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dc.contributor.advisorSantos e Silva, Cláudio Moisés-
dc.contributor.authorAraújo, Glícia Ruth Garcia de-
dc.date.accessioned2017-12-27T16:42:18Z-
dc.date.available2017-12-27T16:42:18Z-
dc.date.issued2017-12-08-
dc.identifier2014065548pr_BR
dc.identifier.citationARAÚJO, Glícia Ruth Garcia de. Avaliação do modelo climático regional RegCM4 sobre o Nordeste brasileiro para o período do outono. 2017. 48f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Meteorologia) - Departamento de Ciências Atmosféricas e Climáticas, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal - RN, 2017.pr_BR
dc.identifier.urihttp://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/5528-
dc.description.abstractThe regional models have systematic errors in different regions, mainly in the tropics, due to adjustments in physical parameterizations, cumulus convective and precipitation grid scale. On this, the objective of this work was to evaluate the precipitation and temperature of parameterizations Grell and Emanuel Regcm4 model on the northeastern region of Brazil during the period from 1998 to 2008. To evaluate this model was necessary to do a bilinear interpolation through the Climate Data Operators (CDO) program, where all data was interpolated to grid of 0.25 of the Tropical Measuring Mission satellite (TRMM). Then was made an average of autumn precipitation in mm/day and temperature in °C. Posteriorly were realized cluster analysis, correlation, variance (ANOVA), differences between test averages (t-student), and calculations of errors as the Absolute Mean Error (MAE), Mean Squared Error (EQM) and Root Mean Squared Error (REQM). Concluded that Emanuel parameterization overestimate the precipitation in relation to estimate by TRMM, especially in regions that are more accumulated rainfall. The Grell parameterization simulating precipitation was minor errors in the simulations on all clusters. In relation the temperature simulated by the Regcm4, the best results were obtained in simulation settings of this variable in all clusters.pr_BR
dc.description.sponsorshipCNPqpr_BR
dc.languagept_BRpr_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepr_BR
dc.rightsopenAccesspr_BR
dc.subjectRegCM4pr_BR
dc.subjectRegCM4pr_BR
dc.subjectAnálise de clusterpr_BR
dc.subjectCluster analysispr_BR
dc.subjectAvaliaçãopr_BR
dc.subjectEvaluationpr_BR
dc.titleAvaliação do modelo climático regional RegCM4 sobre o Nordeste brasileiro para o período do outonopr_BR
dc.title.alternativeEvaluation of the RegCM4 regional climate model about Brazilian Northeast in the autumnpr_BR
dc.typebachelorThesispr_BR
dc.contributor.advisor-co1Bergson Guedes Bezerrapr_BR
dc.description.resumoOs modelos regionais possuem erros sistemáticos em diferentes regiões, principalmente nos trópicos, devido aos ajustes nas parametrizações físicas, cúmulos convectivos e de precipitação na escala de grade. Diante disto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a precipitação e temperatura das parametrizações Grell e Emanuel do modelo Regcm4 sobre a região Nordeste do Brasil no período de 1998 a 2008. Para avaliar este modelo foi preciso realizar uma interpolação bilinear através do programa Climate Data Operators (CDO), onde todos os dados foram interpolados para grade de 0.25 do satélite Tropical Measuring Mission (TRMM). Em seguida foi feita uma média do outono da precipitação em mm e da temperatura em °C. Posteriormente foi realizada a análise de cluster, correlação, variância (ANOVA), teste de diferenças entre médias (t-student), e os cálculos dos erros como, o Erro Absoluto Médio (MAE), Erro Médio Quadrático (EQM) e Raiz do Erro Médio Quadrático (REQM). Concluiu-se que a parametrização Emanuel superestima a precipitação em relação aos dados estimados pelo TRMM, principalmente em regiões que apresentam maiores acumulados de chuva. A parametrização Grell simulando a precipitação foi a que obteve menores erros nas simulações em todos os clusters. Em relação à temperatura simulada pelo Regcm4, as parametrizações obtiveram resultados melhores na simulação desta variável em todos os clusters.pr_BR
dc.publisher.countryBrasilpr_BR
dc.publisher.departmentMeteorologiapr_BR
dc.publisher.initialsUFRNpr_BR
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