Título: PREDIÇÃO DA VARIAÇÃO EXTREMA DO NÍVEL DO MAR RELACIONADA ATEMPESTADES SEVERAS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Autores: Oliveira, Marilia M. F.; Ebecken, Nelson F. F.; Oliveira, Jorge L. F.
Resumo: Este artigo apresenta um modelo de Rede Neural Artificial (RNA) desenvolvido para prever variações extremas do nível do mar costeiro conhecido como storm surge, na região sudeste do Brasil, relacionado à passagem de sistemas frontais associados aos ciclones extratropicais que causam tempestades severas. As forçantes astronômicas são as principais causas da variação diária do nível do mar, porém, os efeitos de fenômenos meteorológicos são verificados também nos levantamentos e abaixamentos do nível observado e tendem a ser mais drásticos de acordo com o evento. Séries horárias do nível do mar referentes a duas estações maregráficas foram utilizadas, bem como dados de pressão atmosférica e componente zonal e meridional do vento das reanálises do NCEP/NCAR, nos horários de 00, 06, 12 e 18 UTC sobre a área oceânica. Foram verificadas as correlações entre as variáveis meteorológicas e o nível do mar costeiro para definir os atrasos entre as respostas relacionadas aos sistemas atmosféricos extremos. Essas correlações e atrasos foram utilizados como entradas do modelo neural. Simulações para previsão do nível do mar até 48 horas foram realizadas e os resultados comparados com o modelo de regressão linear multivariada. O modelo neural apresentou melhor desempenho, generalizando de forma adequada os efeitos das interações atmosféricas nas variações extremas do nível do mar.
Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais; Variação do nível do mar; reanálises do NCEP/NCAR
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBRN2003-009
Artigo em PDF: 028_CBRN2009.pdf
Arquivo BibTex: 028_CBRN2009.bib