Data Assimilation by Artificial Neural Networks for an Atmospheric General Circulation Model: Conventional Observation

This paper presents an approach for employing artificial neural networks (NN) to emulate an ensemble Kalman filter (EnKF) as a method of data assimilation. The assimilation methods are tested in the Simplified Parameterizations PrimitivE-Equation Dynamics (SPEEDY) model, an atmospheric general circulation model (AGCM), using synthetic observational data simulating localization of balloon soundings. For the data assimilation scheme, the supervised NN, the multilayer perceptrons (MLP-NN), is applied. The MLP-NN are able to emulate the analysis from the local ensemble transform Kalman filter (LETKF). After the training process, the method using the MLP-NN is seen as a function of data assimilation. The NN were trained with data from first three months of 1982, 1983, and 1984. A hind-casting experiment for the 1985 data assimilation cycle using MLP-NN were performed with synthetic observations for January 1985. The numerical results demonstrate the effectiveness of the NN technique for atmospheric data assimilation. The results of the NN analyses are very close to the results from the LETKF analyses, the differences of the monthly average of absolute temperature analyses is of order 0.02. The simulations show that the major advantage of using the MLP-NN is better computational performance, since the analyses have similar quality. The CPU-time cycle assimilation with MLP-NN is 90 times faster than cycle assimilation with LETKF for the numerical experiment.Comment: 17 pages, 16 figures, monthly weather revie

Modelagem de risco de incêndio utilizando redes neurais artificiais

Incêndios florestais causam muitas alterações no clima e no meio ambiente, sendo uma das grandes preocupações relacionadas ao meio ambiente, sua prevenção e controle. Assim, para auxiliar no planejamento de atividades para sua prevenção, o cálculo do risco de incêndios se faz uma importante ferramenta, determinando a probabilidade das ocorrências destes em determinado local. Este trabalho tem como objetivo fazer o mapeamento das regiões de risco de incêndio no Município de Belo Horizonte. A modelagem proposta será realizada através de Redes Neurais Artificiais (RNA) com treinamento supervisionado. Espera-se obter uma rede neural para fazer a previsão de áreas propícias aos incêndios, apresentando as variáveis de entrada de qualquer período que se deseja determinar. Esta estimativa dará o delineamento de áreas prioritárias através de mapas que auxiliarão em atividades de prevenção e alocação de equipes brigadistas, buscando minimizar possíveis danos causados pelos incêndios. O que se concluiu foi que usar RNA para prever áreas de risco de fogo é uma metodologia que obtêm boas respostas, mas é necessário se ter cuidado na escolha das variáveis de entrada. Nesse estudo a rede pode encontrar muito bem os pontos de incêndio, mas não reconheceu com muito acurácia áreas de baixo riscoFil: Fernandes, Luiza C.. Universidade Federal de Minas GeraisFil: Cintra, Rosangela S. C. Instituto Nacional de Pesquisas EspaciaisFil: Nero, Marcelo A.. Universidade Federal de Minas GeraisFil: Temba, Plínio C.. Universidade Federal de Minas Gerai