Banca de QUALIFICAÇÃO: EMERSON DA SILVA FREITAS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: EMERSON DA SILVA FREITAS
DATA: 29/10/2021
HORA: 09:00
LOCAL: Videoconferência (https://meet.google.com/nuj-aiud-crf)
TÍTULO: MELHORAMENTO DE PRODUTO DE PRECIPITAÇÃO BASEADO EM DADOS DE SATÉLITES PARA O BRASIL POR MEIO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING E DEEP LEARNING APLICADOS A DADOS HIDROMETEOROLÓGICOS DE REANÁLISE
PALAVRAS-CHAVES: Machine Learning, dados de reanálise, KNN.
PÁGINAS: 44
RESUMO: A precipitação é um dos principais componentes do ciclo hidrológico e sua quantificação precisa é fundamental para fornecer informações para a compreensão e previsão de processos físicos. Observações de precipitação baseadas em pluviógrafos ou pluviômetros têm alta precisão, mas com coberturas limitadas. Por outro lado, os produtos de sensoriamento remoto cobrem áreas extensas, mas com baixa precisão. Diante disso, o objetivo desse estudo é fornecer um produto de estimativa de precipitação mensal mais preciso, com uma menor latência com relação a outros produtos sem depender diretamente de dados de campo. A área de estudo foi o Brasil e foram utilizados dados observados de campo, de satélite e de reanálise. A metodologia consiste em aplicação de métodos de aprendizado de máquina (Machine Learning) em dados de sensoriamento e reanálise para melhoria de dados mensais de estimativa de precipitação. Os resultados mostram que o IMERG BraMaL conseguiu de forma geral reduzir os erros das estimativas de precipitação mensal. Como resultados principais obteve-se que o IMERG BraMaL reduziu os erros absolutos e relativos quando analisados de forma sazonal e em regiões de características homogêneas. Além disso, houve uma melhora no coeficiente de correlação e no KGE, que passou de valores baixos (0,60 e 0,20) para valores acima de 0,90. A principal conclusão desse estudo é que a qualidade do IMERG BraMaL é superior aos seus concorrentes (Early e Final) em todas as análises feitas, mostrando que o modelo de calibração foi genérico o suficiente para diferentes condições ambientais.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1550262 - CRISTIANO DAS NEVES ALMEIDA
Interno - 3057892 - DAVI DE CARVALHO DINIZ MELO
Externo à Instituição - JOSÉ ROBERTO ROZANTE
Interno - 1067435 - VICTOR HUGO RABELO COELHO