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Caracterização do ambiente sinótico do banco de desastres naturais do IPMet no ano de 2019

Processo: 24/20415-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2026
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Meteorologia
Pesquisador responsável:Maria de Souza Custodio
Beneficiário:Raquel Cordeiro de Azevedo
Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Assunto(s):Danos   Desastres ambientais   Meteorologia sinótica
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:danos | desastres naturais | ipmet | Meteorologia Sinótica

Resumo

Considerando que atualmente vivemos em uma época de mudanças climáticas, eventos extremos de forte impacto e os desastres naturais associados à estas condições afetam diretamente a população em diversos aspectos (áreas). Logo, o estudo regionalizado de suas ocorrências e impactos é de grande valor para o público em geral, bem como para os tomadores de decisão. Os desastres naturais e sua associação como os fenômenos meteorológicos vem sendo cada vez mais estudados, o entendimento desta relação está diretamente ligada a capacidade de realizar a previsão destes eventos e assim minimizar seus impactos. Neste contexto, o presente projeto tem como foco identificar e quantificar os sistemas meteorológicos associados aos desastres naturais no ano de 2019 catalogados no banco de dados de desastres naturais do IPMet (Centro de Meteorologia de Bauru). Este banco de dados foi elaborado com base nos registros de ocorrências da defesa civil do estado de São Paulo e não foi feita uma análise das condições sinóticas. Esta caracterização visa estabelecer um acervo confiável de ocorrências e que represente os padrões atmosféricos que atuam no estado de São Paulo. A identificação dos sistemas meteorológicos será feita com base no padrão espacial das variáveis atmosféricas utilizando dados da reanálise ERA5, dados de estações meteorológicas, dados dos radares meteorológicos do IPMet e dados do satélite GOES-16.

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