Seminário: Previsão quantitativa e detecção de padrões de precipitação usando Deep Learning

Data: 
04/05/2018 - 14:00
Local: 
Auditório Prof. Dr. Paulo Benevides Soares (Rua do Matão, 1226, Cidade Universitária)
 
O Seminário do Departamento de Ciências Atmosféricas será apresentado por Gabriel Perez (IAG/USP).
 
 
Resumo:
Eventos extremos de precipitação apresentam grande risco de perdas humanas e materiais, principalmente em áreas densamente habitadas e com população vulnerável. Uma previsão de precipitação confiável, se emitida com a antecedência necessária, pode auxiliar no processo de mitigação de impactos. Considerando a importância econômica e a densidade populacional (mais de 20 milhões da habitantes) da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), melhorias na previsão do tempo de curto prazo são essenciais. Este trabalho apresenta uma metodologia operacional baseada em algoritmos de Inteligência Artificial para a realização da previsão pontual e espacial do campo de precipitação acumulada em 24-horas. As métricas de avaliação revelam uma previsão substancialmente mais confiável e precisa do que a previsão dos modelos usados operacionalmente. Além da previsão a metodologia fornece um robusto framework para a detecção e quantificação de padrões associados a precipitação e eventos extremos.