CCET - TCC - Estatística
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Navegando CCET - TCC - Estatística por Autor "Alves, Kaio Breno Pereira"
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TCC Utilização de componentes principais para análise de experimentos com respostas múltiplas: uma aplicação em modelos para previsão meteorológica(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2019-03-01) Alves, Kaio Breno Pereira; Vivacqua, Carla Almeida; Pinho, André Luís Santos de; Nunes, Marcus AlexandreNo Nordeste do Brasil, são observados fenômenos meteorológicos que causam transtornos como deslizamento de terra, ruas alagadas e trânsitos desordenados. Além disso, os verões mais úmidos e temperaturas altas estão a expandir a área em que certos insetos transmissores de doenças conseguem sobreviver e propagar-se, transmitindo doenças como lyme, dengue e malária. Com isso, vem se tornando uma preocupação para os especialistas em meteorologia preverem com melhor exatidão a temperatura. Uma previsão minuciosa de eventos extremos é de suma importância para que sejam desenvolvidas atividades pelo Estado com o intuito de apaziguar os efeitos causados pelos fenômenos meteorológicos e climáticos. A utilização de métodos quantitativos para a realização de previsão de tempo mediante simulações numéricas vem tendo destaque na meteorologia. Nesse sentido, o principal objetivo do presente trabalho é propor técnicas de análise de experimentos com múltiplas respostas, com o intuito de contribuir para uma robusta seleção de configurações adequadas de parametrizações do modelo Weather Research and Forecasting (WRF) para melhorar as previsões de temperatura mínima e máxima nas regiões próximas de Natal, capital do Rio Grande do Norte. Foram selecionadas cinco parametrizações da física do modelo WRF, em que cada uma possui vários níveis, contendo assim muitas combinações. Desta forma, foi utilizado uma técnica de análise multivariada conhecida como análise de componentes principais conjuntamente com o gráfico de Lenth para avaliar a qualidade das possíveis combinações de parametrizações. Observou-se que a parametrização microfísica não influênciou na resposta e as configurações recomendadas para temperatura mínima são diferentes da temperatura máxima. Caso somente seja possível utilizar uma configuração do WRF, sugere-se estabelecer um critério de prioridade entre as temperaturas mínima e máxima, que considere as especificidades do objetivo central da previsão.