Meteorologia Aplicada
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Item Calibração automática multi-sítio e multi-objetiva de um modelo de superfície terrestre(Universidade Federal de Viçosa, 2015-09-17) Fontes, Vitor Cunha; Costa, Marcos Heil; http://lattes.cnpq.br/8473023262138609Os modelos de interação atmosfera-biosfera (LSMs) são ferramentas fundamentais em pesquisas relacionadas a superfície terrestre, atmosfera, hidrologia, previsão do tempo e clima. Desde o surgimento dos primeiros modelos na década de 60, esses modelos sofreram uma grande evolução e estão se tornando cada vez mais complexos. Esses LSMs simulam uma grande quantidade dos processos que ocorrem na biosfera, como os fluxos de radiação, calor, vapor de água e momentum. Cada um desses processos possui um ou mais parâmetros e o uso correto desses parâmetros são de suma importância para se obter uma simulação realista (confiável). Mas nem sempre é possível coletar ou inferir o valor desses parâmetros. Nesses casos pode-se realizar uma calibração do modelo, que é um conjunto de testes (simulações), com valores aleatórios de parâmetros, que são realizados até que se encontre um bom ajuste do modelo. No entanto, uma calibração simples acaba ajustando o modelo apenas localmente. Para se obter uma calibração que represente toda uma região (com características similares) é preciso realizar uma calibração multi-sítio. Este trabalho apresenta uma ampliação do Optis (software de calibração automática) que possibilita a realização de calibrações multi-sítio do modelo INLAND. Duas técnicas de calibração multi-sítio foram desenvolvidas, a MSMO (Multiple Site Multiple Objectives) e a AMSMO (Average Multiple Sites Multiple Objectives). A diferença entre elas é que, enquanto a MSMO leva em consideração cada sítio de forma independente, a AMSMO faz uma média dos sítios. Um experimento numérico foi realizado comparando as técnicas multi-sítio com calibrações realizadas em um único sítio. Os resultados mostraram que a calibração AMSMO é a que gera uma melhor representação dos sítios usados na calibração, atingindo mais de 80% de ajuste.