that 
                         each of these variables contribute to the formation of the 
                         phenomenon, c) the means and standard deviations of these 
                         variables obtained only in cases of episodes of frost. The 
                         meteorological variables used in the IG are predicted by a 
                         regional weather model. The frost episodes, used for calculations 
                         of means and standard deviations, were defined from observed data 
                         of temperatures equal to or less than 6 degrees Celsius. The 
                         calibration results showed (as expected) that the temperature is 
                         responsible for the largest contribution, and among themselves, 
                         the rest of the variables took on equal values of the weights. 
                         After calibration of the index and the determination of 
                         thresholds, the IG was applied to the atmospheric conditions for 
                         the months in which frost occurred, for the year 2017. In order to 
                         verify if the IG could contribute satisfactorily to operational 
                         weather forecasting, we then compare the results of the IG with 
                         the temperature outputs of the numerical model. The results show 
                         that for the three areas analyzed, and all the forecasting 
                         schedules, the IG presented more satisfactory results when 
                         compared to the regional model temperature forecasts. This 
                         occurred in both the calibration period and the year 2017. In this 
                         sense, the use of the IG in an operational environment would 
                         provide considerable improvements in the prediction of frost 
                         events.",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
             language = "pt",
                pages = "55",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3RMFDRE",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34R/3RMFDRE",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "04 dez. 2020"
}


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