Orientador: Secundino Soares Filho, Rosangela Ballini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-05T12:09:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marinho_ManoelHenriquedaNobrega_D.pdf: 2444321 bytes, checksum: f87889cc170b6491d56fb7b2058b7973 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Modelos de redes neurais artificiais treinados com algoritmos de retropropagação do erro foram desenvolvidos para a previsão de vazões médias mensais vários passos à frente. Essas previsões foram utilizadas em políticas de controle em malha aberta para o planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos de potência. O posto hidrológico da usina hidrelétrica de Furnas foi selecionado para estudo de caso. Dois métodos foram implementados e testados para a previsão de vazões médias mensais vários passos à frente. O primeiro, denominado Método Direto, utiliza uma rede neural específica para prever cada passo à frente. O segundo, denominado Método Agregado, utiliza inicialmente uma rede neural para prever a soma das vazões vários passos à frente, desagregando posteriormente em valores mensais proporcionalmente aos valores médios do histórico de vazões. Os resultados indicaram que embora o Método Agregado tenha obtido pior desempenho que o Método Direto na comparação dos erros de previsão a cada passo, essa abordagem apresentou melhor desempenho quando comparados os erros de previsão da soma das vazões vários passos à frente. Os dois métodos foram então avaliados através da simulação da operação energética utilizando a política de controle em malha aberta. O resultado indicou um desempenho significativamente melhor para o Método Agregado, proporcionando uma maior geração hidrelétrica e um menor custo operacional / Abstract: Not informed / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

With the insertion of the numerical models, it became possible to carry out a more reliable and short-term forecast of the time in search of more efficient results besides being necessary to improve the model and to acquire knowledge of its performance. In this work we apply simple statistical methods to compare the performance of the model by comparing the meteorological variables with observed data from an automated weather station (AWS) and data simulated by the WRF model. The analyzed data of these variables were from July 10 to 19, 2017, using statistical and computational tools: atmospheric mesoscale model (WRF), spreadsheets, as well as specific programming languages and scripts for data execution. The (AWS) from which the observed data was extracted is located in Maceió. The WRF simulations were validated through data series and statistical analyzes and it was verified that in the variables there was efficiency of the WRF in the predictions. The results expected with correlation coefficient between average and strong for 24h in most simulated and a mean correlation for 48h and 72h in most of the simulated, it was possible to conclude that the model is adjusted to predict average values and that in some moments that the minimum and maximum results could not be simulated, it is therefore possible to indicate the model as a tool to be used to carry out short-term forecasting provided there is updating of topography and land use for the city of Maceió. In this research it was possible to obtain expected results, but the equipment of measurement and data processing can be improved to obtain even more satisfactory results. / Neste trabalho aplicam-se métodos simples de estatística para comparar o desempenho do modelo realizando o comparativo das variáveis meteorológicas com dados observados de uma estação automática e dados simulados pelo modelo WRF. Com a inserção dos modelos numéricos, se tornou possível realizar previsão do tempo com melhor confiabilidade e um curto prazo em busca de resultados mais eficientes. Os dados analisados dessas variáveis foram do período de 10 a 19 de julho de 2017, utiliza-se estatística e ferramentas computacionais: modelo atmosférico de mesoescala (WRF), planilhas eletrônicas, além de linguagens de programação específicas e scripts para execução dos dados. A estação automática da qual foram extraídos os dados observados está localizada em Maceió. As simulações do WRF foram validadas através de séries de dados e análises estatísticas e ficou comprovado que nas variáveis houve eficiência do WRF nas previsões. Os resultados mostraram-se eficiente com coeficiente de correlação entre média e forte para 24h na maioria dos simulados e uma correlação média para 48h e 72h na maioria dos simulados, foi possível concluir que o modelo está ajustado para prever valores médios e que em alguns momentos que os resultados mínimos e máximos não conseguiram ser simulados, logo é possível indicar o modelo como uma ferramenta a ser utilizada para realizar previsão de curto prazo desde que haja atualização de topografia e uso do solo para o município de Maceió. Nessa pesquisa foi possível obter resultados satisfatórios, porém pode-se aperfeiçoar os equipamentos de medição e processamento de dados para se obter resultados ainda mais satisfatórios.

Made available in DSpace on 2014-08-20T14:25:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_aires_01_capa.pdf: 195705 bytes, checksum: 4a08a3da5521cf98d0872ebeb5da35e9 (MD5) Previous issue date: 2003-12-19 / The pluviometric precipitation is of fundamental importance for the several human activities, for that reason, more and more, it has been studied and used in several areas of the knowledge. Due to its importance, this work aims at enriching the information on the subject, through the use of the QuantisTechnique Quantis in 20 weather stations in the State of Rio Grande do Sul. The objectives are: to classify the years in very dry, dry, normal, humid and very humid, to analyze the series of pluviometric precipitation between the period of 1913-1998, to calculate limits values for the percentiles previously determined, to show and to discuss the space distribution, to calculate the probability of occurrence of extreme values and to verify the influence of the El Niño and La Niña weather phenomena on the observed precipitation. For the period studied, 86 years, the Quantis Technique demonstrated being a solid tool reach the objetives proposed in this work. The obtained results showed that the pluviometric precipitation in the State of Rio Grande do Sul is well distributed not being noticed extreme values of significant relevance. The total absolute montly maximum precipitation varied from 393,3 mm (Tapes) to 861,0 mm (Santa Maria) having April as a unique month; for the total absolute monthly minimum, the variation happens in the interval of 0,3 mm monthly (Bento Gonçalves). The Quantis Technique enables classifying the years in very dry, dry, normal, humid and very humid. In general way, 50% of the years studied (43 years) are classified as normal; 20,7% are considered dry, in other words, approximately 18 years; 14,3 years are considered humid (12,3 years); 10,23% are in the very humid range (8,8 years) and only 4,8%, of the 86 years, are very dry (4,1 years). In relation to the influence of the El Niño and La Niña events the results showed that most of the stations are considered as normal, not having been noticed extreme classifications as very dry, for example. Despite the fact that the State of Rio Grande do Sul is located in an area where the El Niño and La Niña events are relevant, it has been noticed in some years no occurrence of the phenomena, being therefore denominatedneutral years. / A precipitação pluvial é de fundamental importância para as diversas atividades humanas, por esse motivo, cada vez mais, tem sido estudada e utilizada por diversas áreas do conhecimento. Face à sua importância, este trabalho visa enriquecer as informações sobre o assunto, através do uso da Técnica dos Quantis aplicada para 20 estações meteorológicas do Estado do Rio Grande do Sul. Os objetivos são: classificar os anos em muito seco, secos, normais, úmidos e muito úmidos, analisar a série de precipitação pluvial compreendida no período 1913-1998, calcular valores limites para os percentis previamente determinados, mostrar e discutir a distribuição espacial, calcular a probabilidade de ocorrência de valores extremos e verificar a influência dos eventos El Nino e La Niña sobre a precipitação pluvial observada. Para o período estudado, 86 anos, a Técnica dos Quantis mostrou ser uma ferramenta consistente, alcançando os objetivos propostos neste trabalho. Os resultados obtidos mostraram que a precipitação pluvial no Estado do Rio Grande do Sul apresenta-se bem distribuída não sendo verificados valores extremos de significativa relevância. A precipitação pluvial máxima absoluta total mensal variou entre 393,3 mm (Tapes) a 861,0 mm (Santa Maria) e o mês que se destacou foi abril; quanto aos mínimos absolutos a variação ocorre no intervalo de 0,3 mm mensal (Santa Vitória do Palmar e Rio Grande) a 8,3 mm mensais (Bento Gonçalves). A Técnica dos Quantis permite classificar os anos em muito secos, secos, normais, úmidos e muito úmidos. De modo geral, 50% dos anos estudados (43 anos) foram classificados como normais; 20,7% foram considerados secos, ou seja, aproximadamente 18 anos; 14,3 anos foram considerados úmidos (12,3 anos); 10,23% ficaram na faixa dos muito úmidos (8,8 anos) e somente 4,8%, dos 86 anos, foram muito secos (4,1 anos). No que se refere a influência dos eventos El Niño e La Niña, a maioria das estações meteorológicas são consideradas como normais, não tendo sido verificadas classificações extremas como muito seco, por exemplo. Mesmo estando o Estado do Rio Grande do Sul situado numa região onde os eventos El Niño e La Niña são relevantes, verificou-se a existência de anos de não ocorrência dos fenômenos, sendo denominados anos neutros.

Avaliou-se o desempenho de um modelo numérico de previsão do tempo (GFS - Global Forecast System – antigo AVN – AViatioN model - do Centro Nacional para Previsão Ambiental – NCEP) no prognóstico de variáveis meteorológicas temperatura, déficit de pressão de vapor do ar, saldo de radiação e velocidade do vento, e da evapotranspiração de referência calculada pelos métodos de Thornthwaite (1948) e de Penman-Monteith (Allen et al., 1998). O desempenho foi avaliado por comparação com dados provenientes de uma estação meteorológica, situada em Piracicaba, São Paulo. A temperatura e o déficit de pressão de vapor do ar foram os elementos melhor prognosticados, com desempenho "muito bom" e "bom", de acordo com o índice de desempenho proposto por Camargo e Sentelhas (1997), para no máximo quatro e três dia de antecedência, respectivamente, durante o período seco. Para o período úmido, somente o prognóstico do déficit de pressão de vapor do ar para o primeiro dia mostrou-se "bom". Os prognósticos de saldo de radiação e velocidade do vento foram ruins para ambos os períodos. Em decorrência do bom desempenho do modelo para prognosticar a temperatura, verificou-se que a estimativa de ETo pelo método de Thornthwaite teve boa concordância com o calculado a partir dos dados da estação meteorológica, com antecedência de até três dias para o período seco. Para o úmido, este fato foi observado apenas para o primeiro dia de antecedência. A concordância entre os valores estimados pelo modelo e a partir da estação para o método de Penman-Monteith foi muito baixa, em conseqüência do desempenho do modelo de previsão do tempo em prognosticar o saldo de radiação e a velocidade do vento. / The performance of a numeric weather forecast model (GFS- Forecast System, former AVN - AvatioN model, National Center for Environmental Prediction-NCEP) was evaluated for predicting weather variables, like air temperature and vapor pressure deficit, net radiation and wind speed, as well as reference evapotranspiration calculated by Thornthwaite (1948) and Penman-Monteith (Allen et al., 1948) methods, by the comparison with data obtained by an automatic weather station, in Piracicaba, State of São Paulo, Brazil. Temperature and vapor pressure deficit were the variables predicted with the best accuracy, with a "very good" and "good" performance, according to the index of confidence proposed by Camargo and Sentelhas (1997), for the maximum of four and three days in advance, respectively, during the dry season. For the wet season, only vapor pressure deficit was predicted with a "good" performance of the model. The predictions of net radiation and wind speed were very poor for both seasons. As the weather forecast model predicted temperature well, ETo estimated by Thornthwaite method showed a good agreement with ETo values estimated by observed data from the weather station, with till three days in advance for the dry season. For the wet season, such agreement was observed just for one day in advance. When ETo estimated by Penman-Monteith method with data from the weather forecast model and from weather station were compared any agreement was observed, which was caused by the poor performance of the numeric weather forecast model to predict net radiation and wind speed.

Avaliou-se o desempenho de um modelo numérico de previsão do tempo (GFS - Global Forecast System – antigo AVN – AViatioN model - do Centro Nacional para Previsão Ambiental – NCEP) no prognóstico de variáveis meteorológicas temperatura, déficit de pressão de vapor do ar, saldo de radiação e velocidade do vento, e da evapotranspiração de referência calculada pelos métodos de Thornthwaite (1948) e de Penman-Monteith (Allen et al., 1998). O desempenho foi avaliado por comparação com dados provenientes de uma estação meteorológica, situada em Piracicaba, São Paulo. A temperatura e o déficit de pressão de vapor do ar foram os elementos melhor prognosticados, com desempenho "muito bom" e "bom", de acordo com o índice de desempenho proposto por Camargo e Sentelhas (1997), para no máximo quatro e três dia de antecedência, respectivamente, durante o período seco. Para o período úmido, somente o prognóstico do déficit de pressão de vapor do ar para o primeiro dia mostrou-se "bom". Os prognósticos de saldo de radiação e velocidade do vento foram ruins para ambos os períodos. Em decorrência do bom desempenho do modelo para prognosticar a temperatura, verificou-se que a estimativa de ETo pelo método de Thornthwaite teve boa concordância com o calculado a partir dos dados da estação meteorológica, com antecedência de até três dias para o período seco. Para o úmido, este fato foi observado apenas para o primeiro dia de antecedência. A concordância entre os valores estimados pelo modelo e a partir da estação para o método de Penman-Monteith foi muito baixa, em conseqüência do desempenho do modelo de previsão do tempo em prognosticar o saldo de radiação e a velocidade do vento. / The performance of a numeric weather forecast model (GFS- Forecast System, former AVN - AvatioN model, National Center for Environmental Prediction-NCEP) was evaluated for predicting weather variables, like air temperature and vapor pressure deficit, net radiation and wind speed, as well as reference evapotranspiration calculated by Thornthwaite (1948) and Penman-Monteith (Allen et al., 1948) methods, by the comparison with data obtained by an automatic weather station, in Piracicaba, State of São Paulo, Brazil. Temperature and vapor pressure deficit were the variables predicted with the best accuracy, with a "very good" and "good" performance, according to the index of confidence proposed by Camargo and Sentelhas (1997), for the maximum of four and three days in advance, respectively, during the dry season. For the wet season, only vapor pressure deficit was predicted with a "good" performance of the model. The predictions of net radiation and wind speed were very poor for both seasons. As the weather forecast model predicted temperature well, ETo estimated by Thornthwaite method showed a good agreement with ETo values estimated by observed data from the weather station, with till three days in advance for the dry season. For the wet season, such agreement was observed just for one day in advance. When ETo estimated by Penman-Monteith method with data from the weather forecast model and from weather station were compared any agreement was observed, which was caused by the poor performance of the numeric weather forecast model to predict net radiation and wind speed.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / An investigation of the atmospheric environments prone to severe convective weather is conducted for the subtropics of South America, east of the Andes Mountain Range. Upper air soundings valid at 00Z and 12Z for six sounding sites in subtropical South America (namely, Porto Alegre/BRA, Florianópolis/BRA, Curitiba/BRA, Foz do Iguaçu/BRA, Resistência/ARG e Buenos Aires/ARG) are employed to generate a short 12-yr climatology (from January 1998 to December 2009) of some of the main necessary ingredients for severe thunderstorm development: moisture availability, conditional instability, and vertical wind shear (VWS). The goal of the climatology is to document the typical magnitudes and seasonal variability of those ingredients with the aid of convective parameters. Threshold magnitudes for such parameters were objectively determined (via quantile analysis) and tested as cut-off criteria utilized to discriminate the severe weather environments. To that end, classic North-American threshold values extracted from the literature were also tested and the results compared vis-à-vis the South-American counterparts. Distinct combinations of such thresholds were employed to select atmospheric profiles theoretically conducive to severe thunderstorms and tornadoes. Atmospheric profiles obtained from the NCEP-NCAR Reanalysis data valid at 18Z were also used. The time and space distribution of the selected severe weather profiles were examined, emphasizing the seasonal variation and geographic distribution. From these sampled profiles, composite analysis were built for and Principal Component Analysis were applied to relevant meteorological variables at distinct vertical levels in order to search for the associated synoptic-scale patterns. The climatology succesfully reproduced the expected seasonal behavior of parameters that are indicative of conditional instability and VWS. Compared to the North-American climatology, the magnitudes found for the 700-500hPa lapse rates, 0-6km bulk shear and height of the LCL were lower in South America. The seasonal variability and space distribution of the severe weather profiles suggest that there exists an equatorward [poleward] displacement of the severe weather activity as winter [summer] approaches. The synoptic pattterns associated with the severe weather environments is different from those traditionally recognized for North America, particularly at the surface. / Neste trabalho é realizada uma investigação dos ambientes favoráveis ao desenvolvimento de convecção severa nos subtrópicos da América do Sul (AS) à leste dos Andes. Sondagens de ar superior das 00Z e 12Z de seis estações distribuídas na região subtropical da AS (quais sejam: Porto Alegre/BRA, Florianópolis/BRA, Curitiba/BRA, Foz do Iguaçu/BRA, Resistência/ARG e Buenos Aires/ARG), foram utilizadas para gerar uma pequena climatologia (12 anos; de janeiro de 1998 a dezembro de 2009) de alguns dos principais ingredientes necessários para o desenvolvimento de convecção severa: oferta de umidade, instabilidade condicional termodinâmica e cisalhamento vertical do vento (CVV). A climatologia visou documentar as magnitudes típicas e a variação sazonal destes parâmetros para a região de interesse. Valores significativos dos parâmetros foram objetivamente identificados via análise de quantis e testados como limiares combinados para salientar ambientes favoráveis ao desenvolvimento de tempestades severas. Limiares para a América do Norte documentados na literatura também foram testados para este fim e confrontados com os respectivos valores da amostragem sul-americana. Diferentes combinações destes limiares foram empregadas para se extrair os perfis atmosféricos considerados teoricamente favoráveis a tempestades severas e tornados. Perfis de tempo severo também foram extraídos dos dados da Reanálise do NCEP-NCAR válidos às 18Z. Foi examinada a distribuição temporal e espacial destes ambientes de tempo severo explorando sua sazonalidade e distribuição geográfica. Partindo destes perfis, foram analisados os padrões sinóticos predominantes na região através da composição média e Análise de Componentes Principais para as variáveis meteorológicas mais relevantes em diferentes níveis verticais. A climatologia reproduziu bem o comportamento sazonal esperado dos parâmetros de instabilidade termodinâmica e CVV. Em comparação com a climatologia da América do Norte encontrou-se para a América do Sul valores mais baixos de lapse rates na média troposfera, CVV na camada entre 0-6km, e altura do NCL. A distribuição sazonal e espacial dos perfis de tempo severo sugere uma migração geográfica das condições de tempo severo das latitudes mais baixas [altas] para as latitudes mais altas [baixas] à medida que nos aproximamos dos meses de verão [inverno]. O padrão sinótico de tempo severo na América do Sul é diferente daquele tradicionalmente documentado para a América do Norte, especialmente em superfície.