@InProceedings{PeixotoKampFerr:2022:VaPeVe,
               author = "Peixoto, Carlos Eduardo Alves and Kampel, Milton and Ferreira, 
                         Antonio Geraldo",
          affiliation = "{Universidade Federal do Cear{\'a} - UFC} and {Instituto Nacional 
                         de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Universidade Federal do 
                         Cear{\'a} - UFC}",
                title = "Valida{\c{c}}{\~a}o de perfis verticais de vento estimados pelo 
                         sat{\'e}lite Aeolus sobre o Oceano Atl{\^a}ntico Tropical 
                         Ocidental",
            booktitle = "Resumos...",
                 year = "2022",
               editor = "Ribeiro, Val{\'e}ria Cristina dos Santos and Paulicena, 
                         Ed{\'e}sio Hernane and Almeida, Elton Kleiton Albuquerque de and 
                         Correia, Emilia and Souza, Jo{\~a}o Paulo Estevam de and Hey, 
                         Heyder and Escada, Paulo Augusto Sobral and Savonov, Roman 
                         Ivanovitch and Camayo Maita, Rosio del Pilar",
                pages = "1",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.}",
             keywords = "sat{\'e}lite Aeolus, vento, Oceano Atl{\^a}ntico Tropical 
                         Ocidental, Aeolus satellite, wind.",
             abstract = "Diferentes sensores orbitais s{\~a}o capazes de fornecer 
                         estimativas de vento na superf{\'{\i}}cie do mar, como por 
                         exemplo, os escater{\^o}metros. O sensor Atmospheric Laser 
                         Doppler Instrument (ALADIN) a bordo do sat{\'e}lite Aeolus, 
                         desenvolvido pela Ag{\^e}ncia Espacial Europeia (ESA), possui a 
                         miss{\~a}o de estimar o campo tridimensional do vento. O 
                         ALADIN/Aeolus {\'e} o primeiro sensor orbital a fornecer 
                         estimativas diretas do vento em diferentes n{\'{\i}}veis 
                         atmosf{\'e}ricos, utilizando t{\'e}cnicas relativamente 
                         inovadoras, com uso de um sensor Light Detection and Ranging 
                         (LIDAR). Os dados de perfis de vento obtidos pelo Aeolus podem ser 
                         utilizados pelos servi{\c{c}}os meteorol{\'o}gicos para avaliar 
                         a estabilidade/instabilidade atmosf{\'e}rica e realizar estudos 
                         sobre a camada limite planet{\'a}ria em locais onde n{\~a}o se 
                         realizam radiossondagens. Este trabalho pretende analisar 
                         estatisticamente, a acur{\'a}cia das estimativas de perfis de 
                         vento sobre o Oceano Atl{\^a}ntico Tropical Ocidental obtidas 
                         pelo sat{\'e}lite Aeolus, em rela{\c{c}}{\~a}o a medidas in 
                         situ obtidas por boias meteo-oceanogr{\'a}ficas e por 
                         radiossondagens. As estimativas de vento Aeolus tamb{\'e}m 
                         ser{\~a}o comparadas a simula{\c{c}}{\~o}es do modelo de 
                         previs{\~a}o num{\'e}rica Weather Research and Forecasting (WRF) 
                         na mesma {\'a}rea de estudo. Foram obtidos dados AEOLUS em 
                         n{\'{\i}}vel L2B de processamento (Scientific Wind Products) 
                         disponibilizados pela ESA, dados de radiossondagens do Instituto 
                         Nacional de Meteorologia (INMET) e dados de boias do Projeto 
                         Prediction and Research Moored Array in the Tropical Atlantic 
                         (PIRATA). As valida{\c{c}}{\~o}es dos dados Aeolus ainda 
                         s{\~a}o praticamente in{\'e}ditas na regi{\~a}o de estudo. 
                         Foram desenvolvidas rotinas em Python para acessar e processar os 
                         dados Aeolus de modo a obter estimativas do campo de vento em 
                         diversos n{\'{\i}}veis na atmosfera. A pr{\'o}xima etapa do 
                         projeto consistir{\'a} na constru{\c{c}}{\~a}o de rotina em 
                         Python para as compara{\c{c}}{\~o}es estat{\'{\i}}sticas. As 
                         compara{\c{c}}{\~o}es t{\^e}m por finalidade verificar a 
                         acur{\'a}cia das estimativas por sat{\'e}lite e sua potencial 
                         utiliza{\c{c}}{\~a}o para a melhoria na precis{\~a}o da 
                         previs{\~a}o num{\'e}rica do tempo e do clima. Espera-se 
                         colaborar com o avan{\c{c}}o de nossa compreens{\~a}o sobre a 
                         din{\^a}mica atmosf{\'e}rica e processos relevantes para a 
                         variabilidade clim{\'a}tica.",
  conference-location = "on line",
      conference-year = "22 a 26 – ago",
             language = "pt",
         organisation = "Divis{\~a}o de Fomento a Pesquisa e Desenvolvimento (DIFPD)",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34T/47F2Q7P",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47F2Q7P",
           targetfile = "Resumo_Carlos_Eduardo_Alves_Peixoto.pdf",
        urlaccessdate = "16 jun. 2024"
}