Ferramenta de nowcasting em operação no CEMPA-Cerrado é apresentada em evento nos EUA

O CEMPA-Cerrado esteve representado no 2024 AMS Annual Meeting (Reunião Anual da Sociedade Meteorológica Americana) que ocorreu em Baltimore, nos Estados Unidos, entre os dias 28 de janeiro e 1 de fevereiro de 2024. Neste evento, o colaborador Otavio Medeiros Feitosa apresentou o trabalho intitulado Data Fusion Approach for Precipitation Nowcasting with ConvLSTM, de sua autoria em parceria com outros pesquisadores que também são colaboradores do CEMPA-Cerrado.

 

O colaborador Otavio Medeiros Feitosa apresentando o trabalho no 2024 AMS Annual Meeting.

Neste trabalho, os autores mostram aspectos técnicos de uma nova ferramenta de previsão de probabilidade de ocorrência de precipitação em curto prazo (nowcasting), baseada em técnicas de Inteligência Artificial (IA). Esta ferramenta é utilizada no CEMPA-Cerrado e, recentemente, foi colocada à disposição de todos os usuários, apresentando um domínio de previsão espacial horizontal centrado no estado de Goiás mas que também inclui áreas dos estados adjacentes.

A ferramenta de previsão utiliza a técnica de machine learning para fazer a previsão da probabilidade de ocorrência de limiares definidos de acumulados de precipitação em um horizonte de previsão de 6 horas. Para isso, aproveita dados de entrada de múltiplas fontes, incluindo os canais infravermelhos do satélite GOES, características orográficas derivadas do produto MODIS e dados do Geostationary Lightning Mapper (GLM). O conjunto de dados alvo abrange a Medição de Precipitação Global (GPM IMERGE, versão final run) como alvo de treinamento.

Entre os principais resultados deste trabalho, está a validação da metodologia utilizada na ferramenta, que foi realizada com a obtenção de testes para intervalos de tempo onde ocorreram eventos de precipitação na região central do Brasil fora do período de treinamento, para validar a capacidade de generalização do modelo. Os resultados preliminares do estudo de caso indicam campos categóricos de respostas do modelo muito semelhantes aos observados pelo produto de precipitação derivado das estimativas mais avançadas de precipitação conhecidas como GPM IMERGE. Apesar de algumas discrepâncias entre os pluviômetros, os testes realizados com uma janela de previsão de 6 horas mostraram uma capacidade qualitativa para estimar categorias em um conjunto de dados fora dos utilizados para o treinamento, indicando uma capacidade relativa de generalização do modelo para o domínio.

Maiores detalhes sobre o trabalho podem ser encontrados em: https://ams.confex.com/ams/104ANNUAL/meetingapp.cgi/Paper/432602.

A gravação da apresentação encontra-se no seguinte link: https://ams.confex.com/ams/104ANNUAL/meetingapp.cgi/Session/65291. 

Enquanto a ferramenta de previsão pode ser acessada pelo link: https://cempa.ufg.br/p/48048-previsao-de-precipitacao-a-curto-prazo-experimental.