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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2012.tde-25052012-170217
Documento
Autor
Nome completo
Jessé Américo Gomes de Lima
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
Birgin, Ernesto Julian Goldberg (Presidente)
Biloti, Ricardo Caetano Azevedo
Stern, Julio Michael
Título em português
Otimização em Meteorologia: cálculo de perturbações condicionais não-lineares ótimas
Palavras-chave em português
CNOPs
estabilidade
Meteorologia
modelo tangente linear
previsibilidade
sensibilidade
SPG
Resumo em português
Neste trabalho estudamos as aplicações do método do Gradiente Espectral Projetado (SPG) em Meteorologia nos campos de previsibilidade, estabilidade e sensibilidade. Inicialmente revisamos os Vetores Singulares Lineares (LSVs) e em seguida apresentamos a teoria das Perturbações Condicionais Não-Lineares Ótimas (CNOPs). Enquanto os métodos clássicos estão baseados no Modelo Tangente Linear, as CNOPs são uma formulação do mesmo problema baseado em Programação Não-Linear. As CNOPs são descritas na literatura como responsáveis por melhorias em relação aos métodos anteriores. Finalmente analisamos três exemplos de aplicação do método à problemas de previsibilidade, estabilidade e sensibilidade.
Título em inglês
Optimization in Meteorology: computation of conditional nonlinear optimal perturbations
Palavras-chave em inglês
CNOP
meteorology
predictability
sensibility
SPG
stability
tangent linear model
Resumo em inglês
A revision about applications of Spectral Projected Gradient (SPG) in meteorology is done in the fields of predictability, stability and sensitivity. Initially we review about Linear Singular Vectos (LSVs) and we present the Conditional Nonlinear Optimal perturbations (CNOPs). While the classic methods are based on the Tangent Linear Model, CNOPs are another formulation of the problem based on Nonlinear Programming. CNOPs are described in bibliography as responsible by better results than older methods. Finally we analyze three applications in predictability, stability and sensibility.
 
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Data de Publicação
2012-05-29
 
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