Estimativa da probabilidade de ocorrência da precipitação, a partir de métodos estatísticos não paramétricos aplicados a simulações numéricas de um sistema de previsão por conjunto
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Date
2016-07-15Primeiro coorientador
Puhales, Franciano Scremin
Primeiro membro da banca
Teixeira, Mateus da Silva
Segundo membro da banca
Dal Piva, Everson
Metadata
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No presente trabalho emprega-se a estimativa de densidade do kernel (KDE), um método
não paramétrico para estimar a função densidade de probabilidade de uma variável aleatória,
na obtenção de prognósticos probabilísticos de precipitação, a partir de previsões
por conjunto do modelo Weather Research and Forecasting (WRF). Os nove membros da
previsão por conjunto (EPSm) foram obtidos variando apenas a parametrização convectiva
do modelo. Os casos de estudo correspondem a eventos de precipitação intensa na
região Sul do Brasil. Na avaliação espacial dos resultados, estimativas de probabilidade
obtidas para vários limiares de precipitação para períodos de 24 h, foram comparadas com
os valores da precipitação estimada do produto MERGE, o qual combina estimativas de
precipitação do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) com observações de superfície.
O desempenho destas previsões probabilísticas obtidas com KDE não mostrou-se
superior ao das previsões determinísticas individuais dos EPSm, nem às dos produtos da
precipitação media do conjunto (MPP) e a probabilidade simples (PS). Porém, na avaliação
pontual do produto KDE nos lugares com observações das estações da ANA foram
obtidos melhores resultados, sendo que em geral as previsões do KDE com >25% e >50%
de probabilidades apresentaram melhores valores das medidas de desempenho (PC, H,
TS, F, B, PSS, CSS e HSS) que as previsões do EPSm e que o MPP. Esses resultados
parecem indicar que uma parte das deficiências do KDE achadas na avaliação espacial
podem ser relativas à comparação com o produto MERGE, já que na avaliação pontual
contra observações reais o KDE resulta evidentemente superior aos EPSm e o MPP.
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