Título: Predição da Variação Extrema do Nível do Mar Relacionada a Tempestades Severas Utilizando Redes Neurais Artificiais
Autores: Oliveira, Marilia M. F. de; Ebecken, Nelson F. F.; Oliveira, Jorge L. F de
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, a influência de fenômenos meteorológicos é verificada também nos levantamentos e abaixamentos do nível observado e tende a ser mais drástica de acordo com a intensidade do 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. As correlações entre as variáveis meteorológicas e o nível do mar costeiro definiram 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: 11
Código DOI: 10.21528/lmln-vol7-no1-art3
Artigo em PDF: vol7-no1-art3.pdf
Arquivo BibTex: vol7-no1-art3.bib