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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Cataldi, Marcio | - |
Autor(es): dc.contributor | Ribeiro, Eric Miguel | - |
Autor(es): dc.contributor | Senna, Mônica Carneiro Alves | - |
Autor(es): dc.contributor | Holanda, Amanda Amorim | - |
Autor(es): dc.creator | Magalhães, Victor Andrade | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-22T13:56:19Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-22T13:56:19Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-19 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-19 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/33458 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/823341 | - |
Descrição: dc.description | O setor elétrico passa pela sua maior crise desde 1930, com níveis de reservatórios abaixo da média histórica por sete anos consecutivos. Tendo em vista que mais de 60% da energia brasileira é gerada através de hidrelétricas, sendo diretamente dependente da precipitação, este trabalho propõe-se a analisar o modelo climático Community Atmosphere Model (CAM 3.1) para previsões sazonais de 3 meses à frente, comparando-o com o modelo Climate Forecast System version 2 (CFSv2) nas bacias do Rio Iguaçu, Paraná, Grande, São Francisco e Xingu. Além disso, propõe-se uma metodologia de pós-processamento dos dados simulados do CAM 3.1, através de um ajuste linear com ponderação pela habilidade de previsão do modelo. Na comparação com o CFSv2, vê-se que o CAM 3.1 apresenta resultados iguais ou até mesmo superiores de correlação entre o previsto e o observado. Para a metodologia de pós-processamento proposta, observa-se a diminuição do RMSE para as bacias elencadas, principalmente para a bacia do Rio Xingu, onde o CAM 3.1 não apresenta habilidade de previsão | - |
Descrição: dc.description | The electricity sector is going through its biggest crisis since 1930, with reservoir levels below the historical average for seven consecutive years. Considering that more than 60% of Brazilian energy is generated through hydroelectric plants, being directly dependent on precipitation, this work proposes to analyze the Community Atmosphere Model (CAM 3.1) climate model for 3-month ahead seasonal forecasts, comparing with the Climate Forecast System version 2 (CFSv2) model in the Iguaçu, Paraná, Grande, São Francisco, and Xingu River basins. In addition, a post-processing methodology for the simulated data from CAM 3.1 is proposed, through a linear fit with weighting by the model’s prediction ability. In the comparison with CFSv2, CAM 3.1 presents the same or even superior results of correlation between the predicted and the observed data. For the proposed post-processing methodology, there is a decrease in the RMSE for the basins listed, mainly for the Xingu River basin, where CAM 3.1 does not have the ability to predict | - |
Descrição: dc.description | 84 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Correlação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pós-processamento | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ajuste de escala | - |
Palavras-chave: dc.subject | RMSE | - |
Palavras-chave: dc.subject | Meteorologia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energia elétrica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bacia hidrográfica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Correlation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Post processing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Scale adjustment | - |
Título: dc.title | Análise e pós-processamento da previsão de precipitação nas rodadas operacionais do modelo NCAR/CAM 3.1 implantado no LAMMOC/ UFF | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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