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Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/36961
Título: 
An intelligent system to real time rainfall prediction using radar data
Autor(es): 
Instituição: 
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Resumo: 
This work presents a new approach for rainfall measurements making use of weather radar data for real time application to the radar systems operated by institute of Meteorological Research (IPMET) - UNESP - Bauru - SP-Brazil. Several real time adjustment techniques has been presented being most of them based on surface rain-gauge network. However, some of these methods do not regard the effect of the integration area, time integration and distance rainfall-radar. In this paper, artificial neural networks have been applied for generate a radar reflectivity-rain relationships which regard all effects described above. To evaluate prediction procedure, cross validation was performed using data from IPMET weather Doppler radar and rain-gauge network under the radar umbrella. The preliminary results were acceptable for rainfalls prediction. The small errors observed result from the spatial density and the time resolution of the rain-gauges networks used to calibrate the radar.
Data de publicação: 
1-Jan-2001
Citação: 
World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, Vol 1, Proceedings. Orlando: Int Inst Informatics & Systemics, p. 30-34, 2001.
Duração: 
30-34
Publicador: 
Int Inst Informatics & Systemics
Palavras-chaves: 
  • rainfall
  • radar
  • Z-R relationships
  • artificial neural network
Fonte: 
http://dl.acm.org/citation.cfm?id=704229
Endereço permanente: 
Direitos de acesso: 
Acesso restrito
Tipo: 
outro
Fonte completa:
http://repositorio.unesp.br/handle/11449/36961
Aparece nas coleções:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

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