@TechReport{VieiraAnocShim:2023:PrMoEv,
               author = "Vieira, Gabriele Gon{\c{c}}alves and Anochi, Juliana Aparecida 
                         and Shimizu, Mar{\'{\i}}lia Harumi",
                title = "Previs{\~a}o e monitoramento de eventos externos clim{\'a}ticos 
                         sobre o Brasil usando intelig{\^e}ncia artificial",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2023",
                 type = "RPQ",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.}",
             keywords = "eventos clim{\'a}ticos extremos no Brasil, 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o, anomalias clim{\'a}ticas, extreme 
                         climate events in Brazil, extreme climate indices, precipitation, 
                         climate anomalies.",
             abstract = "Eventos clim{\'a}ticos extremos s{\~a}o fen{\^o}menos que podem 
                         ser definidos como aqueles eventos em que uma determinada 
                         vari{\'a}vel meteorol{\'o}gica apresenta valores acima ou abaixo 
                         de um limite superior ou inferior. Esses tipos de fen{\^o}menos 
                         clim{\'a}ticos t{\^e}m um grande impacto nas regi{\~o}es 
                         brasileiras, como por exemplo o grande ac{\'u}mulo de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o que causam enchentes e desmoronamentos, 
                         ou as secas duradouras que geram impacto nos reservat{\'o}rios de 
                         {\'a}gua. O objetivo desse projeto {\'e} auxiliar no 
                         desenvolvimento de uma metodologia para realizar o monitoramento e 
                         previs{\~a}o de eventos clim{\'a}ticos extremos com o uso de 
                         intelig{\^e}ncia artificial. A metodologia empregada buscou 
                         implantar um sistema de tratamento e an{\'a}lise de grandes 
                         volumes de dados. Para isso, foram usados m{\'e}todos 
                         estat{\'{\i}}sticos aplicados {\`a} meteorologia em dados de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o de alta resolu{\c{c}}{\~a}o (GPCP v3.2) 
                         com foco nos estados e regi{\~o}es do territ{\'o}rio brasileiro 
                         para valida{\c{c}}{\~a}o da base de dados. Em seguida, esses 
                         dados foram usados para treinamento de uma rede neural que visa 
                         fornecer a previs{\~a}o da precipita{\c{c}}{\~a}o. A 
                         valida{\c{c}}{\~a}o da base de dados, feita atrav{\'e}s da 
                         an{\'a}lise dos padr{\~o}es climatol{\'o}gicos da 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o para as regi{\~o}es brasileiras, mostrou 
                         que a precipita{\c{c}}{\~a}o do GPCP v3.2 {\'e} consistente com 
                         bases de dados anteriores. Os resultados preliminares da 
                         constru{\c{c}}{\~a}o da rede neural ser{\~a}o utilizados para 
                         aprimoramento da mesma, a fim de auxiliar na previs{\~a}o da 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o. Adicionalmente, o c{\'a}lculo de 
                         m{\'e}tricas podem auxiliar na defini{\c{c}}{\~a}o de um limiar 
                         para classifica{\c{c}}{\~a}o dos eventos extremos de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o, de modo a colaborar para o monitoramento 
                         e previs{\~a}o de eventos meteorol{\'o}gicos extremos (seca 
                         profunda e chuvas intensas), e prevenir e/ou amenizar os impactos 
                         desses eventos nas regi{\~o}es afetadas.",
          affiliation = "{Faculdade de Tecnologia Estadual (FATEC)} and {Instituto Nacional 
                         de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
             language = "pt",
                pages = "22",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34T/47N3MTL",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47N3MTL",
           targetfile = "Relatorio_Final_PIBIC_2021_2022_Gabriele_Goncalves_Vieira.pdf",
        urlaccessdate = "29 jun. 2024"
}