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Data e hora local de busca: 16/05/2024 06:57.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3Q5CH6P
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/12.01.13.11
Última Atualização2017:12.22.14.42.34 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/12.01.13.11.26
Última Atualização dos Metadados2021:03.03.22.52.37 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoVianaSouzHerdVend:2017:ImShFo
TítuloImpact on the short-term forecast of radar data on the South and Southeast regions of Brazil
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho776 KiB
2. Contextualização
Autor1 Viana, Liviany Pereira
2 Souza, Diego Oliveira de
3 Herdies, Dirceu Luis
4 Vendrasco, Éder Paulo
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGTU
Grupo1 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 liviany.viana@inpe.br
2
3 dirceu.herdies@inpe.br
4 eder.vendrasco@inpe.br
Nome do EventoInternational WMO Symposium on Data Assimilation, 7
Localização do EventoFlorianópolis, SC
Data11-15 Sept.
Histórico (UTC)2017-12-14 11:22:33 :: simone -> administrator :: 2017
2021-03-03 22:52:37 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Impact on the...
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agreement.html 01/12/2017 11:11 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3Q5CH6P
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3Q5CH6P
Idiomaen
Arquivo Alvoviana_impact.pdf
Grupo de Usuáriosself-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
simone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Vinculação8JMKD3MGP8W/3JDJQU2
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject 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
Repositóriocptec.inpe.br/adm_conf/2005/10.31.19.23
Última Atualização2006:04.15.23.00.26 (UTC) administrator
Repositório de Metadadoscptec.inpe.br/adm_conf/2005/10.31.19.23.16
Última Atualização dos Metadados2021:02.10.19.01.59 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-13815-PRE/9001
Chave de CitaçãoCardosoSilv:2006:AsFoPe
TítuloAssessing Forecast Performance of the empirical model to forecast precipitation in the South and Southeast Regions of Brazil
FormatoCD-ROM; On-line.
Ano2006
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho461 KiB
2. Contextualização
Autor1 Cardoso, Andrea de Oliveira
2 Silva Dias, Pedro Leite
Grupo1 DMD-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto de Astronomia Geofísica e Ciências Atmosféricas, Departamento de Ciências Atmosféricas, Universidade de São Paulo (IAG/ USP)
Endereço de e-Mail do Autor1 andreaca@cptec.inpe.br
2 pldsdias@model.iag.usp.br
EditorVera, Carolina
Nobre, Carlos
Endereço de e-Mailandreaca@cptec.inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Southern Hemisphere Meteorology and Oceanography, 8 (ICSHMO).
Localização do EventoFoz do Iguaçu
Data24-28 Apr. 2006
Editora (Publisher)American Meteorological Society (AMS)
Cidade da Editora45 Beacon Hill Road, Boston, MA, USA
Páginas517-520
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPoster
OrganizaçãoAmerican Meteorological Society (AMS)
Histórico (UTC)2005-10-31 19:23:16 :: andreaca@cptec.inpe.br -> administrator ::
2005-11-11 01:47:00 :: administrator -> adm_conf ::
2005-12-16 01:06:19 :: adm_conf -> andreaca@cptec.inpe.br ::
2006-03-29 19:48:14 :: andreaca@cptec.inpe.br -> administrator ::
2006-04-18 21:11:48 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br ::
2010-12-28 12:36:40 :: lise@dpi.inpe.br -> administrator ::
2010-12-29 15:58:01 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br :: 2006
2010-12-29 16:06:04 :: lise@dpi.inpe.br -> administrator :: 2006
2010-12-29 18:53:46 :: administrator -> banon :: 2006
2011-01-02 17:15:04 :: banon -> administrator :: 2006
2021-02-10 19:01:59 :: administrator -> :: 2006
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveSST
empirical model
forecast
precipitation
South Brazil
Southeast Brazil
ResumoEmpirical models can provide reliable forecasts through the knowledge of the conceptual relationship between the predictand and predictors. An empirical model of monthly precipitation forecast (predictand) in South and Southeast Brazilian is presented in this paper, based on estimates of the variability of the Atlantic Ocean (OA) and Pacific Ocean (OP) sea surface temperature (SST) as predictors. The data sets of SST and precipitation were reduced in dimension: (a) A cluster analysis defined the monthly precipitation regions with homogeneous characteristics and (b) The rotated principal component analysis allowed to reduce the dimension of SST time series. The empirical model, based on linear regression analysis, was designed to forecast the average precipitation in homogeneous regions based on the time series of the scores of the principal components of SST as predictors. Lagged forecasts up to 4 months were performed. The results indicate similarities in the skill of the empirical model using SST modes with different lags. The SST scores constitute a robust set of predictors of the precipitation mainly over the SE Brazil, pointing out a significant contribution of modes with high amplitudes in the tropical and subtropical OP, completed by the SST variations in the subtropical belt of the South Atlantic. The positive extreme values of precipitation were under-estimated by the empirical model in all homogeneous regions. In the case of the South Region of Brazil the precipitation also are over-estimated. The annual cycle and the low frequency variations are well captured by the empirical model.The best performance of the model is obtained in the Southeastern region of Brazil. The empirical model forecasts are better than the climatological forecasts in all rain categories in the homogeneous regions.
ÁreaMET
TipoClimate predictions
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Assessing Forecast Performance...
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Conteúdo da Pasta source
shconf_cardoso&silvadias.doc 29/03/2006 16:48 815.5 KiB 
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/cptec.inpe.br/adm_conf/2005/10.31.19.23
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/cptec.inpe.br/adm_conf/2005/10.31.19.23
Idiomaen
Arquivo Alvo517-520.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
andreaca@cptec.inpe.br
administrator
banon
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituraallow from all
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/nobre/2005/06.02.21.14
cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Nota1
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition identifier isbn issn label lineage mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriocptec.inpe.br/adm_conf/2005/10.31.21.10
Última Atualização2006:04.15.19.07.00 (UTC) administrator
Repositório de Metadadoscptec.inpe.br/adm_conf/2005/10.31.21.10.52
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.03.43.02 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoRuizSaulKaln:2006:PrAs
TítuloA regional ensemble forecast system for Southeastern South America: preliminary assessment
FormatoCD-ROM, On-line.
Ano2006
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho314 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ruiz, Juan José
2 Saulo, A. Celeste
3 Kalnay, Eugenia
Afiliação1 Centro de Investigaciones del Mar y de la Atmósfera (CONICET/UBA) Intendente Guiraldes 2160 - Ciudad Universitaria Pabellón II - 2do. piso (C1428EGA) Buenos Aires - Argentina (Ruiz
2 Saulo)
3 University of Maryland, College Park, MD 20742, USA 301.405.1000 (Kalnay)
Endereço de e-Mail do Autor1 jruiz@cima.fcen.uba.ar
2 saulo@cima.fcen.uba.ar
3 ekalnay@atmos.umd.edu
EditorVera, Carolina
Nobre, Carlos
Endereço de e-Mailjruiz@cima.fcen.uba.ar
Nome do EventoInternational Conference on Southern Hemisphere Meteorology and Oceanography, 8 (ICSHMO).
Localização do EventoFoz do Iguaçu
Data24-28 Apr. 2006
Editora (Publisher)American Meteorological Society (AMS)
Cidade da Editora45 Beacon Hill Road, Boston, MA, USA
Páginas1977-1984
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioOral
OrganizaçãoAmerican Meteorological Society (AMS)
Histórico (UTC)2005-10-31 21:10:52 :: jruiz@cima.fcen.uba.ar -> administrator ::
2005-11-11 21:54:31 :: administrator -> adm_conf ::
2005-12-16 00:06:38 :: adm_conf -> jruiz@cima.fcen.uba.ar ::
2006-03-29 16:13:15 :: jruiz@cima.fcen.uba.ar -> administrator ::
2006-04-18 21:16:04 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br ::
2010-12-28 12:36:45 :: lise@dpi.inpe.br -> administrator ::
2010-12-29 15:58:35 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br :: 2006
2010-12-29 16:06:10 :: lise@dpi.inpe.br -> administrator :: 2006
2010-12-29 18:54:20 :: administrator -> banon :: 2006
2011-01-02 17:15:10 :: banon -> administrator :: 2006
2018-06-05 03:43:02 :: administrator -> :: 2006
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveensemble forecasting
predictability
South America
forecast skill
ResumoThe main objective of this study is to asses the skill of a short range regional ensemble forecast system over Southeastern South America. The proposed regional ensemble forecast system consists of 9 members: 4 pairs of perturbed forecasts plus a control forecast. The initial and boundary conditions are perturbed using scaled lagged forecasts from the GFS operational runs (up to 96-hr lenght) at 00 and 12 UTC. This technique was applied for the first time to regional forecasting during the SAMEX'98 (Storm and Mesoscale Ensemble Experiment) as described in Hou et. al. (2001).The methodology selected for the initial perturbations generation is of particular interest because it provides consistent perturbed boundary conditions and only requires a set of global operational forecasts. The amplitude of the perturbations is rescaled using the geopotential heights at 200 hPa. so that they have near the same amplitude among them. This has been done to avoid spurious amplitude growth due to the inclusion of older forecasts. These perturbed initial and boundary conditions are used to run a 9-regional forecast ensemble, using WRF V2.0 mesoscale model. The regional domain encompasses South Eastern South America with a horizontal resolution of 50 km, 31 vertical levels and the forecast length is 48 hours. This experiment is performed over a month of the 2005 Southern Hemisphere spring season, so as to analize the importance of the ensemble forecast system over a critical period, characterized by heavy precipitation generally organized in huge mesoscale convective systems. The skill of the ensemble mean is compared against the skill of the control forecast. Also, in order to investigate if the ensemble dispersion could be used to forecast the magnitude and distribution of the control forecast errors, the relationship between these variables is measured over the region. The relationship is explored trough the computation of the spatial correlation between both fields and the temporal correlation of dispersion and error averaged over the entire domain. The root mean-square error (RMSE) between the forecasted fields and the analysis is computed as a function of the forecast time in order to asses the skill of both the ensemble and the control forecast. When available, upper air observations are also used in a similar way. Preliminary results suggest the benefit of adopting an ensemble technique to improve regional forecasts. Still, it remains a critical issue the lack of enough observational data to quantitatively assess the impact in precipitation forecasts.
ÁreaMET
TipoWeather analysis and forecasting
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
ruizetal.doc 29/03/2006 13:13 125.5 KiB 
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/cptec.inpe.br/adm_conf/2005/10.31.21.10
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/cptec.inpe.br/adm_conf/2005/10.31.21.10
Idiomaen
Arquivo Alvo1977-1984.pdf
Grupo de Usuáriosjruiz@cima.fcen.uba.ar
administrator
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/nobre/2005/06.02.21.14
cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Nota1
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group identifier isbn issn label lineage mirrorrepository nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/43NH958
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2020/12.07.15.19
Última Atualização2020:12.09.11.48.03 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2020/12.07.15.19.24
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.31.26 (UTC) administrator
ISSN0100-8307
2179-460X
Rótulolattes: 5142426481528206 3 CorreaCustCamp:2020:MoRaFo
Chave de CitaçãoCorreaCustCamp:2020:MoRaFo
TítuloMonthly rainfall forecast study in Southeastern Brazil using multi-layer perceptron (MLP) neural networks
Ano2020
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho59 KiB
2. Contextualização
Autor1 Correa, Cleber Souza
2 Custodio, Diogo Machado
3 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1
2
3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE)
2 Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 clebercsc@fab.mil.br
2 diogodmc@fab.mil.br
3 haroldo.camposvelho@inpe.br
RevistaCiência e Natura
Volume42
Númeroesp.
Páginase4
Nota SecundáriaB2_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B2_ENSINO B2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B3_GEOGRAFIA B3_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO B4_SAÚDE_COLETIVA B4_GEOCIÊNCIAS B4_ENGENHARIAS_I B4_BIODIVERSIDADE B4_ARQUITETURA_E_URBANISMO B5_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS B5_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_III B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I C_QUÍMICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II
Histórico (UTC)2020-12-07 15:19:24 :: lattes -> administrator ::
2020-12-09 11:46:42 :: administrator -> lattes :: 2020
2020-12-09 11:48:04 :: lattes -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:31:26 :: administrator -> simone :: 2020
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-ChaveSolar activity
Precipitation analysis
Multi-layer perceptron neural network
ResumoThis work uses the MLP neural network technique to make monthly rainfall forecast estimates for Guarulhos airport in southeastern Brazil using a time series of approximately 70 years. Neural network structures with two or more hidden layers showed a better result, minimizing the prediction error.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Monthly rainfall forecast...
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://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/43NH958
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/43NH958
Idiomaen
Arquivo Alvocorrea_monthly.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 3
URL (dados não confiáveis)https://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/article/view/45220
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype
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/3UJFDDL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/12.16.11.09
Última Atualização2020:01.10.09.49.01 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/12.16.11.09.48
Última Atualização dos Metadados2020:01.10.09.49.01 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoCorrêaCustCamp:2019:MoRaFo
TítuloMonthly Rainfall forecast study in southeastern Brazil using Multi-layer Perceptron (MLP) neural networks
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1174 KiB
2. Contextualização
Autor1 Corrêa, Cleber Sousa
2 Custódio, Diogo Machado
3 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1
2
3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE)
2 Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 haroldo.camposvelho@inpe.br
Nome do EventoWorkshop Brasileiro de Micrometeorologia, 11
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data20-22 nov.
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2019-12-16 11:09:48 :: simone -> administrator ::
2019-12-16 20:42:21 :: administrator -> simone :: 2019
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-Chaverede neural
séries temporais
precipitação mensal
neural network
time series
monthly rainfall
ResumoEste trabalho usa a técnica de rede neural MLP para fazer estimativas de previsão de precipitação mensal para o aeroporto de Guarulhos, no sudeste do Brasil, usando séries temporais de aproximadamente 70 anos. Estruturas da rede neural com duas ou mais camadas apresentaram melhores resultados, minimizando os erros de predição. ABSTRACT: This work uses the MLP neural network technique to make monthly rainfall forecast estimates for Guarulhos airport in southeastern Brazil using a time series of approximately 70 years. Neural network structures with two or more hidden layers showed a better result, minimizing the prediction error.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Monthly Rainfall forecast...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 16/12/2019 08:09 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3UJFDDL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3UJFDDL
Idiomaen
Arquivo Alvocorrea_monthly.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 3
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission 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 Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3E9B8AD
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.09.02.20.08   (acesso restrito)
Última Atualização2014:01.14.12.37.31 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.09.02.20.09
Última Atualização dos Metadados2021:03.06.19.30.54 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.atmosres.2013.01.008
ISSN0169-8095
Rótuloscopus
Chave de CitaçãoZepkaPintSara:2014:LiFoSo
TítuloLightning forecasting in southeastern Brazil using the WRF model
Ano2014
MêsJan.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho6486 KiB
2. Contextualização
Autor1 Zepka, Gisele dos Santos
2 Pinto Junior, Osmar
3 Saraiva, Antonio Carlos Varela
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ2E
Grupo1 DGE-CEA-INPE-MCTI-GOV-BR
2 CST-CST-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DGE-CEA-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 giselezepka@gmail.com
2 osmar@dge.inpe.br
3 antonio@dge.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaAtmospheric Research
Volume135-136
Páginas344–362
Nota SecundáriaA1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_INTERDISCIPLINAR A2_GEOCIÊNCIAS A2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_ENGENHARIAS_IV B1_BIODIVERSIDADE B1_ENGENHARIAS_II B1_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E B1_ENGENHARIAS_III B2_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico (UTC)2013-10-19 20:46:04 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2013
2014-01-14 12:37:31 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2013 -> 2014
2021-03-06 19:30:54 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
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-Chavelightning
WRF model
forecasting
parameterization
convection
microphysics
ResumoThis paper introduces a lightning forecasting method called Potential Lightning Region (PLR), which is the probability of the occurrence of lightning over a region of interest. The PLR was calculated using a combination of meteorological variables obtained from high-resolution Weather Research and Forecasting (WRF) model simulations during the summer season in southeastern Brazil. The model parameters used in the PLR definition were: surface-based Convective Available Potential Energy (SBCAPE), Lifted Index (LI), K-Index (KI), average vertical velocity between 850 and 700 hPa (w), and integrated ice-mixing ratio from 700 to 500 hPa (QICE). Short-range runs of twelve non-severe thunderstorm cases were performed with the WRF model, using different convective and microphysical schemes. Through statistical evaluations, the WRF cloud parameterizations that best described the convective thunderstorms with lightning in southeastern Brazil were the combination of Grell-Devenyi and Thompson schemes. Two calculation methods were proposed: the Linear PLR and Normalized PLR. The difference between them is basically how they deal with the influence of lightning flashes over the WRF domain's grid points for the twelve thunderstorms analyzed. Three case studies were used to test both methods. A statistical evaluation lowering the spatial resolution of the WRF grid into larger areas was performed to study the behavior and accuracy of the PLR methods. The Normalized PLR presented the most suitable one, predicting flash occurrence appropriately. © 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.
ÁreaCEA
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDGE > Lightning forecasting in...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CST > Lightning forecasting in...
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4. Condições de acesso e uso
Idioma{{mtc-m16d.sid.inpe.br 806} sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02 USP}
Arquivo Alvo1-s2.0-S0169809513000458-main.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EU29DP
8JMKD3MGPCW/449U4PL
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.01.22.11 4
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.57.30 2
sid.inpe.br/bibdigital/2021/03.06.05.18 1
URL (dados não confiáveis)http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosres.2013.01.008
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZGivnJUY/Pzgv2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m15@80/2007/03.27.13.30
Última Atualização2007:03.28.12.58.27 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m15@80/2007/03.27.13.30.09
Última Atualização dos Metadados2021:02.10.19.01.05 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-14694-PRE/9667
DOI10.1175/WAF981.1
ISSN0882-8156
Chave de CitaçãoValverdeRamirezFerrVelh:2006:LiNoSt
TítuloLinear and nonlinear statistical dowscaling for rainfall forecasting over southeasthern Brazil
ProjetoImpactos da mudança climática / Estudos de mudanças de clima, deteção, avaliação de impactos e vulnerabilidade
Ano2006
Data Secundária20060612
MêsDec.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1953 KiB
2. Contextualização
Autor1 Valverde Ramirez, Maria Cleofe
2 Ferreira, Nelson Jesus
3 Velho, Haroldo Fraga de Campos
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHUB
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 DMD-INPE-MCT-BR
2 CPT-INPE-MCT-BR
3 LAC-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 valverde@cptec.inpe.br
2
3 haroldo@lac.inpe.br
Endereço de e-Maildeicy@cptec.inpe.br
RevistaWeather and Forecasting
Volume21
Número6
Páginas969-989
Histórico (UTC)2008-04-09 19:35:51 :: deicy -> administrator ::
2008-06-10 20:44:58 :: administrator -> deicy ::
2010-02-26 16:13:18 :: deicy -> administrator ::
2013-03-11 16:00:46 :: administrator -> deicy :: 2006
2013-04-05 15:05:11 :: deicy -> administrator :: 2006
2021-02-10 19:01:05 :: 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-ChaveMETEOROLOGY
Linear downscaling
Nonlinear downscaling
Rainfall
METEOROLOGIA
Escala linear
Escala não-linear
Chuvas
ResumoIn this work linear and nonlinear downscaling are developed to establish empirical relationships between the synoptic-scale circulation and observed rainfall over southeastern Brazil. The methodology uses outputs from the regional Eta Model; prognostic equations for local forecasting were developed using an artificial neural network (ANN) and multiple linear regression (MLR). The final objective is the application of such prognostic equations to Eta Model output to generate rainfall forecasts. In the first experiment the predictors were obtained from the Eta Model and the predictand was rainfall data from meteorological stations in southeastern Brazil. In the second experiment the observed rainfall on the day prior to the forecast was included as a predictor. The threat score (TS) and bias, used to quantify the performance of the forecasts, showed that the ANN was superior to MLR in most seasons. When compared with Eta Model forecasts, it was observed that the ANN has a tendency to forecast moderate and high rainfall with greater accuracy during the austral summer. Also, when the observed rainfall of the previous day is included as a predictor, the TS showed the best performance in continuous rain and well-organized meteorological systems. On the other hand, in the austral winter period, characterized by slight rain, the ANN showed better forecasting ability than did the Eta Model. The obtained results also suggest that in the austral winter rainfall is more predictable because convection is less frequent, and when this occurs the forcing is dynamic instead of thermodynamic.
ÁreaMET
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Arranjo 3Linear and nonlinear...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/6qtX3pFwXQZGivnJUY/Pzgv2
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/6qtX3pFwXQZGivnJUY/Pzgv2
Idiomaen
Arquivo AlvoValverde Ramirez_Linear.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
deicy
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Política de Arquivamentodenypublisher6 allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
5. Fontes relacionadas
Edição Anteriorsid.inpe.br/iris@1915/2005/12.13.19.56
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3EUPEJL
8JMKD3MGPCW/43SKC35
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 5
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.57 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.06.18.03 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel documentstage format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previouslowerunit progress readergroup rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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