| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | mtc-m16b.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/EhppM |
| Repositório | cptec.inpe.br/walmeida/2004/11.26.14.26 |
| Última Atualização | 2018:03.15.16.28.39 (UTC) sergio |
| Repositório de Metadados | cptec.inpe.br/walmeida/2004/11.26.14.26.59 |
| Última Atualização dos Metadados | 2022:09.14.19.58.46 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE-11605-PRE/6988 |
| Chave de Citação | Cerqueira:2004:RePrMo |
| Título | Refinamento das previsões do modelo ETA  |
| Formato | Papel |
| Ano | 2004 |
| Data de Acesso | 23 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 446 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | Cerqueira, Fernanda Araújo |
| Grupo | DMD-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos (INPE.CPTEC) |
| Nome do Evento | Seminário de Iniciação Científica do INPE (SICINPE). |
| Localização do Evento | São José dos Campos |
| Data | 03 - 04 ago. |
| Editora (Publisher) | INPE |
| Páginas | 1-16 |
| Organização | Instituto Nacional de Pequisas Espaciais (INPE) |
| Histórico (UTC) | 2005-06-30 12:08:19 :: sergio -> administrator :: 2015-04-28 16:10:19 :: administrator -> sergio :: 2004 2018-03-15 16:28:39 :: sergio -> administrator :: 2004 2018-06-05 03:51:44 :: administrator -> sergio :: 2004 2020-04-27 14:20:30 :: sergio -> administrator :: 2004 2022-09-14 19:58:46 :: administrator -> sergio :: 2004 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Resumo | Modelos numéricos de previsão do tempo possuem simplificações para a solução das equações que regem o comportamento da atmosfera. As equações são discretizadas e mesmo que haja aumento de resolução dos modelos, as previsões apresentarão limitações e deficiências. Utiliza-se métodos estatísticos e dados observacionais para refinar as previsões geradas pelos modelos numéricos. Este trabalho tem por objetivo utilizar o algoritmo "Model Output Calibration" (MOC) para o refinamento das previsões do vento a 10m geradas pelo modelo Eta para a estação de Ilha Rasa, no Rio de Janeiro. O MOC é baseado em equações de regressão linear multivariada, cujos preditores são selecionados a partir de correlações lineares. Preditores que apresentam coeficiente de correlação acima de valores limites sãoo selecionados. A correlação é entre os preditores, que são as variáveis previstas pelo modelo Eta, e o preditando, o erro da previsão da magnitude do vento de 10 metros. Foram utilizadas duas séries de treinamento para a execução do MOC. A primeira teve um período de 21 dias, a segunda, um período de 28 dias, sendo o mês de março utilizado como base para treinamento destas séries. Os meses de abril e maio foram utilizados para se realizar as calibrações, comparação com as observações e avaliação dos resultados. Testou-se as duas series de treinamento para três limiares de correlação, sendo: 0,8, 0,6 e 0,4. Foram comparados entre si os resultados do MOC, os resultados do Eta e a previsão por persistência do erro da previsão. Em ambas séries de treinamento, o MOC obteve o melhor desempenho para o limiar de 0,8, com redução do RMSE sobre a previsão do Eta. O erro MAE do MOC também apresentou maior redução em relação ao Eta para o limiar de 0,8. Os RMSE e MAE utilizando a correção da previsão por persistência do erro foram maiores do que utilizando o MOC. Para o erro BIAS, notou-se que a aplicação do MOC reduziu drasticamente os erros sistemáticos do modelo Eta, porém as medidas de BIAS para a magnitude persistida foram as menores para as duas séries de treinamento e os três limiares de correlação. O algoritmo MOC atingiu o objetivo de reduzir as medidas de erro do modelo Eta (medidas RMSE, MAE E BIAS), porém essa redução ainda pode ser otimizada. Para a série de treinamento de 28 dias, o MOC teve melhor desempenho, pois a redução dos erros da previsão do modelo Eta foi mais significativa. Os resultados, apesar de indicarem que o MOC é eficaz, precisam ser aperfeiçoados, pois as correlações estão baixas e espera-se obter uma maior redução das medidas de erros. Os próximos passos do trabalho terão como objetivo a redução dos erros de calibração do MOC e o aumento da correlação linear entre o MOC utilizando novas variáveis como preditores e séries de menor intervalo horário. |
| Área | MET |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Refinamento das previsões... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2004 > Refinamento das previsões... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/EhppM |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/EhppM |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | 11605.pdf |
| Grupo de Usuários | administrator sergio administrator |
| Grupo de Leitores | administrator sergio |
| Visibilidade | shown |
| Detentor da Cópia | SID/SCD |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/43SKC35 8JMKD3MGPDW34P/478H998 |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m16c/2022/07.08.19.51.42 1 |
| Acervo Hospedeiro | cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12 |
| 6. Notas | |
| Notas | Bolsa PIBIC/INPE/CNPq |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist booktitle callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | sergio |
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