@InProceedings{ChinchayMach:2018:UsMuGo,
author = "Chinchay, Joao Henry Huam{\'a}n and Machado, Luiz Augusto
Toledo",
title = "Uso de multi-canais do goes-16 para previs{\~a}o imediata de
densidade de descargas el{\'e}tricas",
booktitle = "Anais...",
year = "2018",
editor = "Herdies, Dirceu Luis and Coelho, Simone Marilene Sievert da
Costa",
organization = "Encontro dos alunos de p{\'o}s-gradua{\c{c}}{\~a}o em
meteorologia do CPTEC/INPE, 17. (EPGMET)",
publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
keywords = "GOES-16, GLM, ABI.",
abstract = "Este trabalho emprega os multi-canais do sat{\'e}lite GOES-16
para a previs{\~a}o imediata de densidades de descargas
el{\'e}tricas. Para isto se utilizaram imagens do Advanced
Baseline Imager (ABI) e as coordenadas dos flashes registrados
pelo Geo- stationary Lightning Mapper (GLM). A {\'a}rea de estudo
se localiza na regi{\~a}o norte do Brasil, sobre a cidade do
Manaus. A metodologia empregada consistiu em identificar as
respostas radiativas que apresentam as nuvens de tempestades com
respeito aos atributos f{\'{\i}}sicos: tamanho das
part{\'{\i}}culas, intensidade do fluxo ascendente, profundidade
da nuvem e glacia{\c{c}}{\~a}o no seu topo; mediante campos de
interesse (singulares bandas e suas diferen{\c{c}}as), e
relaciona-los com sete categorias de densidade de flash,
acumulados entre 0-5, 5-10 e 10-15 minutos posteriores ao
hor{\'a}rio das imagens do ABI. Desta rela{\c{c}}{\~a}o se
elaboraram histogramas de frequ{\^e}ncia relativa, que permitiu
identificar aos campos de interesse que apresentam a maior
sensibilidade com respeito ao incremento dos flashes. Por meio das
frequ{\^e}ncias relativas acumuladas e da curva com a m{\'a}xima
derivada foi poss{\'{\i}}vel determinar os campos de interesse
(associado a cada atributo f{\'{\i}}sico) e seus limiares, os
quais foram empregados como preditores da densidade de descargas
el{\'e}tricas. A partir destes preditores, foram elaborados sete
modelos de previs{\~a}o para o per{\'{\i}}odo diurno, noturno e
para as 24 horas do dia. As avalia{\c{c}}{\~o}es das
previs{\~o}es dos preditores e dos modelos mostraram que no
intervalo de tempo de 5-10 minutos se observam os menores valores
de false alarme (FAR) e a maior probabilidade de
detec{\c{c}}{\~a}o (POD). Tomando como crit{\'e}rio baixos
valores de FAR e altos valores de POD, determinou-se que a banda
de 10.35 \μm {\'e} o melhor preditor. No caso dos modelos,
o modelo-05, formado pelas bandas 10.35 \μm e 3.9 \μm
- 10.35 \μm, foi o que apresentou o melhor resultado para o
per{\'{\i}}odo noturno, enquanto que para os outros dois
per{\'{\i}}odos do dia, o modelo-07, formado pela banda de 10.35
\μm e tend{\^e}ncia temporal em 30 minutos, foi o melhor.",
conference-location = "Cachoeira Paulista",
conference-year = "22-26 out. 2018",
language = "pt",
organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
ibi = "8JMKD3MGPDW34R/3SQP8JE",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3SQP8JE",
targetfile = "SRA-01.pdf",
type = "Sensoriamento Remoto da Atmosfera",
urlaccessdate = "19 maio 2024"
}