Previsão de secas na primavera em Portugal Continental com base em indicadores climáticos de larga escala
Year: 2015
Type: article
Abstract: O sucesso de uma estratégia de mitigação dos efeitos da seca passa pela implementação de um sistema de monitorização e previsão eficaz, capaz de identificar os eventos de seca e de seguir a sua evolução espácio-temporal. Neste artigo demonstrase a eficiência de redes neuronais artificiais na previsão, para Portugal, do índice de precipitação padronizada, SPI, relativo à primavera. A validação dos modelos recorreu ao hindcasting, designando-se, por tal, a técnica através da qual um dado modelo é testado mediante a sua aplicação a períodos temporais históricos, com comparação dos resultados obtidos com as respectivas observações. O índice SPI foi calculado à escala temporal de 6 meses tendo o hindcast utilizado como indicadores climáticos a oscilação do Atlântico Norte e temperaturas da superfície do mar. O estudo evidenciou a mais valia da inclusão dos anteriores predictores externos no modelo de previsão. Elaboraram-se, ainda, mapas de probabilidade de ocorrência de seca os quais constituem importantes ferramentas no planeamento integrado e na gestão de recursos hídricos.
Source: Ingeniería del agua
DOI: 10.4995/ia.2015.4109
Authors: J.F Santos, M.M. Portela, I. Pulido-Calvo
Language: Portuguese
Subfield: Global and Planetary Change
Field: Environmental Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Climate action
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W2176204187