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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/45DD652
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/09.09.11.51   (acesso restrito)
Última Atualização2021:09.09.11.51.28 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/09.09.11.51.28
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.22.27.34 (UTC) administrator
DOI10.3390/app11178001
ISSN2076-3417
Chave de CitaçãoTcheouLoviFreiChou:2021:ReFoEr
TítuloReducing forecast errors of a regional climate model using adaptive filters
Ano2021
MêsSept.
Data de Acesso17 jun. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho733 KiB
2. Contextualização
Autor1 Tcheou, Michel Pompeu
2 Lovisolo, Lisandro
3 Freitas, Alexandre Ribeiro
4 Chou, Sin Chan
ORCID1 0000-0003-2068-2865
2 0000-0002-7404-9371
3 0000-0002-9817-2606
4 0000-0002-8973-1808
Grupo1
2
3
4 DIMNT-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
2 Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
3 Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 lisandro@uerj.br
3
4 chou.chan@inpe.br
RevistaApplied Sciences (Switzerland)
Volume11
Número17
Páginase8001
Nota SecundáriaB2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_II B5_QUÍMICA B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III C_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS
Histórico (UTC)2021-09-09 11:53:20 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 22:27:34 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveAdaptive filtering
Forecast error
Regional climate model
Signal processing
ResumoIn this work, the use of adaptive filters for reducing forecast errors produced by a Regional Climate Model (RCM) is investigated. Seasonal forecasts are compared against the reanalysis data provided by the National Centers for Environmental Prediction. The reanalysis is used to train adaptive filters based on the Recursive Least Squares algorithm in order to reduce the forecast error. The K-means unsupervised learning algorithm is used to obtain the number of filters to employ from the climate variables. The proposed approach is applied to some climate variables such as the meridional wind, zonal wind, and the geopotential height. The forecast is produced by the Eta RCM at 40-km resolution in a domain covering most of Brazil. Results show that the proposed approach is capable of reducing the forecast errors, according to evaluation metrics such as normalized mean square error, maximum absolute error, and maximum normalized absolute error, thus improving the seasonal climate forecasts.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Reducing forecast errors...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 09/09/2021 08:51 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvotcheou_reducing.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 6
DivulgaçãoSCOPUS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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