As previsões foram feitas com a biblioteca pySTEPS, que também oferece abordagens por ensemble, como o Short-Term Ensemble Prediction System (STEPS) e o Lagrangian INtegro-Difference equation model with Autoregression (LINDA).

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#python #datascience #dataviz #nowcasting

As visualizações a seguir mostram as previsões geradas pelos métodos de extrapolação, ANVIL e S-PROG, no intervalo entre 02:10 e 04:00 UTC de 2 de maio de 2024. Os dados utilizados são do produto Rain Rate Quantitative Precipitation Estimate (RRQPE) do satélite GOES-16.

A abordagem ANVIL aplica nowcasting autorregressivo com janela móvel baseado em VIL. Já o método método prognóstico espectral S-PROG realiza previsões com base em técnicas espectrais.

O primeiro é o modelo de extrapolação, que assume que os padrões de precipitação se movem a uma velocidade constante, sem alteração na intensidade. Ele é implementado aqui com o método numérico semi-lagrangeano.

O modelo de referência mais comum é o modelo de persistência, que assume que as condições permanecem inalteradas após a última imagem de entrada, simplesmente repetindo-a como previsão. No entanto, a comunidade de nowcasting utiliza outros modelos de referência mais sofisticados.

Se isso não acontecer, pode ser necessário ajustar o modelo ou até mesmo descartá-lo, considerando o custo computacional do seu treinamento.

Na previsão de precipitação de curtíssimo prazo (nowcasting), o conceito é o mesmo.

Artigo: sol.sbc.org.br/index.php/kd...

O trabalho avalia a quantidade de dados de entrada necessários para a previsão de precipitação (nowcasting) da próxima hora utilizando a arquitetura U-Net, que é um modelo de IA que pode ser aplicado para previsão espaço-temporal utilizando dados de radar meteorológico.

Esse evento ocorre dentro da 34ª Conferência Brasileira de Sistema Inteligentes (BRACIS 2024), realizado de 17 a 21 de Novembro, na Universidade Federal do Pará (UFPA) em Belém do Pará, cujo tema é Inteligência Artificial para a sustentabilidade da Região Amazônica.

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