Modelo Estatístico de Previsão Climática Sazonal do INMET
Síntese da Metodologia Utilizada até Dezembro-Janeiro-Fevereiro 2014
Desde a versão descrita em detalhes em LÚCIO et al, 2010, o modelo estatístico de previsão climática do
INMET passou por diversos aprimoramentos. Este documento apresenta uma síntese da versão atual,
incorporando tais alterações.
As previsões do modelo do INMET são feitas mensalmente para o trimestre seguinte. Hoje, utilizam
dados de 222 séries de precipitação e 201 de temperatura média, de 1961 ao presente, obtidas de
estações meteorológicas convencionais com bom histórico de registros. Os mapas abaixo indicam a
localização dessas estações.
Figura 1a: Distribuição espacial das estações
meteorológicas utilizadas na previsão climática sazonal
de Precipitação.
Figura 1b: Distribuição espacial das estações
meteorológicas utilizadas na previsão climática sazonal
de Temperatura Média.
MODELO PARA PREVISÃO DE CHUVA
1. A previsão é feita para pontos de estação.
2. O valor previsto final é computado pela composição dos resultados de três modelos estatísticos, sendo
dois estocásticos:
•
Projeção Box-Jenkins (ARIMA) (estocástico)
•
Método de Alisamento Exponencial Holt-Winters (estocástico)
•
Análise de Correlações Canônicas
3. A composição dos modelos é feita ponto a ponto (estação) por uma média ponderada em que o peso
relativo atribuído a cada modelo é inversamente proporcional ao Erro Quadrático Médio entre valores
previstos e observados, ao longo do período de hindcast. No caso da chuva, este período atualmente
abrange 24 anos, de 1989 a 2012. No processo de hindcast, observa-se a validação cruzada.
4. A análise de correlação canônica utiliza o aplicativo “Climate Pedicability Tool” (CPT) do IRI /
Universidade de Columbia e é rodada para 3 variáveis preditoras (explicativas):
•
TSM persistida
2
•
Altura Geopotencial a 500 mb
•
Velocidade Vertical a 850 mb
5. Para completar as sequências de valores observados de precipitação acumulada trimestral, as
previsões sazonais pelos modelos estocásticos utilizam previsões mensais obtidas pelo método de
correlações canônicas (CPT), com as mesmas variáveis preditoras listadas acima. Estas previsões
mensais, que vieram substituir os valores climatológicos utilizados anteriormente, têm demonstrado
bom skill em algumas regiões do país e épocas do ano. Sua introdução melhorou o desempenho dos
modelos estocásticos.
Modelo para Previsão de Temperatura Média
A previsão da Temperatura Média é feita utilizando apenas o método de correlações canônics, por meio do
software CPT, com as mesmas três variáveis preditoras já citadas.
A Distribuição de Probabilidade Prevista
A distribuição de probabilidades prevista pelo modelo do INMET é computada estatisticamente, segundo o
esquema ilustrado na Figura 2, que mostra um diagrama de dispersão entre os valores previstos pelo
modelo para um determinado período (trimestre FMA, por exemplo) e uma dada localidade (estação) e os
valores observados correspondentes. A reta em linha cheia de cor vermelha indica a regressão linear entre
valores observados e previstos. A curva em cor azul e forma de sino representa a função densidade de
probabilidade (pdf) dos valores observados associados a um valor previsto x0. Mostra-se que a distribuição
dos valores observados condicionados a um dado valor previsto x0 tem distribuição aproximadamente
normal, com média y0 e desvio padrão sƐ dados por:
̅
=
̅
√
onde:
̅ é a média dos valores observados, ou a média climatológica
é o desvio padrão dos valores observados, ou o desvio padrão climatológico
̅ é a média da série histórica de valores previstos (hindcast)
é o desvio padrão da série histórica de valores previstos (hindcast)
é o coeficiente de correlação de Pearson entre valores observados e previstos
Como a análise dos dados observados de precipitação trimestral acumulada indica que a distribuição Gama
se ajusta melhor que a distribuição Normal, para o traçado das curvas de distribuição acumulada de
probabilidade prevista, o Grupo de Clima do INMET vem adotando uma Gama com a média e o desvio
padrão dados pelas equações acima.
3
Figura 2. Determinação estatística da distribuição de probabilidade prevista dado um valor previsto pelo
modelo (adaptado de: Coelho, Caio et al. Metodologia para atribuição de probabilidades para a previsão
climática por consenso. CPTEC/INPE, apresentação em powerpoint. Janeiro de 2013.
Referência
LÚCIO, P. S. et al. Um modelo estocástico combinado de previsão sazonal para a precipitação no Brasil.
Revista Brasileira de Meteorologia, v.25, n.1, 70 - 87, 2010
(Autoria do Grupo de Clima da Coordenação-Geral de Desenvolvimento e Pesquisa do INMET. Versão de
06/09/2013