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Apresenta-se aqui uma avaliação de métodos de previsão de chuvas para obtenção de Índices Regionais de Chuva no período da Quadra Chuvosa (IRCQC) sobre a região Semiárida do Nordeste do Brasil (RSANEB). No primeiro caso, tem-se um conjunto de 30 anos de simulações numéricas (1971-2000) obtidas por meio do aninhamento unidirecional de modelos numéricos de previsão - ECHAM4.5 (Max Plank Institute) e RSM97 (National Centers for Environmental Prediction) - baseado na teoria da redução de escala da previsão (downscaling dinâmico). O Segundo é baseado na teoria dos conjuntos difusos (fuzzy sets) e…mehr

Produktbeschreibung
Apresenta-se aqui uma avaliação de métodos de previsão de chuvas para obtenção de Índices Regionais de Chuva no período da Quadra Chuvosa (IRCQC) sobre a região Semiárida do Nordeste do Brasil (RSANEB). No primeiro caso, tem-se um conjunto de 30 anos de simulações numéricas (1971-2000) obtidas por meio do aninhamento unidirecional de modelos numéricos de previsão - ECHAM4.5 (Max Plank Institute) e RSM97 (National Centers for Environmental Prediction) - baseado na teoria da redução de escala da previsão (downscaling dinâmico). O Segundo é baseado na teoria dos conjuntos difusos (fuzzy sets) e usa como variáveis de entrada parâmetros termodinâmicos sobre e nos Oceanos Atlântico e Pacífico Tropicais, para o período de 1985 a 1996. Os resultados obtidos a partir da aplicação de cada metodologia sobre a RSANEB e sobre as regiões das bacias hidrográficas do Estado do Ceará mostram desempenho satisfatório e apontam que esses métodos podem fornecer informações úteis de previsões climáticas para auxiliar os estudos de quantificação dos recursos hídricos e o setor agrícola dessas regiões.
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Autorenporträt
Bacharel e Mestre em Meteorologia pela Universidade Federal da Paraíba (1999, 2001) com Doutorado em Engenharia Civil (Área de concentração: Recursos Hídricos - Linha de Pesquisa: Climatologia do Nordeste) pela Universidade Federal do Ceará (2007). Bolsista de Produtividade do CNPQ (2015-2017) e Diretor Científico da SBMET (2015-2016).