@InProceedings{MallmanAlmeKoga:2017:MaViDa,
author = "Mallman, Lucas Ribeiro and Almeida, Eug{\^e}nio Sper de and Koga,
Ivo Kenji",
affiliation = "{Faculdade Tecnol{\'o}gica (FATEC)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (INPE)}",
title = "Manipula{\c{c}}{\~a}o e visualiza{\c{c}}{\~a}o de dados
gerados pelo modelo atmosf{\'e}rico brazilian global atmospheric
model (bam) atrav{\'e}s de bibliotecas python",
year = "2017",
organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e
Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e
Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
abstract = "Este trabalho, iniciado em abril de 2017 tem como objetivo a
an{\'a}lise e avalia{\c{c}}{\~a}o das bibliotecas: gribapi,
pygrib e iris para a manipula{\c{c}}{\~a}o e
visualiza{\c{c}}{\~a}o de dados atmosf{\'e}ricos gerados pelo
Modelo Atmosf{\'e}rico Brasileiro (Brazilian Global Atmospheric
Model - BAM). Modelos num{\'e}ricos atmosf{\'e}ricos utilizam
leis f{\'{\i}}sicas b{\'a}sicas para simular e prever
condi{\c{c}}{\~o}es futuras da atmosfera, e tamb{\'e}m devem
ser capazes de reproduzir os principais fen{\^o}menos
atmosf{\'e}ricos: vento, precipita{\c{c}}{\~a}o, temperatura,
entre outras. O BAM {\'e} um modelo atmosf{\'e}rico de
circula{\c{c}}{\~a}o global que substituiu o antigo Modelo de
Circula{\c{c}}{\~a}o Geral Atmosf{\'e}rico (Atmospheric Global
Circulation Model AGCM) do INPE/CPTEC. Esse modelo gera quatro
sa{\'{\i}}das di{\'a}rias (00, 06, 12 e 18 UTC) na forma de
campos meteorol{\'o}gicos representados como matrizes
bidimensionais e tridimensionais com informa{\c{c}}{\~o}es sobre
o vento, temperatura, etc. As sa{\'{\i}}das s{\~a}o geradas no
formato GRIB, um padr{\~a}o WMO (World Meteorological
Organization) para a troca de dados bin{\'a}rios em grade
(GRidded Binary Data). Al{\'e}m dos campos meteorol{\'o}gicos,
cada arquivo cont{\'e}m informa{\c{c}}{\~o}es sobre:
resolu{\c{c}}{\~a}o, data, vari{\'a}veis, level, centro
origin{\'a}rio, etc. O formato GRIB consiste de seis
se{\c{c}}{\~o}es, sendo quatro obrigat{\'o}rias (0 Indicator
Section, 1 Product Definition Section, 4 -Binary Data Section e
7777 (ASCII Characters)) e duas opcionais(2 - Grid Description e
Section 3 Bit Map Section). Os dados podem ser formatados nas
vers{\~o}es 1 e 2 do GRIB. O GRIB1 {\'e} o formato original,
por{\'e}m apresenta algumas limita{\c{c}}{\~o}es, como
transmitir e armazenar previs{\~o}es de um prazo longo e
tamb{\'e}m n{\~a}o possuir conversor para dados que foram
perdidos. O GRIB2 {\'e} mais eficiente quanto {\`a}
compress{\~a}o do arquivo e tamb{\'e}m para a
extra{\c{c}}{\~a}o de dados, podendo guardar
informa{\c{c}}{\~o}es de previs{\~o}es de um prazo maior. A
linguagem Python sem sido amplamente utilizada no mundo
cient{\'{\i}}fico devido {\`a} sua vasta quantidade de
bibliotecas e {\`a} sua sintaxe simples, que torna o
desenvolvimento de pesquisas mais h{\'a}bil, tornando-se assim
uma boa op{\c{c}}{\~a}o para a manipula{\c{c}}{\~a}o e
visualiza{\c{c}}{\~a}o de dados meteorol{\'o}gicos. Tamb{\'e}m
foram feitos estudos sobre o gerenciamento e
instala{\c{c}}{\~a}o das bibliotecas do Python. Ap{\'o}s o
aprofundamento na linguagem Python, as bibliotecas foram
devidamente instaladas e gerenciadas com o software Anaconda.
Tamb{\'e}m foram obtidos arquivos gerados pelo BAM no formato
GRIB1 e GRIB2.",
conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
conference-year = "25-26 jul.",
language = "pt",
targetfile = "Mallmann_manipulacao.pdf",
urlaccessdate = "29 mar. 2024"
}