Previsão Climática de precipitação para a Região Sul por Rede Neural Autoconfigurada

Climate prediction for precipitation field is a key issue, because such meteorological variable is the challenge for climate and weather forecasting due to the high spatial and temporal variability with strong impact on the society. A method based on the artificial neural network is applied to monthly and seasonal precipitation forecast in southern Brazil. The use of neural networks as a predictive model is widespread in different applications. The best configuration for the neural network is automatically calculated. The autoconfiguration scheme is described as an optimization problem.Previsão climática do campo de precipitação é um aspecto chave, pois esta é uma variável meteorológica difícil, de grande variabilidade temporal e espacial, com forte impacto para a sociedade. Um método baseado em rede neural artificial é aplicado para previsão mensal e sazonal de precipitação na região Sul do Brasil. O uso de redes neurais como um modelo preditivo é bastante difundido em diferentes aplicações. A melhor configuração para a rede neural é calculada automaticamente. O esquema de autoconfiguração é descrito como um problema de otimização

Avaliação de Diferentes Cenários de Dispersão de Poluentes para o Vale do Rio Paraíba

A simulation was carried out on the Paraíba River Valleyconsidering a representative condition for each season of the atmospherefor this region, a complex terrain. The BRAMS mesoscale meteorologicalmodel was employed to simulate the atmospheric dynamics. The pollutantdispersion is simulated by the CALPUFF model.Foi realizada uma simulação com uma condição média do estadoda atmosfera para avaliar a evolução da dispersão de poluentes sobdiferentes condições sazonais para a região do Vale do Rio Paraíba, que éum terreno complexo. O modelo meteorológico de mesoescala BRAMSé utilizado para simular a dinâmica da atmosfera. A dispersão de poluentesfoi simulada com o modelo CALPUFF

Decaimento da turbulência convectiva: uma estimativa do coeficiente de difusão turbulento na camada residual

In this work is presented a model that describes the decay of the convective turbulent kinetic energy and that estimates the turbulent diffusion coefficient in the Residual Layer. The dynamic equation for energy spectrum function is obtained from Navier-Stokes equation. The terms that describe the inertial transfer of energy, the production or destruction of energy for thermal effect and the molecular dissipation are considered. The inertial transfer of energy is calculated from the Taylor’s statistical diffusion theory. The Heisenberg’s theory that is based on the concept of a kinematic turbulence viscosity to describe the inertial transfer of energy from the big to the small eddies is used. The term that describes the production or destruction of kinetic energy for thermal effect is obtained from the convective similarity theory considering the Pao’s hypothesis. This hypothesis supposes that energy is extracted of the medium flow in a continuous way, allowing do not explicit a scale of time characteristic. The dynamic equations that describe the turbulent flow are only valid in the three-dimensional space. For this reason it was obtained one spectrum 3-D for convective layer from a model proposed by Kristensen, and of a model for the one-dimensional spectra calculated by Degrazia. The turbulent diffusion coefficient is obtained from the Taylor’s statistical and the similarity convective theories. The results obtained in this work are compared with the LES modelNeste trabalho é apresentado um modelo que descreve o decaimento da energia cinética turbulenta convectiva e estima o coeficiente de difusão turbulento na Camada Residual. A equação dinâmica para a função espectro de energia é obtida da forma clássica a partir da equação de Navier-Stokes. São considerados os termos que descrevem a transferência inercial de energia, a produção ou destruição de energia por efeito térmico e a dissipação molecular. A transferência inercial de energia é parametrizada a partir da teoria estatística de Taylor. Emprega-se a teoria de Heisenberg baseada no conceito de uma viscosidade cinemática turbulenta para descrever a transferência inercial de energia dos grandes para os pequenos turbilhões. O termo que descreve a produção ou destruição de energia cinética por efeito térmico é parametrizado a partir da teoria de similaridade convectiva considerando-se a hipótese de Pao, a qual supõe que a energia é extraída do fluxo médio de forma contínua, o que permite não explicitar uma escala de tempo característica. Pelo fato das equações dinâmicas que descrevem o fluxo turbulento serem válidas somente no espaço tridimensional, foi obtido um espectro 3-D da Camada Convectiva a partir de um modelo proposto por Kristensen, e do modelo para os espectros unidimensionais obtido por Degrazia. O coeficiente de difusão turbulento é determinado a partir da teoria estatística de Taylor e teoria de similaridade convectiva. Os resultados obtidos neste trabalho são comparados com o modelo de LES

Implementação de Novas Parametrizações de Turbulência no Brams

Implementação de novas parametrizações de turbulênciano BRAM

P-Value and Decision Tree for Analysis of Extreme Rainfall

Tempo severo é um grande desafio, que tem forte impacto na vida dos cidadãos e na economia. Técnicas de mineração de dados podem ser empregadas para análise de eventos extremos. O método estatístico do valor-p e árvores de decisão são aplicados ao estudo de chuva intensa no estado de Santa Catarina (Brasil) em 2008

Analysis for Precipitation Ultimate Prediction on South of Brazil

Uma avaliação para a climatologia de precipitação para o estado do Rio Grande do Sul (Brasil) é realizada. As condições de contorno para o código BRAMS são providas pelo modelo de circulação global do CPTEC. Precipitação simulada difere das observações. Uma análise espectral das componentes do vento é empregada para explicar a discrepância registrada

Analysis For Precipitation Climate prediction

An evaluation for the precipitation climatology for the Rio Grande do Sul state (Brazil) is performed. The BRAMS code is feeded with boundary conditions from the CPTEC-INPE global circulation model (GCM). The simulated precipitation for this region in Brazil presented a climate standard diferent from the observations. An spectral analysis on the wind was carried out to explain the desagreement

Evapotranspiration of the brazilian Pampa biome: seasonality and influential factors

Experimentally characterizing evapotranspiration (ET) in different biomes around the world is an issue of interest for different areas of science. ET in natural areas of the Brazilian Pampa biome has still not been assessed. In this study, the actual ET (ETact) obtained from eddy covariance measurements over two sites of the Pampa biome was analyzed. The objective was to evaluate the energy partition and seasonal variability of the actual ET of the Pampa biome. Results showed that the latent heat flux was the dominant component in available energy in both the autumn–winter (AW) and spring–summer (SS) periods. Evapotranspiration of the Pampa biome showed strong seasonality, with highest ET rates in the SS period. During the study period, approximately 65% of the net radiation was used for the evapotranspiration process in the Pampa biome. The annual mean ET rate was 2.45 mm d1. ET did not show to vary significantly between sites, with daily values very similar in both sites. The water availability in the Pampa biome was not a limiting factor for ET, which resulted in a small difference between the reference ET and the actual ET. These results are helpful in achieving a better understanding of the temporal pattern of ET in relation to the landscape of the Pampa biome and its meteorological, soil, and vegetation characteristicsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Estimation of Tumor Size Evolution Using Particle Filters

Cancer is characterized by the uncontrolled growth of cells with the ability of invading local organs and/or tissues and of spreading to other sites. Several kinds of mathematical models have been proposed in the literature, involving different levels of refinement, for the evolution of tumors and their interactions with chemotherapy drugs. In this article, we present the solution of a state estimation problem for tumor size evolution. A system of nonlinear ordinary differential equations is used as the state evolution model, which involves as state variables the numbers of tumor, normal and angiogenic cells, as well as the masses of the chemotherapy and anti-angiogenic drugs in the body. Measurements of the numbers of tumor and normal cells are considered available for the inverse analysis. Parameters appearing in the formulation of the state evolution model are treated as Gaussian random variables and their uncertainties are taken into account in the estimation of the state variables, by using an algorithm based on the auxiliary sampling importance resampling particle filter. Test cases are examined in the article dealing with a chemotherapy protocol for pancreatic cancer.Indisponível

Modelagem matemática em turbulência atmosférica

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