Método de avaliação orientada a objeto aplicado às previsões de precipitação sobre a América do Sul

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Arletis Roque Carrasco
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/03.17.13.09
Resumo: O presente estudo tem como objetivo principal, baseado no algoritmo do Method for Object-Based Diagnostic Evaluation (MODE), propor e aplicar uma metodologia de avaliação diagnóstica orientada a objeto nas previsões de precipitação sobre a América do Sul. A metodologia proposta foi implementada dentro do Sistema Comunitário de Avaliação de Modelos Numéricos de Previsão de Tempo e Clima (SCANTEC) - este um software estatístico que encontra-se em constante desenvolvimento na Divisão de Modelagem e Desenvolvimento (DMD) do CPTEC/INPE. Um experimentos de casos idealizados permitiu validar a implementação do método e mostrar também as suas vantagens com relação as métricas convencionais de avaliação. Para a aplicação dessa metodologia, como prova de conceito, foram realizados experimentos usando as previsões do modelo BRAMS (Brazilian Regional Atmospheric Modelling System) e comparadas com as previsões do modelo GFS (Global Forecast System) tendo como valores de referência os dados de precipitação estimados no produto 3B42RT do TRMM Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA). Duas análises foram realizadas, uma primeira usando o acumulado de precipitação de 6 horas com previsões de até 24 horas de integração e uma segunda usando o acumulado de 24 horas de precipitação com integração dos modelos de 96 horas. Ambos modelos apresentam uma ligeira tendência de degradação do desempenho com a integração no tempo, subestimando a quantidade de objetos observados errando mais por falhas do que por alarmes falsos. A aplicação da metodologia de avaliação de precipitação orientada a objeto aqui proposta, inédita para as previsões geradas no CPTEC, evidenciou a seu potencial para caracterizar os padrões espaciais das previsões de precipitação fornecidas por esse centro permitindo comparações mais justas com outros produtos disponíveis.
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