PREVISÃO DE TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE DO MAR (TSM) NO ATLÂNTICO TROPICAL COM USO DE REDES NEURAIS
Autor(es):
CASTRO, EVERTON SANTOS
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2016
Resumo:
RESUMO
Estudos comprovam que a temperatura da superfície do mar nos oceanos tropicais Pacífico e Atlântico é a principal variável física influenciadora das condições climáticas em várias áreas do globo. Assim, as observações e previsões de variáveis oceânicas, como a temperatura da superfície do mar, constituem-se uma ferramenta valiosa para o monitoramento do clima e para um melhor aproveitamento dos recursos naturais, principalmente em regiões que são vulneráveis aos impactos causados pelas mudanças climáticas, como é o caso do Nordeste do Brasil. O presente trabalho tem por objetivo aplicar e avaliar um método que visa utilizar as Redes Neurais Artificiais, que é um modelo computacional baseado no sistema nervoso do ser humano, para prever a temperatura da superfície do mar no oceano Atlântico Tropical e o Gradiente Meridional de temperatura, utilizando como preditores, médias mensais de fluxo de calor latente e sensível, pressão do ar ao nível do mar, taxa de evaporação, as componentes zonais e meridionais do vento e a própria TSM no Atlântico Tropical. Os resultados mostraram que as correlações, significativas a 95% segundo o teste-t de Student, foram melhores para os trimestres FMA e MAM, onde os coeficientes apresentaram valores superiores a 0,75 para algumas regiões do ATN. O MAE e MSE apresentaram variações de 0,1°C e 0,5°C respectivamente, para praticamente todo o ATN. Porém ressalta-se, como observados em estudos anteriores de previsão de TSM, que a RNA em grande parte da bacia do AT, com essa arquitetura de preditores e tempo de entrada, teve desempenho inferior à persistência. Comparado com as simulações provenientes do IPCC-AR4, a RNA teve um desempenho superior, apresentando melhores resultados para todo o AT. A RNA reproduziu as anomalias observadas de um modo geral, acertando principalmente em relação ao sinal das anomalias de TSM. Para as estimativas do Gradiente Meridional, a RNA apresentou desempenho similar à persistência. Os melhores resultados ocorrem ao se usar a média da TSM do trimestre DJF. Para essa configuração o coeficiente de correlação foi 0,74, o MAE e o MSE foram de 0,22°C e 0,15°C respectivamente. Assim, conclui-se que a RNA apresenta uma boa potencialidade para ser usada na previsão de TSM sobre o AT, bem como para estimar o Gradiente Meridional de Temperatura sobre a bacia do AT.
Palavras-chave: Previsão de TSM. Redes Neurais Artificiais. Atlântico Tropical.
Abstract:
ABSTRACT
Many studies show that the sea surface temperature in the tropical Pacific and Atlantic oceans is the main influencer physical variable climatic conditions in various areas of the globe. Thus, the observations and forecasts of ocean variables such as sea surface temperature, constitute a valuable tool for climate monitoring and better use of natural resources, particularly in regions that are vulnerable to the impacts of climate change, as is the case of Northeast Brazil. The present work aims to implement and evaluate a method that object to use Artificial Neural Networks, which is a computer model based on the nervous system of human beings, to predict the sea surface temperature in the Atlantic Ocean Tropical and the Meridional Temperature Gradient, using as predictors, monthly averages of latent and sensible heat flux, air pressure at sea level, evaporation rate, the wind zonal and meridional components and the own SST in the Tropical Atlantic. The results showed that the correlations, Significant to 95% according to the Student t-test, were better for the FMA and MAM quarters, where the coefficients showed values greater than 0.75 for some regions of the ATN. The MAE and MSE showed variations of 0.1° C and 0.5° C respectively for practically all the ATN. However it is emphasized, as observed in previous studies of TSM, that the RNA largely on the AT basin, with this predictors architecture and entry time, had lower performance persistence. Compared with simulations from the IPCC-AR4, The RNA had a better performance with better results for all AT. The RNA reproduced the observed anomalies in general, hitting especially in relation to the signal of TSM anomalies. To estimate the Meridional Gradient, the RNA showed similar performance to persistent. The best results occur when using the average of the TSM from the DJF quarter. For this configuration the correlation coefficient was 0.74, the MAE and the MSE were 0.22° and 0.15°C, respectively. Thus the RNA has a good potential to be used in SST prediction on the AT, and to estimate the Meridional Temperature Gradient on the AT basin.
CASTRO, EVERTON SANTOS. PREVISÃO DE TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE DO MAR (TSM) NO ATLÂNTICO TROPICAL COM USO DE REDES NEURAIS. 2016. 83 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2016) - Universidade Estadual do Ceará, , 2016. Disponível em: Acesso em: 7 de maio de 2024
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