Previsão de Temperatura da Superfície do Mar (TSM) no Atlântico Tropical com uso de Redes Neurais

Abstract

Resumo Estudos comprovam que a temperatura da superfície do mar nos oceanos tropicais Pacífico e Atlântico é a principal variável física influenciadora das condições climáticas em várias áreas do globo. Assim, as observações e previsões de variáveis oceânicas, como a temperatura da superfície do mar, constituem-se uma ferramenta valiosa para o monitoramento do clima e para um melhor aproveitamento dos recursos naturais, principalmente em regiões que são vulneráveis aos impactos causados pelas mudanças climáticas, como é o caso do Nordeste do Brasil. O presente trabalho tem por objetivo aplicar e avaliar um método que visa utilizar as Redes Neurais Artificiais para prever a temperatura da superfície do mar no oceano Atlântico Tropical e o Gradiente meridional de anomalias de temperatura da superfície do mar no Atlântico Tropical. Os resultados mostraram que as correlações, significativas a 95% segundo o teste-t de Student, foram melhores para os trimestres FMA e MAM, onde os coeficientes apresentaram valores superiores a 0,75 para algumas regiões do ATN. Para as estimativas do Gradiente Meridional, a RNA apresentou desempenho similar à persistência. Os melhores resultados ocorrem ao se usar a média da TSM do trimestre DJF. Para essa configuração o coeficiente de correlação foi 0,74.