@Article{PessoaLiSiStStCaFe:2012:MiDaMe,
               author = "Pessoa, Alex Sandro Aguiar and Lima, Glauston Roberto Teixeira de 
                         and Silva, Jos{\'e} Dem{\'{\i}}sio Sim{\~o}es da and Stephany, 
                         Stephan and Strauss, Cesar and Caetano, Mirian and Ferreira, 
                         Nelson Jesus",
          affiliation = "{} and {} and {} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and 
                         {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Minera{\c{c}}{\~a}o de dados meteorol{\'o}gicos para 
                         previs{\~a}o de eventos severos",
              journal = "Revista Brasileira de Meteorologia",
                 year = "2012",
               volume = "27",
               number = "1",
                pages = "61--74",
             keywords = "minera{\c{c}}{\~a}o de dados, previs{\~a}o meteorol{\'o}gica, 
                         eventos convectivos, data mining, weather forecast, convective 
                         events.",
             abstract = "O objetivo do trabalho proposto {\'e} detectar antecipadamente 
                         poss{\'{\i}}veis ocorr{\^e}ncias de eventos convectivos 
                         severos, por meio do monitoramento das sa{\'{\i}}das do modelo 
                         de previs{\~a}o num{\'e}rica de tempo Eta, para cada intervalo 
                         de previs{\~a}o e para um conjunto de vari{\'a}veis 
                         selecionadas. O per{\'{\i}}odo de estudo estende-se de janeiro a 
                         fevereiro de 2007. Classificadores foram desenvolvidos pela 
                         abordagem de similaridade de vetores e de conjuntos aproximativos, 
                         de forma a identificar sa{\'{\i}}das do modelo Eta que possam 
                         ser associados a esses eventos. Assumiu-se como premissa que os 
                         eventos convectivos severos possam ser correlacionados com grande 
                         n{\'u}mero de ocorr{\^e}ncias de descargas el{\'e}tricas 
                         atmosf{\'e}ricas. Os classificadores agruparam as sa{\'{\i}}das 
                         do modelo Eta, compostas por essas vari{\'a}veis, com base na 
                         densidade de ocorr{\^e}ncia de descargas el{\'e}tricas 
                         atmosf{\'e}ricas nuvem-solo. Ambos os classificadores 
                         apresentaram bom desempenho para os testes realizados para um 
                         per{\'{\i}}odo de dois meses escolhido para tr{\^e}s 
                         mini-regi{\~o}es selecionadas do territ{\'o}rio brasileiro. 
                         ABSTRACT: This work aims the early detection of possible 
                         occurrences of severe convective events in Central and Southeast 
                         Brazil by means of monitoring the output of the Eta numerical 
                         weather prediction model for each forecasted time interval and for 
                         a selected set of variables. The studied period ranges from 
                         January to February 2007. Classifiers were developed by two 
                         approaches, vector similarity and rough sets, in order to identify 
                         Eta outputs that can be associated to such events. It was assumed 
                         that severe convective events can be correlated to a large number 
                         of atmospheric electric discharges. The classifiers grouped the 
                         Eta meteorological model outputs for these selected variables 
                         based on the density of occurrences of cloud-to-ground atmospheric 
                         electrical discharges. Both classifiers show good performance for 
                         the chosen 2-month period at the three selected mini-regions of 
                         the Brazilian territory.",
                  doi = "10.1590/S0102-77862012000100007",
                  url = "http://dx.doi.org/10.1590/S0102-77862012000100007",
                 issn = "0102-7786",
                label = "lattes: 2681016875171472 1 PessoaLiSiStSTCAFe:2012:MiDaMe",
             language = "pt",
           targetfile = "Pessoa_et_al_2012.pdf",
                  url = "http://www.rbmet.org.br/port/revista/revista_artigo.php?id_artigo=1087",
        urlaccessdate = "20 maio 2024"
}