MOS - Model Output Statistics: aplicação a previsões MM5 de curto prazo em Portugal Continental

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marujo, Raquel Alexandra Pratas
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/4970
Resumo: Tese de mestrado, Ciências Geofísicas (Meteorologia), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2009
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spelling MOS - Model Output Statistics: aplicação a previsões MM5 de curto prazo em Portugal ContinentalModelos de previsão estatísticosModelos numéricosPrevisõesTemperaturaComponentes horizontais do ventoTeses de mestrado - 2009Tese de mestrado, Ciências Geofísicas (Meteorologia), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2009The need to predict the weather accurantely is one of the oldest dreams of mankind. In recent decades there has been significant progress in weather forecasting models. However, the models have systematic errors that may be corrected with the application of linear statistical models, from the accumulated statistics of a particular model prediction. These corrective models have the generic name of MOS (Model Output Statistics). The linear version of the MOS is based on the use of multilinear regressions. In this study, there were made predictions MOS within 24 hours, for the variables of temperature and horizontal components of the wind, using the 61 stations of the network of Portuguese Institute of Meteorology. The model equations were obtained with a stepwise regression or step-by-step, up to five predictors and assessed by cross-validation. The pre-selected predictors were forecasts of MM5 model (The Fifth-Generation NCAR / Penn State Mesoscale Model (MM5)) and observations available at the release of the forecast. The results show an improvement in the mean square error of 60% in the temperature forecasting and 80% in the horizontal components of the wind forecasting, related to the results of the forecast, in 24 hours, by the numerical model MM5. In terms of forecasts of 48 and 72 hours, the application of the model improves MOS of 70% of the MM5 forecasts for the three variables. These results motivate the operational use of this method and its development for other predictive variables.A necessidade de prever o tempo com exactidão é um dos sonhos mais antigos da humanidade. Nas últimas décadas houve um progresso significativo nos modelos de previsão meteorológica. Contudo, os modelos apresentam erros sistemáticos que podem ser corrigidos com a aplicação de modelos estatísticos lineares ou não, a partir das estatísticas acumuladas de um certo modelo de previsão. Esses modelos correctivos a posteriori têm o nome genérico de MOS (Model Output Statistics).A versão linear do MOS tem como base o uso de regressões multilineares. Neste trabalho, realizaram-se previsões MOS com prazo de 24 horas, para as variáveis da temperatura e componentes horizontais do vento, nas 61 estações da rede do Instituto de Meteorologia Português. As equações do modelo foram obtidas com uma regressão stepwise ou passo-a-passo, até cinco predictores e aferidas em validação cruzada. Os predictores pré-seleccionados foram previsões do modelo MM5 (The Fifth-Generation NCAR / Penn State Mesoscale Model (MM5)) e observações, disponíveis no lançamento da previsão. Os resultados mostram uma melhoria do erro médio quadrático de 60% na previsão da temperatura e 80% na previsão das componentes horizontais do vento, relativamente aos resultados da previsão, a 24 horas, do modelo numérico MM5. Para prazos de previsões de 48 e 72 horas, a aplicação do modelo MOS melhora na ordem dos 70% as previsões do MM5, para as três variáveis. Estes resultados motivam a utilização operacional deste método e o seu desenvolvimento para outras variáveis de previsão.Pires, Carlos,1963-Repositório da Universidade de LisboaMarujo, Raquel Alexandra Pratas2012-01-25T18:38:21Z20092009-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/4970porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:46:24Zoai:repositorio.ul.pt:10451/4970Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:30:30.625944Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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