Utilização de Redes Neurais Convolucionais Recorrentes na previsão meteorológica de curto prazo (nowcasting) utilizando imagens de radar da cidade de Chapecó-SC
DOI:
https://doi.org/10.14808/sci.plena.2023.119907Palavras-chave:
redes neurais recorrentes, meteorologia, radarResumo
Neste trabalho, propõe-se uma nova abordagem computacional que faz uso de Redes Neurais Convolucionais Recorrentes, na qual imagens de radar meteorológico são utilizadas para a previsão de propagação e intensidade de tempestades com até 3h de antecedência, conhecida como nowcasting. Para tal, utilizou-se imagens do radar meteorológico localizado na cidade de Chapecó-SC. Esses dados são públicos e estão disponíveis no site do Instituto de Pesquisas Espaciais do Brasil (INPE). Para isso, é proposta a avaliação do emprego de uma rede neural convolucional recorrente de aprendizagem espaço temporal chamada PredRNN++. Os resultados foram validados através de estudos de casos de tempestades ocorridas na região de cobertura do radar utilizado. Para avaliar a performance da rede neural, além de uma análise visual dos resultados, foram utilizadas as métricas RMSE e SSIM. Os resultados mostram que a PredRNN++ foi capaz de simular o formato e local onde ocorreu o sistema meteorológico.
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Copyright (c) 2023 Felipe Copceski Rossatto, Fabricio Pereira Härter, Elcio Hideiti Shiguemori, Leonardo Calvetti
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