Neste trabalho estudamos as aplicações do método do Gradiente Espectral Projetado (SPG) em Meteorologia nos campos de previsibilidade, estabilidade e sensibilidade. Inicialmente revisamos os Vetores Singulares Lineares (LSVs) e em seguida apresentamos a teoria das Perturbações Condicionais Não-Lineares Ótimas (CNOPs). Enquanto os métodos clássicos estão baseados no Modelo Tangente Linear, as CNOPs são uma formulação do mesmo problema baseado em Programação Não-Linear. As CNOPs são descritas na literatura como responsáveis por melhorias em relação aos métodos anteriores. Finalmente analisamos três exemplos de aplicação do método à problemas de previsibilidade, estabilidade e sensibilidade. / A revision about applications of Spectral Projected Gradient (SPG) in meteorology is done in the fields of predictability, stability and sensitivity. Initially we review about Linear Singular Vectos (LSVs) and we present the Conditional Nonlinear Optimal perturbations (CNOPs). While the classic methods are based on the Tangent Linear Model, CNOPs are another formulation of the problem based on Nonlinear Programming. CNOPs are described in bibliography as responsible by better results than older methods. Finally we analyze three applications in predictability, stability and sensibility.

Neste trabalho estudamos as aplicações do método do Gradiente Espectral Projetado (SPG) em Meteorologia nos campos de previsibilidade, estabilidade e sensibilidade. Inicialmente revisamos os Vetores Singulares Lineares (LSVs) e em seguida apresentamos a teoria das Perturbações Condicionais Não-Lineares Ótimas (CNOPs). Enquanto os métodos clássicos estão baseados no Modelo Tangente Linear, as CNOPs são uma formulação do mesmo problema baseado em Programação Não-Linear. As CNOPs são descritas na literatura como responsáveis por melhorias em relação aos métodos anteriores. Finalmente analisamos três exemplos de aplicação do método à problemas de previsibilidade, estabilidade e sensibilidade. / A revision about applications of Spectral Projected Gradient (SPG) in meteorology is done in the fields of predictability, stability and sensitivity. Initially we review about Linear Singular Vectos (LSVs) and we present the Conditional Nonlinear Optimal perturbations (CNOPs). While the classic methods are based on the Tangent Linear Model, CNOPs are another formulation of the problem based on Nonlinear Programming. CNOPs are described in bibliography as responsible by better results than older methods. Finally we analyze three applications in predictability, stability and sensibility.