@InProceedings{SilveiraXaFeOlCaRe:2023:AvDeMo,
               author = "Silveira, Guilherme Lisboa and Xavier, Rafael Gon{\c{c}}alves and 
                         Ferreira, Cl{\'a}udio and Oliveira, Mar{\'{\i}}lia Freitas de 
                         and Carvalho, Vanessa Silveira Barreto and Reboita, Michelle 
                         Sim{\~o}es",
          affiliation = "{Universidade Federal de Itajub{\'a} (UNIFEI)} and {Universidade 
                         Federal de Itajub{\'a} (UNIFEI)} and {Universidade Federal de 
                         Itajub{\'a} (UNIFEI)} and {Universidade Federal de Itajub{\'a} 
                         (UNIFEI)} and {Universidade Federal de Itajub{\'a} (UNIFEI)} and 
                         {Universidade Federal de Itajub{\'a} (UNIFEI)}",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o do desempenho do modelo GFS na previs{\~a}o 
                         do evento extremo de precipita{\c{c}}{\~a}o registrado no dia 15 
                         de fevereiro de 2022 em Petr{\'o}polis",
            booktitle = "Resumos.../P{\^o}steres",
                 year = "2023",
               editor = "Leite, Matheus Henrique de Freitas and Fusinato, Bianca and Lima, 
                         Jessika Martins de Souza and Pimenta, Lindsay Assum{\c{c}}{\~a}o 
                         Silva",
         organization = "Encontro dos Alunos de P{\'o}s-Gradua{\c{c}}{\~a}o em 
                         Meteorologia do CPTEC/INPE (EPGMET)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "Chuva intensa, Modelagem, Modelos atmosf{\'e}ricos, 
                         Pluvi{\^o}metros.",
             abstract = "As altera{\c{c}}{\~o}es no clima inerentes {\`a}s 
                         mudan{\c{c}}as clim{\'a}ticas t{\^e}m perturbado o regime 
                         hidrol{\'o}gico em escala global, repercutindo na ocorr{\^e}ncia 
                         de eventos extremos, como os de precipita{\c{c}}{\~a}o. Nesse 
                         contexto, o munic{\'{\i}}pio de Petr{\'o}polis, localizado na 
                         regi{\~a}o serrana do Rio de Janeiro, tem sofrido impactos 
                         socioambientais decorrentes de chuvas intensas nas {\'u}ltimas 
                         d{\'e}cadas, uma vez que munic{\'{\i}}pios localizados em 
                         regi{\~o}es {\'{\i}}ngremes s{\~a}o mais prop{\'{\i}}cios 
                         aos impactos dos grandes volumes pluviom{\'e}tricos. No dia 15 de 
                         fevereiro de 2022, por exemplo, Petr{\'o}polis foi afetada por um 
                         volume extremo de precipita{\c{c}}{\~a}o (259 mm em apenas 3 
                         horas) que resultou na morte de 233 pessoas. Com isso, em 
                         {\'a}reas propensas a precipita{\c{c}}{\~a}o intensa, como 
                         Petr{\'o}polis, uma previs{\~a}o precisa desempenhar um papel 
                         importante, pois possibilita alertas antecipados, permitindo que 
                         as cidades se preparem adequadamente, reduzindo assim o risco de 
                         perdas humanas. Dessa forma, esse estudo teve como objetivo 
                         avaliar o desempenho do modelo GFS (Global Forecast System) na 
                         previs{\~a}o da precipita{\c{c}}{\~a}o e dos padr{\~o}es de 
                         escala sin{\'o}tica que influenciaram esse evento. Para esta 
                         finalidade, foram empregados dados de previs{\~a}o gerados pelo 
                         NCEP/GFS, em intervalos de tr{\^e}s horas, iniciando {\`a}s 00Z 
                         do dia 14/02/2022, um dia anterior ao evento de estudo, e se 
                         estendendo at{\'e} {\`a}s 00Z do dia 17/02/2022. Para a 
                         valida{\c{c}}{\~a}o do modelo, foram utilizados dados de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o registrados por nove pluvi{\^o}metros 
                         situados na cidade. Para a avalia{\c{c}}{\~a}o do padr{\~a}o 
                         sin{\'o}tico simulado pelo GFS foram utilizados dados de 
                         press{\~a}o m{\'e}dia ao n{\'{\i}}vel do mar, altura 
                         geopotencial, espessura da camada, componente zonal e meridional 
                         do vento, umidade relativa, {\^o}mega e CAPE (Convective 
                         Available Potential Energy) provenientes da rean{\'a}lise ERA5. 
                         Os nove pluvi{\^o}metros utilizados registraram valores de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o acumulada no intervalo das 18 {\`a}s 21Z 
                         do dia 15/02/2022 entre 2,6 e 247,4 mm, sendo que os maiores 
                         acumulados foram registradas na por{\c{c}}{\~a}o sul da cidade, 
                         salientando que esse evento se restringiu a uma regi{\~a}o 
                         espec{\'{\i}}fica de Petr{\'o}polis. O modelo GFS conseguiu 
                         representar de forma adequada {\`a}s caracter{\'{\i}}sticas 
                         sin{\'o}ticas no per{\'{\i}}odo de estudo, no entanto, devido a 
                         sua resolu{\c{c}}{\~a}o mais baixa, n{\~a}o foi 
                         poss{\'{\i}}vel representar bem os processos convectivos de 
                         mesoescala que impulsionaram a tempestade, e por isso, o modelo 
                         n{\~a}o conseguiu prever a precipita{\c{c}}{\~a}o intensa do 
                         evento.",
  conference-location = "On-line",
      conference-year = "17-20 out. 2023",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34R/4A86CG2",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/4A86CG2",
           targetfile = "EPGMET_Simples_Guilherme_Lisboa_Silveira - Guilherme Lisboa 
                         Silveira.pdf",
        urlaccessdate = "16 jun. 2024"
}