Notícia
Pesquisa utiliza redes neurais para aprimorar modelos climáticos
São José dos Campos-SP, 09 de dezembro de 2009
Com base na técnica de redes neurais artificiais (RNA), o pesquisador David Mendes, do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (CPTEC/INPE), desenvolveu uma nova ferramenta de modelagem estatística que permite aplicar os modelos climáticos globais do Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (IPCC) em escalas regionais. A redução de escala torna possível a construção de um modelo empírico de diagnóstico voltado para o estudo de possíveis mudanças no regime climático sobre a América do Sul. A pesquisa foi divulgada pela Agência Fapesp. Confira aqui a matéria na íntegra
A pesquisa de pós-doutorado de David Mendes foi capa da seção de ciências atmosféricas do boletim da União Geofísica Norte-Americana. O trabalho também gerou um artigo feito em parceria com o orientador José Marengo, coordenador do Grupo de Estudos e Pesquisas em Mudanças Climáticas do INPE e integrante do IPCC, publicado na revista Theoretical and Applied Climatology.
O novo método permite identificar relacionamentos não-lineares entre o clima local e a circulação em grande escala. A principal conclusão foi que o processo de redução de escala dos modelos climáticos por meio do uso de RNA se mostrou ótima ferramenta para aprimorar a precisão dos modelos tanto em análise climática como para previsão do tempo, disse Mendes à Agência FAPESP.
O artigo Temporal downscaling: a comparison between artificial neural network and autocorrelation techniques over the Amazon Basin in present and future climate change scenarios, de David Mendes e José Marengo, pode ser lido por assinantes da Theoretical and Applied Climatology em
http://www.springerlink.com/content/p663n4576586350w.
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