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Modelo de Previsão Estatística do Clima

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O Modelo de Previsão Estatística do Clima utilizado pelo CRC-SAS para previsões sazonais de Precipitação Total e Temperatura Média sobre a América do Sul foi adaptado do modelo desenvolvido e utilizado pelo serviço meteorológico brasileiro (INMET) para previsões sobre o território brasileiro.

As previsões são geradas utilizando o modelo de Análise de Correlação Canônica, que consiste em associar as variáveis preditoras como a Temperatura da Superfície do Mar (TSM), a Altura Geopotencial (em 500 hPa) e a Velocidade Vertical (ou Ômega, em 850 hPa) a cada um dos conjuntos de dados a serem previstos, através do aplicativo CPT (Climate Predictability Tool), desenvolvido pelo IRI (Internacional Research Institute on Climte and Society, da Universidade de Columbia, EUA).

A destreza do modelo é definida pelo coeficiente de correlação de Pearson entre a série histórica de valores observados e previstos (hindcast), referentes ao período de 1989 até o ano mais recentemente concluído. O limite mínimo é aquele que garante uma significância estatística de 95%, dado o número de anos da série.

A variabilidade da distribuição prevista é determinada em cada ponto de estação por uma relação estatística que leva em conta a destreza do modelo e a variância climatológica naquela localidade e período do ano (trimestre).

Os mapas nesta página mostram as previsões climáticas sazonais para precipitação e temperatura média, em formas de probabilidades associadas aos tercis definidos pela climatologia, bem como anomalias previstas.


Referências:

* LÚCIO, P. S. et al. Um modelo estocástico combinado de previsão sazonal para a precipitação no Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, v.25, n.1, 70 - 87, 2010




As médias climatológicas trimestrais de precipitação total e temperatura média do modelo climático do CRC-SAS têm como referência o período 1981-2010, para todas as estações meteorológicas usadas no modelo. Além dos mapas com as médias trimestrais, também são apresentados mais dois mapas que indicam, para cada trimestre e cada localidade, os limites inferior e superior da faixa normal. O limite inferior corresponde ao valor do percentil 33% da distribuição climatológica da variável em questão (precipitação ou temperatura), enquanto o limite superior corresponde ao valor do percentil 66% daquela distribuição.

Para determinar a qualidade das previsões realizadas pelo modelo são levados em conta índices estatísticos computados para uma série de anos passados, em que o modelo reproduz as previsões que teriam sido feitas com as informações disponíveis à época (hindcast). Os índices de verificação são computados para cada ponto de estação utilizado na previsão, comparando valores previstos e observados.

No momento, o CRC_SAS disponibiliza um índice de destreza determinístico, representado pelo coeficiente de correlação de Pearson (r). Em breve disponibilizará, também, um índice probabilístico, representado pelo RPSS (Ranked Probability Skill Score). No futuro próximo, outros índices, como o Brier score e o ROC, também estarão disponíveis.

O coeficiente de correlação é avaliado para cada ponto de estação, utilizando-se uma série de previsões passadas (hindcasts) em um período que hoje é de vinte e quatro anos (1989 a 2012), no caso da precipitação, e de vinte e dois anos (1991 a 2012), no caso da temperatura média. É usual nos referirmos ao coeficiente de correlação como o “skill”, ou destreza, da previsão. Para um período de hindcast em uso, o coeficiente de correlação apresenta significância ao nível de 95% para valores superiores a 0,35.

O RPSS mede a melhoria da previsão probabilística por categorias com relação a uma previsão de referência (por exemplo, a previsão que associa a cada tercil a probabilidade climatológica de 1/3), sendo o seu valor perfeito igual a 1.

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