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1. Identificação
Tipo de ReferênciaRelatório (Report)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/47N8G8P
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/09.30.22.47
Última Atualização2022:09.30.22.47.50 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/09.30.22.47.50
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.46.18 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoPougyCalhCorr:2022:ApFeCo
TítuloAplicações de ferramentas computacionais na qualidade de dados meteorológicos observacionais de multi-sensores sobre a região Amazônica
ProjetoAplicações de ferramentas computacionais na qualidade de dados meteorológicos observacionais de multi-sensores sobre a região Amazônica
Ano2022
Data de Acesso03 maio 2024
TipoRPQ
Número de Arquivos1
Tamanho1755 KiB
2. Contextualização
Autor1 Pougy, Thomaz Assaf
2 Calheiros, Alan James Peixoto
3 Corrêa, Pedro Luiz Pizzigatti
Grupo1
2 COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade de São Paulo (USP)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade de São Paulo (USP)
Endereço de e-Mail do Autor1 thomazpougy@usp.br
2 alan.calheiros@inpe.br
3 pedro.correa@usp.br
Endereço de e-Mailthomazpougy@usp.br
InstituiçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2022-09-30 22:48:18 :: simone :: -> 2022
2022-09-30 22:49:41 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:18 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveciência dos dados
microfísica de nuvens
qualidade de dados
data science
cloud microphysics
data quality
ResumoINPE realiza valorosas pesquisas que subsidiam o avanço do conhecimento científico sobre as dinâmicas climáticas e de tempo no Brasil e no mundo, com impactos significativos no planejamento estratégico público e privado nacional. Nesse cenário, garantir a qualidade desses dados impacta diretamente sobre a confiabilidade das previsões e análises geradas a partir deles. Os dados de precipitação são essenciais no conjunto de informações utilizadas nos estudos supracitados. Assim, propôs-se neste trabalho o desenvolvimento de ferramentas para os instrumentos de referência para precipitação, os disdrômetro, no caso o modelo RD80 (Joss-Waldvogel) e o modelo Particle Size and Velocity (PARSIVEL), e o pluviômetro. Tais ferramentas tem o objetivo de auxiliar pesquisadores do INPE e parceiros na: padronização dos dados brutos para formatos internacionalmente aceitos; processamento de figuras para subsidiar análises; análise e tratamento para a qualidade de dados; e, por fim, registo dos metadados e análises de qualidade para publicação em repositórios de dados internacionais, como o do ARM (EUA) e do instituto Max Planck (Alemanha). Além de melhorias importantes na organização computacional dos códigos, também foram desenvolvidos scripts e bibliotecas em Python que convertem os dados brutos dos instrumentos para o formato netCDF4, em conformidade com as diretrizes de estrutura e qualidade de dados do ARM e Instituto Max Plank, para alguns experimentos de campo no Brasil, no caso para o Amazonian Tall Tower Observatory (ATTO). Produziu-se também arquivos de visualização interativas e estáticas dos dados, que auxiliam principalmente na análise rápida 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 para validar a qualidade das medidas (e.g., RMSE, correlações e outros). Por fim, com as ferramentas desenvolvidas, foi possível inicialmente avaliar a performance das medidas dos disdrômetros durante o experimento de campo ATTO. Observou-se que o os disdrômetros apresentam alta correlação com as medidas de taxa de chuva capturadas pelos pluviômetros (0,80 e 0,86). Ademais, foi observado um erro máximo de estimativa de 16 mm/h, indicando que o instrumento apresentou performance satisfatória. ABSTRACT: INPE conducts valuable research that subsidizes the advancement of scientific knowledge about climate and weather dynamics in Brazil and worldwide, with significant impacts on national public and private strategic planning. In this scenario, ensuring the quality of these data directly impacts the reliability of the forecasts and analyses generated from them. Precipitation data are essential in the set of information used in the aforementioned studies. Thus, this work proposed the development of tools for the reference instruments for precipitation, the disdrometer, in this case the RD80 model (Joss-Waldvogel) and the Particle Size and Velocity model (PARSIVEL), and the rain gauge. These tools have the objective of supporting researchers from INPE and partners in: standardization of raw data to internationally accepted formats; processing of figures to support analyses; analysis and treatment for data quality; and, finally, registration of metadata and quality analyses for publication in international data repositories, such as the ARM (USA) and the Max Planck Institute (Germany). In addition to important improvements in the computational organization of the codes, scripts and libraries were also developed in Python that convert the raw data from the instruments to the netCDF4 format, in compliance with the ARM and Max Plank Institute data structure and quality guidelines, for some field experiments in Brazil, in this case for the Amazonian Tall Tower Observatory (ATTO).We also produced interactive and static visualization files of the data, which mainly help in rapid data analysis by equipment mentors and researchers. Another important aspect of this research was the elaboration of explanatory and pre-organized python notebook-type documents to support the exploration and analysis of the data, with emphasis on the calculation of statistics to validate the quality of the measurements (e.g., RMSE, correlation, and others). Finally, with the tools developed, it was initially possible to evaluate the performance of the disdrometer measurements during the ATTO field experiment. It was observed that the disdrometers show a high correlation with the rain rate measurements captured by the rain gauges (0.80 and 0.86). Furthermore, a maximum estimation error of 16 mm/h was observed, indicating that the instrument performed satisfactorily.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Aplicações de ferramentas...
Arranjo 2Aplicações de ferramentas...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 30/09/2022 19:47 1.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47N8G8P
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/47N8G8P
Idiomapt
Arquivo AlvoRelatorio_Final_PIBIC_2021_2022_Thomaz_Assaf_Pougy.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUES5
8JMKD3MGPDW34P/47KJQBP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/09.14.20.14 5
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 2
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory date descriptionlevel dissemination doi edition format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofpages orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup recipient reportnumber resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url versiontype
7. Controle da descrição
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