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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificadorx6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/zVNDd
Repositóriocptec.inpe.br/walmeida/2003/10.31.11.42
Última Atualização2020:08.10.14.10.42 (UTC) simone
Repositório de Metadadoscptec.inpe.br/walmeida/2003/10.31.11.42.48
Última Atualização dos Metadados2022:09.14.19.57.46 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-10068-PRE/5613
Rótuloself-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR
Chave de CitaçãoSouzaChanGome:2003:RePrTe
TítuloRefinamento das previsões de temperatura do modelo regional ETA
Ano2003
Data de Acesso11 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho644 KiB
2. Contextualização
Autor1 Souza, Carlos Renato de
2 Chan, Drª. Chou Sin
3 Gomes, Jorge Luís
Grupo1 DMD-INPE-MCT-BR
2 DOP-INPE-MCT-BR
Afiliação1 PIBIC/CNPq), UNITAU. Curso de Computação Cietífica (Bolsista
2 Desenvolvimento, Divisão de Modelagem e
3 Operações, Divisão de
EditorSouza, Luiz Carlos Gadelha de
Becceneri, José Carlos
Fonseca, Ijar Milagre da
Milone, André de Castro
Moreira, Maurício Alves
Nome do EventoSeminário de Iniciação Científica do INPE (SICINPE).
Localização do EventoSão José dos Campos
Data28-29 jul. 2003
Editora (Publisher)INPE
Cidade da EditoraSão josé dos Campos
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Histórico (UTC)2015-04-28 16:10:18 :: administrator -> marciana :: 2003
2017-08-14 12:49:26 :: marciana -> administrator :: 2003
2018-06-05 03:50:58 :: administrator -> marciana :: 2003
2020-04-27 14:04:06 :: marciana -> simone :: 2003
2020-08-10 14:10:43 :: simone -> administrator :: 2003
2022-09-14 19:57:46 :: administrator -> simone :: 2003
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveprevisões de temperatura
modelo ETA
ResumoEste trabalho tem como objetivo o refinamento das previsões de temperatura do ar a 2m e vento a 10m do Modelo Eta através de ajustes estatísticos utilizando o algoritmo MOC (Model Output Calibration) (Mao et al., 1999). O algoritmo MOC consiste em formular equações de regressão linear multivariada com base nas séries de 2 a 4 semanas das previsões e das observações, estimando e ajustando assim os erros da previsão. Considerou-se como preditando tanto a série dos erros das previsões de temperatura do ar em 2m do Modelo Eta em relação à série da temperatura observada, como a própria série observada. Para os testes foram usadas previsões de 36h do Modelo Eta iniciadas as 0000UTC, nos períodos de março a junho de 2000, e março a maio de 2003, e dados observados das cidades de São Paulo (46,65ºW, 23,61ºS) e Cachoeira Paulista (45,00ºW, 22,67ºS), respectivamente. Considerou-se como preditores outras 70 variáveis, sendo que 59 delas são previsões do Modelo Eta, e outras 11 variáveis derivadas. Para uma avaliação das previsões de temperatura do ar a 2m geradas pelo MOC, foram usadas três medidas estatísticas básicas: o erro médio (BIAS), o erro médio absoluto (MAE) e o erro quadrático médio (RMSE). Também foi aplicado o "Skill Score" para medir em porcentagem o desempenho das previsões ajustadas sobre as não-ajustadas. O método MOC apresentou melhores refinamentos das temperaturas em Cachoeira Paulista utilizando a variável erro da previsão como preditando. Esta estação apresentava um erro sistemático que foi reduzido pelo método MOC. Porém, a curva da série calibrada não acompanhou a curva da série observada, e sim o sinal da série prevista pelo Eta. A correção aplicada à temperatura foi praticamente constante como tempo. Quando a variável temperatura observada é utilizada como preditando, os erros se apresentam ligeiramente superiores, apesar da série não apresentar a variabilidade das temperaturas previstas nem observadas a partir de um certo dia. As temperaturas de São Paulo são bastante semelhantes às séries previstas pelo Eta e com erros ligeiramente menores. O método utilizando os erros das previsões como preditando apresentou melhores resultados: com menores erros, maiores "Skill Scores" e com a série calibrada mais próxima à série observada. Espera-se futuramente poder melhorar os resultados com ajustes ao método, e expandir o trabalho para outras cidades brasileiras, outros períodos e outras variáveis como vento a 10m.
ÁreaMET
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/zVNDd
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/zVNDd
Idiomapt
Arquivo AlvoSouza_refinamento.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
simone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPCW/43SQKNE
8JMKD3MGPDW34P/478H99S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/07.08.19.52 3
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition electronicmailaddress format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
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