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Estudo sobre a precipita??o simulada no outono na regi?o tropical da Am?rica do Sul atrav?s de downscaling din?mico e previs?o por conjunto

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  • معلومة اضافية
    • Thesis Advisors:
      Santos, Alexandre Torres Silva dos; Mendes, David; Lucio, Paulo S?rgio; Rocha, Rosmeri Porfirio; Spyrides, Maria Helena Constantino; Silva, Cl?udio Mois?s Santos e
    • بيانات النشر:
      publishedVersion
    • بيانات النشر:
      PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM CI?NCIAS CLIM?TICAS; UFRN; Brasil, 2016.
    • الموضوع:
      2016
    • Collection:
      IBICT Brazilian ETDs
    • Original Material:
      SILVA, Aline Gomes da. Estudo sobre a precipita??o simulada no outono na regi?o tropical da Am?rica do Sul atrav?s de downscaling din?mico e previs?o por conjunto. 2016. 128f. Tese (Doutorado em Ci?ncias Clim?ticas) - Centro de Ci?ncias Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016.
    • نبذة مختصرة :
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      Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq)
      Este trabalho apresenta a an?lise do desempenho do m?todo de previs?o por conjunto atrav?s de Regress?o Linear M?ltipla por Componentes Principais (RCP) para combinar simula??es, com diferentes configura??es, executadas com um modelo clim?tico regional (t?cnica downscaling din?mico) a fim de simular a precipita??o sobre a parte tropical da Am?rica do Sul. As an?lises focaram-se em duas sub-regi?es do Brasil: Nordeste Brasileiro (NEB) e Amaz?nia (AMZ). O modelo regional utilizado nas simula??es foi o RegCM4, for?ado por dados do ERA-Interim, produzidos pelo European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF). Analisaram-se 18 outonos austrais de 1991 at? 2008. Para a composi??o da previs?o por conjunto foram usados 2/3 do per?odo para treinamento e 1/3 para valida??o, conforme a t?cnica de holdout. Os resultados foram comparados aos dados di?rios de precipita??o do Global Precipitation Climatology Center (GPCC) e com a m?dia aritm?tica (MA) das simula??es, que ? o m?todo geralmente utilizado para previs?o por conjunto. O modelo RegCM4 apresentou potencialidade para prever a precipita??o sobre a regi?o tropical da Am?rica do Sul (AS). Al?m disso, diferentes parametriza??es do modelo podem ser modificadas a fim de torn?-lo mais eficaz. Entretanto, o bom desempenho do modelo somado ao m?todo de previs?o por conjunto RCP aumentou a precis?o, comparada ao m?todo MA apresentando: vieses menos tendenciosos (m?dia pr?xima de zero), enquanto o m?todo MA foi tendencioso (subestimou a precipita??o); maior captura da variabilidade dos dados do GPCC e correla??o moderada com os dados do GPCC, enquanto MA obteve correla??o fraca e maior erro quadr?tico m?dio. Al?m disso, o m?todo RCP reproduziu, com melhor desempenho, a distribui??o da frequ?ncia de chuva di?ria ao longo de todo o per?odo para ambas as regi?es. Portanto, a partir da metodologia desenvolvida e implementada obteve-se melhorias na previs?o da intensidade da chuvas di?rias sobre a regi?o tropical da Am?rica do Sul.
      This study presents an analysis of the performance of the method ensemble forecasting by Multiple Linear Regression Principal Component (RPC) to combine simulations with different configurations, performed with a regional climate model (downscaling dynamic technique) in order to simulate rainfall over tropical portion of South America. The analysis focused on two sub-regions of Brazil: Northeast Brazil (NEB) and Amazon (AMZ). The regional model used in the simulations was the RegCM4, forced by ERA-Interim data produced by the European Center for Medium- Range Weather Forecast (ECMWF). They analyzed 18 austral autumns (1991 until 2008). For the composition of a prediction ensemble, were used for training period 2/3 and 1/3 for validation, as holdout technique. The results were compared to daily precipitation data from the Global Precipitation Climatology Center (GPCC) and the average of the simulations (MA method), which is the method generally used for ensemble forecasting. The RegCM4 model showed potential to predict rainfall over the tropical region of AS. Moreover, different parameterization of the model can be modified to make it more effective. However, the good performance of the model combined with the RCP method of prediction ensemble increased accuracy compared to the MA method, with: less biased bias (average close to zero), while the MA method was biased (underestimated precipitation); greater capture the variability of GPCC data and moderate correlation with the GPCC data, while MA obtained weak correlation and greater mean square error. In addition, the reproduced PCR method improves the performance, the distribution of daily precipitation along the entire the period for both regions. Therefore, from the developed and implemented methodology yielded improvements in forecasting intensity of daily rainfall over the tropical region of South America.
    • الرقم المعرف:
      oai:repositorio.ufrn.br:123456789/22235
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/openAccess
    • الرقم المعرف:
      edsndl.IBICT.oai.repositorio.ufrn.br.123456789.22235