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		<citationkey>PougyCalh:2021:ApFeCo</citationkey>
		<title>Aplicações de ferramentas computacionais na qualidade de dados meteorológicos observacionais de multi-sensores sobre a região Amazônica</title>
		<format>On-line</format>
		<project>Aplicações de ferramentas computacionais na qualidade de dados meteorológicos observacionais de multi-sensores sobre a região Amazônica</project>
		<year>2021</year>
		<secondarytype>PRE CN</secondarytype>
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		<author>Pougy, Thomaz Assaf,</author>
		<author>Calheiros, Alan James Peixoto,</author>
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		<group>COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR</group>
		<affiliation>Universidade de São Paulo (USP)</affiliation>
		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
		<electronicmailaddress>thomazpougy@usp.br</electronicmailaddress>
		<electronicmailaddress>alan.calheiros@inpe.br</electronicmailaddress>
		<editor>Ribeiro, Valéria Cristina dos Santos,</editor>
		<editor>Paulicena, Edésio Hernane,</editor>
		<editor>Almeida, Elton Kleiton Albuquerque de,</editor>
		<editor>Correia, Emilia,</editor>
		<editor>Souza, João Paulo Estevam de,</editor>
		<editor>Hey, Heyder,</editor>
		<editor>Escada, Paulo Augusto Sobral,</editor>
		<editor>Savonov, Roman Ivanovitch,</editor>
		<editor>Camayo Maita, Rosio del Pilar,</editor>
		<conferencename>Seminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE)</conferencename>
		<conferencelocation>on line</conferencelocation>
		<date>23 a 27 – ago</date>
		<publisher>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</publisher>
		<publisheraddress>São José dos Campos</publisheraddress>
		<booktitle>Resumos</booktitle>
		<tertiarytype>Iniciação Científica</tertiarytype>
		<organization>Divisão de Fomento a Pesquisa e Desenvolvimento (DIFPD)</organization>
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		<abstract>O INPE produz importantes pesquisas que ajudam a compreender as dinâmicas climáticas e de tempo no Brasil e no mundo, com impactos significativos no planejamento estratégico público e privado nacional. Entre as informações essenciais para os estudos supracitados estão os dados pluviométricos. Nesse contexto, garantir a qualidade desses dados impacta diretamente sobre a confiabilidade das previsões e análises geradas a partir deles. Dessa forma, este trabalho, que é uma parceria entre o INPE, o Laboratório de Física Atmosférica e Escola Politécnica da USP e o ARM-DoE (Atmospheric Radiation Measurement Climate Research Facility), visou estabelecer ferramentas computacionais que pudessem tratar da qualidade de dados de chuva em conformidade com as principais diretivas internacionais. Assim, propôs-se para este estudo o desenvolvimento de um toolkit específico para dados do instrumento Micro Rain Radar (MRR) que auxiliasse pesquisadores do INPE, USP e parceiros a: padronizar a preparação de dados brutos para formatos internacionalmente aceitos; processar figuras para subsidiar análises rápidas; analisar e tratar a qualidade de dados e, por fim, registar metadados e análises de qualidade para publicação em repositórios de dados internacionais, como o do ARM (EUA) e do instituto Max Planck (Alemanha). Foram desenvolvidos scripts e bibliotecas em Python que convertem os dados brutos do instrumento para o formato netCDF4, em conformidade com as diretrizes de estrutura e qualidade de dados do ARM para alguns experimentos de campo no Brasil. Produziu-se também algoritmos de visualização interativas e estáticas dos dados, que auxiliam principalmente na análise rápida da integridade dos dados pelos mentores dos equipamentos e pesquisadores. Outro aspecto importante desta pesquisa foi a elaboração de documentos python do tipo notebook explicativos e pré-organizados para apoiar a exploração e análise dos dados, com destaque para o cálculo de estatísticas analíticas (e.g., RMSE, correlações e outros) e diagramas que auxiliam na interpretação destas informações. Ainda, tendo em vista o registro de metadados e análises de qualidade foi elaborada uma proposta de arquitetura para um sistema de coleta, armazenamento e apresentação de relatórios de qualidade de dados, que foi descrita em termos de requisitos de interface, sistema e banco de dados. Por fim, com as ferramentas desenvolvidas, foi possível inicialmente avaliar a performance das medidas do MRR durante o experimento de campo SOSCHUVA. Observou-se que o MRR apresenta alta correlação com as medidas de taxa de chuva capturadas pelos pluviômetros (0,74) e disdrômetros (0,87). Contudo, foi observado uma subestimativa máxima de 0,3 mm/h, indicando que o instrumento apresentou boa performance.</abstract>
		<area>COMB</area>
		<language>pt</language>
		<targetfile>Thomaz Assaf Pougy_Resumo.pdf</targetfile>
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		<notes>Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.</notes>
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