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@MastersThesis{Ara˙jo:2020:AvOrOb,
               author = "Ara{\'u}jo, Gl{\'{\i}}cia Ruth Garcia de",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o orientada a objeto do impacto dos 
                         aeross{\'o}is de queimadas na previs{\~a}o de ondas de calor na 
                         Am{\'e}rica do Sul",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2020",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2020-05-29",
             keywords = "ondas de calor, previsibilidade atmosf{\'e}rica, modelagem 
                         ambiental, avalia{\c{c}}{\~a}o, orientado a objeto, heat waves, 
                         atmospheric predictability, environmental modeling, evaluation, 
                         object-based.",
             abstract = "Eventos de ondas de calor aumentam o risco de problemas 
                         cardiovasculares, e consequentemente aumenta o n{\'u}mero de 
                         {\'o}bitos, al{\'e}m de prejudicar a agricultura e 
                         pecu{\'a}ria. No setor el{\'e}trico, a Temperatura M{\'a}xima 
                         do Ar (Tmax) {\'e} um dos par{\^a}metros atmosf{\'e}ricos mais 
                         importantes que afeta a quantidade de consumo de energia pela 
                         popula{\c{c}}{\~a}o. Considerando a import{\^a}ncia da 
                         previs{\~a}o da Tmax para diferentes setores da sociedade, {\'e} 
                         importante entender o qu{\~a}o confi{\'a}vel e precisa {\'e} a 
                         previs{\~a}o de curto prazo da Tmax. Diversos estudos t{\^e}m 
                         demonstrado que os aeross{\'o}is atmosf{\'e}ricos t{\^e}m 
                         influ{\^e}ncia na previsibilidade de algumas vari{\'a}veis 
                         atmosf{\'e}ricas na escala de tempo, principalmente na 
                         temperatura do ar pr{\'o}ximo {\`a} superf{\'{\i}}cie devido 
                         aos efeitos diretos e indiretos associados com os aeross{\'o}is. 
                         Na Am{\'e}rica do Sul (AS), as principais fontes de emiss{\~a}o 
                         s{\~a}o as queimadas que injetam mais de 630 Tg/ano de 
                         aeross{\'o}is e gases tra{\c{c}}os na atmosfera. Um sistema de 
                         previs{\~a}o de tempo totalmente integrado com 
                         superf{\'{\i}}cie, atmosfera e qu{\'{\i}}mica pode diminuir os 
                         erros sistem{\'a}ticos das previs{\~o}es de temperatura. 
                         Portanto, o objetivo principal desta pesquisa {\'e} diagnosticar 
                         os erros dos valores de Tmax em epis{\'o}dios de ondas de calor 
                         provenientes da previs{\~a}o num{\'e}rica de tempo em uma 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o espacial orientada a objetos utilizando o 
                         Method For Object-Based Diagnostic Evaluation (MODE) implementado 
                         no software SCANTEC (Sistema Comunit{\'a}rio de 
                         Avalia{\c{c}}{\~a}o de modelos Num{\'e}ricos de Previs{\~a}o 
                         de Tempo e Clima). A efic{\'a}cia dessa t{\'e}cnica dever{\'a} 
                         ser demonstrada, e para isso as previs{\~o}es com a inclus{\~a}o 
                         da qu{\'{\i}}mica atmosf{\'e}rica ser{\~a}o comparadas com um 
                         experimento realizado sem a inclus{\~a}o dessa, e assim avaliar a 
                         influ{\^e}ncia da qu{\'{\i}}mica na previs{\~a}o das ondas de 
                         calor na escala de tempo na AS. Sendo assim, foi utilizado o 
                         modelo regional BRAMS, para o per{\'{\i}}odo de julho a outubro 
                         de 2016 a 2018. Para a determina{\c{c}}{\~a}o dos objetos no 
                         MODE foi utilizado um limiar de temperatura que caracteriza os 
                         eventos extremos de calor, baseado nos valores de an{\'a}lises do 
                         GFS e rean{\'a}lises do ERA5 como refer{\^e}ncias. Os resultados 
                         mostram que com a qu{\'{\i}}mica inclusa na previs{\~a}o a 
                         curto prazo, a Tmax em superf{\'{\i}}cie diminui 
                         consideravelmente em regi{\~o}es com AOT acentuada, 
                         consequentemente reduzindo a extens{\~a}o da onda de calor, e 
                         aumentando o n{\'u}mero de objetos no campo de 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o do MODE. Dos dois epis{\'o}dios de ondas de 
                         calor avaliados, a previs{\~a}o integrada com qu{\'{\i}}mica 
                         representou melhor as caracter{\'{\i}}sticas geom{\'e}tricas 
                         dos eventos. Ambas previs{\~o}es n{\~a}o conseguiram prever com 
                         anteced{\^e}ncia o in{\'{\i}}cio e final da onda de calor, 
                         sendo mais evidente esta falha na previs{\~a}o integrada. 
                         Al{\'e}m disso, as previs{\~o}es superestimam os objetos das 
                         refer{\^e}ncias no epis{\'o}dio de agosto de 2017, errando mais 
                         por falsos alarmes do que por falhas. Contudo, no epis{\'o}dio 
                         com maior persist{\^e}ncia em agosto de 2016, a previs{\~a}o 
                         integrada apresentou uma maior acur{\'a}cia na quantidade de 
                         objetos em rela{\c{c}}{\~a}o a previs{\~a}o sem 
                         qu{\'{\i}}mica. ABSTRACT: Heat wave events increase the risk of 
                         cardiovascular problems, and consequently increase the number of 
                         deaths, in addition to damage agriculture and livestock. In the 
                         electric sector, Maximum Air Temperature Tmax is one of the most 
                         important atmospheric parameters that impact the amount of power 
                         consumption by population. Considering the importance of Tmax 
                         forecasts for different sectors of the society, it is important 
                         understand how reliable and accurate are short-range Tmax 
                         forecasts. Several studies have shown that aerosols influence 
                         atmospheric forecasts in the short-range timescale, specially air 
                         temperature due the direct effect associated with aerosols. In 
                         South America (SA), the main source of aerosol emissions is 
                         biomass burning that more inject 630 Tg/year of aerosols and trace 
                         gases in the atmosphere. Fully integrated models that combine 
                         surface, atmosphere and chemistry should decrease systematic 
                         errors in temperature forecasts. Therefore, the main goal of this 
                         research is to diagnose the errors of the values of Tmax in heat 
                         wave episodes from numerical weather forecasting in an 
                         object-based spatial evaluation using Method For Object-Based 
                         Diagnostic Evaluation (MODE) implemented in the SCANTEC (in 
                         Portuguese Sistema Comunit{\'a}rio de Avalia{\c{c}}{\~a}o de 
                         modelos Num{\'e}ricos de Previs{\~a}o de Tempo e Clima). The 
                         effectiveness of this technique should be demonstrated, and for 
                         this, the predictions of atmospheric chemistry will be compared 
                         with an experiment realized without its inclusion, and thus 
                         evaluate the influence of chemistry on the prediction of heat 
                         waves in the time scale in SA. Thus, the BRAMS regional model was 
                         used for the period from July to October 2016 to 2018. For objects 
                         identification in MODE, we were used a temperature threshold that 
                         characterizes extreme heat events, based on GFS analysis values 
                         and ERA5 reanalysis as references. The results show that with the 
                         atmospheric chemistry included in the short-term forecast, surface 
                         Tmax decreases considerably in regions with marked AOT, 
                         consequently reducing the extent of the heat wave, and increasing 
                         the number of objects in the MODE evaluation field. Of the two 
                         episodes of heat waves evaluated, the prediction integrated with 
                         chemistry better represented the geometric characteristics of the 
                         events. Both forecasts could not predict in advance the beginning 
                         and final of the heat wave, however this failure in integrated 
                         forecasts is more evident. In addition, the forecasts 
                         overestimating the objects of the references in the August 2017 
                         episode, erring more by false alarms than by failures. However, in 
                         the episode with greater persistence in August 2016, the 
                         integrated forecast showed a greater accuracy in the number of 
                         objects in relation to the prediction without chemistry.",
            committee = "Freitas, Saulo Ribeiro de (presidente) and Sapucci, Luiz Fernando 
                         (orientador) and Mattos, Ariane Frassoni dos Santos de and 
                         Bittencourt, Daniel Pires",
         englishtitle = "Object-based evaluation of the impact of burning aerosols on heat 
                         waves forecast in South America",
             language = "pt",
                pages = "118",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/42GMDDH",
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           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "15 jan. 2021"
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