1. Identificação | |
Tipo de Referência | Resumo em Evento (Conference Proceedings) |
Site | mtc-m21d.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/4A3NU65 |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/10.20.14.20 |
Última Atualização | 2023:10.20.14.20.51 (UTC) self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/10.20.14.20.51 |
Última Atualização dos Metadados | 2024:01.02.17.16.50 (UTC) administrator |
Chave Secundária | INPE--PRE/ |
Rótulo | self-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR |
Chave de Citação | VieiraAnocShim:2023:PrMoEv |
Título | Previsão e monitoramento de eventos extremos climáticos sobre o Brasil usando inteligência artificial |
Formato | On-line |
Projeto | Previsão e monitoramento de eventos externos climáticos sobre o Brasil usando inteligência artificial |
Ano | 2023 |
Data de Acesso | 20 maio 2024 |
Tipo Secundário | PRE CN |
Número de Arquivos | 2 |
Tamanho | 59 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Vieira, Gabriele Gonçalves 2 Anochi, Juliana Aparecida 3 Shimizu, Marília Harumi |
Grupo | 1 2 COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR 3 DIPTC-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 Faculdade de Tecnologia Estadual (FATEC) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 gabrielevieira011@gmail.com 2 juliana.anochi@inpe.br 3 marilia.shimizu@inpe.br |
Editor | Ribeiro, Valéria Cristina dos Santos Barreto, Joaquim Pedro (Substituto) Lopes Filho, Antonio Paulicena, Edésio Hernane Cortez, Ely Vieira Almeida, Elton Kleiton Albuquerque de Jesus, Gabriel Torres de (Suplente) Souza, João Paulo Estevam de (Suplente) Cecatto, José Roberto (Suplente) Coelho, Simone Marlene Sievert da Costa (Suplente) Almeida, Eugênio Sper de Hey, Heyder Saturno, Mario Eugenio Escada, Paulo Augusto Sobral Savonov, Roman Ivanovitch (Suplente) Camayo Maita, Rosio Del Pilar (Suplente) Barbedo, Simone Angélica Del Ducca (Suplente) Algarve, Viviane Regina (Suplente) |
Nome do Evento | Seminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE) |
Localização do Evento | on line |
Data | 21 a 25 – ago |
Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Cidade da Editora | São José dos Campos |
Páginas | 1 |
Título do Livro | Resumos |
Tipo Terciário | Iniciação Científica |
Organização | Divisão de Fomento a Pesquisa e Desenvolvimento (DIFPD) |
Histórico (UTC) | 2023-10-20 14:29:45 :: simone -> administrator :: 2023 2023-12-18 23:44:48 :: administrator -> self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR :: 2023 2023-12-19 01:19:30 :: self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR -> administrator :: 2023 2024-01-02 17:16:50 :: administrator -> simone :: 2023 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo de Versão | publisher |
Palavras-Chave | eventos climáticos extremos no Brasil previsão de precipitação inteligência artificial extreme climate events in Brazil precipitation prediction artificial intelligence |
Resumo | Eventos climáticos extremos são fenômenos que podem ser definidos como aqueles eventos em que uma determinada variável meteorológica apresenta valores acima ou abaixo de um limite superior ou inferior. Esses tipos de fenômenos climáticos têm um grande impacto nas regiões brasileiras, como por exemplo, o grande acúmulo de precipitação que causam enchentes e desmoronamentos, ou as secas duradouras que geram impacto nos reservatórios de água. O objetivo desse projeto é auxiliar no desenvolvimento de uma metodologia para realizar o monitoramento e previsão de eventos climáticos extremos com o uso de inteligência artificial. A metodologia empregada buscou implantar um sistema de tratamento e análise de grandes volumes de dados. Para isso, foram usados métodos estatísticos aplicados à meteorologia em dados de precipitação de alta resolução (GPCP v3.2) com foco nos estados e regiões do território brasileiro para validação da base de dados. Em seguida, esses dados foram usados para treinamento de uma rede neural que visa fornecer a previsão da precipitação. As estratégias consistiram na previsão mensal e sazonal da precipitação e mostraram-se eficientes por conta dos erros dentro da média, e os valores de previsão que foram próximos aos valores observados. Os resultados preliminares da construção da rede neural foram avaliados a partir da construção de um ensemble de previsão para um período de 30 anos (1991-2020). Dentre as métricas para avaliação da previsão, foi implementado primeiramente o Brier score para anomalias negativas/positivas, no qual o resultado se manteve dentro do esperado, entre os valores 0 e 0.3, e tercil superior/inferior. Adicionalmente, novas métricas podem auxiliar na validação e definição de um limiar para classificação dos eventos extremos de precipitação, de modo a colaborar para o monitoramento e previsão de eventos meteorológicos extremos (seca profunda e chuvas intensas), e prevenir e/ou amenizar os impactos desses eventos nas regiões afetadas. |
Área | MET |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Previsão e monitoramento... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Previsão e monitoramento... |
Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COEPE > PIBIC/PIBITI 2023 > Previsão e monitoramento... |
Arranjo 4 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2023 > Previsão e monitoramento... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://mtc-m21d.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4A3NU65 |
URL dos dados zipados | http://mtc-m21d.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34T/4A3NU65 |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | Resumo_Gabriela_Rozante.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Visibilidade | shown |
Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
Permissão de Atualização | não transferida |
|
5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/46KUATE 8JMKD3MGPCW/46KUES5 8JMKD3MGPDW34P/4A7NFG8 |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m16c/2023/11.14.02.16 3 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 2 |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 |
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6. Notas | |
Notas | Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq. |
Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
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