@InProceedings{RozanteMore:2014:SuMoEn,
author = "Rozante, Jos{\'e} Roberto and Moreira, Demerval Soares",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Super Model Ensemble do CPTEC (SMEC)",
booktitle = "Anais...",
year = "2014",
organization = "Congresso Brasileiro de Meteorologia, 18.",
abstract = "Modelos num{\'e}ricos de previs{\~a}o de tempo s{\~a}o
ferramentas importantes para o entendimento dos fen{\^o}menos
meteorol{\'o}gicos, bem como para a realiza{\c{c}}{\~a}o de
previs{\~o}es de tempo. A previsibilidade destes modelos
num{\'e}ricos apresenta uma forte depend{\^e}ncia das
condi{\c{c}}{\~o}es iniciais fornecidas para o modelo, e tem
sido amplamente discutida desde a d{\'e}cada de 60 at{\'e} na
d{\'e}cada atual. Os erros que ocorrem durante a
elabora{\c{c}}{\~a}o das condi{\c{c}}{\~o}es iniciais podem
causar grandes incertezas no sistema de previs{\~a}o
num{\'e}rica. Outras fontes de incertezas podem estar associadas
com a representa{\c{c}}{\~a}o dos processos f{\'{\i}}sicos nos
modelos. Neste sentido, o conhecimento dos erros sistem{\'a}ticos
ocasionados devidos {\`a}s incertezas {\'e} de suma
import{\^a}ncia para realizar melhorias no sistema de
previs{\~a}o, a fim de minimiz{\'a}-los, al{\'e}m de auxiliar
os meteorologistas durante a elabora{\c{c}}{\~a}o da
previs{\~a}o do tempo.",
conference-location = "Recife, PE",
conference-year = "3-6 nov., 2014.",
language = "pt",
urlaccessdate = "11 maio 2024"
}