Mineração de dados meteorológicos para previsão de eventos severos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pessoa,Alex Sandro Aguiar
Data de Publicação: 2012
Outros Autores: Lima,Glauston Roberto Teixeira De, Silva,José Demísio Simões da, Stephany,Stephan, Strauss,Cesar, Caetano,Mirian, Ferreira,Nelson Jesus
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Brasileira de Meteorologia (Online)
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862012000100007
Resumo: O objetivo do trabalho proposto é detectar antecipadamente possíveis ocorrências de eventos convectivos severos, por meio do monitoramento das saídas do modelo de previsão numérica de tempo Eta, para cada intervalo de previsão e para um conjunto de variáveis selecionadas. O período de estudo estende-se de janeiro a fevereiro de 2007. Classificadores foram desenvolvidos pela abordagem de similaridade de vetores e de conjuntos aproximativos, de forma a identificar saídas do modelo Eta que possam ser associados a esses eventos. Assumiu-se como premissa que os eventos convectivos severos possam ser correlacionados com grande número de ocorrências de descargas elétricas atmosféricas. Os classificadores agruparam as saídas do modelo Eta, compostas por essas variáveis, com base na densidade de ocorrência de descargas elétricas atmosféricas nuvem-solo. Ambos os classificadores apresentaram bom desempenho para os testes realizados para um período de dois meses escolhido para três mini-regiões selecionadas do território brasileiro.
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