Aplicações da técnica de análise de correlações canônicas na previsão climática sazonal no Ceará
| Ano de defesa: | 2009 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual do Ceará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=57695 |
Resumo: | A previsão da precipitação sobre o Nordeste Brasileiro e o Estado do Ceará, bem como de sua distribuição espacial e temporal durante a estação chuvosa, é importantíssima para os recursos hídricos e a agricultura locais, pois auxilia na orientação para a distribuição de sementes (no início do plantio) e para o gerenciamento dos reservatórios. Dada a crescente demanda dos usuários por informações sobre condições climáticas extremas (secas e enchentes), o presente trabalho tem como objetivos: 1) aplicar um modelo empírico de correlações canônicas para a previsão sazonal de anomalias de precipitação, que poderá ser utilizado por diversos setores da sociedade, a exemplo destes dois setores e 2) utilizar o modelo de correlações canônicas como corretor dos resultados de um modelo dinâmico utilizado na Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos na previsão climática sazonal e para agregar à informação gerada por esse modelo a informação da TSM propriamente dita compondo um modelo de previsão híbrido dinâmico-empírico. Os resultados sugerem que o uso de ACC na previsão climática sazonal proporciona bons resultados tanto diretamente como modelo empírico quanto associada a modelos dinâmicos. |
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Aplicações da técnica de análise de correlações canônicas na previsão climática sazonal no CearáCiências físicas aplicadas Correlação canônicas Previsao ClimaticaA previsão da precipitação sobre o Nordeste Brasileiro e o Estado do Ceará, bem como de sua distribuição espacial e temporal durante a estação chuvosa, é importantíssima para os recursos hídricos e a agricultura locais, pois auxilia na orientação para a distribuição de sementes (no início do plantio) e para o gerenciamento dos reservatórios. Dada a crescente demanda dos usuários por informações sobre condições climáticas extremas (secas e enchentes), o presente trabalho tem como objetivos: 1) aplicar um modelo empírico de correlações canônicas para a previsão sazonal de anomalias de precipitação, que poderá ser utilizado por diversos setores da sociedade, a exemplo destes dois setores e 2) utilizar o modelo de correlações canônicas como corretor dos resultados de um modelo dinâmico utilizado na Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos na previsão climática sazonal e para agregar à informação gerada por esse modelo a informação da TSM propriamente dita compondo um modelo de previsão híbrido dinâmico-empírico. Os resultados sugerem que o uso de ACC na previsão climática sazonal proporciona bons resultados tanto diretamente como modelo empírico quanto associada a modelos dinâmicos. Forecasting the precipitation over Northeast Brazil and the state of Ceará, as well its time and space distribution during the rainy season, is very important for local water resources and agriculture, since it provides information for seed distribution (at the beginning of the plantation) and reservoir management. Given the growing demand from users for information on extreme climate conditions (droughts and floods), this work aims at 1) implementing an empirical model of canonical correlations for prediction of seasonal precipitation anomalies, which could be used by various sectors of society, like the ones already mentioned and 2) use canonical correlations a model output correction of dynamical downscaling results from a mesoscale model used for seasonal prediction by the Ceará state Foundation for Meteorology and Water Resources and to join the data from the dynamical model and the SSTs as predictors in a hybrid, dynamical-empirical model. The results suggest that the use of CCA in seasonal climate prediction produces good results both as an empirical model and associated with dynamical models. Universidade Estadual do CearáAlexandre Araujo CostaRibeiro Filho, José Gomes2010-01-26T00:00:00Z2009info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=57695info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UECEinstname:Universidade Estadual do Cearáinstacron:UECE2010-01-26T00:00:00Zoai:uece.br:57695Repositório InstitucionalPUBhttps://siduece.uece.br/siduece/api/oai/requestopendoar:2010-01-26T00:00Repositório Institucional da UECE - Universidade Estadual do Cearáfalse |
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