Utilização de Redes Neurais Convolucionais Recorrentes na previsão meteorológica de curto prazo (nowcasting) utilizando imagens de radar da cidade de Chapecó-SC
{"title":"Utilização de Redes Neurais Convolucionais Recorrentes na previsão meteorológica de curto prazo (nowcasting) utilizando imagens de radar da cidade de Chapecó-SC","authors":"Felipe Copceski Rossatto, Fabricio Pereira Härter, Elcio Hideiti Shiguemori, Leonardo Calvetti","doi":"10.14808/sci.plena.2023.119907","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":22090,"journal":{"name":"Scientia Plena","volume":"9 5","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Scientia Plena","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.14808/sci.plena.2023.119907","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
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.