Desarrollo de funciones para la automatización de los procesos de pronósticos meteorológicos a corto plazo utilizando datos del GEFS

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.55761/abclima.v36i21.19002

Palabras clave:

Procesamiento de datos. Análisis de datos. Modelos. Predicción del tiempo.

Resumen

Este estudio explora el papel de la automatización en la mejora de las predicciones meteorológicas a corto plazo, con énfasis en el uso del modelo Global Ensemble Forecast System (GEFS), reconociendo la importancia de las predicciones del tiempo para diversos sectores de la sociedad. Se investiga la automatización como medio para aumentar la precisión y la eficiencia en el análisis y procesamiento de datos meteorológicos. Esto incluye la generación de gráficos para variables esenciales (temperatura, humedad, viento y precipitación) y la capacidad de enviar automáticamente esta información por correo electrónico. Como ejemplo práctico, se seleccionaron 6 ciudades de Rio Grande do Sul, en Brasil, donde el Centro de Pesquisas e Previsões Meteorológicas (CPPMET) realiza predicciones de manera rutinaria. La implementación de estas innovaciones demostró potencial para ayudar al CPPMET a optimizar el tiempo en las tareas diarias, evidenciando la eficacia de la automatización para mejorar el proceso de predicción meteorológica.

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Biografía del autor/a

Bruno Coelho Bulcão, Universidade Federal de Pelotas

Possui Graduação em Física Licenciatura pela Universidade do Estado do Amazonas (UEA) e Mestrado em Meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas (UFPel). Possui habilidades em linguagens de programação como R, Matlab e C++, e tem experiência no desenvolvimento de aplicativos com Flutter.

Douglas da Silva Lindemann, Universidade Federal de Pelotas

Possui graduação em Meteorologia (2009) pela Universidade Federal de Pelotas (UFPEL), Mestrado em Meteorologia Agrícola (2012) pela Universidade Federal de Viçosa (UFV) e Doutorado em Meteorologia Aplicada pela UFV (2016). Atualmente é Professor na Faculdade de Meteorologia da UFPEL (FAMET/UFPEL) e Chefe do Departamento de Meteorologia da FAMET. É coordenador adjunto e faz parte do corpo docente permanente do Programa de Pós-Graduação (PPG) em Meteorologia e do PPG em Modelagem Matemática da UFPEL. É coordenador do Grupo de Interação Oceano-Atmosfera e Climatologia (GOAC) na FAMET/UFPEL. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia, atuando principalmente nos seguintes temas: Climatologia, Modelagem, Mudanças Climáticas, Criosfera e Interação Oceano-Atmosfera.

Raquel Machado Machado, Universidade Federal de Pelotas

Possui Graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas (UFPEL) (2024) e atualmente é mestranda em Meteorologia pela UFPEL. Atua na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia, operando principalmente na área de Interação Oceano-Atmosfera. Integrante do Grupo de Interação Oceano-Atmosfera e Climatologia (GOAC - UFPEL) e do Núcleo de Estudos sobre Variabilidade e Mudanças Climáticas (NUVEM - UFPR).

Luciana Barros Pinto, Universidade Federal de Pelotas

Possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas (2004), mestrado em Meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas (2006) e Doutorado em Meteorologia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (UFV) (2012). Atualmente é Professora Associada com Dedicação Exclusiva da Faculdade de Meteorologia da Universidade Federal de Pelotas, com pesquisas voltadas para as áreas de Interação Atmosfera-Biosfera e Agrometeorologia.

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Publicado

23/04/2025

Cómo citar

Bulcão, B. C., Lindemann, D. da S., Machado, R. M., & Pinto, L. B. (2025). Desarrollo de funciones para la automatización de los procesos de pronósticos meteorológicos a corto plazo utilizando datos del GEFS. Revista Brasileña De Climatología, 36(21), 507–532. https://doi.org/10.55761/abclima.v36i21.19002

Número

Vol. 36 (2025)

Sección

Artigos

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