Os centros operacionais e de pesquisa em previsão numérica do tempo geralmente trabalham com uma grande quantidade de dados complexos multivariados, tendo que interpretá-los num curto espaço de tempo. Técnicas de visualização científica podem ser utilizadas para ajudar a entender o comportamento atmosférico. Este trabalho descreve a arquitetura e as facilidades apresentadas pelo sistema VisualMet, que foi implementado com base em um estudo das tarefas desenvolvidas pelos meteorologistas responsáveis pelo 8º Distrito de Meteorologia, em Porto Alegre. Este centro coleta dados meteorológicos três vezes ao dia, de 32 estações locais, e recebe dados similares do Instituto Nacional de Meteorologia, localizado em Brasília, e do National Meteorological Center, localizado nos Estados Unidos. Tais dados são resultados de observações de variáveis tais como temperatura, pressão, velocidade do vento e tipos de nuvens. As tarefas dos meteorologistas e as classes de dados foram observadas e analisadas para definir as características do sistema. A arquitetura e a implementação do VisualMet seguem, respectivamente, uma abordagem orientada a ferramentas e o paradigma de programação orientada a objetos. Dados obtidos das estações meteorológicas são instancias de uma classe chamada "Entidade". Três outras classes de objetos representando ferramentas que suportam as tarefas dos meteorologistas foram modeladas. Os objetos no sistema são apresentados ao usuário através de duas janelas, "Base de Entidades" e " Base de Ferramentas". A implementação da "Base de Ferramentas" inclui ferramentas de mapeamento (para produzir mapas de contorno, mapas de ícones e gráficos), ferramentas de armazenamento (para guardar e recuperar imagens geradas pelo sistema) e uma ferramenta de consulta (para ler valores de variáveis de estações selecionadas). E dada especial atenção a ferramenta de mapa de contorno, onde foi utilizado o método Multiquádrico para interpolação de dados. O trabalho apresenta ainda um estudo sobre métodos de interpolação de dados esparsos, antes de descrever detalhadamente os resultados obtidos com a ferramenta de mapa de contorno. Estes resultados (imagens) são discutidos e comparados com mapas gerados manualmente por meteorologistas do 8º Distrito de Meteorologia. Possíveis extensões do presente trabalho são também abordadas. / The weather forecast centers deal with a great volume of complex multivariate data, which usually have to be understood within short time. Scientific visualization techniques can be used to support both daily forecasting and meteorological research. This work reports the architecture and facilities of a system, named VisualMet, that was implemented based on a case study of the tasks accomplished by the meteorologists responsible for the 8th Meteorological District, in the South of Brazil. This center collects meteorological data three times a day from 32 local stations and receives similar data from both the National Institute of Meteorology, located in Brasilia, and National Meteorological Center, located in the United States of America. Such data result from observation of variables like temperature, pressure, wind velocity, and type of clouds. The tasks of meteorologists and the classes of application data were observed to define system requirements. The architecture and implementation of Visual- Met follow the tool-oriented approach and object-oriented paradigm, respectively. Data taken from meteorological stations are instances of a class named Entity. Three other classes of tools which support the meteorologists' tasks are modeled. Objects in the system are presented to the user through two windows, "Entities Base" and "Tools Base". Current implementation of the "Tools Base" contains mapping tools (to produce contour maps, icons maps and graphs), recording tools (to save and load images generated by the system) and a query tool (to read variables values of selected stations). The results of applying the multiquadric method to interpolate data for the construction of contour maps are also discussed. Before describing the results obtained with the multiquadric method, this work also presents a study on interpolation methods for scattered data. The results (images) obtained with the contour map tool are discussed and compared with the maps drawn by the meteorologists of the 8th Meteorological District. Possible extensions to this work are also presented.

Os centros operacionais e de pesquisa em previsão numérica do tempo geralmente trabalham com uma grande quantidade de dados complexos multivariados, tendo que interpretá-los num curto espaço de tempo. Técnicas de visualização científica podem ser utilizadas para ajudar a entender o comportamento atmosférico. Este trabalho descreve a arquitetura e as facilidades apresentadas pelo sistema VisualMet, que foi implementado com base em um estudo das tarefas desenvolvidas pelos meteorologistas responsáveis pelo 8º Distrito de Meteorologia, em Porto Alegre. Este centro coleta dados meteorológicos três vezes ao dia, de 32 estações locais, e recebe dados similares do Instituto Nacional de Meteorologia, localizado em Brasília, e do National Meteorological Center, localizado nos Estados Unidos. Tais dados são resultados de observações de variáveis tais como temperatura, pressão, velocidade do vento e tipos de nuvens. As tarefas dos meteorologistas e as classes de dados foram observadas e analisadas para definir as características do sistema. A arquitetura e a implementação do VisualMet seguem, respectivamente, uma abordagem orientada a ferramentas e o paradigma de programação orientada a objetos. Dados obtidos das estações meteorológicas são instancias de uma classe chamada "Entidade". Três outras classes de objetos representando ferramentas que suportam as tarefas dos meteorologistas foram modeladas. Os objetos no sistema são apresentados ao usuário através de duas janelas, "Base de Entidades" e " Base de Ferramentas". A implementação da "Base de Ferramentas" inclui ferramentas de mapeamento (para produzir mapas de contorno, mapas de ícones e gráficos), ferramentas de armazenamento (para guardar e recuperar imagens geradas pelo sistema) e uma ferramenta de consulta (para ler valores de variáveis de estações selecionadas). E dada especial atenção a ferramenta de mapa de contorno, onde foi utilizado o método Multiquádrico para interpolação de dados. O trabalho apresenta ainda um estudo sobre métodos de interpolação de dados esparsos, antes de descrever detalhadamente os resultados obtidos com a ferramenta de mapa de contorno. Estes resultados (imagens) são discutidos e comparados com mapas gerados manualmente por meteorologistas do 8º Distrito de Meteorologia. Possíveis extensões do presente trabalho são também abordadas. / The weather forecast centers deal with a great volume of complex multivariate data, which usually have to be understood within short time. Scientific visualization techniques can be used to support both daily forecasting and meteorological research. This work reports the architecture and facilities of a system, named VisualMet, that was implemented based on a case study of the tasks accomplished by the meteorologists responsible for the 8th Meteorological District, in the South of Brazil. This center collects meteorological data three times a day from 32 local stations and receives similar data from both the National Institute of Meteorology, located in Brasilia, and National Meteorological Center, located in the United States of America. Such data result from observation of variables like temperature, pressure, wind velocity, and type of clouds. The tasks of meteorologists and the classes of application data were observed to define system requirements. The architecture and implementation of Visual- Met follow the tool-oriented approach and object-oriented paradigm, respectively. Data taken from meteorological stations are instances of a class named Entity. Three other classes of tools which support the meteorologists' tasks are modeled. Objects in the system are presented to the user through two windows, "Entities Base" and "Tools Base". Current implementation of the "Tools Base" contains mapping tools (to produce contour maps, icons maps and graphs), recording tools (to save and load images generated by the system) and a query tool (to read variables values of selected stations). The results of applying the multiquadric method to interpolate data for the construction of contour maps are also discussed. Before describing the results obtained with the multiquadric method, this work also presents a study on interpolation methods for scattered data. The results (images) obtained with the contour map tool are discussed and compared with the maps drawn by the meteorologists of the 8th Meteorological District. Possible extensions to this work are also presented.

Os centros operacionais e de pesquisa em previsão numérica do tempo geralmente trabalham com uma grande quantidade de dados complexos multivariados, tendo que interpretá-los num curto espaço de tempo. Técnicas de visualização científica podem ser utilizadas para ajudar a entender o comportamento atmosférico. Este trabalho descreve a arquitetura e as facilidades apresentadas pelo sistema VisualMet, que foi implementado com base em um estudo das tarefas desenvolvidas pelos meteorologistas responsáveis pelo 8º Distrito de Meteorologia, em Porto Alegre. Este centro coleta dados meteorológicos três vezes ao dia, de 32 estações locais, e recebe dados similares do Instituto Nacional de Meteorologia, localizado em Brasília, e do National Meteorological Center, localizado nos Estados Unidos. Tais dados são resultados de observações de variáveis tais como temperatura, pressão, velocidade do vento e tipos de nuvens. As tarefas dos meteorologistas e as classes de dados foram observadas e analisadas para definir as características do sistema. A arquitetura e a implementação do VisualMet seguem, respectivamente, uma abordagem orientada a ferramentas e o paradigma de programação orientada a objetos. Dados obtidos das estações meteorológicas são instancias de uma classe chamada "Entidade". Três outras classes de objetos representando ferramentas que suportam as tarefas dos meteorologistas foram modeladas. Os objetos no sistema são apresentados ao usuário através de duas janelas, "Base de Entidades" e " Base de Ferramentas". A implementação da "Base de Ferramentas" inclui ferramentas de mapeamento (para produzir mapas de contorno, mapas de ícones e gráficos), ferramentas de armazenamento (para guardar e recuperar imagens geradas pelo sistema) e uma ferramenta de consulta (para ler valores de variáveis de estações selecionadas). E dada especial atenção a ferramenta de mapa de contorno, onde foi utilizado o método Multiquádrico para interpolação de dados. O trabalho apresenta ainda um estudo sobre métodos de interpolação de dados esparsos, antes de descrever detalhadamente os resultados obtidos com a ferramenta de mapa de contorno. Estes resultados (imagens) são discutidos e comparados com mapas gerados manualmente por meteorologistas do 8º Distrito de Meteorologia. Possíveis extensões do presente trabalho são também abordadas. / The weather forecast centers deal with a great volume of complex multivariate data, which usually have to be understood within short time. Scientific visualization techniques can be used to support both daily forecasting and meteorological research. This work reports the architecture and facilities of a system, named VisualMet, that was implemented based on a case study of the tasks accomplished by the meteorologists responsible for the 8th Meteorological District, in the South of Brazil. This center collects meteorological data three times a day from 32 local stations and receives similar data from both the National Institute of Meteorology, located in Brasilia, and National Meteorological Center, located in the United States of America. Such data result from observation of variables like temperature, pressure, wind velocity, and type of clouds. The tasks of meteorologists and the classes of application data were observed to define system requirements. The architecture and implementation of Visual- Met follow the tool-oriented approach and object-oriented paradigm, respectively. Data taken from meteorological stations are instances of a class named Entity. Three other classes of tools which support the meteorologists' tasks are modeled. Objects in the system are presented to the user through two windows, "Entities Base" and "Tools Base". Current implementation of the "Tools Base" contains mapping tools (to produce contour maps, icons maps and graphs), recording tools (to save and load images generated by the system) and a query tool (to read variables values of selected stations). The results of applying the multiquadric method to interpolate data for the construction of contour maps are also discussed. Before describing the results obtained with the multiquadric method, this work also presents a study on interpolation methods for scattered data. The results (images) obtained with the contour map tool are discussed and compared with the maps drawn by the meteorologists of the 8th Meteorological District. Possible extensions to this work are also presented.