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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/48L3BJ8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/03.02.13.04   (acesso restrito)
Última Atualização2023:03.02.13.04.33 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/03.02.13.04.33
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.16.40 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.cliser.2023.100342
ISSN2405-8807
Chave de CitaçãoChevuturiKlWoRuCoSc:2023:FoAnMa
TítuloForecasting annual maximum water level for the Negro River at Manaus using dynamical seasonal predictions
Ano2023
MêsApr.
Data de Acesso09 maio 2025
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho6938 KiB
2. Contextualização
Autor1 Chevuturi, Amulya
2 Klingaman, Nicholas P
3 Woolnough, Steven J.
4 Rudorff, Conrado M.
5 Coelho, Caio Augusto dos Santos
6 Schöngart, Jochen
Grupo1
2
3
4
5 DIPTC-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 University of Reading
2 University of Reading
3 University of Reading
4 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA)
Endereço de e-Mail do Autor1 amuche@ceh.ac.uk
2
3
4
5 caio.augusto.coelho@gmail.com
RevistaClimate Services
Volume30
Páginase100342
Histórico (UTC)2023-03-02 13:05:05 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:16:40 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveFlood level
Manaus
Negro River
Seasonal forecasts
ResumoEarly and skilful prediction of the Negro River maximum water levels at Manaus is critical for effective mitigation measures to safeguard lives and livelihoods. Using dynamical seasonal prediction hindcasts, from six prediction centres, we investigate extending the lead time of previously developed statistical models, which issue forecasts in March for Manaus. The original statistical forecast models used observed rainfall as the major predictor. We advance the capability to issue skilful forecasts earlier, in February. We develop ensemble forecasts by combining predictor data from observations and seasonal hindcasts. We compare those forecasts against the original statistical forecast models and forecasts using the observed climatology or persistence of predictors. The ensemble-mean forecasts, issued in February, using European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) hindcast input, perform similarly as the original forecasts issued in March and gain one month of lead time. The ECMWF-based ensemble forecasts skilfully predict the likelihood of water levels exceeding the severe flood level of 29 m. Forecast performance reduces and ensemble spread increases with increasing lead time from February to January. We conclude that forecasts for Manaus maximum water levels can be produced using combined input from observations and real-time ECMWF forecasts.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Forecasting annual maximum...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 02/03/2023 10:04 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo1-s2.0-S2405880723000031-main.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 10
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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