Um sistema de previsão climática para o Brasil usando técnicas de inteligência artificial

Coordenador: Fabrício Daniel dos Santos Silva

Integrantes: Rafaela Lisboa Costa / Heliofábio Barros Gomes / Helber Barros Gomes / David Duarte Cavalcante Pinto / Rodrigo Lins da Rocha Júnior / Dirceu Luís Herdies / Mário Henrique Guilherme dos Santos Vanderlei / Jean Souza dos Reis / Jório Bezerra Cabral Júnior.

Descrição: A previsão climática tem a vantagem de interligar pesquisa e operação, pois sem comunicação eficiente entre os setores produtivos e os centros de difusão das previsões, todo o esforço para a melhoria de modelos de previsão sazonal pode ser inútil. Nesse projeto, serão usadas técnicas avançadas de regionalização estatística e inteligência artificial aplicadas a saídas de modelos climáticos numéricos de natureza dinâmica dos mais importantes centros internacionais de desenvolvimento de previsões climáticas sazonais, incluindo os modelos do North-American Multi-Model Ensemble (NMME) e do Climate Data Store (CDS) do programa europeu Copernicus. Apesar de representarem o estado da arte dos sistemas de previsão do clima, suas previsões precisam ser ajustadas regionalmente. Para tanto, aplicar-se-ão técnicas robustas de pós-processamento para a regionalização de tais previsões, calibrando e validando os resultados dos modelos para as condições climáticas brasileiras, diminuindo consideravelmente os vieses sistemáticos dos modelos e aumentando a destreza das previsões. As previsões regionalizadas atenderão aplicações específicas em áreas importantes de diferentes setores socioeconômicos: agricultura, gestão de recursos hídricos e energia. Para alcance dos objetivos do projeto, investir-se-á na formação e capacitação rigorosa de recursos humanos..

Financiador: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico.