Estimação da Cobertura de Gelo Marinho nos Mares Antárticos de Weddell, Belingshausen e Amundsen com Redes Neurais Artificiais

Authors

DOI:

https://doi.org/10.11137/1982-3908_2022_45_40763

Keywords:

Aprendizado profundo, CNN-LSTM, TensorFlow

Abstract

O gelo marinho desempenha um papel fundamental na regulação térmica das regiões polares. Observações de satélites evidenciam que na Antártica o gelo apresentava, na série histórica, tendências positivas em cobertura e extensão. Em 2019 houve um padrão de inversões entre os valores da normal climatológica e dos dados de reanálise. Nesse contexto, este estudo teve como principal objetivo avaliar o potencial de previsibilidade de cobertura de gelo marinho com a aplicação de técnicas de RNAs em 3 mares que banham o continente Antártico, a saber: Weddell, Bellingshausen e Amundsen. Para tanto, foram utilizados como previsores a temperatura da superfície do mar, a temperatura do ar a 2 metros, a velocidade do vento a 10 metros, o albedo e os fluxos de calor latente e sensível, no período de 1979 a 2019. Os dados foram particionados em 70% para treinamento e 30% para testes. Modelos SARIMAX serviram como valores de referência para aferição da precisão das previsões com RNAs. Em todos os meses com anomalias absolutas superiores a 15% de concentração, o modelo de RNA CNN-LSTM superou os modelos MLP e SARIMAX.

Author Biographies

Ricardo Bruno de Araújo Tenorio, Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Bacharel em Geofísica pela UFRN (2014)

Mestre em Ciências Climáticas pela UFRN (2017)

José Henrique Fernandez, Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Possui graduação em Bacharelado em Física com Habilitação em Pesquisa Básica em Física pela Universidade de São Paulo - USP (1995), mestrado em Geofísica Espacial pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE (1998) e doutorado em Geofísica Espacial também pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE (2002). Professor Associado I na Escola de Ciências e Tecnologia da Universidade Federal do RIo Grande do Norte (UFRN) e professor permanente do Programa de Pós Graduação em Ciências Climáticas da UFRN. Atualmente é Coordenador-geral da Rede Nordeste Aeroespacial no Programa de Pós-graduação em Engenharia Aeroespacial (RNA/PPGEA). Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Aeronomia e Física Espacial, atuando principalmente nos seguintes temas: eventos de precipitação de elétrons do geoespaço para a alta atmosfera terrestre, mecanismos de equilíbrio de população de partículas nos cinturões de radiação de Van Allen, física solar, propagação de sinais VLF na baixa ionosfera terrestre. Foi o primeiro chefe do Departamento de Ciências Atmosféricas e Climáticas do Centro de Ciências Exatas e da Terra da UFRN.

David Mendes, Universidade Federal do Rio Grande do Norte

É graduado em Meteorologia pela Universidade Federal do Pará (1998) e doutorado em Física da atmosfera pela Universidade de Lisboa (2006), pós-doutorado do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE (2010). Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia Aplicada, atuando principalmente nos seguintes temas: Mudanças climáticas, Amazônia, eventos extremos , modelagem clima, meteorologia dinâmica termodinâmica, clima, ciclones extratropicais e inteligência Artificial (e.g. Redes Neurais Artificiais - RNA). Atualmente é coordenador do Projeto "Modelagem de gelo marinho no continente Antártico", projeto vinculado ao PROANTAR-CNPq. Trabalha com modelagem climática global.

José Pedro da Silva Júnior, Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Licenciado em Física pela UFRN (2012)
Mestrado em Ciências Climáticas (2015)
Doutorado em Ciências Climáticas (2020)

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Published

2022-06-21

Issue

Section

Meteorology