Mineração de dados meteorológicos para previsão de eventos severos
AUTOR(ES)
Pessoa, Alex Sandro Aguiar, Lima, Glauston Roberto Teixeira De, Silva, José Demísio Simões da, Stephany, Stephan, Strauss, Cesar, Caetano, Mirian, Ferreira, Nelson Jesus
FONTE
Revista Brasileira de Meteorologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
2012-03
RESUMO
O objetivo do trabalho proposto é detectar antecipadamente possíveis ocorrências de eventos convectivos severos, por meio do monitoramento das saídas do modelo de previsão numérica de tempo Eta, para cada intervalo de previsão e para um conjunto de variáveis selecionadas. O período de estudo estende-se de janeiro a fevereiro de 2007. Classificadores foram desenvolvidos pela abordagem de similaridade de vetores e de conjuntos aproximativos, de forma a identificar saídas do modelo Eta que possam ser associados a esses eventos. Assumiu-se como premissa que os eventos convectivos severos possam ser correlacionados com grande número de ocorrências de descargas elétricas atmosféricas. Os classificadores agruparam as saídas do modelo Eta, compostas por essas variáveis, com base na densidade de ocorrência de descargas elétricas atmosféricas nuvem-solo. Ambos os classificadores apresentaram bom desempenho para os testes realizados para um período de dois meses escolhido para três mini-regiões selecionadas do território brasileiro.
ASSUNTO(S)
mineração de dados previsão meteorológica eventos convectivos
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