Classificação de sistemas precipitantes por meio de sensoriamento remoto e redes neurais artificiais

• Processo: 05/60141-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2006
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2008
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Meteorologia
• Pesquisador responsável: Augusto Jose Pereira Filho
• Beneficiário: Evaldo Araújo de Oliveira Filho
• Instituição Sede: Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Hidrometeorologia Mudança climática Previsão do tempo Sensoriamento remoto Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Conveccao | Hidrometereologia | Previsao Hidrometereologica | Radar Meteorologico | Redes Neurais Artificiais | Sistemas Precipitantes

Resumo

Nesse trabalho serão aplicadas redes neurais artificiais na classificação de sistemas precipitantes para posteriores análises e previsões meteorológicas. A classificação será realizada de acordo com os padrões espaciais e variabilidades temporais de campos de precipitação no leste do estado de São Paulo, obtidas por meio de um radar meteorológico durante os anos de 1998 a 2003. Para uma melhor compreensão da relação "custo-desempenho" do programa construído, será utilizado três tipos de rede neural artificial: um perceptron simples; um perceptron de várias camadas e um perceptron bayesiano. Os resultados serão analisados de acordo com a classificação de outros sistemas meteorológicos em outras regiões do mundo. (AU)