1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | mtc-m21c.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/3SRCH98 |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/03.01.17.16 (acesso restrito) |
Última Atualização | 2019:03.01.17.16.33 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/03.01.17.16.33 |
Última Atualização dos Metadados | 2020:01.06.11.42.11 (UTC) administrator |
DOI | 10.1111/jfr3.12452 |
ISSN | 1753-318X |
Chave de Citação | TomasellaGFCDRPNMS:2019:EfBaSc |
Título | Probabilistic flood forecasting in the Doce Basin in Brazil: Effects of the basin scale and orientation and the spatial distribution of rainfall |
Ano | 2019 |
Mês | mar. |
Data de Acesso | 21 maio 2024 |
Tipo de Trabalho | journal article |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 4577 KiB |
|
2. Contextualização | |
Autor | 1 Tomasella, Javier 2 Gonçalves, A. Sene 3 Falck, Aline Schneider 4 Caram, R. Oliveira 5 Diniz, Fábio Luiz Rodrigues 6 Rodriguez, Daniel Andres 7 Prado, Maria Cecília Rdorigues do 8 Negrão, Anne Caroline 9 Medeiros, Gustavo Sueiro 10 Siqueira, Gracielle Chagas |
Identificador de Curriculo | 1 8JMKD3MGP5W/3C9JHE3 |
ORCID | 1 0000-0003-2597-8833 2 3 4 5 0000-0001-9026-6328 |
Grupo | 1 2 3 MET-MET-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 4 5 MET-MET-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 6 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR 7 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR 8 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR 9 CGCPT-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR 10 CGCPT-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR |
Afiliação | 1 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN) 2 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 10 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 javier.tomasella@cemaden.gov.br 2 3 4 5 6 7 8 9 gustavo.medeiros@inpe.br |
Revista | Journal of Flood Risk Management |
Volume | 12 |
Número | 1 |
Páginas | e12452 |
Histórico (UTC) | 2019-03-01 17:17:47 :: simone -> administrator :: 2019 2020-01-06 11:42:11 :: administrator -> simone :: 2019 |
|
3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Tipo de Versão | publisher |
Palavras-Chave | extreme events forecasting and warning natural flood management |
Resumo | We critically examined the performance of probabilistic streamflow forecasting inthe prediction of flood events in 19 subbasins of the Doce River in Brazil using theEta (4 members, 5 km spatial resolution) and European Centre for Medium-RangeWeather Forecasts (ECMWF; 51 members, 32 km resolution) weather forecastmodels as inputs for the MHD-INPE hydrological model. We observed that theshapes and orientations of subbasins influenced the predictability of floods due tothe orientation of rainfall events. Streamflow forecasts that use the ECMWF dataas input showed higher skill scores than those that used the Eta model for subbasinswith drainage areas larger than 20,000 km2. Since the skill scores were similar forboth models in smaller subbasins, we concluded that the grid size of the weathermodel could be important for smaller catchments, while the number of memberswas crucial for larger scales. We also evaluated the performance of probabilisticstreamflow forecasting for the severe flood event of late 2013 through a compari-son of observations and streamflow estimations derived from interpolated rainfallfields. In many cases, the mean of the ensemble outperformed the streamflow esti-mations from the interpolated rainfall because the spatial structure of a rainfallevent is better captured by weather forecast models. |
Área | MET |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGCPT > Probabilistic flood forecasting... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > MET > Probabilistic flood forecasting... |
Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Probabilistic flood forecasting... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
|
4. Condições de acesso e uso | |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | tomasella_probabilistic.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Visibilidade | shown |
Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
Permissão de Atualização | não transferida |
|
5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EUPEJL 8JMKD3MGPCW/3F35TRS 8JMKD3MGPCW/3F3T29H |
Divulgação | WEBSCI; SCOPUS. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 |
|
6. Notas | |
Campos Vazios | alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
|
7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
atualizar | |
|