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dc.contributor.advisorMendes, David-
dc.contributor.authorSantos, Thalyta Soares dos-
dc.date.accessioned2016-06-23T18:14:54Z-
dc.date.available2016-06-23T18:14:54Z-
dc.date.issued2015-09-30-
dc.identifier.citationSANTOS, Thalyta Soares dos. Cálculo das incertezas climáticas sobre América do Sul utilizando modelos do CMIP5: aferição através das redes neurais artificiais. 2015. 89f. Tese (Doutorado em Ciências Climáticas) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/20763-
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectREApt_BR
dc.subjectConfiabilidadept_BR
dc.subjectIPCCpt_BR
dc.titleCálculo das incertezas climáticas sobre América do Sul utilizando modelos do CMIP5: aferição através das redes neurais artificiaispt_BR
dc.title.alternativeClimate uncertainties in South America: measuring the IPCC-AR5 models through artificial neural networkspt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICASpt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1562606151582291-
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4411895644401494-
dc.contributor.referees1Souza, Ênio Pereira de-
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7752212981363912-
dc.contributor.referees2Spyrides, Maria Helena Constantino-
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5023632543506327-
dc.contributor.referees3Torres, Roger Rodrigues-
dc.contributor.referees3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5641165392004404-
dc.contributor.referees4Gonçalves, Weber Andrade-
dc.contributor.referees4Latteshttp://lattes.cnpq.br/3901367142857642-
dc.description.resumoNeste trabalho objetivamos analisar as incertezas envolvidas nas projeções de mudanças climáticas na América do Sul (AS) simuladas por inúmeros modelos numéricos de circulação geral acoplado oceano-atmosfera (MCGOA) da Quinta Fase do Projeto do Modelo Intercomparação Acoplado (CMIP5) para a América do Sul. As incertezas nas projeções das mudanças climáticas futuras surgem a partir de fontes diferentes e são introduzidos na sequência de passos no processo de modelação, produzindo assim uma cascata de incertezas (Knutti et al. de 2010;. Giorgi 2005). Essas incertezas projetadas pelos modelos climáticos serão calculadas através do método Reliability Ensemble Averaging (REA) desenvolvido por Giogi e Mearns (2002) que é utilizado para calcular o intervalo de incerteza e uma medida de confiabilidade das mudanças climáticas simuladas por um conjunto de diferentes modelos de circulação geral da atmosfera. O método leva em conta dois critérios de confiabilidade; i) o desempenho do modelo em reproduzir o clima atual e, ii) convergência das mudanças simuladas entre os modelos. O REA será aplicado para os séculos XX e XXI em diferentes cenários do IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change ou Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas). Em uma segunda fase, será aplicado também Redes Neurais Artificias (RNA) juntamente com o cálculo das incertezas, para avaliarmos se uso das RNA serão uma boa ferramenta para diminuir as incertezas geradas pelos modelos, melhorando assim a precisão dos mesmos. Assim sendo, com o estudo proposto espera-se avaliar e quantificar detalhadamente os intervalos de incerteza nas mudanças climáticas apresentadas no CMIP5 para a AS, com e sem a utilização de RNA, relacionadas ao uso de diferentes modelos numéricos e futuras emissões de gases de efeito estufa. Avaliando os níveis de incerteza, disponibilizaremos uma ferramenta muito útil para os estudos de impacto, adaptação e vulnerabilidade. Os resultados preliminares deste estudo mostraram que a variação REA para a precipitação é um pouco menor sobre a América Sul em comparação com a média simples conjunto de modelos. A confiabilidade do conjunto de modelos foi satisfatória para toda a América do Sul, indicando boa simulação dos modelos nessa região.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIAS CLIMÁTICASpt_BR
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