956 resultados para Precipitation radar
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Three types of imagery were evaluated for mapping drainage patterns and vegetation in a 100 000 ha area of Sao Paulo State, Brazil. The drainage measurements were drainage density, frequency of channels and texture ratio, studied on circular samples of 10 km2 for panchromatic photography and 100 km2 for radar and satellite images. The vegetation types were forest, pasture, sugar cane and rice, studied on circular samples of 100 km2. Radar images were the most convenient method to study drainage patterns and the land forms of large areas, while Landsat imagery was most efficient for the study of vegetative cover, although panchromatic photographs were the most accurate method.-from Field Crop Abstracts
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The objective of the present work was the improvement of the methodology for soil mapping through the drainage network with the aid of Landsat data. The drainage network of the area studied was delineated and the soils identified. The main problem of the method has been the characterization of the contact between soil units when it is not abrupt, and in this case field trips and the analysis of the relief has been used to solve doubts.-from English summary
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This model connects directly the radar reflectivity data and hydrological variable runoff. The catchment is discretized in pixels (4 Km × 4 Km) with the same resolution of the CAPPI. Careful discretization is made so that every grid catchment pixel corresponds precisely to CAPPI grid cell. The basin is assumed a linear system and also time invariant. The forecast technique takes advantage of spatial and temporal resolutions obtained by the radar. The method uses only the measurements of the factor reflectivity distribution observed over the catchment area without using the reflectivity - rainfall rate transformation by the conventional Z-R relationships. The reflectivity values in each catchment pixel are translated to a gauging station by using a transfer function. This transfer function represents the travel time of the superficial water flowing through pixels in the drainage direction ending at the gauging station. The parameters used to compute the transfer function are concentration time and the physiographic catchment characteristics. -from Authors
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Equatorial F region vertical plasma drifts, spread F and anomaly responses, in the south American longitude sector during the superstorm of 30 October 2003, are analyzed using data from an array of instruments consisting of Digisondes, a VHF radar, GPS TEC and scintillation receivers in Brazil, and a Digisonde and a magnetometer in Jicamarca, Peru. Prompt penetrating eastward electric field of abnormally large intensity drove the F layer plasma up at a velocity ∼1200 ms -1 during post dusk hours in the eastern sector over Brazil. The equatorial anomaly was intensified and expanded poleward while the development of spread F/plasma bubble irregularities and GPS signal scintillations were weaker than their quiet time intensity. Significantly weaker F region response over Jicamarca presented a striking difference in the intensity of prompt penetration electric field between Peru and eastern longitudes of Brazil. The enhanced post dusk sector vertical drift over Brazil is attributed to electro-dynamics effects arising energetic particle precipitation in the South Atlantic Magnetic Anomaly (SAMA). These extraordinary results and their longitudinal differences are presented and discussed in this paper. Copyright 2008 by the American Geophysical Union.
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Meteorological satellite and radar data comparative analysis allows to correlate the precipitation structures observed in both images. Such analysis would make feasible the extension of the range of ground-based meteorological radars. In addition to the different spatial and temporal resolution of these images this comparative analysis presents difficulties due to the effects of rotation and distortion, besides the different formats, projections, and coordinate systems. This work employed an approach based on a Gaussian adaptive filter in order to compare such images. The statistical results obtained from the comparison of the images are matched to those produced by other methods.
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In this paper we would like to shed light the problem of efficiency and effectiveness of image classification in large datasets. As the amount of data to be processed and further classified has increased in the last years, there is a need for faster and more precise pattern recognition algorithms in order to perform online and offline training and classification procedures. We deal here with the problem of moist area classification in radar image in a fast manner. Experimental results using Optimum-Path Forest and its training set pruning algorithm also provided and discussed. © 2011 IEEE.
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Thin films of the semiconductor NiO are deposited using a straightforward combination of simple and versatile techniques: the co-precipitation in aqueous media along with the dip- coating process. The obtained material is characterized by gravimetric/differential thermal analysis (TG-DTA) and X-ray diffraction technique. TG curve shows 30 % of total mass loss, whereas DTA indicates the formation of the NiO phase about 578 K (305 C). X-ray diffraction (XRD) data confirms the FCC crystalline phase of NiO, whose crystallinity increases with thermal annealing temperature. UV-Vis optical absorption measurements are carried out for films deposited on quartz substrate in order to avoid the masking of bandgap evaluation by substrate spectra overlapping. The evaluated bandgap is about 3.0 eV. Current-voltage (I-V) curves measured for different temperatures as well as the temperature-dependent resistivity data show typical semiconductor behavior with the resistivity increasing with the decreasing of temperature. The Arrhenius plot reveals a level 233 meV above the conduction band top, which was attributed to Ni2+ vacancy level, responsible for the p-type electrical nature of NiO, even in undoped samples. Light irradiation on the films leads to a remarkable behavior, because above bandgap light induced a resistivity increase, despite the electron-hole generation. This performance was associated with excitation of the Ni 2+ vacancy level, due to the proximity between energy levels. © 2012 Springer Science+Business Media New York.
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE
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Este trabalho utilizou os dados de precipitação do período de janeiro de 2000 a setembro de 2007 da torre micrometeorológica localizada na Estação Científica Ferreira Pena (ECFP) em Caxiuanã e foram comparados com o algoritmo 3B42 que combina dados de satélites no canal de microoondas para ajustar aqueles do canal infravermelho. Adicionalmente foi feita uma análise da distribuição temporal e espacial da precipitação na Amazônia Oriental utilizando os dados de cinco algoritmos estimadores de precipitação: O Geostationary Environmental SalellitePrecipitation lndex (GPI); o 3B42; 3A12 e 3A25 que são os algoritmos provenientes dos sensores de microondas e do radar meteorológico à bordo do satélite Tropical Rainfall MeasuringMission (TRMM); e o Global Precipitation Climatology Center (GPCC) de janeiro de 1998 a dezembro de 2007. A comparação entre o algoritmo 3B42 com os dados do pluviógrafo da torre mostrou que o estimador 3B42 superestima a precipitação em relação aos dados da torre para todo o período de estudo. Os períodos mais chuvosos foram os trimestres de março-abril-maio (MAM) e dezembro-janeiro-feveireiro (DJF) e os períodos menos chuvosos foram setembro-outubro-novembro (SON) e junho-julho-agosto (JJA). Esta sazonalidade da precipitação se apresenta principalmente devido à influência da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), que contribui de maneira apreciável para a modulação da estação chuvosa na região. A comparação trimestral entre o algoritmo 3B42 e pluviógrafo da torre, mostra que o algoritmo 3B42 superestimou (subestimou) a precipitação em relação ao pluviógrafo em MAM e JJA (DJF e SON); e DJF é o trimestre que apresenta as estimativas de precipitação com valores mais aproximados a precipitação medida na torre micrometeorológica de Caxiuanã. Na média mensal o 3B42 subestima a precipitação de outubro a janeiro e superestima em relação as dados medidos na torre, de março a agosto. O algoritmo3B42 superestimou (subestimou) a precipitação noturna (matutina e vespertina) do ciclo diurno em relação ao pluviógrafo da torre, nas vizinhanças de Caxiuanã. No entanto ambos estimadores mostraram que em média o horário de maior precipitação é por volta das 1800hora local (HL). Além disso, as análises do ciclo diurno médio sazonal indicam que em DJF nos horários de 0900 HL, 1500 HL e 1800HL têm os valores de precipitação estimada pelo algoritmo3B42 mais aproximados aos valores da precipitação medida pontualmente em Caxiuanã. Os meses de novembro a fevereiro têm um máximo principal de precipitação no período vespertino, tanto na torre como no algoritmo 3B42. No período de maio à julho o horário os máximos diurnos de precipitação passam do período da tarde para os da noite e madrugada,modificando o ciclo diurno em comparação aos demais meses. A comparação entre os cinco algoritmos na Amazônia Oriental mostrou diferentes comportamentos entre os estimadores. O algoritmo GPI subestimou s precipitação em relação aos demais algoritmos na região costeira do Amapá e Guiana Francesa e superestimou na região central da Amazônia. Tanto o algoritmo 3A12 quanto o 3A25 apresentaram menor precipitação que os demais algoritmos. O algoritmo 3842, por ser uma combinação de várias estimativas baseadas no canal de microondas e infravermelho, apresenta padrões semelhantes a Figueroa e Nobre (1990). No entanto, o GPCC mostra menos detalhes na distribuição espacial de precipitação nos lugares onde não há pluviômetros como, por exemplo, no Noroeste do Pará. As diferenças entre os algoritmos aqui considerados podem estar relacionados com as características de cada algoritmo e/ou a metodologia empregada. As comparações pontuais de precipitação de um pluviômetro com a média numa área com dados provenientes de satélites podem ser a explicação para as diferenças entre os estimadores nos trimestres ou ciclo diurno. No entanto não se descartam que essas diferenças sejam devidas à diferente natureza da precipitação entre as subregiões, assim como a existência de diferentes sistemas que modulam o ciclo diurno da precipitação na Amazônia Oriental.
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Investigação pioneira aplicando Radar de Penetração no Solo (GPR) na área da Praia do Atalaia, norte do Brasil, nos permitiu caracterizar, pela primeira vez, fácies e estratigrafia dos depósitos conhecidos informalmente como Sedimentos Pós-Barreiras (Plioceno e mais recente). Esta sucessão sedimentar recobre discordantemente o embasamento miocênico, representado pelas formações Pirabas/Barreiras. Três unidades estratigráficas foram reconhecidas. A Unidade 1, inferior, consiste em um intervalo com 6 m de espessura média dominado por reflexões pobremente definidas e de baixa amplitude, e que intergradam com reflexões de média escala dos tipos tangencial, obliquo e hummocky. A Unidade 2, intermediária, possui cerca de 9 m de espessura e inclui, principalmente, reflexões oblíquas de larga escala, cujas configurações variam de paralela, tangencial, sigmoidal a sigmoidal-complexa. A Unidade 3, superior, corresponde a um intervalo entre 3,5 e 9 m de espessura, sendo dominada por reflexões hummocky, seguidas por reflexões de média escala dos tipos oblíquo, paralelo a sub-paralelo, e em corte-e-preenchimento. A análise da configuração das reflexões internas e geometria das reflexões nos leva a propor que a unidade correspondente aos Sedimentos Pós-Barreiras é mais variável faciologicamente que inicialmente imaginado, incluindo depósitos eólicos (dunas costeiras), bem como depósitos de cordão litorâneo, planície de maré, canal e mangue. Além disto, o mapeamento das três unidades descritas acima é importante para desvendar a complexidade de sedimentação versus erosão durante o Neógeno tardio no norte do Brasil.