@InProceedings{AlvesPezz:2006:DeMoEs,
               author = "Alves, Lincoln Muniz and Pezzi, Luciano Ponzi",
          affiliation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de 
                         Previs{\~a}o de Tempo e Estudos Clim{\'a}ticos(CPTEC). and 
                         Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de 
                         Previs{\~a}o de Tempo e Estudos Clim{\'a}ticos (CPTEC)",
                title = "O desempenho do modelo estat{\'{\i}}stico de previs{\~a}o das 
                         anomalias sazonais de precipita{\c{c}}{\~a}o sobre a regi{\~a}o 
                         sul do Brasil",
            booktitle = "Proceedings...",
                 year = "2006",
         organization = "Congresso Brasileiro de Meteorologia, 14. (CBMET).",
            publisher = "SBMET",
             keywords = "modelo estat{\'{\i}}stico, previs{\~a}o clim{\'a}tica sazonal, 
                         SIMOC Sul.",
             abstract = "Neste estudo apresenta-se a previsibilidade do modelo SIMOC Sul, 
                         baseado na t{\'e}cnica estat{\'{\i}}stica de An{\'a}lise de 
                         Correla{\c{c}}{\~o}es Can{\^o}nicas (ACC), com {\^e}nfase na 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o sazonal de anomalias de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o sobre a Regi{\~a}o Sul do Brasil. 
                         Verifica{\c{c}}{\~o}es da destreza do modelo foram feitas 
                         atrav{\'e}s de correla{\c{c}}{\~o}es entre os campos de 
                         anomalias da precipita{\c{c}}{\~a}o observada e prevista para 
                         diferentes trimestres com anteced{\^e}ncia variando de um a 
                         alguns meses. Objetiva-se identificar o melhor per{\'{\i}}odo 
                         preditor e a anteced{\^e}ncia com a qual se pode obter 
                         previs{\~o}es confi{\'a}veis com o modelo. Nota-se que o modelo 
                         consegue captar a variabilidade sazonal das anomalias de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o. Em alguns casos os valores s{\~a}o 
                         significativamente expressivos (>0.6) tanto para os campos 
                         preditores, com defasagem de 1 m{\^e}s quanto para os preditores 
                         com 2 e 3 meses de anteced{\^e}ncia ao trimestre previsto. Estes 
                         resultados encorajam a utiliza{\c{c}}{\~a}o do SIMOC Sul nas 
                         previs{\~o}es sazonais operacionais das anomalias de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o para a regi{\~a}o Sul do Brasil. This 
                         study shows the SIMOC Sul model skill. This model is based on the 
                         statistical technique named Canonical Correlation Analysis 
                         (CCA).The main model purpose is to produce seasonal rainfall 
                         forecast anomalies over Southern Brazil. Forecast verifications 
                         were done through linear correlation analysis between the observed 
                         and predicted precipitation anomaly fields for different periods 
                         and varying from one to three months in advance. The main 
                         objective is to find out the best predictor period and in advance 
                         to get a trustful model. The results have shown that the model is 
                         able to reproduce the seasonal variability of the rainfall 
                         anomalies. In some cases, the correlation values are rather 
                         significant (>0.6)when the predictor has one month lag or two and 
                         three months in advance. These results encourage the use of SIMOC 
                         Sul on seasonal rainfall anomalies operational forecast routines 
                         for the Southern Brazil region.",
  conference-location = "Florian{\'o}polis, SC",
      conference-year = "Nov.27 - 01 Dec.",
           copyholder = "SID/SCD",
             language = "pt",
         organisation = "Coordenadora Geral do Congresso - Maria Gertrudes Alvarez Justi 
                         (presidente da SBMET)",
           targetfile = "Alves.Desempenho.pdf",
        urlaccessdate = "21 maio 2024"
}