Papers by Manoel Valdonel de Almeida
v AGRADECIMENTOS Agradeço, em primeiro lugar a Deus, Senhor de todas as coisas. Agradeço a todos ... more v AGRADECIMENTOS Agradeço, em primeiro lugar a Deus, Senhor de todas as coisas. Agradeço a todos que direta ou indiretamente contribuíram para o desenvolvimento e conclusão deste trabalho. Quero agradecer especialmente aos meus orientadores Prof. Nelson Francisco Favilla Ebecken, e Prof. Gutemberg Borges França pelo apoio, orientações balizadas e pela paciência e incentivo com meus momentos de desânimos. Também, quero expressar meus agradecimentos ao Comando da Aeronáutica, através das seguintes organizações Departamento de Controle do Espaço Aéreo -DECEA e do Instituto de Controle do Espaço Aéreo -ICEA pela gentileza em fornecer os dados de trabalho e os manuais relacionados ao assunto. Não poderia deixar de agradecer aos companheiros do Laboratório de Meteorologia Aplicada -LMA que de certa forma, em algum momento da caminhada me forneceram alguma informação útil ao trabalho. Não esquecendo, também, de agradecer aos amigos da Secretária Acadêmica do PEC pelas suas orientações, e gentileza. Finalmente quero agradecer à minha família: minha querida esposa Cledionora, meus filhos João Ricardo, Valdonel Jr. E Ana Noemi, pelo amor, carinho e compreensão. vi Tudo tem seu tempo determinado, e há tempo para todo o propósito debaixo do céu. Eclesiastes. 3.1 vii Resumo da Tese apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Doutor em Ciências (D.Sc.) APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREVISÃO DE CURTÍSSIMO PRAZO DA VISIBILIDADE E TETO PARA O AEROPORTO DE GUARULHOS -SP Manoel Valdonel de Almeida Outubro/2009 Orientadores: Nelson Francisco Favilla Ebecken Gutemberg Borges França. Programa: Engenharia Civil Um sistema de previsão de curtíssimo prazo (nowcasting) para previsão de teto de nuvens e visibilidade horizontal no Aeroporto de Guarulhos -SP foi desenvolvido e testado operacionalmente. O desenvolvimento do sistema foi baseado em 56 anos de dados meteorológicos da Estação Meteorológica de Superfície de Cumbica/Guarulhos. Três abordagens metodológicas foram testadas: uma com Regressão Linear Múltipla (MLR), duas com Redes Neurais Artificiais (ANN): Probabilistic Neural Network (PNN) e Network General Regression Neural Network (GRNN). Os resultados são apresentados e discutidos para as três abordagens. Em particular, os resultados com PNN indicaram um melhor desempenho, para a previsão de curtíssimo prazo (3 horas) do teto de nuvens e da visibilidade horizontal, do que as outras duas técnicas mencionadas. Em resumo, o desempenho do sistema pode ser considerado aceitável para ser implementado operacionalmente. As respostas do sistema de previsão para as médias de três horas dos acertos e dos alarmes falsos, respectivamente, são: a)
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A methodology to determine Z-R relationships using radar images and hourly rainfall accumulations... more A methodology to determine Z-R relationships using radar images and hourly rainfall accumulations of thirty rain-gauge in Rio de Janeiro, RJ is developed. After reflectivity classification as convective or stratiform, two Z-R relationships, for convective and general rain, are determined. Next, these relationships are compared with other relationships Z-R, determined out of Rio de Janeiro, concern to the rainfall estimate error. The results suggest that, regarding the estimate error, there is not any superiority of one over the other tested relationships and that the application of just a simple Z-R relationship to the process of rainfall estimation is not suitable, for reliable local rainfall quantitative estimate.
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