@InProceedings{XavierSiFeSiBaCaRe:2022:AvDeMo,
               author = "Xavier, Rafael Gon{\c{c}}alves and Silveira, Guilherme Lisboa and 
                         Ferreira, Isis da Rocha Plum and Silva, Pedro Lucas Lopes da 
                         Silveira and Baldoni, Thales Chile and Carvalho, Vanessa Silveira 
                         Barreto and Reboita, Michelle Sim{\~o}es",
          affiliation = "{Universidade Federal de Itajub{\'a} (UNIFEI)} and {Universidade 
                         Federal de Itajub{\'a} (UNIFEI)} and {Universidade Federal de 
                         Itajub{\'a} (UNIFEI)} and {Universidade Federal de Itajub{\'a} 
                         (UNIFEI)} and {Universidade Federal de Itajub{\'a} (UNIFEI)} and 
                         {Universidade Federal de Itajub{\'a} (UNIFEI)} and {Universidade 
                         Federal de Itajub{\'a} (UNIFEI)}",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o do desempenho do modelo WRF na previs{\~a}o 
                         de ondas de frio no sul de Minas Gerais",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2022",
         organization = "Encontro dos Alunos de P{\'o}s Gradua{\c{c}}{\~a}o em 
                         Meteorologia (EPGMET), 21.",
                 note = "{Resumo simples}",
             keywords = "Modelagem Atmosf{\'e}rica, ERA5, Ondas de frio.",
             abstract = "As ondas de frio, s{\~a}o caracterizadas por eventos em que a 
                         temperatura do ar ao n{\'{\i}}vel das esta{\c{c}}{\~o}es 
                         meteorol{\'o}gicas ficam abaixo de um determinado limiar por uma 
                         sequ{\^e}ncia de dias. Os modelos atmosf{\'e}ricos de 
                         previs{\~a}o num{\'e}rica do tempo s{\~a}o eficientes no 
                         progn{\'o}stico desses eventos e s{\~a}o frequentemente 
                         utilizados para esse fim. Com isso, o objetivo do estudo foi 
                         avaliar o desempenho do modelo Weather Research and Forecasting 
                         Model (WRF) em prever a chegada da frente fria e a alta 
                         p{\'o}s-frontal, respons{\'a}vel pela onda de frio que ocorreu 
                         nos dias 29 e 30 de julho de 2021 na regi{\~a}o do sul de Minas 
                         Gerais. Os resultados do modelo referem-se {\`a}s 
                         simula{\c{c}}{\~o}es realizadas a cada 24 horas disparadas entre 
                         os dias 27 e 30. Para a gera{\c{c}}{\~a}o das 
                         condi{\c{c}}{\~o}es iniciais e de fronteira foram utilizados 
                         dados do Global Forescast System (GFS) com 0,25º de 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o. Foram considerados os resultados obtidos 
                         para as grades de 12 e 3 km de resolu{\c{c}}{\~a}o horizontal. 
                         Para fins de compara{\c{c}}{\~a}o, foram utilizados dados da 
                         rean{\'a}lise do ERA5 e tamb{\'e}m cartas sin{\'o}ticas da 
                         Marinha. Segundo as cartas sin{\'o}ticas, a frente fria chegou no 
                         sul de Minas Gerais no dia 28 {\`a}s 12 UTC. O modelo WRF 
                         tamb{\'e}m indicou a chegada da frente e simulou a 
                         ocorr{\^e}ncia de precipita{\c{c}}{\~a}o no dia 28. A 
                         compara{\c{c}}{\~a}o dos campos meteorol{\'o}gicos 
                         (press{\~a}o ao n{\'{\i}}vel m{\'e}dio do mar e altura 
                         geopotencial) simulados mostraram padr{\~o}es similares aos do 
                         ERA5. Na avalia{\c{c}}{\~a}o da temperatura do ar a 2 metros, 
                         principalmente nos locais onde houve incurs{\~a}o de ar frio na 
                         regi{\~a}o do Sul de Minas Gerais, mesmo com pequenas 
                         varia{\c{c}}{\~o}es, o WRF aproximou-se dos resultados obtidos 
                         com as rean{\'a}lises do modelo. A partir dos resultados 
                         conclui-se que o modelo WRF conseguiu prever com coer{\^e}ncia o 
                         evento estudado.",
  conference-location = "Cachoeira Paulista",
      conference-year = "24-27 out. 2022",
             language = "pt",
           targetfile = "EPGMET_Simples_Rafael_Goncalves_Xavier - Rafael Xavier.pdf",
        urlaccessdate = "06 maio 2024"
}