@Article{CarrascoSapMatLorMon:2020:ExPaMé,
               author = "Carrasco, Arletis Roque and Sapucci, Luiz Fernando and Mattos, 
                         Jo{\~a}o Gerd Zell de and Lorenzo, Maibys Sierra and Montejo, 
                         Israel Borrajero",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Meteorolog{\'{\i}}a (INSMET)} and {Instituto Nacional de 
                         Meteorolog{\'{\i}}a (INSMET)}",
                title = "Explorando as particularidades do m{\'e}todo orientado a objetos 
                         na avalia{\c{c}}{\~a}o das previs{\~o}es de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o",
              journal = "Revista Brasileira de Meteorologia",
                 year = "2020",
               volume = "35",
               number = "2",
                pages = "317--333",
             keywords = "m{\'e}todos de verifica{\c{c}}{\~a}o espacial, 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o orientada a objeto, SCANTEC, 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o da previs{\~a}o de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o, spatial verification methods, 
                         object-based evaluation, SCANTEC, precipitation forecast 
                         evaluation.",
             abstract = "Os modelos de previs{\~a}o de tempo baseiam-se em m{\'e}todos 
                         computacionais aplicados para prever os fen{\^o}menos 
                         meteorol{\'o}gicos a partir da integra{\c{c}}{\~a}o 
                         num{\'e}rica de equa{\c{c}}{\~o}es que descrevem o movimento 
                         dos elementos qu{\'{\i}}micos que comp{\~o}em a atmosfera. 
                         Entre as vari{\'a}veis previstas por esses modelos a 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o {\'e} uma das mais importantes, e {\'e} 
                         a mais dif{\'{\i}}cil de se obter bons resultados no 
                         posicionamento, intensidade e extens{\~a}o dos eventos. Uma das 
                         fontes de incerteza na qualidade dessas previs{\~o}es {\'e} o 
                         pr{\'o}prio m{\'e}todo de avalia{\c{c}}{\~a}o empregado, pois 
                         os m{\'e}todos convencionais n{\~a}o avaliam adequadamente os 
                         aspectos espaciais. O presente estudo tem como objetivo principal 
                         propor e validar uma metodologia de avalia{\c{c}}{\~a}o 
                         diagn{\'o}stica orientada a objeto, empregando o algoritmo Method 
                         for Object-Based Diagnostic Evaluation (MODE), dentro do Sistema 
                         Comunit{\'a}rio de Avalia{\c{c}}{\~a}o de Modelos 
                         Num{\'e}ricos de Previs{\~a}o de Tempo e Clima (SCANTEC). 
                         Experimentos utilizando casos idealizados s{\~a}o apresentados, 
                         os quais permitem validar a implementa{\c{c}}{\~a}o do 
                         m{\'e}todo e demonstrar as suas vantagens com rela{\c{c}}{\~a}o 
                         {\`a}s m{\'e}tricas convencionais de avalia{\c{c}}{\~a}o. 
                         S{\~a}o tamb{\'e}m apresentados os resultados desse m{\'e}todo 
                         na compara{\c{c}}{\~a}o das previs{\~o}es reais de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o gerados por modelos utilizados 
                         rotineiramente no CPTEC, como prova de conceito, exemplificando o 
                         uso ao explorar as m{\'e}tricas dispon{\'{\i}}veis. Os 
                         resultados s{\~a}o discutidos e demostram o grande potencial da 
                         metodologia orientada a objeto para o aprimoramento e 
                         evolu{\c{c}}{\~a}o dos produtos de previs{\~a}o num{\'e}rica 
                         de tempo. ABSTRACT: Numerical Weather Prediction Models (NWPM) are 
                         based on computational methods applied to predict meteorological 
                         phenomena from the numerical integration of equations that 
                         describe the movement of the atmospheric components. Among the 
                         variables predicted by NWPM, precipitation is one of the most 
                         important, and it is also the most difficult to obtain good 
                         results in the positioning, intensity, and extension of the 
                         events. One of the sources of uncertainty in the quality of these 
                         forecasts is the evaluation method because conventional methods do 
                         not evaluate the spatial aspects appropriately. The objective of 
                         this study is to propose and validate a methodology of 
                         object-based diagnostic evaluation using Object-Based Diagnostic 
                         Evaluation (MODE) algorithm implemented in the Community System 
                         for the Evaluation of Numerical Models of Weather and Climate 
                         Prediction (SCANTEC). Experiments using idealized cases are 
                         presented, which allow validate the implementation of the method 
                         and show its advantages over conventional evaluation metrics. The 
                         results of this method are also presented in the comparison of the 
                         real precipitation forecasts generated by routinely used models in 
                         CPTEC as proof of concept, exemplifying its use to explore the 
                         available metrics. The results demonstrate the great potential of 
                         the object-based methodology for the evolution of the NWPM.",
                  doi = "10.1590/0102-778635200",
                  url = "http://dx.doi.org/10.1590/0102-778635200",
                 issn = "0102-7786",
             language = "pt",
           targetfile = "carrasco_explorando.pdf",
        urlaccessdate = "25 abr. 2024"
}