REDE NEURAL PARA A PREVISÃO DE RAIOS NA REGIÃO SUDESTE DO BRASIL
DOI:
https://doi.org/10.5902/2179460X13721Palavras-chave:
Raio, previsão, modelo de mesoescala MM5, rede neural.Resumo
http://dx.doi.org/10.5902/2179460X13721
Este artigo apresenta um sistema de previsão de raios para o sudeste do Brasil utilizando uma Rede NeuralArtificial (RNA) baseada em correlações entre dados de relâmpagos nuvem-solo e variáveis meteorológicas desaída do modelo de mesoescala MM5. Foram utilizados como parâmetros de entrada da RNA a magnitude daárea de 19 sub-regiões, de diferentes tempestades, com alta densidade de raios, e as seguintes variáveis do MM5:divergência em 850 hPa e 200 hPa, advecção de temperatura em 500 hPa, velocidade vertical em 500 hPa, e razãode mistura na superfície e em 850 hPa. A saída do sistema neural de previsão é o número de relâmpagos quepossivelmente atingirá o solo na hora seguinte a dos campos atmosféricos simulados. Quatro sub-regiões com altadensidade de raios, não treinadas previamente, foram escolhidas para testar o sistema. Embora os casos de testesejam suficientemente diferentes entre si, um caso sem ocorrência de relâmpagos também foi incluído para nãotornar os testes tendenciosos. Os resultados foram promissores, indicando que a RNA associada a determinadasvariáveis de simulação do MM5 pode ser uma ferramenta eficiente para a previsão da ocorrência de raios.
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