@InProceedings{QueirozSant:2018:AvDeMo,
author = "Queiroz, Amanda Carolina Da Silva and Santos, Alexandre Torres
Silva Dos",
title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o do desempenho do modelo brams para o vento
no rio grande do norte",
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 = "Modelagem, CFSR, GFS.",
abstract = "Diante do consumo desenfreado de eletricidade, o homem passou a
buscar formas de produ{\c{c}}{\~a}o de energia limpa, tendo em
vista o risco que estava correndo com a alta de recursos no
futuro. Assim, a energia e{\'o}lica, denominada como a energia
cin{\'e}tica contida no vento, surgiu como uma das energias
renov{\'a}veis mais promissoras. Para o desenvolvimento de
projetos com foco na energia e{\'o}lica, os modelos
num{\'e}ricos podem ser considerados de suma import{\^a}ncia,
visto que os resultados obtidos (as previs{\~o}es) s{\~a}o
importantes para entender o comportamento futuro do vento. Diante
d o exposto, o objetivo do trabalho foi analisar o desempenho do
modelo BRAMS para sete mun{\'{\i}}cipios do Rio Grande do Norte
no m{\^e}s de setembro de 2017. O modelo BRAMS foi executado com
dois diferentes tipos de dados de condi{\c{c}}{\~o}es iniciais
(CFSR e GFS). Os resultados obtidos com o modelo foram comparados
com os dados observados pelas esta{\c{c}}{\~o}es
meteorol{\'o}gicas. Nos estudos realizados, pode-se verificar que
os diferentes tipos de dados de entrada n{\~a}o impactaram
significativamente no resultado do modelo, assim como os dois
tipos de interpola{\c{c}}{\~a}o usados para obter os resultados
para as cidades. Em geral, tanto o modelo BRAMS executado com o
GFS, quanto o modelo BRAMS executado com os dados CFSR, apresentam
uma superestima{\c{c}}{\~a}o dos dados observados, isto sendo
confirmado por an{\'a}lises estat{\'{\i}}sticas e gr{\'a}ficos
das s{\'e}ries temporais. No futuro, pretende- se ampliar a
s{\'e}rie de dados e acrescentar outro dado de
condi{\c{c}}{\~a}o inicial para ter uma melhor
visualiza{\c{c}}{\~a}o do desempenho do BRAMS nos
munic{\'{\i}}pios estudados e verificar a import{\^a}ncia deste
modelo na previs{\~a}o do vento, contribuindo para a {\'a}rea de
fonte e{\'o}lica.",
conference-location = "Cachoeira Paulista",
conference-year = "22-26 out. 2018",
language = "pt",
organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
ibi = "8JMKD3MGPDW34R/3SR2BEH",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3SR2BEH",
targetfile = "MG2-03.pdf",
type = "Modelagem Geral",
urlaccessdate = "19 maio 2024"
}