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

Forecast of Sea Surface Temperature (SST) in Tropical Atlantic with the use Artificial Neural Networks

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.

Palavras-chave:
previsão de TSM; redes neurais artificiais; Atlântico Tropical