monitoramento e previsÃo de atividade ...stephan/slides_seminario_cap_06dez2018.pdfatividade...

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MONITORAMENTO E PREVISÃO DE MONITORAMENTO E PREVISÃO DE ATIVIDADE CONVECTIVA USANDO DADOS ATIVIDADE CONVECTIVA USANDO DADOS DE DESCARGAS ELÉTRICAS DE DESCARGAS ELÉTRICAS ATMOSFÉRICAS ATMOSFÉRICAS Alex de Almeida Fernandes (CPTEC/INPE) Alex de Almeida Fernandes (CPTEC/INPE) Alan James Peixoto Calheiros (LAC/INPE) Alan James Peixoto Calheiros (LAC/INPE) Cesar Strauss (CEA/INPE) Cesar Strauss (CEA/INPE) Glauston Roberto Teixeira de Lima (CEMADEN) Glauston Roberto Teixeira de Lima (CEMADEN) João Victor Cal Garcia (CEMADEN) João Victor Cal Garcia (CEMADEN) Stephan Stephany (LAC/INPE) Stephan Stephany (LAC/INPE) CAP/INPE (06 dezembro 2018)

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MONITORAMENTO E PREVISÃO DE MONITORAMENTO E PREVISÃO DE ATIVIDADE CONVECTIVA USANDO DADOS ATIVIDADE CONVECTIVA USANDO DADOS

DE DESCARGAS ELÉTRICAS DE DESCARGAS ELÉTRICAS ATMOSFÉRICASATMOSFÉRICAS

Alex de Almeida Fernandes (CPTEC/INPE)Alex de Almeida Fernandes (CPTEC/INPE)

Alan James Peixoto Calheiros (LAC/INPE)Alan James Peixoto Calheiros (LAC/INPE)

Cesar Strauss (CEA/INPE) Cesar Strauss (CEA/INPE)

Glauston Roberto Teixeira de Lima (CEMADEN)Glauston Roberto Teixeira de Lima (CEMADEN)

João Victor Cal Garcia (CEMADEN)João Victor Cal Garcia (CEMADEN)

Stephan Stephany (LAC/INPE)Stephan Stephany (LAC/INPE)

CAP/INPE (06 dezembro 2018)

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● previsão do tempo - grande volumes de dados de previsão do tempo - grande volumes de dados de modelos numéricos, satélites, radares, etc.modelos numéricos, satélites, radares, etc.

● BIG DATA - tendência atual de uso de mineração de BIG DATA - tendência atual de uso de mineração de dados para auxílio ao meteorologistadados para auxílio ao meteorologista

● imprecisão dos modelos numéricos na previsão de imprecisão dos modelos numéricos na previsão de atividade convectivaatividade convectiva

● cobertura pequena de radares met. no Brasilcobertura pequena de radares met. no Brasil

● correlação entre descargas elétricas atmosféricas e correlação entre descargas elétricas atmosféricas e atividade convectivaatividade convectiva

● como detetar e monitorar a atividade convectiva como detetar e monitorar a atividade convectiva severa?severa?

MOTIVAÇÃOMOTIVAÇÃO

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33//3737PROJETOS ANTERIORES (há 10 anos...)PROJETOS ANTERIORES (há 10 anos...)

● CB-MININGCB-MINING: : Mineração de dados associados a Mineração de dados associados a sistemas convectivos (duração 2006–2010, Edital sistemas convectivos (duração 2006–2010, Edital Universal CNPq)Universal CNPq)

● ADAPTADAPT - Tempestades: desenvolvimento de um - Tempestades: desenvolvimento de um sistema dinamicamente adaptativo para sistema dinamicamente adaptativo para produção de alertas para a região Sul/Sudeste produção de alertas para a região Sul/Sudeste (duração 2007-2009) (FINEP)(duração 2007-2009) (FINEP)

– Meta 2 – “Mineração de dados para Meta 2 – “Mineração de dados para identificação de condições favoráveis à gênese identificação de condições favoráveis à gênese e evolução de tempestades”e evolução de tempestades”

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44//3737SOFTWARES DESENVOLVIDOSSOFTWARES DESENVOLVIDOSOU EM DESENVOLVIMENTOOU EM DESENVOLVIMENTO

● EDDA - Estimação de Densidade de Descargas EDDA - Estimação de Densidade de Descargas elétricas Atmosféricaselétricas Atmosféricas((monitoramentomonitoramento / / nowcastingnowcasting – “operacional”) – “operacional”)

● EDDA – G - Estimação de Densidade de Descargas EDDA – G - Estimação de Densidade de Descargas elétricas Atmosféricas com aGrupamentoelétricas Atmosféricas com aGrupamento – – ((monitoramentomonitoramento/ / nowcastingnowcasting - “operacional”) - “operacional”)

● EDDA-chuva (EDDA + estimação de precipitação EDDA-chuva (EDDA + estimação de precipitação acumulada, acumulada, monitoramentomonitoramento - “operacional” - “operacional”))

● EPPA - Estimação de Precipitação a partir de dados EPPA - Estimação de Precipitação a partir de dados de Previsão e Análisede Previsão e Análise((previsãoprevisão - “em desenvolvimento”) - “em desenvolvimento”)

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● Geração de um campo de densidade de ocorrência Geração de um campo de densidade de ocorrência de descargas 2D fictício de descargas NS para um de descargas 2D fictício de descargas NS para um intervalo de tempo determinadointervalo de tempo determinado

● Estimação de núcleo Gaussiano 2DEstimação de núcleo Gaussiano 2D

● Dados do RINDATDados do RINDAT

● Correção da distância Euclidiana devida à latitudeCorreção da distância Euclidiana devida à latitude

● Avaliação operacional no CEMADEN feita em 2012Avaliação operacional no CEMADEN feita em 2012

● Versão derivada para agrupamento espaço-temporal Versão derivada para agrupamento espaço-temporal de descargas (EDDA-G)de descargas (EDDA-G)

SOFTWARE EDDASOFTWARE EDDA

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ESTIMAÇÃOESTIMAÇÃO

DE DENSIDADEDE DENSIDADE

Largura de janela/raio influência (fixo/automático)Largura de janela/raio influência (fixo/automático)

ALGUNS MÉTODOS – KERNEL ALGUNS MÉTODOS – KERNEL

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77//3737DADOS METEOROLÓGICOSDADOS METEOROLÓGICOSDADOS DE DESCARGASDADOS DE DESCARGAS

● Rede detecção RINDAT (ou BRASILDAT/Earth Networks)Rede detecção RINDAT (ou BRASILDAT/Earth Networks)

● Sensores RF, dados em formato UALFSensores RF, dados em formato UALF(descargas NS +/-, NN +/-, futuramente IN +/-)(descargas NS +/-, NN +/-, futuramente IN +/-)

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Densidade de descargas (EDDA) x Imagem GOES Densidade de descargas (EDDA) x Imagem GOES realçada (temperatura de topo de nuvens)realçada (temperatura de topo de nuvens)

SOFTWARE EDDA (ex. CEMADEN) SOFTWARE EDDA (ex. CEMADEN)

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Densidade de descargas (EDDA) xDensidade de descargas (EDDA) xSistemas convectivos identificados p/ ForTraCCSistemas convectivos identificados p/ ForTraCC

SOFTWARE EDDA (ex. CEMADEN) SOFTWARE EDDA (ex. CEMADEN)

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1010//3737

Densidade de descargas (EDDA) xDensidade de descargas (EDDA) xRadar de São Roque (CAPPI 3 km)Radar de São Roque (CAPPI 3 km)

SOFTWARE EDDA (ex. CEMADEN) SOFTWARE EDDA (ex. CEMADEN)

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1111//3737

Densidade de descargas (EDDA) x Precipitação Densidade de descargas (EDDA) x Precipitação estimada por satélite (Hidroestimador)estimada por satélite (Hidroestimador)

SOFTWARE EDDA (ex. CEMADEN) SOFTWARE EDDA (ex. CEMADEN)

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1212//3737

● Análise da correlação entre descargas NS e chuva Análise da correlação entre descargas NS e chuva convectiva (séries temporais para acumulados de convectiva (séries temporais para acumulados de 30 min de descargas NS e chuva para uma 30 min de descargas NS e chuva para uma tempestade em setembro de 2013 numa área tempestade em setembro de 2013 numa área 50km x 50 km próxima Bauru) (Garcia et al. 2013)50km x 50 km próxima Bauru) (Garcia et al. 2013)

PrecipitaçãoDescargas NS

ALGUNS MÉTODOS – EDDA CHUVAALGUNS MÉTODOS – EDDA CHUVA

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Estimativas de Estimativas de massa de chuva massa de chuva convectiva por radar convectiva por radar (azul) e pelo S/W (azul) e pelo S/W EDDA-CHUVA EDDA-CHUVA (vermelho) para a (vermelho) para a tempestade de tempestade de 22/4/2010 em 22/4/2010 em Presidente Prudente Presidente Prudente (acumulados de 30 (acumulados de 30 min e massa min e massa cumulativa, horário cumulativa, horário UTC).UTC).

ALGUNS MÉTODOS – EDDA CHUVAALGUNS MÉTODOS – EDDA CHUVA

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● Agrupamento espaço-temporal com janela Agrupamento espaço-temporal com janela deslizante temporaldeslizante temporal

● Utiliza algoritmo de agrupamento DENCLUEUtiliza algoritmo de agrupamento DENCLUE

● Grupos podem se dividir ou fundir:Grupos podem se dividir ou fundir:

SOFTWARE EDDA-G COM AGRUPAMENTOSOFTWARE EDDA-G COM AGRUPAMENTOESPAÇO-TEMPORAL DE DESCARGASESPAÇO-TEMPORAL DE DESCARGAS

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1515//3737DADOS METEOROLÓGICOS DADOS METEOROLÓGICOS DADOS DE RADARES METEOROLóGICOSDADOS DE RADARES METEOROLóGICOS

● (Exemplo) radares Bauru e Presidente Prudente (Exemplo) radares Bauru e Presidente Prudente (IPMet/UNESP) e São Roque (DECEA): radares (IPMet/UNESP) e São Roque (DECEA): radares Doppler banda S, imagens CAPPI 3 kmDoppler banda S, imagens CAPPI 3 km

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1616//3737

Evento AEvento A16/01/201016/01/2010

18:30 – 20:30 UTC18:30 – 20:30 UTC

RESULTADOS – ANÁLISE SINÓTICARESULTADOS – ANÁLISE SINÓTICA

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1717//3737

Evento A – Chuva convectiva sobreposta a Evento A – Chuva convectiva sobreposta a contorno de limiar de densidade, 1 / (grau².min) contorno de limiar de densidade, 1 / (grau².min)

RESULTADOS – SOFTWARE EDDARESULTADOS – SOFTWARE EDDA

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1818//3737

Evento A – Chuva convectiva sobreposta a Evento A – Chuva convectiva sobreposta a contorno do agrupamento espaço-temporal contorno do agrupamento espaço-temporal

RESULTADOS – SOFTWARE EDDA-GRESULTADOS – SOFTWARE EDDA-G

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1919//3737

Evento BEvento B19/01/201319/01/2013

22:00 - 23:30 UTC22:00 - 23:30 UTC

RESULTADOS – ANÁLISE SINÓTICARESULTADOS – ANÁLISE SINÓTICA

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2020//3737

Evento B – Chuva convectiva sobreposta a Evento B – Chuva convectiva sobreposta a contorno de limiar de densidade, 1 / (grau².min) contorno de limiar de densidade, 1 / (grau².min)

RESULTADOS – SOFTWARE EDDARESULTADOS – SOFTWARE EDDA

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Evento B – Chuva convectiva sobreposta a Evento B – Chuva convectiva sobreposta a contorno do agrupamento espaço-temporal contorno do agrupamento espaço-temporal

RESULTADOS – SOFTWARE EDDA-GRESULTADOS – SOFTWARE EDDA-G

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Evento Acélula #1

número de descargas NS

núm

ero

de d

esca

rgas

NS

núm

ero

de d

esca

rgas

NS

precipitação

tempo

Evento Bcélula #3

Evolução temporal de células selecionadasEvolução temporal de células selecionadas

RESULTADOS – SOFTWARE EDDA-GRESULTADOS – SOFTWARE EDDA-G

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2323//3737

KDD – DESCOBRIMENTO DE CONHECIMENTO KDD – DESCOBRIMENTO DE CONHECIMENTO EM BASES DE DADOSEM BASES DE DADOS

ALGUNS MÉTODOS – PROCESSO KDDALGUNS MÉTODOS – PROCESSO KDD

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2424//3737DADOS METEOROLÓGICOSDADOS METEOROLÓGICOSDADOS DO MODELO NUMÉRICO DADOS DO MODELO NUMÉRICO

● Utilizou-se modelo ETA (resolução 20 km e 5 km)Utilizou-se modelo ETA (resolução 20 km e 5 km)

● Migração para WRF, BRAMS, etc. ?Migração para WRF, BRAMS, etc. ?

● Exemplos de variáveis e índices de instabilidade Exemplos de variáveis e índices de instabilidade empregados:empregados:

– umrl500 , umrl700 , umrl850 , umrl925 , umrl500 , umrl700 , umrl850 , umrl925 , umrl1000umrl1000

– t500 , t700 , t850, uvel500 , uvel850, vvel500, t500 , t700 , t850, uvel500 , uvel850, vvel500, vvel850vvel850

– índices VT, CT, TT, K, SWEAT, CAPE, CINE, BLIíndices VT, CT, TT, K, SWEAT, CAPE, CINE, BLI

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SELEÇÃO DE ATRIBUTOS PARA CLASSIFICAÇÃO SELEÇÃO DE ATRIBUTOS PARA CLASSIFICAÇÃO (software EPPA):(software EPPA):

● 11 atributos, iguais ao da ferramenta objetiva de 11 atributos, iguais ao da ferramenta objetiva de previsão do CPTECprevisão do CPTEC

OUTRAS ABORDAGENS DE MINERAÇÃO DE DADOS:OUTRAS ABORDAGENS DE MINERAÇÃO DE DADOS:

● 65 atributos relativos à variáveis selecionadas do 65 atributos relativos à variáveis selecionadas do modelo ETA (Pessoa et al., 2012)modelo ETA (Pessoa et al., 2012)

● 26 atributos selecionados dentre os 65 atributos acima 26 atributos selecionados dentre os 65 atributos acima (Lima & Stephany, 2013 a/b)(Lima & Stephany, 2013 a/b)

DADOS METEOROLÓGICOSDADOS METEOROLÓGICOSDADOS DO MODELO NUMÉRICO ETADADOS DO MODELO NUMÉRICO ETA

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● Software EPPA: deve classificar padrões Software EPPA: deve classificar padrões associados à chuva forte e convectivaassociados à chuva forte e convectiva

● Classificação por árvore de decisão e Classificação por árvore de decisão e (futuramente) random forest(futuramente) random forest

● CART – Classification and Regression Trees CART – Classification and Regression Trees (Breiman et al. 1984): árvore binária, variáveis (Breiman et al. 1984): árvore binária, variáveis contínuas, pureza de cada nó pelo índice Gini:contínuas, pureza de cada nó pelo índice Gini:

( ( p p = proporção de elementos da classe = proporção de elementos da classe i i no nó S)no nó S)

ALGUNS MÉTODOS - EPPAALGUNS MÉTODOS - EPPA

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● FERRAMENTA OBJETIVA DE PREVISÃO DO TEMPO FERRAMENTA OBJETIVA DE PREVISÃO DO TEMPO (CPTEC/INPE)(CPTEC/INPE)

● regras práticas que utilizam variáveis e índices regras práticas que utilizam variáveis e índices de previsões do ETA 20kmde previsões do ETA 20km

Caso I : Pancada de Chuva com Trovoada

Caso II : Tempestade

Caso III : Granizo

Chuvas geralmente moderadas ou intensas e acompanhadas de atividade elétrica

Ocorrência de tempo mais severo, geralmente associado com chuvas torrenciais, grandes acumulados de chuva, rajadas de vento, fortes descargas elétricas e até presença de tornados

Identificar prováveis áreas com potencial ocorrência de granizo.

média umid.relat. (1000/925/850) > 60%média umid.relat. (850/700/500) > 60%omega(500) < -2.10^-5TT > 45K > 30

média umid.relat. (1000/925/850) > 60%média umid.relat. (850/700/500) > 60%omega(500) < -2.10^-5TT > 48K > 33

média umid.relat. (1000/925/850) > 60%média umid.relat. (850/700/500) > 60%omega(500) < -3.10^-5TT > 52SWEAT > 220

ALGUNS MÉTODOS - EPPAALGUNS MÉTODOS - EPPA

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● Previsão de chuva forte e convectiva a partir de Previsão de chuva forte e convectiva a partir de saídas do modelo ETAsaídas do modelo ETA

● Em desenvolvimento no ambiente de software REm desenvolvimento no ambiente de software R

● Treinamento com dados de radar e/ou descargasTreinamento com dados de radar e/ou descargas

● Usa árvore de decisão CART (Usa árvore de decisão CART (random forest ?random forest ?))

● Atributos: variáveis e índices de instabilidade da Atributos: variáveis e índices de instabilidade da ferramenta objetiva do CPTECferramenta objetiva do CPTEC

● Desempenho de classificação:Desempenho de classificação:

POD = VP / (VP + FN) × 100%POD = VP / (VP + FN) × 100%FAR = FP / (VP + FP) × 100% FAR = FP / (VP + FP) × 100%

SOFTWARE EPPASOFTWARE EPPA

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USO DE VIZINHANÇA RELAXADA PARA CORRELAÇÃO USO DE VIZINHANÇA RELAXADA PARA CORRELAÇÃO ENTRE A CHUVA PREVISTA E A OBSERVADAENTRE A CHUVA PREVISTA E A OBSERVADA

Desempenho da classificação pode ser subestimado Desempenho da classificação pode ser subestimado devido a imprecisões do modelo numéricodevido a imprecisões do modelo numérico

● Critério adotado:Critério adotado:

– (espacial 1) Pixel com chuva observada vizinho a (espacial 1) Pixel com chuva observada vizinho a chuva prevista é tratado como VP (não como FN)chuva prevista é tratado como VP (não como FN)

– (espacial 2) Pixel com chuva prevista vizinho a chuva (espacial 2) Pixel com chuva prevista vizinho a chuva observada é tratada como VP (não como FP)observada é tratada como VP (não como FP)

– (temporal) Pixel com chuva prevista é tratado como (temporal) Pixel com chuva prevista é tratado como VP se houver chuva observada 30 min antes ou VP se houver chuva observada 30 min antes ou depoisdepois

SOFTWARE EPPASOFTWARE EPPA

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Pancada de chuvacom trovoadas

vizinhança (pixels)

(caso 1) nula 3×3 5×5

previsões (h) POD FAR POD FAR POD FAR

00 06 12 18 22,2 72,8 32,3 46,3 41,4 30,2

24 30 36 42 20,5 67,9 31,0 37,0 38,8 20,0

48 54 60 66 20,3 74,6 31,9 49,0 41,2 33,6

72 78 84 90 22,8 72,1 33,9 44,0 42,5 26,9

Tempestades vizinhança (pixels)

(caso 2) nula 3×3 5×5

previsões (h) POD FAR POD FAR POD FAR

00 06 12 18 1,61 26,1 2,76 36,2 4,07 21,5

24 30 36 42 2,25 27,5 5,16 33,3 8,23 16,7

48 54 60 66 1,96 16,7 4,70 50,4 7,41 30,1

72 78 84 90 4,00 24,2 7,69 43,7 11,44 24,5

RESULTADOS – FERRAMENTA OBJETIVA CPTEC RESULTADOS – FERRAMENTA OBJETIVA CPTEC

Desempenho de classificação na previsão de Desempenho de classificação na previsão de ocorrência de precipitação (ETA 20km, jan/2010)ocorrência de precipitação (ETA 20km, jan/2010)

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3131//3737

vizinhança (pixels)

nula 3×3 5×5

previsões (UTC) POD FAR POD FAR POD FAR

00 06 12 18 47,7 68,5 85,4 44,6 94,3 30,4

24 30 36 42 45,0 68,1 83,4 42,4 92,6 27,7

48 54 60 66 47,4 66,6 82,7 40,6 93,7 26,1

72 78 84 90 44,8 70,3 80,8 43,7 92,7 25,5

Previsão de ocorrência de precipitação, trei-Previsão de ocorrência de precipitação, trei-nando e testando com dados de análise e nando e testando com dados de análise e previsão (ETA 20 km, janeiro/2010)previsão (ETA 20 km, janeiro/2010)

RESULTADOS – SOFTWARE EPPARESULTADOS – SOFTWARE EPPA

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USO DE REDES NEURAIS TREINADAS COM DADOS DE USO DE REDES NEURAIS TREINADAS COM DADOS DE ANÁLISE E PREVISÃO DE MODELO PARA PREDIÇÃO DE ANÁLISE E PREVISÃO DE MODELO PARA PREDIÇÃO DE OCORRÊNCIA DE ATIVIDADE CONVECTIVA FORTEOCORRÊNCIA DE ATIVIDADE CONVECTIVA FORTE

TESTES COM MODELO ETA 20 km, 2 CLASSES (FORTE, TESTES COM MODELO ETA 20 km, 2 CLASSES (FORTE, NÃO-FORTE), 26 ATRIBUTOS, ... NÃO-FORTE), 26 ATRIBUTOS, ...

PREDIÇÃO DE ATIVIDADE CONVECTIVA PREDIÇÃO DE ATIVIDADE CONVECTIVA

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3333//3737

(2013-2015)(2013-2015) USO DE REDES NEURAIS TREINADAS COM USO DE REDES NEURAIS TREINADAS COM DADOS DE ANÁLISE E PREVISÃO DE MODELO PARA DADOS DE ANÁLISE E PREVISÃO DE MODELO PARA PREDIÇÃO DE OCORRÊNCIA DE ATIVIDADE CONVECTIVAPREDIÇÃO DE OCORRÊNCIA DE ATIVIDADE CONVECTIVA

TESTES COM MODELO ETA 20 km, CLASSES NSCA/SCA, TESTES COM MODELO ETA 20 km, CLASSES NSCA/SCA, PREDIÇÃO 48 hs, MÉDIAS E MÁXIMOS/MíNIMOS DE 20 PREDIÇÃO 48 hs, MÉDIAS E MÁXIMOS/MíNIMOS DE 20 EXECUÇÕES… MELHOR RESULTADO ABAIXO! EXECUÇÕES… MELHOR RESULTADO ABAIXO!

PREDIÇÃO DE ATIVIDADE CONVECTIVA PREDIÇÃO DE ATIVIDADE CONVECTIVA

TREINAMENTO TREINAMENTO POD/FAR 0.909/0.149 POD/FAR 0.909/0.149 TESTES TESTES POD/FAR 0.913/0.087 POD/FAR 0.913/0.087

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(2017-2018) (2017-2018) USO DE REDES NEURAIS TREINADAS COM USO DE REDES NEURAIS TREINADAS COM DADOS DE ANÁLISE E PREVISÃO DE MODELO PARA DADOS DE ANÁLISE E PREVISÃO DE MODELO PARA PREDIÇÃO DE OCORRÊNCIA DE ATIVIDADE PREDIÇÃO DE OCORRÊNCIA DE ATIVIDADE CONVECTIVA. CONVECTIVA.

TESTES COM MODELO BRAMS 5 km, CLASSES TESTES COM MODELO BRAMS 5 km, CLASSES NSCA/SCA, PREDIÇÕES 6-72 hs, EM ANDAMENTO! NSCA/SCA, PREDIÇÕES 6-72 hs, EM ANDAMENTO!

SANITIZAÇÃO DOS DADOS, REDUÇÃO DE ATRIBUTOS, SANITIZAÇÃO DOS DADOS, REDUÇÃO DE ATRIBUTOS, CONSTRUÇÃO DE UMA BASE DE DADOS MAIS CONSTRUÇÃO DE UMA BASE DE DADOS MAIS EXTENSA...EXTENSA...

FOCO NA PREDIÇÃO QUALITATIVA EM VEZ DA FOCO NA PREDIÇÃO QUALITATIVA EM VEZ DA QUANTITATIVA COMO INDICADOR AUXILIAR AO QUANTITATIVA COMO INDICADOR AUXILIAR AO METEOROLOGISTA PREVISOR. METEOROLOGISTA PREVISOR.

PREDIÇÃO DE ATIVIDADE CONVECTIVA PREDIÇÃO DE ATIVIDADE CONVECTIVA

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Softwares EDDA, EDDA-chuva e EDDA-G disponíveis. Softwares EDDA, EDDA-chuva e EDDA-G disponíveis.

● O software EDDA e seus derivados demonstram o O software EDDA e seus derivados demonstram o potencial do uso de dados de descargas no moni- potencial do uso de dados de descargas no moni- toramento da atividade convectiva, que serviria para toramento da atividade convectiva, que serviria para países com pequena cobertura radar.países com pequena cobertura radar.

● O software EDDA-G tem potencial para o estudo dos O software EDDA-G tem potencial para o estudo dos aspectos eletrodinâmicos das tempestades e para aspectos eletrodinâmicos das tempestades e para disparar automaticamente modelo de alta resolução.disparar automaticamente modelo de alta resolução.

● O software EDDA foi usado na pesquisa de alguns O software EDDA foi usado na pesquisa de alguns classificadores em abordagens de mineração de dados classificadores em abordagens de mineração de dados meteorológicos para predição.meteorológicos para predição.

● Software EPPA ainda em desenvolvimento, mas Software EPPA ainda em desenvolvimento, mas predição por redes neurais possível como informação predição por redes neurais possível como informação adicional qualitativa ao meteorologista.adicional qualitativa ao meteorologista.

Conclusões e Comentários Finais Conclusões e Comentários Finais

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11. . DE LIMA, G. R. T. ; STEPHANY, S. ; de PAULA, E. R. ; BATISTA, I. S. ; ABDU, M. A. ; DE LIMA, G. R. T. ; STEPHANY, S. ; de PAULA, E. R. ; BATISTA, I. S. ; ABDU, M. A. ; REZENDE, L. F. C. ; AQUINO, M. G. S. ; DUTRA, A. P. S. Correlation analysis REZENDE, L. F. C. ; AQUINO, M. G. S. ; DUTRA, A. P. S. Correlation analysis between the occurrence of ionospheric scintillation at the magnetic equator and between the occurrence of ionospheric scintillation at the magnetic equator and at the southern peak of the Equatorial Ionization Anomaly. at the southern peak of the Equatorial Ionization Anomaly. Space WeatherSpace Weather (Online), v.12, p. 406-416, 2014.(Online), v.12, p. 406-416, 2014.

2. DE LIMA, G. R. T. ; STEPHANY, S. ; de PAULA, E. R. ; BATISTA, I. S. ; ABDU, M. A. 2. DE LIMA, G. R. T. ; STEPHANY, S. ; de PAULA, E. R. ; BATISTA, I. S. ; ABDU, M. A. Prediction of the level of ionospheric scintillation at equatorial latitudes in Brazil Prediction of the level of ionospheric scintillation at equatorial latitudes in Brazil using a neural network. using a neural network. Space WeatherSpace Weather (Online), v. 13, 2015. (Online), v. 13, 2015.

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