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Área de identificação
Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7FAG
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.39.50   (acesso restrito)
Última Atualização2015:02.12.10.48.22 administrator
Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.39.51
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.38 administrator
ISSN2237-2202
Rótulolattes: 1325667605623244 3 Bustamante-BecerraCarvOmet:2014:InRaSe
Chave de CitaçãoBustamante-BecerraCarvOmet:2014:InRaSe
TítuloInfluence of the rainfall seasonal variability in the Caatinga vegetation of NE Brazil by the use of time-series
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho1265 KiB
Área de contextualização
Autor1 Bustamante-Becerra, Jorge Alberto
2 Carvalho, Suzana
3 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
Grupo1 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 jorge.bustamante@inpe.br
2
3 jean.ometto@inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaJournal of Hyperspectral Remote Sensing
Volume04
Número03
Páginas31-44
Tipo SecundárioPRE PI
Nota SecundáriaB4_GEOGRAFIA C_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico2014-12-01 12:39:51 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:38 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChavePlant phenology of the Caatinga, Climatic Seasonality, Time Series.
ResumoThe climate in the Caatinga, especially precipitation, influences the pattern of spatial and temporal distribution of the vegetation that in turn influences the regional climate from the feedback mechanism of energy flows, water and momentum. This climate-vegetation interaction in the Caatinga is differentiated depending on the type of climatic pattern in the region. The objective of this work is to identify the main phenological features of the annual growth cycles of vegetation and characteristics of the seasonal rainfall in five climatic regions in the Caatinga biome. We use time series (2001-2008) of vegetation indices such as NDVI and LSWI, and precipitation that was derived of TRMM satellite data and surface station data. The results indicate that precipitation variability in the rainy season influences directly the variability of vegetation growing cycles. That influence is not linear but adjusted to a logarithmic function being the best fit with the index LSWI (r2 = 0.67) than with NDVI (r2 = 0.54). The influence of precipitation on vegetation, using phenological metrics such as start, end, peak and length of the vegetation growing cycles showed greater lag in climatic regions with higher precipitation in the Caatinga region.
AreaCST
ArranjoINPE > Produção > COCST > Influence of the...
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Arquivo AlvoBustamante-Becerra_Influence.pdf
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VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
URL (dados não confiáveis)http://www.ufpe.br/jhrs
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
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e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP5W34M/3GD3GLL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2014/05.30.02.23.51   (acesso restrito)
Última Atualização2017:07.21.15.31.21 marcelo.pazos@inpe.br
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2014/05.30.02.23.52
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.04.16 administrator
DOI10.1080/15715124.2013.865637
ISSN1571-5124
1814-2060
Rótuloscopus 2014-05 DemariaNijValRodSu:2014:HoSaEr
Chave de CitaçãoDemariaNijValRodSu:2014:HoSaEr
TítuloSatellite precipitation in southeastern South America: How do sampling errors impact high flow simulations?
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho629 KiB
Área de contextualização
Autor1 Demaria, Eleonora M. C.
2 Nijssen, Bart
3 Valdés, Juan B.
4 Rodriguez, Daniel Andrés
5 Su, Fengge
Grupo1
2
3
4 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 The University of Arizona
2 University of Washington
3 The University of Arizona
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Institute of Tibetan Plateau Research, Chinese Academy of Sciences
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4 daniel.andres@cptec.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaInternational Journal of River Basin Management
Volume12
Número1
Páginas1-13
Tipo SecundárioPRE PI
Histórico2016-07-03 20:59:21 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
2017-07-21 15:31:21 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2014
2018-06-04 03:04:16 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
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Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavecomputer simulation, error analysis, flood forecasting, flow modeling, hydrological modeling, Monte Carlo analysis, peak flow, precipitation assessment, satellite data, Brazil, Iguazu basin.
ResumoSatellite precipitation estimates are increasingly available at temporal and spatial scales of interest to hydrological applications and with the potential for improving flood forecasts in data-sparse regions. This study evaluates the effect of sampling error on simulated large flood events. Synthetic precipitation fields were generated in Monte Carlo fashion by perturbing observed precipitation fields with sampling errors based on 1, 2 and 6 h intervals. The variable infiltration capacity hydrological model was used to assess the impact of these errors on simulated high flow events in the Iguazu basin, a rain-dominated, subtropical basin in southeastern South America. Results showed that unbiased errors in daily error-corrupted precipitation fields introduced bias in the simulated hydrologic fluxes and states. The overall bias for error-corrupted daily streamflows was positive and its magnitude increased with larger sampling intervals. However, for high flow events, the bias was negative as a result of an increase in simulated infiltration and changes in precipitation variability. Errors in precipitation also affected the magnitude and volume of the peak events but did not change the first two statistical moments of the peaks indicating that non-linearities in the hydrological system preserve the statistical properties of high flows in the basin. Caution is needed when using satellite products for hydrological applications that require the estimation of large peaks and volumes.
AreaCST
ArranjoINPE > Produção > COCST > Satellite precipitation in...
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Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
DivulgaçãoSCOPUS
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
Área de notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype typeofwork url
Área de identificação
Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7GPS
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.58   (acesso restrito)
Última Atualização2014:12.09.13.13.14 administrator
Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.58.01
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.40 administrator
DOI10.1155/2014/595462
ISSN1687-7594
Rótulolattes: 5719239270509869 2 MendesMareRodrOliv:2014:DoStMo
Chave de CitaçãoMendesMareRodrOliv:2014:DoStMo
TítuloDownscaling Statistical Model Techniques for Climate Change Analysis Applied to the Amazon Region
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho2731 KiB
Área de contextualização
Autor1 Mendes, David
2 Marengo, José Antonio
3 Rodrigues, Sidney
4 Oliveira, Magaly
Grupo1
2 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Climate Science Program, Federal University of Rio Grande do Norte
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 WorldWild Life Fund Brazil (WWF)
4 WorldWild Life Fund Brazil (WWF)
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaAdvances in Artificial Neural Systems
Volume2014
Páginas1-10
Tipo SecundárioPRE PI
Histórico2014-12-01 12:58:01 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:40 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoThe Amazon is an area covered predominantly by dense tropical rainforest with relatively small inclusions of several other types of vegetation. In the last decades, scientific research has suggested a strong link between the health of the Amazon and the integrity of the global climate: tropical forests and woodlands (e.g., savannas) exchange vast amounts of water and energy with the atmosphere and are thought to be important in controlling local and regional climates. Consider the importance of the Amazon biome to the global climate changes impacts and the role of the protected area in the conservation of biodiversity and state-of-art of downscaling model techniques based on ANN Calibrate and run a downscaling model technique based on the Artificial Neural Network (ANN) that is applied to the Amazon region in order to obtain regional and local climate predicted data (e.g., precipitation). Considering the importance of the Amazon biome to the global climate changes impacts and the state-of-art of downscaling techniques for climate models, the shower of this work is presented as follows: the use of ANNs good similarity with the observation in the cities of Bel´em and Manaus, with correlations of approximately 88.9% and 91.3%, respectively, and spatial distribution, especially in the correction process, representing a good fit.
AreaCST
ArranjoINPE > Produção > COCST > Downscaling Statistical Model...
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Arquivo Alvo595462.pdf
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Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
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