Arquivo do Trabalho - IAG - USP

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Figura 5.13: S.RMS entre previsão e amostra de validação (dados independentes) das anomalias de precipitaçãoem baixa-freqüência durante períodos sazonais independentes de (A-D) verão NDJFM e (E-H) inverno MJJAS.Cada mapa representa a média de 6 pêntadas do S.RMS de 1 a 24 pêntadas. S.RMS têm contornos de 0.8(sombreado claro) e 1.0 (escuro).72
A seguir, será apresentada uma análise da previsão trimestral do MARPI a fim depodermos discutir a respeito da destreza de outros modelos estatísticos, e.i, o Sistema deModelagem dos Oceanos – SIMOC (discutido em Repelli e Alves, 1996; Pezzi et al., 2000), o projetoEurobrisa (de acordo com Coelho et al., 2006) e modelos estocástico-probabilísticos do InstitutoNacional de Meteorologia – INMET (Silva et al., 2008), embora não se tenha a intenção decomparação, porque os modelos em questão apresentam grandes diferenças na forma dedesenvolvimento e utilização de preditores.Para avaliar a destreza trimestral do modelo, inicializou-se o modelo na 1ª pêntada deDezembro até o tempo de previsão de 1 a 18 pêntadas. Isso foi feito também para Março, Junho eSetembro. A Fig. 5.14(a-d) mostra a média das correlações entre previsão e dados de validação decada trimestre DJF, MAM, JJA e SON. Assim, a destreza da previsão para o trimestre de DJFclaramente mostram correlações acima de 0.8 sobre parte do norte e nordeste do Brasil, sul do Brasil,e em menores áreas isoladas na região de atuação da ZCAS (Fig. 5.14a).Figura 5.14: Destreza trimestral da previsão das anomalias de precipitação em baixa-freqüência durante (A)Dezembro a Fevereiro (B) Março a Maio, (C) Junho a Agosto e (D) Setembro a Novembro. Dadosindependentes correspondem a 12 trimestres. Cada mapa representa a média de 18 pêntadas da correlação.Correlações têm contornos de 0.4, 0.6 (sombreado claro) e 0.8 (escuro).73
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In this context, a diagnostic study
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principalmente da precipitação, d
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RAO, V.B., I. F. A. CAVALCANTE, K.
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