Esquema Estatístico de Combinação e Correção de Previsões Climáticas - ECCOCLIM

Abstract

RESUMOuma técnica de pós-processamento é aplicada para corrigir estatisticamente, as previsões de precipitação geradas pelos modelos climáticos numéricos disponíveis no CPTeC. o método chamado de esquema estatístico de Combinação e Correção de Previsões Climáticas (eCCoCliM) é determinístico e baseia-se no método de Regressão Linear Múltipla (RLM). A verificação do desempenho é feita com a técnica de validação cruzada. Apesar dos ganhos observados nas previsões com o novo método serem localizados e variados ao longo dos anos, estes são destacados em áreas da América do Sul, as quais usualmente apresentam baixa previsibilidade climática, como no caso das regiões Sudeste e Centro-oeste. em geral, sobre a América do Sul o eCCoCliM mostra resultados melhores, reduzindo os erros, comparados à tradicional média aritmética das previsões de diferentes modelos. Palavras-Chave: Previsão Climática, Super-conjunto de Multi-modelos, eCCoCliM ABSTRACT: CliMATe FoReCAST CoMBininG And CoRReCTinG STATiSTiCAl SCHeMe -eCCoCliM. A post-processing technique is applied to statistically correct the rainfall forecasts done by numerical climate models available at CPTeC. The statistical algorithm, called Climate Forecast Combining and Correcting Statistical Scheme (eCCoCliM), is deterministic and based on the linear Multiple Regression (LMR) method. The skill of the ECCOCLIM is verified with the cross-validation method. Although the forecast improvements using the new method are localized in certain regions and vary throughout the year, they are remarkable over South America, mainly in those areas where climatic previsibility is commonly low as the case of Southeast and Central-West regions. ECCOCLIM shows encouraging results over South America reducing the errors when compared to the traditional arithmetic mean of forecasts of different models. Palavras-Chave: Climate Forecast, Multimodel Superensemble, eCCoCliM INTRODUÇÃOAs condições de tempo e clima afetam diretamente diversas atividades humanas. Assim, o planejamento de atividades, como a agricultura, energia, recursos hídricos, leva à necessidade de se ter previsões confiáveis das condições de tempo e clima. Desta forma, tem sido constante a preocupação dos cientistas em melhorar as previsões de tempo e clima, o que tem levado à elaboração de técnicas para se chegar a um produto final satisfatório. Uma técnica bastante usada é chamada previsão por conjuntos e tem por base o estudo de lorenz (1963) que examinou as incertezas do estado inicial em um sistema não linear. esta técnica consiste em se obter a média de múltiplas integrações (membros) usando um mesmo modelo, mas com condições iniciais ligeiramente diferentes. neste contexto, vários autores têm mostrado que previsões por conjuntos são estatisticamente mais consistentes com as observações do que a previsão de um modelo individual. danard et al. (1968) e Thompson (1977) décadas atrás mostravam que o erro médio quadrático (RMSe) de previsões construídas para uma combinação de dois previsores é menor do que o de uma previsão in...

Review of Combining Forecasts Approaches

“…Garand e Grassotti (1995) Rain Rate Brown e Murphy (1996) Temperature road surface Xiong et al (2001) Precipitation and runoff Klopper e Landman (2004) South African Weather Service (SAWS) Metzger et al (2004) El Niño -Southern Oscillation (ENSO) Doblas- Reyes et al (2005) DEMETER multi-model ensemble system Lucio et al (2007) Standardized Precipitation Index (SPI) Nielsen et al (2007) Wind energy Bezerra et al (2008) Climate Forecast Zhang et al (2009) Hydrological processes Sumi et al (2011) Index precipitation He et al (2012) Hydrological processes Business Sector Mahmoud (1989) Managerial issues Öller (1990) Business cycle Kamstra et al (2001) Bond ratings in the transportation and industrial sectors Jiang e Yuan 2007Personal credit Yufang e Minghui (2007) Personal credit Rapach e Strauss (2008) Employment growth / USA Rapach e Strauss (2012) Employment growth / USA Tourism Wong et al (2007) Tourism demand Coshall (2009) Tourism demand Chen (2011) Tourism demand / Taiwan Perry e Euler (1990) Situations where time is a scarce resource White et al (1992) Thoroughbred horse race outcomes Meade e Islam (1998) Technological forecasting Cho e Wüthrich (1999) Information available on the World Wide Web Host et al (2007) Laboratory experiments Stathopoulos et al (2008) Urban traffic Spann e Skiera 2009Betting market Zhang et al (2010) Semiarid mountains Christodoulos et al (2011) Propagation of a successful innovation Green e Armstrong 2011Decisions in conflict situations…”

Análise fatorial na identificação dos fatores para obtenção de índice climatológico

“…O Brasil, por ser um país de grande extensão territorial, possui diferentes regimes de precipitação. De norte a sul, nota-se uma grande diversidade de climas com diferentes características regionais, e devido à ausência de estações meteorológicas em diversas localidades do país, principalmente nos estados da Região do Nordeste Brasileiro (NEB), inúmeros pesquisadores vêm adotando métodos estatísticos, que visam à caracterização climática da região (Bezerra et al, 2008;Freire, et al, 2015;Lacerda, 2015;Camelo et al, 2017).…”

“…A capacidade de realizar previsões climáticas, a partir das variáveis meteorológicas, tem sido o objetivo de muitos estudos, ao longo do tempo, e vários métodos foram e têm sido utilizados na elaboração de previsões climáticas (Bezerra et al, 2008). Estas previsões quando são realizadas com um adequado grau de precisão, proporcionam aos tomadores de decisão e governos, a possibilidade de antecipar e planejar, inteligentemente, as futuras ações dirigidas aos setores de atividades socioeconômicas e à sociedade como um todo.…”

“…Têm-se realizado previsões climáticas, tanto com modelos dinâmicos (Coutinho et al, 2006;Kayano et al, 2011;Longo et al, 2006;Freitas et al, 2012;Freire et al, 2015), como com modelos estatísticos (Pezzi et al, 2000;Varejão-Silva, 2000;Kurnaz, 2004;Gneiting & Raftery, 2005;Bezerra et al, 2008;Camelo et al, 2008Camelo et al, , 2017. Os modelos dinâmicos são representações matemáticas dos processos físicos que visam simular a distribuição e evolução de umidade e energia sobre todo o globo.…”