Recuperação do conteúdo integrado de água líquida a partir da combinação de dados de radar e satélite

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Raquel Aparecida Abrahão Costa e Oliveira
• Orientador(a): Carlos Frederico de Angelis
• Banca de defesa: Simone Marilene Sievert da Costa Coelho, Edson Mesquita dos Santos, Leonardo de Faria Peres
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Meteorologia
• País: BR
• Resumo em Inglês: The study of rainfall estimates obtained by various types of data together with information on the location and occurrence of electrical discharges, topography and climate and atmospheric variables local and regional meeting in the same room and in the same format, facilitate research and development an automatic method for increasing the efficiency of estimate of the precipitation. The integration of data of various kinds will supply the lack of precipitation information in local and regional level and also allow the creation of an operational method to monitor and map precipitation over Brazil in various temporal and spatial scales. In this work, we simulated the amount precipitable liquid water - Vil. This simulation will be done through fuzzy logic, whose inputs are GOES 12 satellite information. In an addendum was prepared classifier efficiently clouds day and night. The classifier developed using multi spectral images of the GOES-12 satellite with information on the brightness temperature at four thermal channels. This method uses the analysis of clusters from 30 significant classes of clouds, and the classification is accomplished through an iterative process that determines which class fits each entry. Complementing different relationships were developed between the results of the classifier and the cloud radar reflectivity and VIL.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/05.31.14.22

O estudo das estimativas de precipitação obtidas por diversos tipos de dados em conjunto, com informações sobre a localização e ocorrência de descargas elétricas, topografia e variáveis climáticas e atmosféricas locais e regionais reunidas em um mesmo ambiente e num mesmo formato, facilitará a investigação e a elaboração de um método automático para aumentar a eficiência da estimativa da precipitação. A integração de dados de várias naturezas suprirá a carência de informações de precipitação em escala local e regional e também permitirá a criação de um método operacional para monitorar e mapear a precipitação sobre o Brasil em diversas escalas temporais e espaciais. Neste trabalho, foi simulada a quantidade que água líquida precipitável - Vil. Essa simulação será feita através de lógica Fuzzy, cujas entradas serão informações do satélite GOES 12. Em adendo foi elaborado um classificador de nuvens com eficiência diurna e noturna. O classificador desenvolvido utiliza imagens multiespectrais do satélite GOES-12 com informação de temperatura de brilho em quatro canais termais. Esse método utiliza a análise de clusters a partir de 30 classes significativas de nuvens, e a classificação é realizada através de um processo iterativo que determina a que classe cabe cada entrada. Complementando, foram elaboradas diferentes relações entre os resultados do classificador de nuvens e a refletividade do radar e o VIL.