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Uma experiência com modelo estatístico (MOS) para a previs?o da temperatura mínima diária do ar

机译：使用统计模型（MOS）预测最低每日气温的实验

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Uma equa??o de regress?o múltipla MOS (da sigla em inglês para Model Output Statistics), para previs?o da temperatura mínima diária do ar na cidade de Bauru, estado de S?o Paulo, é desenvolvida. A equa??o de regress?o múltipla, obtida usando análise de regress?o stepwise, tem quatro preditores, três do modelo numérico global do Centro de Previs?o de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) e um observacional da esta??o meteorológica do Instituto de Pesquisas Meteorológicas (IPMet), Bauru. Os preditores s?o prognósticos para 24 horas do modelo global, válidos para 00:00GMT, da temperatura em 1000hPa, vento meridional em 850hPa e umidade relativa em 1000hPa, e temperatura observada às 18:00GMT. Esses quatro preditores explicam, aproximadamente, 80% da variancia total do preditando, com erro quadrático médio de 1,4°C, que é aproximadamente metade do desvio padr?o da temperatura mínima diária do ar observada na esta??o do IPMet. Uma verifica??o da equa??o MOS com uma amostra independente de 47 casos mostra que a previs?o n?o se deteriora significativamente quando o preditor observacional for desconsiderado. A equa??o MOS, com ou sem esse preditor, produz previs?es com erro absoluto menor do que 1,5°C em 70% dos casos examinados. Este resultado encoraja a utiliza??o da técnica MOS para previs?o operacional da temperatura mínima e seu desenvolvimento para outros elementos do tempo e outras localidades.
机译：开发了一个多元MOS回归方程（来自“模型输出统计”的英文缩写），用于预测圣保罗州鲍鲁市的最低每日气温。使用逐步回归分析获得的多元回归方程具有四个预测因子，其中三个来自天气预报和气候研究中心（CPTEC）的全球数值模型，另一个来自气象站。鲍鲁气象研究所（IPMet）的气象学。预测变量是对以下时间的整体模型的预测：适用于00：00GMT，温度为1000hPa，南部风为850hPa，相对湿度为1000hPa，温度为18：00GMT的全局模型。这四个预测因子解释了预测因子总方差的大约80％，平均平方误差为1.4°C，大约是在IPMet站观测到的最低每日气温的标准偏差的一半。通过对47个案例的独立样本进行的MOS方程检验，可以发现，忽略观测预报器时，预报不会显着恶化。在有或没有此预测变量的情况下，MOS方程在70％的情况下都能产生绝对误差小于1.5°C的预测。该结果鼓励将MOS技术用于最低温度的操作预测及其对天气和其他位置的其他因素的发展。

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