Classificação de previsibilidade do modelo global do CPTEC utilizando breeding e inteligência computacional - Luis Fernando Salgueiro Romero (2017)
A Previsão Numérica de Tempo (PNT) teve um grande avanço nas últimas décadas devido ao aumento do poder computacional, novas parametrizações de processos físicos e o aumento de dados de observação. A PNT tem enorme impacto positivo nas atividades humanas. Os fenômenos que descrevem a dinâmica da atmosfera são não lineares e podem apresentar comportamento caótico, sendo altamente sensível às condições iniciais. Incertezas inerentes ao modelo atmosférico limitam a qualidade da previsão. Uma abordagem para o estudo da evolução e propagação desses erros é a técnica de Breeding, que consiste em uma avaliação periódica de ciclos de duas simulações do mesmo modelo: uma simulação partindo das condições iniciais de referência e a outra com as condições iniciais perturbadas. Bred Vectors são diferenças entre as simulações anteriormente mencionadas, em que a magnitude do vetor pode ser utilizada como uma medida da incerteza da previsão. Esta dissertação tem por objetivo utilizar a técnica de Breeding com algoritmos de inteligência computacional para avaliar a qualidade da previsão do modelo de circulação atmosférica global do CPTEC-INPE. A primeira fase do trabalho consistiu na instalação do modelo global do CPTEC-INPE do supercomputador Cray XE6 (Tupã) - compilador Portland, para o cluster Lacibrido (LAC-INPE) - compilador GNU. A técnica de Breeding foi comparada com previsão por conjuntos (Ensemble). Ocorreu uma concordância nas regiões no planeta entre a maior magnitude do Bred Vector e maior variância do Ensemble. Classes de confiabilidade da previsão foram definidas e a classificação foi realizada utilizando sistemas neuro-difusos, redes neurais artificiais, classificadores hierárquicos binários e máquinas de comitê. Os resultados obtidos são promissores, com índices de classificação satisfatórios, que possibilitam a introdução da metodologia de Breeding como uma ferramenta de estudo de previsibilidade de modelos atmosféricos.