Fechar

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3TEP8JH
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2019/06.10.13.37   (acesso restrito)
Última Atualização2019:06.13.18.10.44 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2019/06.10.13.37.18
Última Atualização dos Metadados2021:01.02.22.17.01 (UTC) administrator
DOI10.21575/25254782rmetg2019vol4n3856
ISSN2525-4782
Rótulolattes: 1446664587151293 3 FernandesLimaStepCalh:2019:PROCCL
Chave de CitaçãoFernandesLimaStepCalh:2019:PrOcCl
TítuloPrediction of occurrence of cloud-to-ground electrical discharges using forecasts of the brams numerical model
Ano2019
Data de Acesso31 out. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho567 KiB
2. Contextualização
Autor1 Fernandes, Alex de Almeida
2 Lima, Glauston Roberto Teixeira de
3 Stephany, Stephan
4 Calheiros, Alan James Peixoto
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9D
Grupo1 DIDOP-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 alex.fernandes@cptec.inpe.br
2
3 stephan.stephany@inpe.br
4 alan.calheiros@inpe.br
RevistaRevista Mundi Engenharia, Tecnologia e Gestão
Volume4
Número3
Páginas161-1-161-13
Histórico (UTC)2019-06-10 18:41:56 :: lattes -> administrator :: 2019
2019-06-11 17:51:58 :: administrator -> lattes :: 2019
2019-06-13 18:10:47 :: lattes -> administrator :: 2019
2021-01-02 22:17:01 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavemineração de dados
descargas elétrica atmosféricas
sistemas convectivos
modelos meteorológicos
ResumoA predição de ocorrência de eventos convectivos severos permite a emissão de alertas meteorológicos, possibilitando a mitigação de diversas catástrofes em potencial. Em muitos casos, os modelos numéricos de previsão do tempo não conseguem simular de forma eficiente esse tipo de eventos. Em contrapartida, dado o grande volume e diversidade de dados meteorológicos, a aplicação de técnicas de mineração de dados torna-se cada vez mais comum em Meteorologia. No caso de atividade convectiva, utilizando-se dados passados, é possível identificar padrões característicos nas previsões de um modelo ao associá-las aos correspondentes campos de densidade de ocorrência de descargas elétricas atmosféricas nuvem-solo. Isso é feito por um algoritmo de aprendizado de máquina, no caso, um conjunto de redes neurais. Assim, estes padrões podem ser detectados nas futuras previsões geradas pelo modelo, de forma a fazer a predição de ocorrência de descargas, as quais estão associadas à atividade convectiva. Neste trabalho, a abordagem proposta foi aplicada para o modelo BRAMS, um modelo desenvolvido no país e utilizado operacionalmente ou para pesquisa em Meteorologia. Consequentemente, foi analisada a capacidade de predição de ocorrência de descargas pelas redes neurais propostas para um conjunto de eventos e sua utilidade para predição de eventos convectivos como ferramenta auxiliar na previsão de tempo operacional.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Prediction of occurrence...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDOP > Prediction of occurrence...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
Grupo de Usuáriosself-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/43SQKNE
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Administração pública, defesa e seguridade social, Pesquisa e desenvolvimento científico.
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 


Fechar