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@InProceedings{MattosSapuMatt:2013:ApVePr,
               author = "Mattos, Ariane Frassoni dos Santos de and Sapucci, Luiz Fernando 
                         and Mattos, Jo{\~a}o Gerd Zell de",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Sistema de Avalia{\c{c}}{\~a}o de Modelos Num{\'e}ricos de 
                         Previs{\~a}o de Tempo e Clima: aplica{\c{c}}{\~a}o para 
                         verifica{\c{c}}{\~a}o das previs{\~o}es clim{\'a}ticas 
                         sazonais do MCGA/CPTEC para o trimestre de MAM de 2013/ The use of 
                         the Weather and Climate Model Evaluation System for verification 
                         of seasonal climate forecasts of the AGCM/CPTEC for MAM 2013",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2013",
         organization = "Simp{\'o}sio Internacional de Climatologia, 5. (SIC).",
             keywords = "Evaluation models, AGCM/CPTEC, seasonal climate forecast.",
             abstract = "RESUMO: A constante evolu{\c{c}}{\~a}o dos computadores 
                         acarretou num progressivo aperfei{\c{c}}oamento dos modelos de 
                         Previs{\~a}o Num{\'e}rica de Tempo e Clima (PNTC). 
                         Consequentemente, um enorme volume de informa{\c{c}}{\~o}es 
                         sobre o estado atual e futuro da atmosfera {\'e} produzido nos 
                         diversos centros operacionais de PNTC. Uma avalia{\c{c}}{\~a}o 
                         estat{\'{\i}}stica pr{\'e}via {\'e} necess{\'a}ria para que o 
                         grau de acur{\'a}cia de cada modelo dispon{\'{\i}}vel seja 
                         conhecido, o que permite a utiliza{\c{c}}{\~a}o eficaz das 
                         informa{\c{c}}{\~o}es produzidas. V{\'a}rias m{\'e}tricas de 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o s{\~a}o utilizadas atualmente. No entanto, 
                         dada a demanda crescente por previs{\~o}es de melhor qualidade, 
                         {\'e} imprescind{\'{\i}}vel uma avalia{\c{c}}{\~a}o mais 
                         robusta da habilidade dos modelos em produzir 
                         informa{\c{c}}{\~o}es {\'u}teis, o que envolve um volume 
                         extremamente grande de informa{\c{c}}{\~a}o. Para isso, torna-se 
                         necess{\'a}rio a cria{\c{c}}{\~a}o de um framework capaz de 
                         agregar os mais diversos modelos e sistemas de 
                         observa{\c{c}}{\~o}es, al{\'e}m de permitir a 
                         implementa{\c{c}}{\~a}o das mais diversas m{\'e}tricas 
                         estat{\'{\i}}sticas. Visando contribuir com o tema, esse 
                         trabalho apresenta um sistema de avalia{\c{c}}{\~a}o denominado 
                         pelo acr{\^o}nimo SCAMTEC, cujo significado {\'e} Sistema de 
                         Avalia{\c{c}}{\~a}o de Modelos de Previs{\~a}o de Tempo e 
                         Clima, o qual se encontra em implementa{\c{c}}{\~a}o no Centro 
                         de Previs{\~a}o de Tempo e Estudos Clim{\'a}ticos do Instituo 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (CPTEC/INPE). O objetivo {\'e} 
                         apresentar a aplica{\c{c}}{\~a}o desta ferramenta na 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o de previs{\~o}es clim{\'a}ticas sazonais 
                         produzidas pelo Grupo de Previs{\~a}o Clim{\'a}tica do 
                         CPTEC/INPE utilizando o Modelo de Circula{\c{c}}{\~a}o Geral da 
                         Atmosfera (MCGA/CPTEC) para o trimestre de mar{\c{c}}o, abril e 
                         maio de 2013 (MAM/2013). Durante este per{\'{\i}}odo, foram 
                         observados padr{\~o}es atmosf{\'e}ricas associados a um 
                         epis{\'o}dio de seca que vem sendo observado desde o ano de 2012. 
                         O trimestre em considera{\c{c}}{\~a}o {\'e} um dos mais 
                         importantes em termos de distribui{\c{c}}{\~a}o de chuva, sendo 
                         observados elevados volumes pluviom{\'e}tricos em toda a 
                         Regi{\~a}o Nordeste, mas principalmente nos setores leste e 
                         norte. A avalia{\c{c}}{\~a}o quantitativa da habilidade do 
                         modelo {\'e} fundamental, tendo em vista a ampla 
                         utiliza{\c{c}}{\~a}o de previs{\~o}es clim{\'a}ticas no 
                         planejamento de diversos setores da economia e da sociedade. Como 
                         foco principal, pretende-se evidenciar as potencialidades de 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o e as facilidades fornecidas com a futura 
                         disponibilidade dessa ferramenta para a comunidade 
                         meteorol{\'o}gica brasileira. ABSTRACT: The constant evolution of 
                         computers resulted in a progressive improvement of Numerical 
                         modeling of weather and climate (NWCP). Consequently, a huge 
                         volume of information on the current and future state of the 
                         atmosphere is produced in various NWCP operational centers. A 
                         statistical evaluation is required of each model available, which 
                         allows the effective use of produced information. Several 
                         evaluation metrics are currently used. However, given the 
                         increasing demand for better quality forecasts, it is important to 
                         have a more robust assessment of the ability of models to produce 
                         useful information, which involves extremely large volumes of 
                         information. For this purpose, it is necessary to create a 
                         framework able to add all kinds of models and observation systems, 
                         and allows implementation of several statistical metrics. To 
                         contribute to the topic, this study aims to show an evaluation 
                         system called by the acronym SCAMTEC, which means in Portuguese 
                         Sistema de Avalia{\c{c}}{\~a}o de Modelos de Previs{\~a}o de 
                         Tempo e Clima (Weather and Climate Model Evaluation System), which 
                         is being implemented at the Center for Weather Forecasting and 
                         Climate Studies of the National Institute for Space Research 
                         (CPTEC/INPE). The goal is to present the application of this tool 
                         in the evaluation of seasonal climate forecasts produced by the 
                         CPTEC/INPE Climate Prediction Group using the Atmospheric General 
                         Circulation Model (AGCM/CPTEC) for March, April and May 2013 
                         (MAM/2013). During this period, it was observed atmospheric 
                         features associated with drought conditions occurred in 
                         Northeastern Brazil. The mentioned period is one of the most 
                         important in terms of rainfall distribution, being observed high 
                         volumes of rainfall over Northeast, mainly in the east and north 
                         portions. Quantitative evaluation of the skill of the model is 
                         important due to the use of climate forecasts in several sectors 
                         of the economy and society. We intend to demonstrate the potential 
                         application and the facilities provided to the future availability 
                         of this tool for Brazilian meteorological community.",
  conference-location = "Florian{\'o}polis, SC",
      conference-year = "15-19, set.",
        urlaccessdate = "13 maio 2024"
}


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