Estimativa da altura da camada limite atmosférica com uso de redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cabral, Isabela Godoy
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/42085
Resumo: Orientador : Prof. Dr. Ricardo Carvalho de Almeida
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia AmbientalAlmeida, Ricardo Carvalho de, 1959-Cabral, Isabela Godoy2024-04-19T19:19:44Z2024-04-19T19:19:44Z2015https://hdl.handle.net/1884/42085Orientador : Prof. Dr. Ricardo Carvalho de AlmeidaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental. Defesa: Curitiba, 25/11/2015Inclui referências : f. 70-72Resumo: A altura da camada limite atmosférica (h) é um parâmetro fundamental em modelagem atmosférica, sendo a dimensão vertical do domínio em modelos de dispersão de poluentes na atmosfera. As relações entre parâmetros meteorológicos e características da superfície é apenas parcialmente conhecida, implicando em dificuldades na obtenção dessa variável. Nesse trabalho empregamos uma rede neural artificial do tipo multilayer perceptron, com algoritmo de treinamento backpropagation, para a estimativa de h a partir de dados de superfície, obtidos em estações meteorológicas. A base de dados para treinamento foi desenvolvida para esse trabalho, a partir de perfis de propriedades obtidos por radiossondagens e disponibilzados pelo Stratosphere-troposphere Processes and their Role in Climate (SPARC). Foram testadas diversas combinações de dados de entrada, incluindo também parâmetros meteorológicos de altitude. A melhor configuração empregando apenas dados de superfície obteve bons resultados, com IOA = 0:9432 e r = 0:9017, sendo indicada sua aplicação para estimativa de h em localidades onde não estejam disponíveis informações de perfis de propriedades atmosféricas.Abstract: The Boundary layer height (h) is considered a fundamental parameter for atmospheric modeling and it is the vertical extension of models domain for pollutants dispersion. Despite its importance, the relations for obtaining h are still only partially understood, limiting the quality of models results. In this work we present the use of a multilayer perceptron artificial neural network for estimating h, applying surface parameters obtained in ground based meteorological stations. The network was trained using a backpropagation algorithm, and it was tested for many different combinations of input data. For that, we needed to develop a hole data base from radiosounding profiles, which were available in the SPARC's (Stratosphere-troposphere Processes and their Role in Climate) website. The best combination showed IOA = 0:9432 and r = 0:9017. Therefore, operation of an artificial neural network is recommended for estimating h when meteorological parameters profiles are not available.72 f. : il. algumas color.application/pdfDisponível em formato digitalTroposferaAtmosferaCamada limite (Meteorologia)Engenharia SanitáriaEstimativa da altura da camada limite atmosférica com uso de redes neurais artificiaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - ISABELA GODOY CABRAL.pdfapplication/pdf5357388https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/42085/1/R%20-%20D%20-%20ISABELA%20GODOY%20CABRAL.pdfd0589917f601037e67db8a4a495106caMD51open accessTEXTR - D - ISABELA GODOY CABRAL.pdf.txtExtracted Texttext/plain147012https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/42085/2/R%20-%20D%20-%20ISABELA%20GODOY%20CABRAL.pdf.txt77e4fa32191cdd7ac4d01cedd65aeb0fMD52open accessTHUMBNAILR - D - ISABELA GODOY CABRAL.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1132https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/42085/3/R%20-%20D%20-%20ISABELA%20GODOY%20CABRAL.pdf.jpgdcbe5894b4b4e6d568a20537db34a22eMD53open access1884/420852024-04-19 16:19:44.229open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/42085Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-04-19T19:19:44Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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