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Data e hora local de busca: 25/04/2024 10:20.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3M9LQ3E
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.16.19.23   (acesso restrito)
Última Atualização2020:11.23.15.45.27 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.16.19.23.29
Última Atualização dos Metadados2020:11.23.15.45.28 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoRuivo:2016:DaMiAp
TítuloSevere precipitation evaluation in Brazil: Data mining approach
Ano2016
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1079 KiB
2. Contextualização
AutorRuivo, Heloisa Musetti
GrupoCST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autorheloisa.ruivo@inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Integral Methods in Science and Engineering, 14 (IMSE)
Localização do EventoPadova, Italy
Data25-29 July
Histórico (UTC)2016-08-16 19:23:45 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:02 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveSevere precipitation
statistical p-value analysis
decision tree algorithm
ResumoData mining approach is applied to evaluate extreme rainfall events in the Brazil. Statistical analysis is combined with an artificial intelligence technique to identify the most relevant meteorological variables for a local severe precipitation in the Rio de Janeiro state (Brazil): Rio de Janeiro, and Nova Friburgo cities. The p-value statistical technique is employed to select a much smaller subset of climatic variables, preserving the information associated with extreme meteorological events. A decision tree algorithm is used as a model to identify the precipitation severity. The method is tested with the events at Apr/2009 (Rio de Janeiro city) and at Jan/2011 (Nova Friburgo city). In both cases, our results show a good local analysis for extreme precipition episodes.
ÁreaCST
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Severe precipitation evaluation...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 16/08/2016 16:23 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoIMSE-2016_Data_mining.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaCapítulo de Livro (Book Section)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3Q549H2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/11.29.15.54   (acesso restrito)
Última Atualização2017:11.29.15.54.53 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/11.29.15.54.53
Última Atualização dos Metadados2021:01.01.18.35.29 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--/
ISBN978-3-319-59386-9
Chave de CitaçãoRuivoCampFrei:2017:DaMiAp
TítuloSevere precipitation in Brazil: data mining approach
Ano2017
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE LI
Número de Arquivos1
Tamanho1092 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ruivo, Heloisa Musetti
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
3 Freitas, Saulo Ribeiro de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ7M
Grupo1 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 heloisa.ruivo@inpe.br
2 haroldo.camposvelho@inpe.br
3 saulo.freitas@inpe.br
EditorConstanda, Christian
Dalla Riva, Matteo
Lamberti, Pier Domenico
Musolino, Paolo
Título do LivroIntegral methods in science and engineering, volume 2: practical applications
Editora (Publisher)Springer
Páginas1-11
Histórico (UTC)2017-11-29 15:55:15 :: simone -> administrator :: 2017
2021-01-01 18:35:29 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveprecipitation
data mining
ÁreaCST
Arranjo 1urlib.net > LABAC > Severe precipitation in...
Arranjo 2urlib.net > Produção anterior à 2021 > COCST > Severe precipitation in...
Arranjo 3urlib.net > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Severe precipitation in...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 29/11/2017 13:54 1.8 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoruivo_severe.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F3T29H
8JMKD3MGPCW/43SKC35
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber city copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress edition format issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor seriestitle session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3N26TUE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.14.16.05
Última Atualização2016:12.19.16.38.13 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.14.16.05.25
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.41.37 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoRuivoCamp:2016:DaMiAp
TítuloSevere precipitation evaluation in Belo Horizonte - Brazil: Data mining approach
Ano2016
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho2144 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ruivo, Heloisa Musetti
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 heloisa.ruivo@inpe.br
2 haroldo.camposvelho@inpe.br
Nome do EventoConference of Computational Interdisciplinary Sciences, 4 (CCIS)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data7-10 nov.
Histórico (UTC)2016-12-14 16:05:37 :: simone -> administrator :: 2016
2016-12-15 07:25:12 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-19 16:38:13 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:37 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ÁreaCST
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Severe precipitation evaluation...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Severe precipitation evaluation...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 14/12/2016 14:05 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3N26TUE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3N26TUE
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 2
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP5W34M/3FCAP8H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/12.10.12.34
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2013/12.10.12.34.43
Última Atualização dos Metadados2021:01.02.22.19.05 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoCoelho:2013:MeReLi
TítuloUma metodologia de regressão linear para as previsões climáticas sazonais probabilísticas de precipitação para o Brasil em categorias tercílicas/ A linear regression approach for tercile probability seasonal precipitation forecasts for Brazil
Ano2013
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
AutorCoelho, Caio Augusto dos Santos
GrupoDOP-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autorcaio.coelho@cptec.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Internacional de Climatologia, 5 (SIC).
Localização do EventoFlorianópolis, SC
Data15-19, set.
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioSessão Oral
Histórico (UTC)2013-12-10 12:34:43 :: valdirene -> administrator ::
2021-01-02 22:19:05 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveSeasonal forecast
precipitation
probability
ResumoRESUMO: Previsões climáticas sazonais de precipitação para o Brasil vêm sendo produzidas em modo operacional pelo CPTEC/INPE desde meados da década de noventa. A partir de 2004 a previsão sazonal de precipitação oficial para o Brasil passou a ser elaborada em conjunto pelo CPTEC/INPE e Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Até junho de 2012 o processo de produção dessas previsões consistia de a) diagnosticar as atuais condições climáticas regionais e globais; b) examinar as previsões produzidas por ambos modelos físicos (dinâmicos) e estatísticos; e c) estimar subjetivamente as probabilidades para as previsões de ocorrência de precipitação em três categorias (abaixo da normal, normal e acima da normal) após avaliação de especialistas de todas as informações disponíveis. Desde julho de 2012 um novo procedimento vem sendo utilizado para definir objetivamente as probabilidades para essas três categorias no estágio final do processo imediatamente antes da disseminação da previsão. O novo procedimento é baseado na regressão linear entre as observações históricas de precipitação sazonal e as correspondentes previsões retrospectivas. Neste procedimento as previsões de probabilidade são estimadas levando-se em consideração o sinal previsto (ou seja, a anomalia prevista) por um sistema multi-modelos de previsão e a correspondente destreza retrospectiva das previsões desse sistema para o período 1989-2008. Este sistema multi-modelos é atualmente composto por um conjunto de previsões físicas (dinâmicas) produzidas pelo modelo atmosférico do CPTEC/INPE, por um conjunto de previsões estatísticas produzidas pelo INMET, e um conjunto de previsões físicas (dinâmicas) produzidas pela Fundação Cearence de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME). Este sistema multi-modelos compõem atualmente o sistema nacional de previsão climática sazonal do Brasil. A anomalia prevista por este sistema multi-modelo fornece uma estimativa de quanto a média da distribuição climatológica (histórica) deve ser deslocada para a direita (caso o sistema multi-modelo indique previsão de excesso de precipitação) ou para a esquerda (caso o sistema multimodelo indique previsão de déficit de precipitação). A destreza histórica das previsões desse sistema é usada para definir a dispersão da distribuição prevista pelo sistema multimodelo. Para regiões onde a destreza é maior (menor) a distribuição prevista pelo sistema multi-modelo será mais estreita (larga), apresentando dispersão reduzida (aumentada) quando comparada com a distribuição climatológica. A verificação da consistência física entre a anomalia prevista pelo sistema multi-modelo e as predominantes condições forçantes de grande escala é uma etapa fundamente do processo de previsão. Este trabalho apresentará esta nova metodologia atualmente utilizada no Brasil para definir as probabilidades das categorias tercílicas da previsão sazonal de precipitação para o Brasil. ABSTRACT: Seasonal precipitation forecasts for Brazil have been operationally produced since the mid-nineties by the Center for Weather Forecast and Climate Studies (CPTEC), of the National Institute for Space Research (INPE). In 2004 the official precipitation seasonal forecast for Brazil started to be jointly elaborated by CPTEC/INPE and the National Institute of Meteorology (INMET). Until June 2012 the process for producing these forecasts consisted in a) diagnosing the current regional and global climate conditions; b) examining the forecasts produced by both physically-based dynamical models and statistical models; and c) subjectively estimating forecast probabilities for three precipitation categories (below normal, normal and above normal) after expert assessment of all available information. Since July 2012 a new procedure is being used for objectively defining forecast probabilities for these three categories in the final stage prior to issuing the forecast. The new procedure is based on the linear regression of the historical seasonal precipitation observations on the corresponding retrospective forecasts. In this procedure forecast probabilities are estimated taking into account the forecast signal (i.e. the forecast anomaly) of a multi-model forecasting system and the corresponding retrospective skill of this system during the period 1989-2008. This multi-model system is currently composed by an ensemble of physically-based forecasts produced by CPTEC/INPE atmospheric climate model, an ensemble of statistical forecasts produced by INMET, and an ensemble of physically-based forecasts produced by Ceará State Meteorology and Water Resources Foundation (FUNCEME). Such multi-model system composes the Brazilian national seasonal prediction system. The multi-model forecast anomaly provides an estimate of how much the mean of the climatological (historical) distribution should be shifted to the right (if excess precipitation is forecast by the multi-model system) or to the felt (if deficit precipitation is forecast by the multi-model system). The retrospective prediction skill of this system is used for defining the spread of the multi-model forecast distribution. For regions where the skill is greatest (smallest) the multi-model forecast distribution is thinner (wider) presenting reduced (increased) spread compared to the climatological distribution. The check for physical consistency between the forecast anomaly indicated by the multimodel system and the prevailing large scale forcing is a fundamental part of the forecasting procedure. This study will present this new methodology currently used in Brazil for defining tercile probability seasonal precipitation forecasts for Brazil, including a preliminary performance assessment of forecasts produced by the new forecasting approach since its implementation in 2012.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDOP > Uma metodologia de...
Conteúdo da Pasta docnão têm arquivos
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 10/12/2013 10:34 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Grupo de Usuáriosvaldirene
Grupo de Leitoresadministrator
valdirene
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SQKNE
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label language lineage mark nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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