Previsibilidade da precipitação em bacias hidrográficas brasileiras na escala subsazonal e potencial aplicação na gestão dos recursos hídricos
Diversas atividades socioeconômicas dependem da disponibilidade hídrica, sendo fundamental o uso de previsões meteorológicas confiáveis para o melhor planejamento de uso desse recurso. Devido à grande extensão territorial do Brasil diversos mecanismos podem atuar inibindo ou favorecendo a precipitaç...
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Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
2022
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ftunivsaopaulo:oai:teses.usp.br:tde-19042023-095538 2023-06-11T04:07:19+02:00 Previsibilidade da precipitação em bacias hidrográficas brasileiras na escala subsazonal e potencial aplicação na gestão dos recursos hídricos Precipitation forecasting modeling from climate indices for water resources planning and management. Malfatti, Maria Gabriela Louzada Rocha, Humberto Ribeiro da 2022-04-19 application/pdf https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106132/tde-19042023-095538/ https://doi.org/10.11606/T.106.2022.tde-19042023-095538 pt por Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP Universidade de São Paulo Instituto de Energia e Ambiente https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106132/tde-19042023-095538/ doi:10.11606/T.106.2022.tde-19042023-095538 Liberar o conteúdo para acesso público. bacias hidrográficas brasileiras causalidade modelagem empírica padrões climáticos Brazilian watersheds causality empirical modeling weather patterns Tese (Doutorado) 2022 ftunivsaopaulo https://doi.org/10.11606/T.106.2022.tde-19042023-095538 2023-05-13T23:14:59Z Diversas atividades socioeconômicas dependem da disponibilidade hídrica, sendo fundamental o uso de previsões meteorológicas confiáveis para o melhor planejamento de uso desse recurso. Devido à grande extensão territorial do Brasil diversos mecanismos podem atuar inibindo ou favorecendo a precipitação. Esses mecanismos podem ser de origem tropical e subtropical de diferentes escalas e com variações sazonais e subsazonais que produzem grandes reflexos no ciclo hidrológico em bacias brasileiras. Neste contexto, foram desenvolvidos modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM) e aprendizado de máquina Long short-term memory (LSTM) de precipitação na escala subsazonal a sazonal (2 semanas a 2 meses), visando explorar a previsibilidade nas principais bacias hidrográficas brasileiras. Foram utilizados conjuntos de variáveis preditoras de índices climáticos e/ou precipitação prevista dos modelos ECMWF e NCEP do programa S2S (Prediction Project Subseasonal-to-Seasonal). Observou-se que a precipitação nas bacias brasileiras apresenta grande influência dos padrões Oscilação de Madden-Julian (MJO), representado pelos índices RMM1/RMM2, Oscilação Antártica (AAO) e Oscilação do Pacífico América do Sul (PSA), índice de Larga Escala da Monção da América do Sul (LISAM) e o índice Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS). Além disso, destaca a importância dos padrões associados ao Oceano Pacífico, El Niño-Oscilação Sul (ENSO) e Oscilação Decadal do Pacífico (PDO), na maioria das bacias brasileiras, exceto na porção noroeste do Brasil, na região Amazônica. As bacias do Norte, Nordeste e Centro-Oeste apresentam maior influência do Atlântico, com os padrões Oscilação Multidecadal do Atlântico (AMO) e Oscilações na Temperatura da Superfície do Mar (TSM) do Atlântico Tropical Norte (TNA) e Sul (TSA). Na avaliação dos modelos baseados em dados, a LSTM, apresentou melhor acurácia após a seleção dos preditores adequada pela busca exaustiva e ajuste dos hiperparâmetros, em quase todas as bacias, exceto na bacia do Rio Madeira e do Rio ... Doctoral or Postdoctoral Thesis Antártica University of São Paulo: Digital Library of Theses and Dissertations Larga ENVELOPE(-60.767,-60.767,-62.467,-62.467) Nordeste ENVELOPE(-66.867,-66.867,-68.167,-68.167) |
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Diversas atividades socioeconômicas dependem da disponibilidade hídrica, sendo fundamental o uso de previsões meteorológicas confiáveis para o melhor planejamento de uso desse recurso. Devido à grande extensão territorial do Brasil diversos mecanismos podem atuar inibindo ou favorecendo a precipitação. Esses mecanismos podem ser de origem tropical e subtropical de diferentes escalas e com variações sazonais e subsazonais que produzem grandes reflexos no ciclo hidrológico em bacias brasileiras. Neste contexto, foram desenvolvidos modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM) e aprendizado de máquina Long short-term memory (LSTM) de precipitação na escala subsazonal a sazonal (2 semanas a 2 meses), visando explorar a previsibilidade nas principais bacias hidrográficas brasileiras. Foram utilizados conjuntos de variáveis preditoras de índices climáticos e/ou precipitação prevista dos modelos ECMWF e NCEP do programa S2S (Prediction Project Subseasonal-to-Seasonal). Observou-se que a precipitação nas bacias brasileiras apresenta grande influência dos padrões Oscilação de Madden-Julian (MJO), representado pelos índices RMM1/RMM2, Oscilação Antártica (AAO) e Oscilação do Pacífico América do Sul (PSA), índice de Larga Escala da Monção da América do Sul (LISAM) e o índice Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS). Além disso, destaca a importância dos padrões associados ao Oceano Pacífico, El Niño-Oscilação Sul (ENSO) e Oscilação Decadal do Pacífico (PDO), na maioria das bacias brasileiras, exceto na porção noroeste do Brasil, na região Amazônica. As bacias do Norte, Nordeste e Centro-Oeste apresentam maior influência do Atlântico, com os padrões Oscilação Multidecadal do Atlântico (AMO) e Oscilações na Temperatura da Superfície do Mar (TSM) do Atlântico Tropical Norte (TNA) e Sul (TSA). Na avaliação dos modelos baseados em dados, a LSTM, apresentou melhor acurácia após a seleção dos preditores adequada pela busca exaustiva e ajuste dos hiperparâmetros, em quase todas as bacias, exceto na bacia do Rio Madeira e do Rio ... |
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