Previsão estocástica em meteorologia: Parte 1 - modelo de águas rasas com mecanismo de chuva

• Processo: 05/56460-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2005
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2007
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Meteorologia
• Pesquisador responsável: Pedro Leite da Silva Dias
• Beneficiário: Paul Krause
• Instituição Sede: Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Previsão (análise de séries temporais) Análise estocástica Chuva
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Assimilacao De Dados | Filtro Bayesiano De Particulas | Modelo De Aguas Rasas | Modos Determinantes | Previsao Estocastica | Reducao De Dimensao

Resumo

Devido às imperfeições presentes em qualquer modelo e dado observacional, a previsão numérica de futuros estados de um sistema instável deve envolver na prática um processo de preparação do estado inicial. Atualmente, métodos estocásticos de aprendizado a respeito do estado de um sistema em evolução através de um modelo para a dinâmica do sistema e de dados observacionais são oferecidos para tal. Nestes métodos, a melhor estimativa estatística do estado é produzida a todo instante em função da informação disponível. O Filtro Bayesiano de Partículas (FBP) é um algoritmo que determina entre dois instantes de observação a densidade de probabilidade do estado da Atmosfera estimado pela dinâmica do modelo, corrigida pela seqüência de dados observacionais disponível, através de simulações de Monte Cario e correção bayesiana da distribuição de estados produzida com tais simulações. Este é o algoritmo de previsão estocástica mais abrangente em termos da distribuição de estados produzida. Portanto a pesquisa em favor da operacionalização do FBP, mantendo sua abrangência, é de fundamental importância para à Meteorologia. Deseja-se testar um algoritmo proposto pelo autor deste projeto com um modelo para a dinâmica da atmosfera na escala planetária: o modelo de águas rasas com mecanismo de chuva. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

KRAUSE, PAUL. The Diffusion Kernel Filter. Journal of Statistical Physics, v. 134, n. 2, p. 365-380, JAN 2009. (05/56460-3)