Categorical Meteorological Products: Evaluation and Analysis

In meteorology, observations and forecasts of a wide range of phenomena for example, snow, clouds, hail, fog, and tornados can be categorical, that is, they can only have discrete values (e.g., "snow" and "no snow"). Concentrating on satellite-based snow and cloud analyses, this thesis explores methods that have been developed for evaluation of categorical products and analyses. Different algorithms for satellite products generate different results; sometimes the differences are subtle, sometimes all too visible. In addition to differences between algorithms, the satellite products are influenced by physical processes and conditions, such as diurnal and seasonal variation in solar radiation, topography, and land use. The analysis of satellite-based snow cover analyses from NOAA, NASA, and EUMETSAT, and snow analyses for numerical weather prediction models from FMI and ECMWF was complicated by the fact that we did not have the true knowledge of snow extent, and we were forced simply to measure the agreement between different products. The Sammon mapping, a multidimensional scaling method, was then used to visualize the differences between different products. The trustworthiness of the results for cloud analyses [EUMETSAT Meteorological Products Extraction Facility cloud mask (MPEF), together with the Nowcasting Satellite Application Facility (SAFNWC) cloud masks provided by Météo-France (SAFNWC/MSG) and the Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SAFNWC/PPS)] compared with ceilometers of the Helsinki Testbed was estimated by constructing confidence intervals (CIs). Bootstrapping, a statistical resampling method, was used to construct CIs, especially in the presence of spatial and temporal correlation. The reference data for validation are constantly in short supply. In general, the needs of a particular project drive the requirements for evaluation, for example, for the accuracy and the timeliness of the particular data and methods. In this vein, we discuss tentatively how data provided by general public, e.g., photos shared on the Internet photo-sharing service Flickr, can be used as a new source for validation. Results show that they are of reasonable quality and their use for case studies can be warmly recommended. Last, the use of cluster analysis on meteorological in-situ measurements was explored. The Autoclass algorithm was used to construct compact representations of synoptic conditions of fog at Finnish airports.

Thunderstorm climatology and lightning location applications in northern Europe

Thunderstorm is a dangerous electrical phenomena in the atmosphere. Thundercloud is formed when thermal energy is transported rapidly upwards in convective updraughts. Electrification occurs in the collisions of cloud particles in the strong updraught. When the amount of charge in the cloud is large enough, electrical breakdown, better known as a flash, occurs. Lightning location is nowadays an essential tool for the detection of severe weather. Located flashes indicate in real time the movement of hazardous areas and the intensity of lightning activity. Also, an estimate for the flash peak current can be determined. The observations can be used in damage surveys. The most simple way to represent lightning data is to plot the locations on a map, but the data can be processed in more complex end-products and exploited in data fusion. Lightning data serves as an important tool also in the research of lightning-related phenomena, such as Transient Luminous Events. Most of the global thunderstorms occur in areas with plenty of heat, moisture and tropospheric instability, for example in the tropical land areas. In higher latitudes like in Finland, the thunderstorm season is practically restricted to the summer season. Particular feature of the high-latitude climatology is the large annual variation, which regards also thunderstorms. Knowing the performance of any measuring device is important because it affects the accuracy of the end-products. In lightning location systems, the detection efficiency means the ratio between located and actually occurred flashes. Because in practice it is impossible to know the true number of actually occurred flashes, the detection efficiency has to be esimated with theoretical methods.

Kasteluun vaikuttavista hydrometeorologisista tekijöistä

Summary: On the hydrometeorological factors affecting irrigation

Necesidad de aseguramiento en la Región Centro-Oeste de la Provincia de Buenos Aires

Resumen: En este trabajo se hace una evaluación del riesgo de daño en cultivos provocados por eventos de granizo o heladas en la región centro-oeste de la provincia de Buenos Aires, con el fin de establecer pautas para la planificación de los cultivos y a la vez brindar herramientas que ayuden en la decisión de contratación (o no) de seguros agrícolas, más allá del costo de las primas ofrecidas por el mercado asegurador. Para esto se tuvieron en cuenta distintos trabajos que han estudiado eventos de granizo y heladas en Argentina, además de información relativa a los ciclos de los principales cultivos de la región y los períodos de mayor susceptibilidad a estos eventos extremos. El granizo es un evento esporádico que provoca daños en superficies acotadas. Las consecuencias de una tormenta granicera son variables en función a la duración de la misma y el tamaño del hidrometeoro. El evento de granizo tiene una frecuencia de ocurrencia de un evento al año en la zona centro-oeste de la Provincia de Buenos Aires. La mayor cantidad de eventos se producen entre octubre y diciembre. Las heladas se definen como todo descenso térmico igual o inferior a 0° C (helada meteorológica) o a 3 °C (helada agrometeorológica) medido en un abrigo meteorológico. Estas podrán traer consecuencias sobre un cultivo en función a la etapa fenológica en la que este fenómeno ocurra. En este trabajo se presentan cuadros de referencia en los que se indica el riesgo de que los principales cultivos de la zona (maíz, soja, girasol y trigo) sean afectados por heladas en función de la fecha de siembra. Finalmente se presenta una discusión sobre el mercado de seguros agropecuarios en Argentina y un análisis sobre la conveniencia de la contratación de los mismos en función de los resultados encontrados en este trabajo

Atlas dos itinerarios, perfis longitudinaes e da zona demarcada = Atlas des itinéraires, des profils longitudinaux et de la zône démarquée publicado por L. Cruls

Referenciado por : Blake, Sacramento. Diccionario bibliographico brazileiro. Rio de Janeiro: Imprensa Nacional, 1883-1902. v. 4, p. 386-388

Limites entre o Brazil e a Bolivia : relatorio apresentado ao Exmo. Sr. Dr. Olyntho de Magalhaes Ministro das Relaçoes Exteriores

Louis Cruls nasceu em Diest, Bélgica, em 1848, e morreu em Paris, em 1908. Formado em Engenharia Civil, desenvolveu notáveis trabalhos nos campos da geografia, geologia, meteorologia e astronomia. Em 1874, mudou-se para o Brail, onde participou de diversas expedições cientìficas, especialmente, pela região do Planalto Central. Foi engenheiro da Comissão da Carta-Geral do Império. Em 1876, foi admitido como voluntário no observatório astronomico do Rio de Janeiro, e em 1884 tornou-se diretor ao suceder o frances E. Liais. Planejou e integrou diversas comissões, entre as quais a de exploração do Planalto Central do Brasil, em 1892, cuja finalidade era identificar e escolher o melhor local para a implantação da futura capital do País.

Emissões atmosféricas e implicações potenciais sobre a biota terrestre devido as atividades antrópicas na Baía do Almirantado/ Ilha Rei George Antártica

Neste trabalho foi realizado um estudo sobre o impacto sobre a atmosfera e a biota terrestre devido às emissões antrópicas na Baia do Almirantado/Ilha Rei George Antártica. Foram monitoradas as emissões dos compostos orgânicos voláteis e semi-voláteis, tanto nas fontes emissoras como no entorno da Estação Antártica Comandante Ferraz e estimadas as emissões dos navios, dos geradores a diesel e da incineração de lixo. Na avaliação do entorno, coletaram-se amostras de ar, neve e penas de aves. Com os resultados das emissões, do estudo topográfico e da meteorologia, realizou-se uma modelagem de plumas gaussiana para avaliar os impactos. Quatro cenários foram avaliados: dois com a presença dos navios NApOc Ary Rongel e Maximiano apresentaram concentrações máximas de até 356 g m-3 de COV e 18 g m-3 de material particulado, enquanto os demais, sem a presença dos navios, apenas considerando as estações de pesquisa EACF e Arctowski, apresentaram concentrações máximas de até 2,5 g m-3 de COV e 1,3 g m-3 de material particulado. Amostras de COV coletadas foram compatíveis com o cenário mais crítico. O estudo de correlação para carbonilas e HPA atmosférico e Carbono elementar e HPA, depositados em neve, apontaram a EACF como a principal fonte de emissão. As concentrações de levoglucosano detectadas a aproximadamente 2 km da EACF apontaram para a prática de incineração de lixo da EACF. Todas as áreas de interesse biológicos, anteriormente mapeados, dentro da AAEG, são vulneráveis às emissões antrópicas, como sugeriu o modelo de dispersão e a sobreposição dos resultados encontrados.

Aperfeiçoamento da previsão global em séries temporais caóticas

A previsão de valores futuros em séries temporais produzidas por sistemas caóticos pode ser aplicada em diversas áreas do conhecimento como Astronomia, Economia, Física, Medicina, Meteorologia e Oceanografia. O método empregado consiste na reconstrução do espaço de fase seguido de um termo de melhoria da previsão. As rotinas utilizadas para a previsão e análise nesta linha de pesquisa fazem parte do pacote TimeS, que apresenta resultados encorajadores nas suas aplicações. O aperfeiçoamento das rotinas computacionais do pacote com vistas à melhoria da acurácia obtida e à redução do tempo computacional é construído a partir da investigação criteriosa da minimização empregada na obtenção do mapa global. As bases matemáticas são estabelecidas e novas rotinas computacionais são criadas. São ampliadas as possibilidades de funções de ajuste que podem incluir termos transcendentais nos componentes dos vetores reconstruídos e também possuir termos lineares ou não lineares nos parâmetros de ajuste. O ganho de eficiência atingido permite a realização de previsões e análises que respondem a perguntas importantes relacionadas ao método de previsão e ampliam a possibilidade de aplicações a séries reais.

Estudo de níveis de ozônio troposférico usando métodos de estatística univariada e multivariada para duas localidades da cidade do Rio de Janeiro

Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

Mineração de dados para previsão de eventos extremos de precipitação

No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.

Análise dos problemas direto e inverso em um modelo de evolução populacional através de transformações integrais e inferência bayesiana

Modelos de evolução populacional são há muito tempo assunto de grande relevância, principalmente quando a população de estudo é composta por vetores de doenças. Tal importância se deve ao fato de existirem milhares de doenças que são propagadas por espécies específicas e conhecer como tais populações se comportam é vital quando pretende-se criar políticas públicas para controlar a sua proliferação. Este trabalho descreve um problema de evolução populacional difusivo com armadilhas locais e tempo de reprodução atrasado, o problema direto descreve a densidade de uma população uma vez conhecidos os parâmetros do modelo onde sua solução é obtida por meio da técnica de transformada integral generalizada, uma técnica numérico-analítica. Porém a solução do problema direto, por si só, não permite a simulação computacional de uma população em uma aplicação prática, uma vez que os parâmetros do modelo variam de população para população e precisam, portanto, ter seus valores conhecidos. Com o objetivo de possibilitar esta caracterização, o presente trabalho propõe a formulação e solução do problema inverso, estimando os parâmetros do modelo a partir de dados da população utilizando para tal tarefa dois métodos Bayesianos.

Base de dados meteorologicos do CNPH na internet.

2000

Estação meteorológica automática da Embrapa Meio Ambiente.

2006

Diagnóstico do meio físico da bacia hidrográfica do Rio Muriaé.

2005

Determinação da evapotranspiração de referência com base na evaporação do tanque de classe A na região Nordeste de São Paulo.

2001