| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | J8LNKAN8RW/34BF3ML |
| Repositório | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/12.04.13.26.51 |
| Última Atualização | 2013:03.27.16.53.57 (UTC) marciana |
| Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/12.04.13.26.52 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.20.09 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE--PRE/ |
| ISSN | 0102-7786 |
| Rótulo | lattes: 9168878830863753 3 BezerraKayaPezz:2008:EsEsCo |
| Chave de Citação | BezerraPezzKaya:2008:ECClFo |
| Título | Esquema estaístico de combinação e correção de previsões climáticas - ECCOCLIM / Climate forecast combining and correcting statistical scheme – ECCOCLIM  |
| Projeto | O ECCOCLIM é um trabalho financiado pelo CPCLIM (472224/2004-2) Edital Universal/CNPq (19/2004) e pelo projeto PROTIM3/FINEP (0105091200). |
| Ano | 2008 |
| Data de Acesso | 13 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE PN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 1622 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Bezerra, Ana Cleide Nascimento 2 Pezzi, Luciano Ponzi 3 Kayano, Mary T. |
| Grupo | 1 2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | 1 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 ana.bezerra@sipam.gov.br 2 luciano.pezzi@cptec.inpe.br |
| Endereço de e-Mail | luciano.pezzi@cptec.inpe.br |
| Revista | Revista Brasileira de Meteorologia |
| Volume | 23 |
| Número | 3 |
| Páginas | 347-359 |
| Nota Secundária | C_ENGENHARIAS_IV A_ENGENHARIAS_I A_ENGENHARIAS_II A_GEOCIÊNCIAS A_GEOGRAFIA A_INTERDISCIPLINAR B_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA A_QUÍMICA |
| Histórico (UTC) | 2008-12-04 16:12:44 :: lattes -> simone :: 2008-12-05 15:19:08 :: simone -> administrator :: 2008-12-05 15:32:01 :: administrator -> marcia :: 2008-12-15 13:37:51 :: marcia -> marciana :: 2008-12-18 11:34:26 :: marciana -> administrator :: 2010-05-12 02:53:12 :: administrator -> banon :: 2010-05-12 17:45:35 :: banon -> administrator :: 2013-03-11 12:16:11 :: administrator -> marciana :: 2008 2013-03-27 16:53:58 :: marciana -> administrator :: 2008 2013-04-01 14:39:19 :: administrator -> marciana :: 2008 2013-04-01 14:40:20 :: marciana -> administrator :: 2008 2018-06-05 00:20:09 :: administrator -> marciana :: 2008 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | previsão climática super-conjunto de multi-modelos ECCOCLIM climate forecast multimodel superensemble |
| Resumo | Uma técnica de pós-processamento é aplicada para corrigir estatisticamente, as previsões de precipitação geradas pelos modelos climáticos numéricos disponíveis no CPTEC. O método chamado de Esquema Estatístico de Combinação e Correção de Previsões Climáticas (ECCOCLIM) é determinístico e baseia-se no método de Regressão Linear Múltipla (RLM). A verificação do desempenho é feita com a técnica de validação cruzada. Apesar dos ganhos observados nas previsões com o novo método serem localizados e variados ao longo dos anos, estes são destacados em áreas da América do Sul, as quais usualmente apresentam baixa previsibilidade climática, como no caso das regiõe s Sudeste e Centro-Oeste. Em geral, sobre a América do Sul o ECCOCLIM mostra resultados melhores, reduzindo os erros, comparados à tradicional média aritmética das previsões de diferentes modelos. ABSTRACT: A post-processing technique is applied to statistically correct the rainfall forecasts done by numerical climate models available at CPTEC. The statistical algorithm, called Climate Forecast Combining and Correcting Statistical Scheme (ECCOCLIM), is deterministic and based on the Linear Multiple Regression (LMR) method. The skill of the ECCOCLIM is verified with the cross-validation method. Although the forecast improvements using the new method are localized in certain regions and vary throughout the year, they are remarkable over South America, mainly in those areas where climatic previsibility is commonly low as the case of Southeast and Central-West regions. ECCOCLIM shows encouraging results over South America reducing the errors when compared to the traditional arithmetic mean of forecasts of different models. |
| Área | SRE |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Esquema estaístico de... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/34BF3ML |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/34BF3ML |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | v23n3a10.pdf |
| Grupo de Usuários | administrator banon lattes marciana |
| Visibilidade | shown |
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
| Permissão de Leitura | allow from all |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E |
| URL (dados não confiáveis) | http://www.rbmet.org.br/port/revista/revista_artigo.php?id_artigo=847 |
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO; AGU. |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Notas | Setores de Atividade: Educação. Informações Adicionais: A post-processing technique is applied to statistically correct the rainfall forecasts done by numerical climate models available at CPTEC. The statistical algorithm, called Climate Forecast Combining and Correcting Statistical Scheme (ECCOCLIM), is deterministic and based on the Linear Multiple Regression (RLM) method. The skill of the ECCOCLIM is verified with the cross-validation method. Although the forecast improvements using the new method are localized in certain regions and vary year round, they are remarkable over South America, mainly in those areas whose previsibility is commonly low as the case of Southeast and Central-west regions. ECCOCLIM shows encouraging results over South America reducing the errors compared to the traditional arithmetic mean of forecasts of different models.. |
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| 7. Controle da descrição | |
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