| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||
| Site | mtc-m16b.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 6qtX3pFwXQZGivnJSY/HbH29 | |||
| Repositório | sid.inpe.br/MTC-m13@80/2005/08.17.19.25 (acesso restrito) | |||
| Última Atualização | 2023:03.28.17.38.16 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/MTC-m13@80/2005/08.17.19.25.11 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2023:03.28.17.38.18 (UTC) simone | |||
| Chave Secundária | INPE-5208-TDL/429 | |||
| Chave de Citação | Matschinske:1990:PrEsPr | |||
| Título | Previsão estatística de precipitação associada à passagem de sistemas frontais na região Sul do Brasil  | |||
| Título Alternativo | Quantitative precipitation forecasting associated with frontal passages over South Brazil region | |||
| Curso | MET-SPG-INPE-BR | |||
| Ano | 1990 | |||
| Data Secundária | 19921216 | |||
| Data | 1990-06-07 | |||
| Data de Acesso | 15 maio 2024 | |||
| Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Meteorologia) | |||
| Tipo Secundário | TDI | |||
| Número de Páginas | 114 | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 842 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | Matschinske, Emma Giada | |||
| Grupo | MET-SPG-INPE-BR | |||
| Banca | Rao, Vadlamudi Brahamananda (presidente) Satyamurty, Prakki (orientador) Aragão, Maria Regina da Silva Sansigolo, Clóvis Anngeli Dias, Pedro Leite da Silva | |||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Cidade | São José dos Campos | |||
| Histórico (UTC) | 2005-08-23 16:27:30 :: fabia -> administrator :: 2006-09-27 21:21:23 :: administrator -> fabia :: 2007-06-11 19:51:43 :: fabia -> jefferson :: 2008-03-04 19:25:52 :: jefferson -> administrator :: 2009-07-07 19:59:41 :: administrator -> jefferson :: 2009-07-09 15:36:52 :: jefferson -> administrator :: 2009-10-01 15:19:21 :: administrator -> jefferson :: 2009-11-19 00:14:52 :: jefferson -> luae :: 2010-03-01 14:04:23 :: luae -> viveca@sid.inpe.br :: 2010-03-02 19:48:14 :: viveca@sid.inpe.br -> administrator :: 2010-05-03 00:40:00 :: administrator -> viveca@sid.inpe.br :: 2010-05-25 19:02:29 :: viveca@sid.inpe.br -> administrator :: 2013-10-15 01:42:46 :: administrator -> viveca@sid.inpe.br :: 1990 2014-11-11 11:28:42 :: viveca@sid.inpe.br -> sergio@sid.inpe.br :: 1990 2014-11-11 11:29:19 :: sergio@sid.inpe.br -> administrator :: 1990 2018-12-28 10:26:01 :: administrator -> simone :: 1990 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Palavras-Chave | frente fria precipitação progressão linear Rio Grande do Sul | |||
| Resumo | Neste trabalho é feita uma tentativa para se obter previsão quantitativa de precipitação associada à passagem de frentes sobre o Rio Grande do Sul (RS). Com este propósito são construidos modelos de regressão linear múltipla, expressando a precipitação em termos de parâmetros meteorológicos relacionados às frentes tais como, contraste térmico, contraste de umidade e vorticidade ciclônica. Foram examinadas as cartas sinóticas e de ar superior do período de três anos, 1986-1988, para se identificar os Sistemas Frontais que passaram sobre o RS e para coletar os dados meteorológicos associados a tais episódios. A média da precipitação acumulada de 24 horas entre 18 estações espalhadas sobre o RS é a variável dependente e os parâmetros meteorológicos atrás da frente (Buenos Aires) e adiante da frente (Rio de Janeiro) e as combinações entre elas são variáveis independentes. Há quatro conjunto de dados para cada estação do ano, chamados: 1) PD e XDi-1, 2) PD e XDi, 3) PD+1 e XDi e 4) PD+1 e XDi-1, onde P é a precipitação média, Xi, i=1,2,3,... são as variáveis meteorológicas e suas combinações e o sobrescrito D indica que os dados foram obtidos no dia em que tais frentes estavam sobre RS, D-1 o dia anterior e D+1 o dia posterior. A melhor regressão foi obtida para o outono e explica cerca de 71% da variância observada com um erro padrão de estimativa de cerca de 5 mm. As variáveis do nível de 100 mb são mais importantes, especialmente a componente meridional do vento em Buenos Aires neste nível. Para nenhuma estação do ano foi encontrada boa regressão entre PD+1 e XDi-1 mostrando que uma previsão quantitativa de precipitação não é possível com os dados de Buenos Aires e Rio de Janeiro. As equações de regressão obtidas para PD+1 em termos de XDi e PD em termos de XDi-1 podem ser usadas para fazer previsão quantitativa de precipitação com 24 horas de antecedência. A verificação das fórmulas mostram que os episódios de intensa precipitação são bem previstos pelos modelos obtidos neste estudo. ABSTRACT: Quantitative precipitation forecasting associated with frontal passages over Rio Grande do Sul (RS) is attempted. For this purpose multiple linear regression models, expressing the precipitation in terms of meteorological parameters related to fronts such as the thermal contrast, humidity constrast, cyclonic vorticity, are constructed. Synoptic and upper air chartes of the three year period 1986-1988 are examined to identify the frontal system passages over RS and the meteorological data for the episodes are collected. The 24- hour rainfall averaged over 18 stations scattered over the state of RS is the dependent variable and the meteorological parameters behind the front Buenos Aires and ahead of the front Rio de Janeiro and their combinations are the independent variables. There are four sets of data for each season namely: 1) PD and XDi-1, 2) PD and XDi, 3) PD+1 and XDi and 4) PD+1 and XDi-1, where P is the average precipitation, Xi, i = 1,2,3,... are the meteorological variables and combinantions thereof and superscript D indicates the data for the day on which the front lies over RS, D-1 the day before and D+1 the day after. The regression for the autumn is the best and explains about 71% of the observed variance with a standard error of about 5 mm. The 700 mb variables are the most important precitors, especially so the 700 mb meridional component at Buenos Aires. In no season is there a useful regression between PD+1 e XDi-1, meaning thereby that a 48 hour quantitative precipitation forecast (QPF) is not possible with the data at Buenos Aires and Rio de Janeiro. The regression equation obtained for PD-1 in terms of XD and PD in terms of XD-1 be used for a 24-hour QPF. The verification of the formulae shows that intense precipitation episodes are well predicted by the models obtained in this study. | |||
| Área | MET | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > MET > Previsão estatística de... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source |
| |||
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos | |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| Idioma | pt | |||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||
| Grupo de Usuários | administrator fabia jefferson sergio@sid.inpe.br viveca@sid.inpe.br | |||
| Grupo de Leitores | administrator sergio@sid.inpe.br simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Detentor da Cópia | SID/SCD | |||
| Permissão de Leitura | deny from all | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F35TRS | |||
| Acervo Hospedeiro | cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||