Nome do Projeto
Aplicação do Algoritmo PySTEPS para previsão de chuva em curto prazo
Ênfase
Pesquisa
Data inicial - Data final
01/12/2023 - 30/11/2026
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Exatas e da Terra
Resumo
O uso da previsão quantitativa de precipitação está cada vez mais frequente e importante nas diversas áreas da sociedade. A programação em geral de ações de defesa civil, operacionalização de obras e manutenção, controle de inundações e abastecimento de água consomem diariamente a informação de previsão de chuva. E, portanto, quanto mais acurada a informação melhor eficiência por ser obtido nas atividades humanas e tecnológicas, eespecialmente em cidades inteligentes. Portanto, este projeto visa implantar o algoritmo PySTEPS de previsão de precipitação em curtíssimo prazo (até 6h) para antecipar eventos de de alagamento e inundação no sul do Brasil e dar suporte às estratégias de cidades inteligentes.
Objetivo Geral
Implantar o algoritmo PySTEPS de previsão de precipitação em curtíssimo prazo (até 6h) para antecipar eventos de de alagamento e inundação no sul do Brasil e dar suporte às estratégias de cidades inteligentes
Justificativa
Previsão quantitativa de precipitação continua um grande desafio para a área de meteorologia. Cidades inteligentes necessitam de informações de medição e previsão de chuva como entrada em modelo hidrológicos, modelos de logística e na operacionalização nas diversas áreas: de construção, pavimentação, iluminação, controle de tráfego, prevenção civil, ações de defesa civil e ações de alerta à população em geral.
Metodologia
Serão divididas as seguintes etapas
1. Estudo do método PySteps;
2. Aplicação com dados de protótipo;
3. Aplicação do método em casos reais;
4. Avaliação do método e comparação com as diferentes metodologias disponíveis no próprio pacote do PySteps.
5. Avaliação da aplicação para casos como a cidade de Pelotas e outras que se mostrem interessantes.
1. Estudo do método PySteps;
2. Aplicação com dados de protótipo;
3. Aplicação do método em casos reais;
4. Avaliação do método e comparação com as diferentes metodologias disponíveis no próprio pacote do PySteps.
5. Avaliação da aplicação para casos como a cidade de Pelotas e outras que se mostrem interessantes.
Indicadores, Metas e Resultados
Entende-se que dada a metodologia , as seguintes metas devam ser alcançadas.
1. Comprensão do pacote PySteps;
2. Uso do PySteps para casos reais em Pelotas e região;
3. Avaliação dos casos obtidos;
4. Avaliação descritiva e analítica comparado com outros artigos e com análise sobre a viabilidade em ambiente operacional.
1. Comprensão do pacote PySteps;
2. Uso do PySteps para casos reais em Pelotas e região;
3. Avaliação dos casos obtidos;
4. Avaliação descritiva e analítica comparado com outros artigos e com análise sobre a viabilidade em ambiente operacional.
Equipe do Projeto
| Nome | CH Semanal | Data inicial | Data final |
|---|---|---|---|
| BRUNO TORANI RUBINI | |||
| CESAR AUGUSTUS ASSIS BENETI | |||
| GRACIELA REDIES FISCHER | 3 | ||
| KEROLLYN ANDRZEJEWSKI DE OLIVEIRA | |||
| LEONARDO CALVETTI | 4 | ||
| Marcus Vinicius Ribeiro de Souza |
Fontes Financiadoras
| Sigla / Nome | Valor | Administrador |
|---|---|---|
| CNPq / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico | R$ 52.800,00 | Coordenador |
Recursos Arrecadados
| Fonte | Valor | Administrador |
|---|---|---|
| SIMEPAR | R$ 10.000,00 | Coordenador |
Plano de Aplicação de Despesas
| Descrição | Valor |
|---|---|
| 339018 - Auxílio Financeiro a Estudantes | R$ 52.800,00 |
| 449052 - Equipamentos e Material Permanente | R$ 10.000,00 |