Análise do erro de previsão de vazões mensais com diferentes horizontes de previsão

Este trabalho aborda o problema de previsão para séries de vazões médias mensais, no qual denomina-se de horizonte de previsão (h), o intervalo de tempo que separa a última observação usada no ajuste do modelo de previsão e o valor futuro a ser previsto. A análise do erro de previsão é feita em função deste horizonte de previsão. Estas séries possuem um comportamento periódico na média, na variância e na função de autocorrelação. Portanto, considera-se a abordagem amplamente usada para a modelagem destas séries que consiste inicialmente em remover a periodicidade na média e na variância das séries de vazões e em seguida calcular uma série padronizada para a qual são ajustados modelos estocásticos. Neste estudo considera-se para a série padronizada os modelos autorregressivos periódicos PAR (p m). As ordens p m dos modelos ajustados para cada mês são determinadas usando os seguintes critérios: a análise clássica da função de autocorrelação parcial periódica (FACPPe); usando-se o Bayesian Information Criterion (BIC) proposto em (MecLeod, 1994); e com a análise da FACPPe proposta em (Stedinger, 2001). Os erros de previsão são calculados, na escala original da série de vazão, em função dos parâmetros dos modelos ajustados e avaliados para horizontes de previsão h variando de 1 a 12 meses. Estes erros são comparados com as estimativas das variâncias das vazões para o mês que está sendo previsto. Como resultado tem-se uma avaliação da capacidade de previsão, em meses, dos modelos ajustados para cada mês.

Simulação tridimensional adaptativa da separação das fases de uma mistura bifásica usando a equação de Cahn-Hilliard

Simulamos a separação dos componentes de uma mistura bifásica com a equação de Cahn-Hilliard. Esta equação contém intrincados termos não lineares e derivadas de alta ordem. Além disso, a delgada região de transição entre os componentes da mistura requer muita resolução. Assim, determinar a solução numérica da equação de Cahn-Hilliard não é uma tarefa fácil, principalmente em três dimensões. Conseguimos a resolução exigida no tempo usando uma discretização semi-implícita de segunda ordem. No espaço, obtemos a precisão requerida utilizando malhas refinadas localmente com a estratégia AMR. Essas malhas se adaptam dinamicamente para recobrir a região de transição. O sistema linear proveniente da discretização é solucionado por intermédio de técnicas multinível-multigrid.

Impacto da temperatura da superfície do mar na simulação da Zona de Convergência do Atlântico Sul

Durante o verão austral, diversas regiões do Brasil são afetadas por precipitação intensa, geralmente associada à Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS). O objetivo geral deste trabalho foi investigar a influência da resolução espacial e temporal dos dados de temperatura da superfície do mar (TSM) na simulação da precipitação associada à ZCAS. Foram realizadas simulações com o modelo BRAMS (Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System) para dois eventos de ZCAS, ocorridos em 1998 (El Niño) e 1999 (La Niña). A quantidade de precipitação acumulada na parte oceânica da ZCAS foi maior nos experimentos com TSM mais quente. Índices estatísticos foram utilizados para verificação do desempenho do modelo na simulação de precipitação nas regiões que compõem a ZCAS (oceânica, costeira e amazônica), com diferentes dados de TSM. A resolução espaço-temporal dos dados de TSM influencia de forma pouco significativa na representação da ZCAS pelo modelo BRAMS. O modelo é mais eficiente em identificar a ocorrência/não ocorrência de chuva do que em localizar núcleos mais intensos e seu desempenho foi superior (inferior) na região amazônica (oceânica) da ZCAS.