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Previsão quantitativa de precipitação através da combinação de múltiplas previsões numéricas

Processo: 05/59116-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2006
Vigência (Término): 31 de março de 2010
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Meteorologia
Pesquisador responsável:Pedro Leite da Silva Dias
Beneficiário:América Murguía Espinosa
Instituição Sede: Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Redes neurais (computação)   Filtros de Kalman   Precipitação atmosférica   Previsão climatológica   Mudança climática
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Combinacao De Previsoes | Filtros Kalman | Redes Neurais | Super Conjunto

Resumo

A presente proposta de pesquisa tem como meta geral a exploração de formas objetivas de combinar previsões numéricas de tempo produzidas por diferentes modelos, condições iniciais e métodos de assimilação de dados. Propõe-se o uso de ferramentas baseadas em redes neurais e filtros de Kalman para produzir previsões de precipitação através da combinação das previsões operacionalmente disponíveis na internet. A região de interesse é a bacia do Rio Grande por ser uma área estratégica do ponto de vista da geração de energia e por ter monitoramento adequado da precipitação e vazão dos principais rios da bacia e produção agrícola no Brasil. Esta é a bacia de estudo do projeto "Previsão de Vazões Afluentes a Reservatórios Hidrelétricos - Bacia do Rio Grande", financiado pela FINEP/CTHIDRO e executado pela UFRGS/IPH, INPE/CPTEC e USP/IAG. Esta pesquisa deverá conduzir ao aprimoramento dos produtos atualmente disponíveis na página "Comparação entre modelos" no endereço www.master.iag.usp.br. A expectativa é que com o uso de redes neurais e filtros Kalman a qualidade da previsão de chuva pela técnica do super-conjunto possa ser consideravelmente melhorada. (AU)

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