@InProceedings{FerreiraYamaLimaBres:2018:MoAtRe,
               author = "Ferreira, Camila Cossetin and Yamamoto, Rodrigo and Lima, Wagner 
                         Flauber Ara{\'u}jo and Bressiani, Danielle De Almeida",
                title = "Modelagem atmosf{\'e}rica para a regi{\~a}o amaz{\^o}nica",
            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 = "Amaz{\^o}nia, Modelagem, WRF.",
             abstract = "O potencial para crescimento e emprego efetivo do transporte 
                         aquavi{\'a}rio no Brasil motivou o desenvolvimento de uma 
                         ferramenta de suporte ao planejamento e a log{\'{\i}}stica da 
                         navega{\c{c}}{\~a}o interior (PreHvia - Previs{\~a}o 
                         Hidro-meteoceanogr{\'a}fica das vias fluviais e portos) na 
                         Climatempo. Essa ferramenta ser{\'a} apresentada como uma 
                         plataforma web contendo as previs{\~o}es atmosf{\'e}ricas de 
                         at{\'e} 15 dias e as tend{\^e}ncias para seis meses; a 
                         vaz{\~a}o e a cota dos rios; al{\'e}m da altura d{\'a}gua, 
                         corrente e ondas na regi{\~a}o pr{\'o}xima aos portos. Neste 
                         trabalho ser{\'a} descrita a componente atmosf{\'e}rica do 
                         PreHvia, respons{\'a}vel pelas previs{\~o}es de curto e 
                         m{\'e}dio prazos e pelas previs{\~o}es sazonais, que al{\'e}m 
                         de integrar a plataforma ir{\~a}o alimentar os modelos 
                         hidrol{\'o}gico, hidrodin{\^a}mico e de ondas. Para os 
                         progn{\'o}sticos de curto e m{\'e}dio prazos, diferentes 
                         parametriza{\c{c}}{\~o}es f{\'{\i}}sicas do modelo WRF 
                         (Weather Research and Forecast), adaptado pela Climatempo, foram 
                         utilizadas na estrutura{\c{c}}{\~a}o de um sistema de 
                         previs{\~a}o por conjunto. Os resultados iniciais desse sistema 
                         demonstraram que a utiliza{\c{c}}{\~a}o dos membros com melhor 
                         performance do conjunto diminuiu o erro m{\'e}dio quadr{\'a}tico 
                         do vento em mais de 80%, comparado {\`a} rodada 
                         determin{\'{\i}}stica do WRF. Para a previs{\~a}o de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o os resultados foram mais modestos, 
                         demandando outras an{\'a}lises. Nas previs{\~o}es sazonais 
                         ser{\~a}o usadas as rodadas do modelo CFS v2 (Coupled Forecast 
                         System), disponibilizadas pelo NCEP (National Centers for 
                         Environmental Prediction). A avalia{\c{c}}{\~a}o do desempenho 
                         do CFS na regi{\~a}o de estudo indicou uma forte tend{\^e}ncia 
                         do modelo em superestimar os valores de precipita{\c{c}}{\~a}o, 
                         apresentando os maiores erros durante a esta{\c{c}}{\~a}o 
                         chuvosa (outubro-abril). Para remo{\c{c}}{\~a}o desse bias 
                         ser{\'a} utilizado o ajustamento estat{\'{\i}}stico da 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o de frequ{\^e}ncia acumulada prevista 
                         pelo modelo com a distribui{\c{c}}{\~a}o de frequ{\^e}ncia 
                         acumulada da observa{\c{c}}{\~a}o (CDF Matching). Essa 
                         t{\'e}cnica foi experimentalmente utilizada na 
                         remo{\c{c}}{\~a}o do vi{\'e}s de s{\'e}ries temporais de 
                         intensidade e dire{\c{c}}{\~a}o do vento. Foram 
                         alcan{\c{c}}adas redu{\c{c}}{\~o}es da ordem de at{\'e} 70% no 
                         RMSE da s{\'e}rie temporal simulada pelo WRF, o que demonstra que 
                         a t{\'e}cnica {\'e} bastante promissora, al{\'e}m de ter baixo 
                         custo computacional e pouca complexidade. O PreHvia est{\'a} em 
                         desenvolvimento e tem enfrentado os desafios da modelagem em uma 
                         regi{\~a}o tropical, no entanto, espera-se que os resultados do 
                         projeto colaborem no dia a dia das opera{\c{c}}{\~o}es, assim 
                         como no planejamento de longo prazo, estimulando ainda mais o 
                         transporte aquavi{\'a}rio.",
  conference-location = "Cachoeira Paulista",
      conference-year = "22-26 out. 2018",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34R/3SR28QE",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3SR28QE",
           targetfile = "MG2-06.pdf",
                 type = "Modelagem Geral",
        urlaccessdate = "19 maio 2024"
}