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Data e hora local de busca: 16/05/2024 19:24.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3RANHP2
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2018/06.18.15.54   (acesso restrito)
Última Atualização2018:06.19.15.34.48 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2018/06.18.15.54.28
Última Atualização dos Metadados2021:01.02.22.16.59 (UTC) administrator
DOI10.1007/s00382-018-4140-4
ISSN0930-7575
Rótulolattes: 4978912302419377 3 RodriguesDoblCoel:2018:CaCoMo
Chave de CitaçãoRodriguesDoblCoel:2018:CaCoMo
TítuloCalibration and combination of monthly near-surface temperature and precipitation predictions over Europe
Ano2018
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho5329 KiB
2. Contextualização
Autor1 Rodrigues, Luis Ricardo Lage
2 Doblas-Reyes, Francisco J.
3 Coelho, Caio Augusto dos Santos
Grupo1 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 DIDOP-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 luis.rodrigues@inpe.br
2
3 caio.coelho@inpe.br
RevistaClimate Dynamics
Volume1
Páginas1
Nota SecundáriaA1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOCIÊNCIAS A1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_BIODIVERSIDADE A2_ENGENHARIAS_I A2_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B1_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO
Histórico (UTC)2018-06-18 15:54:28 :: lattes -> administrator ::
2018-06-19 15:32:46 :: administrator -> lattes :: 2018
2018-06-19 15:34:49 :: lattes -> administrator :: 2018
2021-01-02 22:16:59 :: 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
Palavras-ChaveClimate prediction · Multimodel ensemble · Forecast quality assessment · Forecast assimilation
ResumoA Bayesian method known as the Forecast Assimilation (FA) was used to calibrate and combine monthly near-surface temperature and precipitation outputs from seasonal dynamical forecast systems. The simple multimodel (SMM), a method that combines predictions with equal weights, was used as a benchmark. This research focuses on Europe and adjacent regions for predictions initialized in May and November, covering the boreal summer and winter months. The forecast quality of the FA and SMM as well as the single seasonal dynamical forecast systems was assessed using deterministic and probabilistic measures. A non-parametric bootstrap method was used to account for the sampling uncertainty of the forecast quality measures. We show that the FA performs as well as or better than the SMM in regions where the dynamical forecast systems were able to represent the main modes of climate covariability. An illustration with the near-surface temperature over North Atlantic, the Mediterranean Sea and Middle-East in summer months associated with the well predicted first mode of climate covariability is offered. However, the main modes of climate covariability are not well represented in most situations discussed in this study as the seasonal dynamical forecast systems have limited skill when predicting the European climate. In these situations, the SMM performs better more often.
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvorodrigues_calibration.pdf
Grupo de Usuárioslattes
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lattes
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
8JMKD3MGPCW/43SQKNE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/01.02.22.14 6
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; AGU; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3UL9FRE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/12.27.10.05   (acesso restrito)
Última Atualização2019:12.27.10.05.00 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/12.27.10.05.01
Última Atualização dos Metadados2022:08.22.23.20.46 (UTC) administrator
DOI10.1007/s00382-018-4140-4
ISSN0930-7575
Rótuloself-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR
Chave de CitaçãoRodriguesDoblCoel:2019:CaCoMo
TítuloCalibration and combination of monthly near-surface temperature and precipitation predictions over Europe
Ano2019
Mês10.1007/s00382-018-4140-4
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho5311 KiB
2. Contextualização
Autor1 Rodrigues, Luís Ricardo Lage
2 Doblas-Reyes, Francisco J.
3 Coelho, Caio Augusto dos Santos
Grupo1 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 DIDOP-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 luis.rodrigues@inpe.br
2
3 caio.coelho@inpe.br
RevistaClimate Dynamics
Volume53
Número12
Páginas7305-7320
Nota SecundáriaA1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOCIÊNCIAS A1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_BIODIVERSIDADE A2_ENGENHARIAS_I A2_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B1_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO
Histórico (UTC)2019-12-27 10:05:01 :: simone -> administrator ::
2019-12-27 10:05:07 :: administrator -> simone :: 2019
2019-12-27 10:05:35 :: simone -> administrator :: 2019
2021-01-02 22:16:33 :: administrator -> simone :: 2019
2022-03-11 17:21:37 :: simone -> administrator :: 2019
2022-08-22 23:20:46 :: 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-ChaveClimate prediction
Multimodel ensemble
Forecast quality assessment
Forecast assimilation
ResumoA Bayesian method known as the Forecast Assimilation (FA) was used to calibrate and combine monthly near-surface temperature and precipitation outputs from seasonal dynamical forecast systems. The simple multimodel (SMM), a method that combines predictions with equal weights, was used as a benchmark. This research focuses on Europe and adjacent regions for predictions initialized in May and November, covering the boreal summer and winter months. The forecast quality of the FA and SMM as well as the single seasonal dynamical forecast systems was assessed using deterministic and probabilistic measures. A non-parametric bootstrap method was used to account for the sampling uncertainty of the forecast quality measures. We show that the FA performs as well as or better than the SMM in regions where the dynamical forecast systems were able to represent the main modes of climate covariability. An illustration with the near-surface temperature over North Atlantic, the Mediterranean Sea and Middle-East in summer months associated with the well predicted first mode of climate covariability is offered. However, the main modes of climate covariability are not well represented in most situations discussed in this study as the seasonal dynamical forecast systems have limited skill when predicting the European climate. In these situations, the SMM performs better more often.
ÁreaCST
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDOP > Calibration and combination...
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agreement.html 27/12/2019 07:05 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvorodrigues_calibration.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
8JMKD3MGPCW/43SQKNE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 2
sid.inpe.br/bibdigital/2021/01.02.22.14 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; AGU; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/4AC8CH5
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2023/12.11.15.14   (acesso restrito)
Última Atualização2023:12.13.11.32.59 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2023/12.11.15.14.28
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.00.36 (UTC) administrator
DOI10.1007/s00382-023-06905-5
ISSN0930-7575
Rótulolattes: 6041333024387123 22 XueDBZZLNYTSKVASMLTYNQQNSWZZNPPFSXBBBFHLPZMRBCRVKELGZTLQZ:2023:GEPhI
Chave de CitaçãoXueDBZZLNYTSKVASMLTYNQQNSWZZNPPFSXBBBFHLPZMRBCRVKELGZTLQZ:2023:GEPhI
TítuloRemote effects of Tibetan Plateau spring land temperature on global subseasonal to seasonal precipitation prediction and comparison with effects of sea surface temperature: the GEWEX/LS4P Phase I experiment
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho5186 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Xue, Yongkang
 2 Diallo, Ismaila
 3 Boone, Aaron A.
 4 Zhang, Yang
 5 Zeng, Xubin
 6 Lau, William K. M.
 7 Neelin, J. David
 8 Yao, Tandong
 9 Tang, Qi
10 Sato, Tomonori
11 Koo, Myung-Seo
12 Vitart, Frederic
13 Ardilouze, Constantin
14 Saha, Subodh K.
15 Materia, Stefano
16 Lin, Zhaohui
17 Takaya, Yuhei
18 Yang, Jing
19 Nakamura, Tetsu
20 Qi, Xin
21 Qin, Yi
22 Nobre, Paulo
23 Senan, Retish
24 Wang, Hailan
25 Zhang, Hongliang
26 Zhao, Mei
27 Nayak, Hara Prasad
28 Pan, Yan
29 Pan, Xiaoduo
30 Feng, Jinming
31 Shi, Chunxiang
32 Xie, Shaocheng
33 Brunke, Michael A.
34 Bao, Qing
35 Bottino, Marcus Jorge
36 Fan, Tianyi
37 Hong, Songyou
38 Lin, Yanluan
39 Peano, Daniele
40 Zhan, Yanling
41 Mechoso, Carlos R.
42 Ren, Xuejuan
43 Balsamo, Gianpaolo
44 Chou, Sin Chan
45 Rosnay, Patricia de
46 Van Oevelen, Peter J.
47 Klocke, Daniel
48 Ek, Michael
49 Li, Xin
50 Guo, Weidong
51 Zhu, Yuejian
52 Tang, Jianping
53 Liang, Xin-Zhong
54 Qian, Yun
55 Zhao, Ping
Identificador de Curriculo 1
 2
 3
 4
 5
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22 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3B
Grupo 1
 2
 3
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 5
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 7
 8
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10
11
12
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14
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22 DIMNT-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
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44 DIMNT-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 0000-0002-6169-9631
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22 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
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44 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1
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22 paulo.nobre@inpe.br
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41
42
43
44 chou.chan@inpe.br
RevistaClimate Dynamics
Volume10
Páginas1007
Nota SecundáriaA1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOCIÊNCIAS A1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_BIODIVERSIDADE A2_ENGENHARIAS_I A2_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B1_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO
Histórico (UTC)2023-12-11 15:14:28 :: lattes -> administrator ::
2023-12-13 11:31:22 :: administrator -> lattes :: 2023
2023-12-13 11:33:17 :: lattes -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:00:36 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoThe prediction skill for precipitation anomalies in late spring and summer monthsa signifcant component of extreme climate eventshas remained stubbornly low for years. This paper presents a new idea that utilizes information on boreal spring land surface temperature/subsurface temperature (LST/SUBT) anomalies over the Tibetan Plateau (TP) to improve prediction of subsequent summer droughts/foods over several regions over the world, East Asia and North America in particular. The work was performed in the framework of the GEWEX/LS4P Phase I (LS4P-I) experiment, which focused on whether the TP LST/SUBT provides an additional source for subseasonal-to-seasonal (S2S) predictability. The summer 2003, when there were severe drought/food over the southern/northern part of the Yangtze River basin, respectively, has been selected as the focus case. With the newly developed LST/SUBT initialization method, the observed surface temperature anomaly over the TP has been partially produced by the LS4P-I model ensemble mean, and 8 hotspot regions in the world were identifed where June precipitation is signifcantly associated with anomalies of May TP land temperature. Consideration of the TP LST/SUBT efect has produced about 2550% of observed precipitation anomalies in most hotspot regions. The multiple models have shown more consistency in the hotspot regions along the Tibetan Plateau-Rocky Mountain Circumglobal (TRC) wave train. The mechanisms for the LST/SUBT efect on the 2003 drought over the southern part of the Yangtze River Basin are discussed. For comparison, the global SST efect has also been tested and 6 regions with signifcant SST efects were identifed in the 2003 case, explaining about 2550% of precipitation anomalies over most of these regions. This study suggests that the TP LST/SUBT efect is a frst-order source of S2S precipitation predictability, and hence it is comparable to that of the SST efect. With the completion of the LS4P-I, the LS4P-II has been launched and the LS4P-II protocol is briefy presented.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Remote effects of...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
Arquivo Alvos00382-023-06905-5.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.57.54 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; AGU; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn keywords lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificadorx6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/BP5V3
Repositóriocptec.inpe.br/walmeida/2004/04.19.10.38   (acesso restrito)
Última Atualização2014:05.05.17.51.35 (UTC) marciana
Repositório de Metadadoscptec.inpe.br/walmeida/2004/04.19.10.38.27
Última Atualização dos Metadados2021:03.02.08.57.36 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-10645-PRE/6107
DOI10.1002/joc.982
ISSN0899-8418
Rótuloself-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR
Chave de CitaçãoRepelliNobr:2004:StPrSe
TítuloStatistical prediction of sea-surface temperature over the tropical Atlantic
Ano2004
MêsJan.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho662 KiB
2. Contextualização
Autor1 Repelli, Carlos Alberto
2 Nobre, Paulo
Grupo1
2 CPT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 carlos@repelli.com
2 pnobre@cptec.inpe.br
Endereço de e-Maildeicy@cptec.inpe.br
RevistaInternational Journal of Climatology
Volume24
Número1
Páginas45-55
Histórico (UTC)2008-06-10 19:50:07 :: administrator -> banon ::
2008-11-19 10:55:27 :: banon -> administrator ::
2012-10-21 21:51:37 :: administrator -> Deicy :: 2004
2013-02-20 14:52:34 :: Deicy -> administrator :: 2004
2014-05-05 17:45:41 :: administrator -> marciana :: 2004
2014-05-05 17:51:36 :: marciana -> administrator :: 2004
2018-06-05 03:51:01 :: administrator -> marciana :: 2004
2021-03-01 18:23:53 :: marciana -> administrator :: 2004
2021-03-02 08:57:36 :: administrator -> marciana :: 2004
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-ChaveAtlantic
canonical correlation analysis
climate modelling
sea-surface temperature
statistical prediction
ResumoA statistical system to predict sea-surface temperature anomalies (SSTAs) over the tropical oceans, with emphasis on the tropical Atlantic, is described. Canonical correlation analysis is used to identify critical sequences of predictor patterns, which tend to evolve into subsequent patterns and which can be used to form a forecast. The results indicate that SST fields over the equatorial Pacific and tropical Atlantic can be a potential predictor of the SSTAs over the tropical Atlantic 3-4 months in advance. The spatial structures of the SSTAs over the tropical Atlantic for the period March-May are well captured by the predictions done with initial conditions from September to February. Model performance is better over the northern tropical Atlantic than over the southern tropical Atlantic, where persistence is hardly beaten. Results of this work can contribute to improve seasonal climate predictions of rainfall anomalies over the northeast Brazil region.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGCPT > Statistical prediction of...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo982_ftp.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EUPEJL
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificadorx6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CAMoC
Repositóriocptec.inpe.br/walmeida/2004/06.28.16.22
Última Atualização2017:08.16.15.22.39 (UTC) marciana
Repositório de Metadadoscptec.inpe.br/walmeida/2004/06.28.16.22.27
Última Atualização dos Metadados2022:03.26.18.00.04 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-11058-PRE/6514
ISSN0003-0007
Chave de CitaçãoWeigangSaNordBevi:1996:PrSeSu
TítuloPredictions of Sea Surface Temperature in Tropical Ocean Using Neural Networks
Ano1996
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho9015 KiB
2. Contextualização
Autor1 Weigang, Li
2 Sa, Leonardo Deane de Abreu
3 Nordemann, Daniel Jean Roger
4 Bevilaqua, Rute Maria
Grupo1 DMA-INPE-MCT-BR
Afiliação1 CPTEC-INPE-Cachoeira Paulista-12630-000-SP-Brasil
Endereço de e-Mailfabia@cptec.inpe.br
RevistaBulletin of the American Meteorological Society
Volume68
Número1
Páginas23-33
Histórico (UTC)2008-06-10 19:46:35 :: administrator -> banon ::
2010-05-11 16:35:16 :: banon -> estagiario ::
2010-05-11 16:53:49 :: estagiario -> administrator ::
2017-08-16 15:22:11 :: administrator -> marciana :: 1996
2017-08-16 15:22:39 :: marciana -> administrator :: 1996
2022-03-26 18:00:04 :: administrator -> marciana :: 1996
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-Chaveneural networks
prediction
sea surface temperature
time series
ResumoA review of researches on the relationship between the tropical ocean sea surface temperatures (SST) and rainfalI anomalies in Northeast Brazil was introduced. In this work, two neural network models are implemented to reconstruct and predict the time series of the SST in two regions: the tropical Atlantic ocean (Wrigbt index, from 1854 to 1985) and the tropical Pacific ocean (regions Ninol-2: 0ºN-10ºS, 270ºE- 280ºE and Nino 4: 5°N-5°S, 160ºE-150ºE, from 1950 to 1995). The selected neural networks include Backpropagation Neural Network (BNN) and Time Delay Neural Network (mNN). Both were imple- mented in the neural network stimulator SNNS. For the Wright index, the trained Backpropagation Neural Network successfully predicted the index of the following four months with the relative errors from 1.40 to 3.34%. For SST in Nino 1-2 and Nino4 regions, the Time Delay Neural Network was used for reconstruction and prediction. Comparing with the next six month observations and predictions, alI of them are 10- cated within the predicted error bars. These results show that neural network methods may be used, within certain limits, for prediction and evaluation of predictability of time series measured from phenomena influenced by complex climatic and geophysical processes, like SST.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção até 2016 > DMA > Predictions of Sea...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CAMoC
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CAMoC
Idiomaen
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Detentor da CópiaSID/SCD
Política de Arquivamentodenypublisher6 allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46JKC45
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemarte3.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GUozw
Repositóriosid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.06.10
Última Atualização2015:09.16.17.38.37 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.06.10.38
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.04.03.18 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-6772-PRE/2782
ISSN0003-0007
Rótulo7907
Chave de CitaçãoGangSaNordBevi:1996:PrSeSu
TítuloPredictions of Sea Surface Temperature in Tropical Ocean using neural networks
Ano1996
Data Secundária19980720
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho6714 KiB
2. Contextualização
Autor1 Gang, Li Wei
2 Sa, Leonardo Deane Abreu
3 Nordemann, Daniel Jean Roger
4 Bevilaqua, Rute Maria
Grupo1 DGE-INPE-MCT-BR
RevistaBulletin of the American Meteorological Society
Volume68
Número1
Páginas23-33
Histórico (UTC)2008-06-09 16:31:49 :: administrator -> banon ::
2010-05-11 16:35:01 :: banon -> administrator ::
2014-09-29 15:13:38 :: administrator -> marciana :: 1996
2015-09-16 17:38:37 :: marciana -> administrator :: 1996
2018-06-06 04:03:18 :: administrator -> marciana :: 1996
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveMETEOROLOGIA
REDES NEURAIS
SUPERFICIE DO MAR
TEMPERATURA
ResumoA review of researches on the relationship between the tropical ocean sea surface temperatures (SST)and rainfall anomalies in Northeast Brazil was introduced. In this work, two neural network models are implemented to reconstruct and predict the time series of the SST in two regions: the tropical Atlantic ocean (Wright index, from 1854 to 1985) and the tropical Pacific ocean (regions Nino 1-2: 0 N-10 S, 270 E-280 E and Nino4: 5 N-5 S, 160 E-150 E, from 1950 to 1995). The selected neural networks include Backpropagation Neural Network (BNN) and Time Delay Neural Network (TDNN). Both were implemented in the neural network stimulator SNNS. For the Wright index, the trained Backpropagation Neural Network successfully predicted the index of the following four months with the relative errors from 1.40 to 3.34. For SST in Nino 1-2 and Nino4 regions, the Time Delay Neural Network was used for reconstruction and prediction. Comparing with the next six month observations and predictions, all of them are located within the predicted error bars. These results show that neural network methods may be used, within certain limits, for prediction and evaluation of predictability of time series measured from phenomena influenced by complex climatic and geophysical processes, like SST.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDGE > Predictions of Sea...
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4. Condições de acesso e uso
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Política de Arquivamentodenypublisher6 allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EU29DP
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.03.15.36
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn language lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte3.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GUmFS
Repositóriosid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.04.42
Última Atualização2017:10.04.15.30.44 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.04.42.30
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.04.03.08 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-6084-PRE/2199
Rótulo7422
Chave de CitaçãoLiSaNordBevi:1995:PrSeSu
TítuloPredictions of sea surface temperature in Tropical Atlantic Ocean time series using neural networks
Ano1995
Data Secundária19961022
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho3163 KiB
2. Contextualização
Autor1 Li, W. G.
2 Sa, Leonardo Deane de Abreu
3 Nordemann, Daniel Jean Roger
4 Bevilaqua, Rute Maria
Grupo1 INPE-MCT-BR
Nome do EventoConferencia Regional sobre Mudancas Globais.
Localização do EventoSao Paulo, BR
Data04-06 dez. 1995
Páginas221-222
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2015-02-26 12:15:05 :: administrator -> marciana :: 1995
2017-10-04 15:30:44 :: marciana -> administrator :: 1995
2018-06-06 04:03:08 :: administrator -> marciana :: 1995
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveESTUDO DO SINAL GEOFISICO
OCEANO ATLANTICO
REDES NEURAIS
ResumoA review of researches on the relationship between the tropical ocean sea surface temperatures (SST) and rainfall anomalies in Northeast Brazil was introduced. In this work, two neural network models are implemented to reconstruct and predict the time series of the SST in two regions: the tropical Atlantic ocean (Wright index, from 1854 to 1985) and the tropical Pacific ocean (regions Nino1-2: 0 N-10 S, 270 E-280 E and Nino4: 5 N-5 S, 160 E-150 E, from 1950 to 1995). The selected neural networks include Backpropagation Neural Network (BNN) and Time Delay Neural Network (TDNN). Both were implemented in the neural network stimulator SNNS. For the Wright index, the trained Backpropagation Neural Network successfully predicted the index of the following four months with the relative errors from 1.40 to 3.34. For SST in Nino1-2 and Nino4 regions, the Time Delay Neural Network was used for reconstruction and prediction. Comparing with the next six month observations and predictions, all of them are located within the predicted error bars. These results show that neural network methods may be used, within certain limits, for prediction and evaluation of predictability of time series measured from phenomena influenced by complex climatic and geophysical processes, like SST.
ÁreaMET
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GUmFS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GUmFS
Arquivo Alvo6084.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
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marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.03.15.36
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn language lineage mark mirrorrepository nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificadorx6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CxHi9
Repositóriocptec.inpe.br/walmeida/2004/06.23.09.06
Última Atualização2017:08.16.15.42.14 (UTC) marciana
Repositório de Metadadoscptec.inpe.br/walmeida/2004/06.23.09.06.04
Última Atualização dos Metadados2022:03.26.18.01.56 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-11126-PRE/6582
Chave de CitaçãoWeigangSaNord:1996:NeNePr
TítuloNeural networks for prediction of the sea surface temperature (Sst) in the tropical ocean
FormatoPapel
Ano1996
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho2568 KiB
2. Contextualização
Autor1 Weigang, Li
2 Sa, Leonardo Deane de Abreu
3 Nordemann, Daniel J. R.
Grupo1 DMA-INPE-MCT-BR
Afiliação1 CPTEC-INPE-Cachoeira Paulista-12630-000-SP-Brasil
Endereço de e-Mailfabia@cptec.inpe.br
Nome do EventoCongresso Brasileiro de Meteorologia, 9.
Localização do EventoCampos do Jordão
Data6-13 nov.
Volume1
Páginas755-758
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigos
OrganizaçãoSBMET
Histórico (UTC)2008-06-10 20:49:30 :: administrator -> estagiario ::
2010-05-11 16:53:47 :: estagiario -> administrator ::
2015-03-04 13:49:36 :: administrator -> marciana :: 1996
2017-08-16 15:42:14 :: marciana -> administrator :: 1996
2022-03-26 18:01:56 :: administrator -> marciana :: 1996
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-Chavetemperatura da superficie do mar
previsao
El nino
Enso
redes neurais
ResumoA brief review of researches on the application of the neural networks in the area of meteorology, oceanography and geographysics is introduced. The method of Neural Nelworks as one valuable non-linear strategies to reconstruct and predict climatologival signals is aIs o reviewed. Feedforward Neural Networks are implemenled in a neural network simulator SNNS for prediction of the Sea Surface Temperature (SST) in lhe tropical Pacific oceano The original SST is 'collected from the NINO1-2 (00 N-1 00 S, 2700 E-2800 E) and NINO4 (50 N-5° S, 1600 E-1500 E) regions from January 1950 to now. Using the available data to train the network, the network then provides the next six monthprediction. Comparing with the corresponding six month observations, ali prediction values are located within the predicted errar bars. The errar detected have shown that the neural networks method is a uasful tool to perform cJimatological predictions.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção até 2016 > DMA > Neural networks for...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CxHi9
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CxHi9
Idiomaen
Arquivo Alvo11126.pdf
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marciana
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Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46JKC45
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 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
Identificadorx6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CxkGP
Repositóriocptec.inpe.br/walmeida/2004/06.22.16.17
Última Atualização2018:04.24.17.15.00 (UTC) marciana
Repositório de Metadadoscptec.inpe.br/walmeida/2004/06.22.16.17.46
Última Atualização dos Metadados2022:03.26.18.01.55 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Rótuloself-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR
Chave de CitaçãoGangSaNord:1996:NeNePr
TítuloNeural network for Prediction of the Sea Surface Temperature (Sst) in the tropical Pacific Ocean
FormatoPapel
Ano1996
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho2568 KiB
2. Contextualização
Autor1 Gang, Li Wei
2 Sa, Leonardo Deane de Abreu
3 Nordemann, Daniel J. R.
Grupo1 DMA-INPE-MCT-BR
Afiliação1 CPTEC-INPE-Cachoeira Paulista-12630-000-SP-Brasil
Endereço de e-Mailfabia@cptec.inpe.br
Nome do EventoCongresso Brasileiro de Meteorologia, 9.
Localização do EventoCampos do Jordao
Data6-13 nov.
Volume1
Páginas755-758
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigos
OrganizaçãoSBMET
Histórico (UTC)2008-06-10 20:49:28 :: administrator -> estagiario ::
2010-05-11 16:53:47 :: estagiario -> administrator ::
2015-03-04 13:49:36 :: administrator -> marciana :: 1996
2018-04-24 17:15:00 :: marciana -> administrator :: 1996
2022-03-26 18:01:55 :: administrator -> marciana :: 1996
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-Chavetemperatura da superficie do mar
previsao
El Nino
Enso
redes neurais
ResumoA brief review of researches on the application of the neural networks in the area of meteorology, oceanography and geographyslcs is introduced. The method of Neural Networks as one valuable non-linear stralegies to reconstruct and predict climatologival signals is also reviewed. Feedforward Neural Networks are implemented in a neural network simulalor SNNS for P!ediction of the Sea Surface Temperature (SST) in the tropical Pacific oceano The original SST is 'collecled from the NINO1-2 (0º N-1 0º S, 270º E-280º E) and NINO4 (50 N-5° S, 160º E-150º E) regions from January 1950 to now. Using the available data to train the network, the network then provides the next six month prediction. Comparing with lhe corresponding six month observations, ali prediction values are located wilhin lhe predicled error bars. The error detected have shown that the neural networks method is a uasful tool to perform climatological predictions.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção até 2016 > DMA > Neural network for...
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Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CxkGP
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/x6e6X3pFwXQZ3DUS8rS5/CxkGP
Idiomaen
Arquivo Alvogang_neural.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46JKC45
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor electronicmailaddress isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission 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 Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/45C5JBH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/09.01.14.58
Última Atualização2021:09.01.14.59.24 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/09.01.14.58.30
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.22.27.33 (UTC) administrator
DOI10.5194/gmd-14-4465-2021
ISSN1991-959X
Rótulo20210901
Chave de CitaçãoXueYBDLZLSTPOKKSLTAMSSNWYZZLNVLZSGTYQSZYLQPQZBCEFGLLWXXLSNPQDFBBFHHHJJKLLMRTWWWZZ:2021:OrExDe
TítuloImpact of Initialized Land Surface Temperature and Snowpack on Subseasonal to Seasonal Prediction Project, Phase I (LS4P-I): organization and experimental design
Ano2021
MêsJUL 21
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho6490 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Xue, Yongkang
 2 Yao, Tandong
 3 Boone, Aaron A.
 4 Diallo, Ismaila
 5 Liu, Ye
 6 Zeng, Xubin
 7 Lau, William K. M.
 8 Sugimoto, Shiori
 9 Tang, Qi
10 Pan, Xiaoduo
11 van Oevelen, Peter J.
12 Klocke, Daniel
13 Koo, Myung-Seo
14 Sato, Tomonori
15 Lin, Zhaohui
16 Takaya, Yuhei
17 Ardilouze, Constantin
18 Materia, Stefano
19 Saha, Subodh K.
20 Senan, Retish
21 Nakamura, Tetsu
22 Wang, Hailan
23 Yang, Jing
24 Zhang, Hongliang
25 Zhao, Mei
26 Liang, Xin-Zhong
27 Neelin, J. David
28 Vitart, Frederic
29 Li, Xin
30 Zhao, Ping
31 Shi, Chunxiang
32 Guo, Weidong
33 Tang, Jianping
34 Yu, Miao
35 Qian, Yun
36 Shen, Samuel S. P.
37 Zhang, Yang
38 Yang, Kun
39 Leung, Ruby
40 Qiu, Yuan
41 Peano, Daniele
42 Qi, Xin
43 Zhan, Yanling
44 Brunke, Michael A.
45 Chou, Sin Chan
46 Ek, Michael
47 Fan, Tianyi
48 Guan, Hong
49 Lin, Hai
50 Liang, Shunlin
51 Wei, Helin
52 Xie, Shaocheng
53 Xu, Haoran
54 Li, Weiping
55 Shi, Xueli
56 Nobre, Paulo
57 Pan, Yan
58 Qin, Yi
59 Dozier, Jeff
60 Ferguson, Craig R.
61 Balsamo, Gianpaolo
62 Bao, Qing
63 Feng, Jinming
64 Hong, Jinkyu
65 Hong, Songyou
66 Huang, Huilin
67 Ji, Duoying
68 Ji, Zhenming
69 Kang, Shichang
70 Lin, Yanluan
71 Liu, Weiguang
72 Muncaster, Ryan
73 de Rosnay, Patricia
74 Takahashi, Hiroshi G.
75 Wang, Guiling
76 Wang, Shuyu
77 Wang, Weicai
78 Zhou, Xu
79 Zhu, Yuejian
Identificador de Curriculo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3B
Grupo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
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18
19
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22
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29
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33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
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45 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1 yxue@geog.ucla.edu
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45 chou.sinchan@gmail.com
RevistaGeoscientific Model Development
Volume14
Número7
Páginas4465-4494
Histórico (UTC)2021-09-01 14:58:30 :: administrator -> simone ::
2021-09-01 14:59:24 :: simone -> administrator :: 2021
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2022-04-03 22:27:33 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoSubseasonal-to-seasonal (S2S) prediction, especially the prediction of extreme hydroclimate events such as droughts and floods, is not only scientifically challenging, but also has substantial societal impacts. Motivated by preliminary studies, the Global Energy and Water Exchanges (GEWEX)/Global Atmospheric System Study (GASS) has launched a new initiative called ``Impact of Initialized Land Surface Temperature and Snowpack on Subseasonal to Seasonal Prediction'' (LS4P) as the first international grassroots effort to introduce spring land surface temperature (LST)/subsurface temperature (SUBT) anomalies over high mountain areas as a crucial factor that can lead to significant improvement in precipitation prediction through the remote effects of land-atmosphere interactions. LS4P focuses on process understanding and predictability, and hence it is different from, and complements, other international projects that focus on the operational S2S prediction. More than 40 groups worldwide have participated in this effort, including 21 Earth system models, 9 regional climate models, and 7 data groups. This paper provides an overview of the history and objectives of LS4P, provides the first-phase experimental protocol (LS4P-I) which focuses on the remote effect of the Tibetan Plateau, discusses the LST/SUBT initialization, and presents the preliminary results. Multi-model ensemble experiments and analyses of observational data have revealed that the hydroclimatic effect of the spring LST on the Tibetan Plateau is not limited to the Yangtze River basin but may have a significant large-scale impact on summer precipitation beyond East Asia and its S2S prediction. Preliminary studies and analysis have also shown that LS4P models are unable to preserve the initialized LST anomalies in producing the observed anomalies largely for two main reasons: (i) inadequacies in the land models arising from total soil depths which are too shallow and the use of simplified parameterizations, which both tend to limit the soil memory; (ii) reanalysis data, which are used for initial conditions, have large discrepancies from the observed mean state and anomalies of LST over the Tibetan Plateau. Innovative approaches have been developed to largely overcome these problems.
ÁreaMET
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.57.54 2
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn keywords lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
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