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Data e hora local de busca: 16/05/2024 08:40.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaRelatório (Report)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/42HMHBE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.25.18.56
Última Atualização2020:05.25.18.56.23 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.25.18.56.23
Última Atualização dos Metadados2022:09.14.20.10.52 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoRibeiroJúniorBast:2018:AvHaMo
TítuloAvaliação da habilidade de modelos de previsão numérica de tempo baseada em diagramas estatísticos
Ano2018
Data de Acesso16 maio 2024
TipoRPQ
Número de Páginas46
Número de Arquivos1
Tamanho983 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ribeiro Júnior, Carlos José
2 Bastarz, Carlos Frederico
Grupo1
2 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Salesianas (UNISAL)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 ribeiro.carlosjr@gmail.com
2 carlos.bastarz@inpe.br
InstituiçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2020-05-25 18:56:23 :: simone -> administrator ::
2022-09-14 20:10:52 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveprevisão numérica de tempo
ResumoCom a constante evolução dos modelos de previsão numérica de tempo, torna-se necessária também a melhoria e o aprimoramento na sua avaliação objetiva. Tendo-se em vista esta necessidade, a Divisão de Modelagem e Desenvolvimento do CPTEC veio a criar o Sistema Comunitário de Avaliação de modelos Numéricos de Tempo E Clima (SCANTEC), contendo em sua estrutura as métricas estatísticas básicas para a avaliação desses modelos. Estas métricas incluem o Viés, a Raiz do Erro Quadrático Médio (REQM) e o Coeficiente de Correlação de Anomalias (CCA). O objetivo principal desse trabalho é incrementar a forma de avaliação dos modelos numéricos de previsão de tempo, por meio de aplicação de diagramas estatísticos e ferramentas de classificação a partir das métricas estatísticas básicas do SCANTEC. Após o estudo necessário para o desenvolvimento deste trabalho, com foco nos conceitos de precisão e acurácia, foi possível desenvolver por meio da linguagem de programação Python, scripts que geram diferentes diagramas estatísticos, como por exemplo, um diagrama polar baseado no diagrama de Taylor que geralmente é utilizado para representar até três métricas em apenas um único gráfico. Além disso, foi elaborado também, através do Scorecard, um diagrama de habilidades que por sua vez considera o calculo da diferença do REQM dos membros avaliados em relação a uma referência, classificando-os em função da sua acurácia utilizando um gradiente de cores e possibilitando uma nova forma complementar de se avaliar as tabelas geradas pelo SCANTEC, a qual se mostrou bastante útil na avaliação de um conjunto de previsões.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > DIDMD > Avaliação da habilidade...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2018 > Avaliação da habilidade...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 25/05/2020 15:56 1.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42HMHBE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42HMHBE
Idiomapt
Arquivo AlvoCarlos José Ribeiro Júnior.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8K5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/07.08.19.44 7
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory date descriptionlevel doi e-mailaddress edition format isbn issn label lineage mark nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup recipient reportnumber resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url versiontype
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/3PDRN2S
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.09.16.25
Última Atualização2020:06.09.19.13.16 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.09.16.25.13
Última Atualização dos Metadados2022:07.08.21.15.27 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoRibeiroJúniorBast:2017:AvHaMo
TítuloAvaliação da habilidade de modelos de previsão numérica de tempo baseada em diagramas estatísticos
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho199 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ribeiro Júnior, Carlos José
2 Bastarz, Carlos Frederico
Grupo1
2 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Faculdade Tecnológica (FATEC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 ribeiro.carlosjr@gmail.com
2 carlos.frederico@cptec.inpe.br
Nome do EventoSeminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data25-26 jul.
Histórico (UTC)2017-12-11 18:22:29 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:39 :: administrator -> simone :: 2017
2020-06-09 19:13:17 :: simone -> administrator :: 2017
2022-07-08 21:15:27 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoNo plano de trabalho inicial do projeto foi realizado a pesquisa dos diagramas estatísticos para a avaliação de modelos de previsão numérica de tempo, com o suporte do software SCAMTEC. Esta pesquisa foi planejada para ser realizada por 12 meses, com início em Agosto de 2016 e conclusão em Junho de 2017. Porém, apesar da proposta inicial ter sido aceita, não havia na época bolsa de pesquisa disponível para a realização da pesquisa. Em Janeiro de 2017, portanto 6 meses depois, surgiu a oportunidade de realizar a pesquisa proposta. O início das atividades relacionadas ao projeto, foi feito a elaboração de um levantamento teórico sobre como é a avaliação de modelos de previsão numérica de tempo, incluindo a leitura dos artigos Investigação de métricas estatísticas e implementação no Sistema Comunitário de Avaliação de Modelos Numéricos de Previsão de Tempo e Clima (Sapucci et al., 2011) e On the Validation of models (Willmott, 1981) e resumo dos mesmos para entendimento e discussão com o orientador. Esta primeira parte do estudo será importante durante todo o período da bolsa, pois é o assunto que dará suporte ao tema da pesquisa de iniciação científica. Para que fosse possível ter uma primeira ideia sobre os resultados dos modelos de previsão numérica de tempo, foi realizado um estudo prático com alguns tipos de saídas dos modelos. Para este propósito, foram utilizados arquivos de duas versões diferentes do modelo global do CPTEC, nomeados 3DVar e NCEP. Este estudo prático, envolveu a utilização do programa GrADS que por meio de diversos comandos permite que diferentes tipos de gráficos sejam representados. No momento está sendo realizado o estudo e aprimoramento dos scripts em linguagem de programação Python, sendo a mesma principal linguagem responsável por gerar os diagramas estatísticos, por exemplo o diagrama de Taylor que pela sua representatividade de várias variáveis ou de vários modelos em um único diagrama possibilitando assim melhor análise e tomada de decisão. A utilização do software SCAMTEC e análise da saída de dados desse programa possibilita o entendimento e a inserção de dados ao script em Python para gerar os diagramas.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Avaliação da habilidade...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2017 > Avaliação da habilidade...
Conteúdo da Pasta docacessar
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 09/08/2017 13:25 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3PDRN2S
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3PDRN2S
Idiomapt
Arquivo AlvoRibeiro Junior_avaliacao.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Vinculação8JMKD3MGP3W34P/3P5MHFL
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8LM
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaRelatório (Report)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/42KG3UE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.05.20.08
Última Atualização2020:06.05.20.08.54 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.05.20.08.54
Última Atualização dos Metadados2022:07.08.21.14.58 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoRibeiroJúniorBast:2017:AvHaMo
TítuloAvaliação da habilidade de modelos de previsão numérica de tempo baseada em diagramas estatísticos
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
TipoRPQ
Número de Páginas40
Número de Arquivos1
Tamanho843 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ribeiro Júnior, Carlos José
2 Bastarz, Carlos Frederico
Grupo1
2 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Faculdade Tecnológica (FATEC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 ribeiro.carlosjr@gmail.com
2 carlos.bastarz@inpe.br
InstituiçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2020-06-05 20:08:54 :: simone -> administrator ::
2022-07-08 21:14:58 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveprevisão numérica de tempo
ResumoNesse trabalho contribuímos para a avaliação e classificação dos modelos de previsão numérica de tempo, transformando uma análise antes feita por vários gráficos (uma para cada métrica de avaliação) em apenas um diagrama polar, tornando esse processo mais simples. Após os estudos iniciais, decidiu-se usar o Diagrama de Taylor como base para elaborar o diagrama polar que contempla as métricas estatísticas, representadas por um mesmo ponto em um gráfico único, com as imagens plotadas através da linguagem de programação Python. Foi realizado um levantamento teórico, com o estudo das definições de precisão e acurácia, modelos de previsão numérica de tempo, o programa SCANTEC (que por meio dele foram geradas as tabelas estatísticas com os valores da Raiz de Erro Quadrático Médio e o Coeficiente de Correlação de Anomalia) possibilitando assim, fazer os diagramas necessários para o projeto. Com as tabelas geradas a partir do SCANTEC e a aplicação do script desenvolvido, foi possível a partir de seu resultado obter o modelo mais preciso e mais acurado e também identificá-lo através das imagens geradas. Esse desenvolvimento tem aplicação na área, pois permite entregar a classificação e representação, por meio de imagens. É possível também determinar o melhor modelo para qualquer horário de previsão dentre a quantidade de modelos que se queira analisar, ampliando a capacidade de análise, já que ela foi simplificada.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Avaliação da habilidade...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2017 > Avaliação da habilidade...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 05/06/2020 17:08 1.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42KG3UE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42KG3UE
Idiomapt
Arquivo Alvoribeiro junior_avaliacao.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8LM
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory date descriptionlevel doi e-mailaddress edition format isbn issn label lineage mark nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup recipient reportnumber resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3RK8CCH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/08.09.18.52
Última Atualização2020:05.25.15.00.16 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/08.09.18.52.33
Última Atualização dos Metadados2022:07.08.21.14.18 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoRibeiroJúniorBast:2018:AvHaMo
TítuloAvaliação da habilidade de modelos de previsão numérica de tempo baseada em diagramas estatísticos
Ano2018
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho60 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ribeiro Júnior, Carlos José
2 Bastarz, Carlos Frederico
Grupo1
2 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Salesianas (UNISAL)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 ribeiro.carlosjr@gmail.com
2 carlos.bastarz@inpe.br
Nome do EventoSeminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data30-31 jul.
Histórico (UTC)2018-08-29 17:14:00 :: simone -> administrator :: 2018
2019-01-14 17:06:32 :: administrator -> simone :: 2018
2020-05-25 15:00:18 :: simone -> administrator :: 2018
2022-07-08 21:14:18 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoEste trabalho tem por objetivo estudar a acurácia e a precisão de modelos de previsão numérica de tempo, por meio de diagramas estatísticos. Uma das grandes dificuldades associada à avaliação da qualidade das previsões de um modelo de previsão numérica, está associada ao grande número de variáveis envolvidas. A acurácia e a precisão são dois atributos importantes que medem a qualidade de previsão de um modelo, ou seja, o quão próximo um modelo está em relação a uma referência. No estudo sobre precisão e acurácia pode-se determinar a precisão de um modelo através da análise do seu erro aleatório, ou seja, quanto mais próximas as previsões de uma determinada variável (em relação a uma referência) estiverem entre si, mais preciso será o modelo. A acurácia, além de estar relacionada com os erros aleatórios, também está relacionada aos erros sistemáticos. Para se avaliar a acurácia e a precisão, utilizando0-se como base o diagrama de Taylor, foi desenvolvido um script em Python que lê os resultados do Sistema de Avaliação de modelos Numéricos de Tempo e Clima (SCANTEC) do CPTEC, de forma a organizar os experimentos numéricos avaliados em termos de sua acurácia e precisão. Esta metodologia baseia-se nos valores do Root Mean Squared Error (RMSE), uma métrica estatística gerada pelo SCANTEC (que por sua vez engloba tanto os erros aleatórios quanto os erros sistemáticos) podendo assim identificar qual modelo é o mais acurado. Com a aplicação dos diagramas estatísticos gerados utilizando esta metodologia, foi possível definir uma forma de se simplificar as análise dos modelos de previsão numérica e também a classificação dos modelos quanto a sua acurácia, através da análise da variação do RMSE em relação a uma referência. Esta metodologia pode também ser aplicada a um conjunto de previsões, como por exemplo, o Sistema de Previsões por Conjunto global do CPTEC. Neste sentido, uma aplicação direta desta metodologia seria na identificação dos membros do conjunto que podem ser utilizados como condição de fronteira para a simulação por conjunto de modelos regionais.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Avaliação da habilidade...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2018 > Avaliação da habilidade...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 09/08/2018 15:52 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3RK8CCH
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3RK8CCH
Idiomapt
Arquivo AlvoRibeiro junior_avaliacao.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8K5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/07.08.19.44 2
sid.inpe.br/bibdigital/2021/01.01.17.20 2
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission 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 ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m17@80/2006/12.21.19.22
Última Atualização2006:12.21.19.22.30 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m17@80/2006/12.21.19.22.31
Última Atualização dos Metadados2021:02.10.19.23.34 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-14555-PRE/9585
Chave de CitaçãoFerreiraENDLAKSSOLSPA:2006:UsMoPr
TítuloMonitoramento do tempo no Brasil: uso de modelos de previsão numérica
FormatoCD-ROM; Papel.
Ano2006
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho203 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Ferreira, Nelson Jesus
 2 Escobar, Gustavo Carlos Juan
 3 Nogueira, Virgínia
 4 Dolif, Giovanni
 5 Lima, Mônica Vaz
 6 Andrade, Kelen Martins
 7 Kondraski, Luiz
 8 Sanches, Marcos Barbosa
 9 Schneider, Marcelo
10 Oliveira, Mariana
11 Lino, William Escobar
12 Silva, Lucia Eliane Maria Gularte da
13 Pereira, Roberto Carlos
14 André, Iara Regina Nocentini
Identificador de Curriculo 1 8JMKD3MGP5W/3C9JHUB
Grupo 1 DOP-INPE-MCT-BR
 2 DOP-INPE-MCT-BR
 3 DOP-INPE-MCT-BR
 4 DOP-INPE-MCT-BR
 5 DOP-INPE-MCT-BR
 6 DOP-INPE-MCT-BR
 7 DOP-INPE-MCT-BR
 8 DOP-INPE-MCT-BR
 9 DOP-INPE-MCT-BR
10 DOP-INPE-MCT-BR
11 DOP-INPE-MCT-BR
12 DOP-INPE-MCT-BR
13 DOP-INPE-MCT-BR
Afiliação 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos(CPTEC).
 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
 9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão e Estudos Climáticos (CPTEC)
10 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
11 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
12 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
13 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
14 Instituto de Geociências e Ci~encias Exatas, UNESP
Endereço de e-Mail do Autor 1 nelson@cptec.inpe.br
 2 escobar@cptec.inpe.br
 3 virginia@cptec.inpe.br
 4 giovanni@cptec.inpe.br
 5 monica@cptec.inpe.br
 6 kelen@cptec.inpe.br
 7 luiz@cptec.inpe.br
 8 msanches@cptec.inpe.br
 9 schneider@cptec.inpe.br
10 moliveira@cptec.inpe.br
11 wescobar@cptec.inpe.br
12 lucia@cptec.inpe.br
13 rcarlos@cptec.inpe.br
14 iara@rc.unesp.br
Endereço de e-Mailatus@cptec.inpe.br
Nome do EventoCongresso Brasileiro de Meteorologia, 14 (CBMET).
Localização do EventoFlorianópolis, SC
DataNov.27 - 01 Dec.
Editora (Publisher)SBMET
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioArtigos
OrganizaçãoCoordenadora Geral do Congresso - Maria Gertrudes Alvarez Justi (presidente da SBMET)
Histórico (UTC)2007-01-09 17:20:20 :: estagiario -> administrator ::
2008-06-29 14:32:56 :: administrator -> estagiario ::
2010-05-11 16:59:47 :: estagiario -> administrator ::
2021-02-10 19:23:34 :: administrator -> marciana :: 2006
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-Chavemonitoramento
modelo
previsão numérica
ResumoCom a inauguração do CPTEC em 1994 iniciou-se uma nova era no monitoramento e previsão de tempo no Brasil. As cartas sinóticas que eram plotadas manualmente e analisadas subjetivamente passaram a ser geradas automaticamente e analisadas de forma objetiva. Com o intuito de demonstrar a potencialidade de se utilizar os dados gerados por modelos de Previsão Numérica de Tempo (PNT) no CPTEC em estudos climáticos ou monitoramento do tempo, o presente estudo documenta as características dos principais sistemas de tempo que atuaram no Brasil em Setembro de 2005. Destaca-se que as informações geradas por esse tipo de enfoque têm aplicações em previsão de tempo, e contribui diretamente para o aprimoramento do conhecimento da climatologia de nosso país. In 1994, the inauguration of CPTEC initiated a new age on weather monitoring and forecasting in Brazil. The synoptic charts that were plotted manually and analyzed subjectively had passed to be generated automatically and to be analyzed in an objective way. With purpose of demonstrate the potentiality of using the data generated from Numerical Weather Prediction (NWP) models in CPTEC in climatic studies or weather monitoring, the present study registers the characteristics of the main weather systems that had acted in Brazil in September of 2005. It is distinguished that the information generated for this type of approach have applications in weather forecast and contributes directly for the improvement of the knowledge of the climatology of our country. Palavra-Chave: Monitoramento, Modelo, Previsão Numérica.
ÁreaMET
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/sid.inpe.br/mtc-m17@80/2006/12.21.19.22
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/sid.inpe.br/mtc-m17@80/2006/12.21.19.22
Idiomapt
Arquivo AlvoFerreira.Monitoramento.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
estagiario
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SQKNE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.57 1
Acervo Hospedeirolcp.inpe.br/ignes/2004/02.12.18.39
cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition editor identifier isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m15@80/2006/11.07.11.25
Última Atualização2006:11.07.11.25.09 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m15@80/2006/11.07.11.25.10
Última Atualização dos Metadados2021:02.10.19.23.18 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-14265-PRE/9353
Chave de CitaçãoMoreiraSilvLuci:2006:SiAvEs
TítuloSistema de avaliação estatística de modelos numéricos de previsão do tempo
FormatoPapel
Ano2006
Data Secundária20061026
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho223 KiB
2. Contextualização
Autor1 Moreira, Demerval Soares
2 Silva Dias, Pedro Leite da
3 Lucio, Paulo Sérgio
Grupo1 DOP-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos(CPTEC).
2 Intituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
3 Instituto Nacional de Meteorologia, INMET
Endereço de e-Mailatus@cptec.inpe.br
Nome do EventoCongresso Brasileiro de Meteorologia, 14 (CBMET).
Localização do EventoFlorianópolis, SC
DataNov.27 - 01 Dec.
Editora (Publisher)SBMET
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioArtigos
OrganizaçãoCoordenadora Geral do Congresso - Maria Gertrudes Alvarez Justi ( presidente da SBMET)
Histórico (UTC)2006-11-07 11:25:10 :: estagiario -> administrator ::
2006-11-17 23:07:35 :: administrator -> estagiario ::
2006-11-21 17:53:51 :: estagiario -> administrator ::
2008-06-25 01:34:59 :: administrator -> estagiario ::
2010-05-11 16:56:38 :: estagiario -> administrator ::
2021-02-10 19:23:18 :: administrator -> marciana :: 2006
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-Chavemodelos numéricos
avaliação de modelos
erro quadrático médio
ResumoEste trabalho apresenta um sistema de avaliação estatística para modelos numéricos de previsão do tempo. A idéia é reunir em uma única página a avaliação das simulações realizadas por diversos modelos, incluindo modelos globais e regionais, tanto operacionais quanto experimentais. A métrica de avaliação é baseada no ajuste das previsões aos dados de superfície medidos pela rede do INMET (SYNOP), aeroportos (METAR), PCDs do INPE e bóias do projeto PIRATA. No caso da precipitação, as estimativas do TRMM, NAVY e HIDRO são consideradas como a verdade. São calculados, para cada estação e médias em regiões pré-definidas, o viés, o erro quadrático médio e três outros parâmetros estatísticos, em períodos quinzenais, mensais e trimestrais. O sistema de avaliação é completamente automático e o resultado é disponibilizado na Internet pelo portal do Laboratório MASTER/ IAG/USP e do CPTEC/INPE. Este sistema atualmente analisa as variáveis: vento zonal, vento meridional, temperatura, temperatura do ponto de orvalho, pressão e precipitação; mas foi desenhado para ser estendido a outros atributos meteorológicos, tais como: fluxos de calor latente e sensível, radiação e cobertura de nuvens. Com a contribuição de vários modelos, o sistema faz uma combinação ótima das estimativas, constituindo a previsão denominadas MSMES MASTER Super-Model Ensemble System. This work shows a statistical evaluation system for numerical weather forecasts. The idea is to congregate in a single page the evaluation of all available forecasts produced by a diversity of models, from global to regional domains, operational and experimental models. The model evaluation metric is based on the fit of the numerical forecasts to the surface data as measured by the INMET (SYNOP), airports (METAR), INPE PCD's and PIRATA buoys. Precipitation is validated against the TRMM, NAVY and HIDRO precipitation estimates. The metrics are calculated, for each station in a set of stations on daily basis for pre-defined regions, the bias, the average quadratic error and three other statistical indices, on biweekly periods, monthly and quarterly. The evaluation system is fully automated and the results are shown at the internet site of Laboratory MASTER/ IAG/USP and at CPTEC/INPE. The system currently analyses the following variables: zonal wind, meridional wind, temperature, dew point temperature, pressure at seal level and precipitation. The system was devised to be extended other variables such as: latent flux and sensible heat, radiation, cloud cover, etc. With the contribution of different models, the system makes a statistically optimum forecast called MSMES MASTER Super-Model Ensemble System.
ÁreaMET
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/sid.inpe.br/mtc-m15@80/2006/11.07.11.25
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/sid.inpe.br/mtc-m15@80/2006/11.07.11.25
Idiomapt
Arquivo AlvoMoreira.Sistema.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SQKNE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/01.02.22.14 3
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition editor electronicmailaddress identifier isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3ARNBCP
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.17.50
Última Atualização2012:01.30.15.40.32 (UTC) secretaria.cpa@dir.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.17.50.08
Última Atualização dos Metadados2021:02.10.18.36.09 (UTC) administrator
Rótulolattes: 8285827971934692 1 SapucciMaSaGoBaSc:2011:PoSCSi
Chave de CitaçãoSapucciMaSaGoBaSc:2011:PoSCSi
TítuloPotencialidades do SCAMTEC (Sistema de Avaliação de Modelos Numérico de Previsão de Tempo e Clima) na Avaliação de Previsões de Precipitação
FormatoDVD
Ano2011
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho385 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sapucci, Luiz Fernando
2 Mattos, João Gerd F. de
3 Santos, Ariane Frassoni dos
4 Gonçalves, Luiz Gustavo Gonçalves de
5 Bastarz, Carlos Frederico
6 Schubert, Derek Valerio
Grupo1 DMD-CPT-INPE-MCT-BR
2
3 DOP-CPT-INPE-MCT-BR
4 CPT-CPT-INPE-MCT-BR
5
6 DMD-CPT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 luiz.sapucci@cptec.inpe.br
Endereço de e-Mailluiz.sapucci@cptec.inpe.br
Nome do EventoCongresso Brasileiro de Agrometeorologia.
Localização do EventoGuarapari-SP Rio de Janeiro RJ
Data2011
Editora (Publisher)Sociedade Brasileira de Agrometeorlogia
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioResumo Estendido
Histórico (UTC)2011-11-24 11:03:15 :: lattes -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011
2012-01-30 15:40:32 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011
2021-02-10 18:36:09 :: administrator -> marciana :: 2011
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-ChaveAvaliação de Modelos de PNT
Métricas de avaliação
Previsao de Precipitação
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGCPT > Potencialidades do SCAMTEC...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Potencialidades do SCAMTEC...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDOP > Potencialidades do SCAMTEC...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3ARNBCP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3ARNBCP
Idiomapt
Arquivo AlvoSapucci_potencialidades.pdf
Grupo de Usuárioslattes
secretaria.cpa@dir.inpe.br
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EUPEJL
8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPCW/43SQKNE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/01.02.22.14 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico.
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/48ATN6B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/01.05.14.12   (acesso restrito)
Última Atualização2023:03.14.19.12.25 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/01.05.14.12.18
Última Atualização dos Metadados2023:03.14.19.12.25 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE--TDI/
Chave de CitaçãoFonseca:1998:EsCoDe
TítuloModelos regionais de previsão numérica de tempo: um estudo comparativo das destrezas dos modelos FSU e ETA, sobre a América do Sul
Título Alternativox
CursoMET-MET-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano1998
Data1998-09-22
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Meteorologia)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas129
Número de Arquivos1
Tamanho17402 KiB
2. Contextualização
AutorFonseca, Josiane Ferreira Bustamante
BancaBonatti, José Paulo (presidente)
Satyamurty, Prakki (orientador)
Chan, Chou Sin (orientadora)
Franchito, Sérgio Henrique
Gandu, Adilson Wagner
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2023-01-05 14:36:33 :: simone :: -> 1998
2023-01-05 14:37:51 :: simone -> administrator :: 1998
2023-01-08 09:48:28 :: administrator -> simone :: 1998
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavex
ResumoDurante o período de Fev de 1997 à Fev de 1998 dez importantes situações sinóticas de atividade frontal sobre o Sudeste do Brasil são identificadas, sete delas são passagens de sistemas frontais e três são situações associadas de frontogênese e ciclogênese. A performance da previsão de curto prazo (até 72h) dos modelos regionais Eta (resolução de 80 km) e FSU (resolução de 1 °) são avaliadas para essas situações com análises iniciais das 00 e 12 UTC. Ao todo vinte rodadas são feitas com cada modelo. As estatísticas S 1 "score", RMSE, coeficiente de correlação absoluta e erro médio, obtidas com respeito às análises, são usadas para a avaliação. Importantes campos meteorologicos são avaliados em comparação às análises, e a chuva é avaliada através de dados observacionais. Os resultados são apresentados através de gráficos das estatísticas para (a) o melhor caso previsto, (b) o pior caso previsto, (c) a performance média de todas as 20 rodadas, (d) a média das rodadas das 00 UTC e (e) a média das rodadas das 12 UTC. Previsões de um parâmetro é considerada boa se o coeficiente de correlação da previsão é maior do que a correlação da persistência. Pressão ao nível médio do mar, altura geopotencial de 850 e 500 hPa, umidade específica em 850 hPa e os componentes do vento nos níveis 850 e 200 hPa são usados para a aplicação das estatísitcas. As melhores previsões são obtidas a partir da análise de 12 UTC de 13/06/97, onde o aprofundamento de um sistema de baixa pressão próximo a costa Argentina favorece o desenvolvimento de uma frente, a qual move-se sobre o Sudeste do Brasil até o Rio de Janeiro. Nesse caso o S1 da pressão na superfície permanece abaixo de 70 até as 72 horas em ambos os modelos. As piores previsões são obtidas com os dados de 30/04/97 00 UTC. Este é um caso de dissipação frontal (enfraquecimento) próximo a costa do Espírito Santo e subsequente formação e passagem de um fraco sistema frontal avançado da Argentina para o sul do Brasil. Neste caso o S1 aumenta de 50 para 70 em 60 horas. As estatísticas mostram as seguintes características gerais: 1) Previsões do Eta mostram melhor performance para previsões de situações frontais. Quando uma dada situação sinótica permite uma boa previsão a performance do modelo Eta é melhor do que a do modelo FSU, enquanto que em casos opostos a performance do modelo Eta é pior do que a do modelo FSU. As previsões de precipitação do modelo Eta concordam melhor com as observações. 2) O vento meridional tem a menor previsibilidade entre os parâmetros estudados e a altura geopotencial tem a melhor. 3) Rodadas das 12 UTC tem uma habilidade ligeiramente melhor do que as rodadas das 00 UTC. 4) Os erros RMS crescem gradualmente com o prazo de previsão para todas as variáveis nos dois modelos. ABSTRACT: During the period Feb 1997 to Feb 1998 ten important synoptic situations of frontal activity over southem Brazil are identified, seven of which are passive frontal passages and three are cyclogenesis and frontogenesis associated situations. The short range (up to 72 h) forecast performance of the Eta (80 km resolution) and the FSU (1 ° resolution) regional models are evaluated for these situations with 00 and 12 UTC initial analyses. Overall there are twenty runs made with each of the models. The statisties S I score, RMS error, absolute correlation coefficient and mean error, obtained with respect to the analysis, are used for the evaluation. Important meteorological fields are synoptically evaluated against the verifying analyses, and the rainfall is evaluated against the observational data. The results are presented through the graphs of the statistics for (a) the best forecast case, (b) the worst forecast case, (c) the mean performance of ali the 20 runs, (d) the mean of the 0OUTC runs and (e) the mean of the 12 UTC runs. Forecast of a parameter is considered good if the correlation coefticient of the forecast is larger than the correlation of the persistence. Sea levei pressure, geopotential height of 850 and 500 hPa, specific humidity at 850 hPa and the wind components at 850 and 200 hPa leveis are used for applying the statistics. The best forecasts are obtained from the 12 UTC analysis of the 13/06/97, where the deepening of a low pressure system near the Argentinian coast helped a front to develop, which later moved over southem Brazil up to Rio de Janeiro. In this case the surfacc pressure Si score remained below 70 through 72 hours both in the Eta and FSU models. The worst forecast is obtained with the 00 UTC data on 30 Apr 1997. This is a case of frontal dissipation (wealcening) near the Espírito Santo coast and subsequent formation and passage of a weak front from Argentina to southem Brazil. In this case the Si score was 50 for 12h forecast increasing to 70 by 60 h.The statistics show the following general characteristics: 1) Eta forecasts shows better performance for frontal situation forecasts. When a given synoptic situation permits a good forecast the Eta model performs better than the FSU model, whereas in the opposite case the Eta model performs worse than the FSU model. The precipitation forecasts of Eta model agreed better with the observations. 2) The meridional wind has the least predictability among the parameters studied and the 500 hPa geopotential has the best predictability. 3) 12 UTC runs have a little more skill than the 00 UTC runs. 4) The RMS errors increase gradually with the forecast range in ali variables in both the models.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > MET > Modelos regionais de...
Arranjo 2Modelos regionais de...
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agreement.html 05/01/2023 11:12 1.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
pubtc@inpe.br
simone
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituradeny from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F35TRS
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificadorx6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CJQEM
Repositóriocptec.inpe.br/walmeida/2004/07.12.13.47
Última Atualização2017:08.16.15.07.10 (UTC) marciana
Repositório de Metadadoscptec.inpe.br/walmeida/2004/07.12.13.47.28
Última Atualização dos Metadados2022:03.24.03.57.25 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-10908-PRE/6364
Chave de CitaçãoMouraManz:2001:PeMoOp
TítuloPerformance dos modelos operacinais de previsao numerica de tempo do CPTEC/INPE na previsao da radiacao solar e terrestre em diferentes sitios na regiao Amazonica
FormatoPapel
Ano2001
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1714 KiB
2. Contextualização
Autor1 Moura, Rildo Goncalves de
2 Manzi, Antonio Ocimar
Grupo1 DOP-INPE-MCT-BR
2 LBA-INPE-MCT-BR
Afiliação1 CPTEC-INPE-Cachoeira Paulista-12630-000-SP-Brasil
Endereço de e-Mailfabia@cptec.inpe.br
Nome do EventoCongresso Brasileiro de Agrometeorologia, 12.
Localização do EventoForteleza
Data3-6 jul.
Volume2
Páginas643-644
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigos
OrganizaçãoFUNCEME
Histórico (UTC)2008-06-10 21:14:35 :: administrator -> estagiario ::
2010-05-11 16:54:02 :: estagiario -> administrator ::
2014-04-28 19:42:50 :: administrator -> marciana :: 2001
2017-08-16 15:07:10 :: marciana -> administrator :: 2001
2022-03-24 03:57:25 :: administrator -> marciana :: 2001
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoO estudo da interação da radiação solar com uma superfície vegetada, ainda é um campo de estudo relativamente novo e complexo o qual exige o entendimento dos fenômenos físicos e fisiológicos que ocorrem em uma área vegetada (Moura, 2000). O desmatamento, que normalmente ocorre via queimadas, põe em questionamento o equilíbrio do sistema natural, sob o aspecto hidrometeorológico, biogeoquimico, etc. Neste trabalho as observações de radiação solar e terrestre em ambiente de floresta e pastagem são utilizados para avaliar o desempenho dos modelos operacionais de previsão numérica de tempo global e de área limitada do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais do Brasil (CPTEC/INPE), com o objetivo de avalíar a conveniência da utilização desses modelos em simulações dos impactos das modificações da cobertura vegetal da Amazônia. Os resultados dos modelos mostraram que ambos os modelos sãO capazes de reproduzir razoavelmente bem a integração da radiação para os horários sinóticos.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDOP > Performance dos modelos...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção até 2016 > LBA > Performance dos modelos...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CJQEM
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CJQEM
Idiomapt
Arquivo Alvo10908.pdf
Grupo de UsuáriosFabia
administrator
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SQKNE
8JMKD3MGPCW/46J83KE
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor electronicmailaddress isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m15@80/2006/11.14.13.40
Última Atualização2006:11.14.13.40.39 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m15@80/2006/11.14.13.40.40
Última Atualização dos Metadados2021:02.10.19.23.19 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-14328-PRE/9416
Chave de CitaçãoMouraNoguCoel:2006:AvPrSa
TítuloAvaliação das previsões sazonais de sistemas frontais obtidos a partir dos modelos de previsão numérica de tempo do CPTEC/INPE
FormatoPapel
Ano2006
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho82 KiB
2. Contextualização
Autor1 Moura, Rildo Gonçalves de
2 Nogueira, Valner da Silva
3 Coelho, Andreza Fogaça
Grupo1 DOP-INPE-MCT-BR
2 DOP-INPE-MCT-BR
3 DOP-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC)
Endereço de e-Mail do Autor1 rildo@cptec.inpe.br
2 nvalner@cptec.inpe.br
3 andreza@cptec.inpe.br
Endereço de e-Mailatus@cptec.inpe.br
Nome do EventoCongresso Brasileiro de Meteorologia, 14 (CBMET).
Localização do EventoFlorianópolis, SC
DataNov.27 - 01 Dec.
Editora (Publisher)SBMET
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioArtigos
OrganizaçãoCoordenadora Geral do Congresso - Maria Gertrudes Alvarez Justi (presidente da SBMET)
Histórico (UTC)2006-11-22 18:08:49 :: estagiario -> administrator ::
2008-06-10 21:27:50 :: administrator -> estagiario ::
2010-05-11 16:56:40 :: estagiario -> administrator ::
2021-02-10 19:23:19 :: administrator -> marciana :: 2006
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-Chavesistema frontal
previsão de tempo
modelos numéricos
ResumoUma previsão de tempo confiável utilizando modelos matemáticos já é fato a décadas. No entanto, a qualidade, ou seja, o grau de confiabilidade desses modelos na previsão do posicionamento de um sistema sinótico qualquer, ainda merece cuidados. Continuando um trabalho anterior, no qual usou-se apenas informações da estação verão de 2001, (Moura et al, 2002), propõe-se fazer um estudo utilizando dados obtidos no período de 2001 a 2006, visando avaliar sazonalmente, o desempenho dos modelos operacionais do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos CPTEC/INPE, no que tange a previsão do posicionamento dos sistemas frontais, com o objetivo de informar a comunidade e principalmente aos profissionais que trabalham com previsão de tempo, da confiabilidade dos modelos estudados para determinadas estações do ano. Os modelos inicializados as 12Z apresentam a ligeira melhora nos resultados quando comparada ao inicializado as 00Z. Os resultados mostraram que independentemente do horário de inicialização dos modelos, o modelo regional apresenta uma melhor desempenho sazonal, quando comparado com o global. Outro importante resultado encontrado, foi a tendência em atrasar o posicionamento dos sistemas frontais com o avanço do prazo de integração para as quatro estações, sendo válido para ambos os modelos, porém com ênfase no modelo regional a partir de 120 horas de integração, principalmente no verão. ASTRACT: A reliable weather forecast using mathematical models is reality since the last decade. However, the reliability of such models when forecasting the position of a synoptic system as time passes is still subject of study. Using results of a previous work, which used information from 2001 Summer (Moura et al, 2002), the purpose of this work is to evaluate the performance of CPTEC´s operational models of all seasons between 2001 and 2006. The main purpose was to forecast cold fronts position in the period mentioned above, aiming to disseminate the results to the community and mainly to the professionals which work in weather forecasting. Results showed that the model which is initialized with 12Z (zulu) analysis has a slight greater accuracy when compared to the model initialized with the 00Z analysis. However, the regional model provides a better performance than the global model, independent on the time of the analysis. It is also concluded that both models tend to delay the cold fronts position for all seasons as the model is integrated. All the models have the same behavior, highlighting the regional model performance after 120 hours of integration, mainly in Summer.
ÁreaMET
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/sid.inpe.br/mtc-m15@80/2006/11.14.13.40
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/sid.inpe.br/mtc-m15@80/2006/11.14.13.40
Idiomapt
Arquivo AlvoMoura.Avaliação.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
estagiario
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SQKNE
URL (dados não confiáveis)http://www.sbmet.org.br/congresso/port/index.html
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition editor identifier isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type versiontype volume
7. Controle da descrição
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