CCET - TCC - Meteorologia
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Navegando CCET - TCC - Meteorologia por Autor "0009-0001-5229-2776"
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TCC Avaliação de simulações com o REGCM4.6 no estado do Rio Grande do Norte(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-14) Sá, Thales Nunes Martins de; Mendes, Keila Rego; Silva, Claúdio Moisés Santos e; 0000-0002-2251-7348; http://lattes.cnpq.br/1394248306018449; 0000-0002-0278-6284; http://lattes.cnpq.br/1944170626580025; 0009-0001-5229-2776; http://lattes.cnpq.br/6138387738570383; Bezerra, Bergson Guedes; 0000-0002-1566-3304; http://lattes.cnpq.br/1901216516407999; Rodrigues, Daniele Tôrres; 0000-0003-4307-2832; http://lattes.cnpq.br/4682555268827167; Morais, Leonardo Fiusa de; 0000-0002-3368-4213; http://lattes.cnpq.br/8487995522785799Estudos de modelagem numérica de sistemas terrestres são poderosas ferramentas para previsão e simulação das diferentes variáveis do sistema climático. Entretanto, dependem da capacidade do modelo em resolver processos de subgrade e para isso, avaliações ao nível local são necessárias. Desta forma, o presente trabalho tem como objetivo principal avaliar uma simulação com um modelo climático regional a partir de dados observados in situ das variáveis precipitação diária, temperatura máxima e temperatura mínima em quatro cidades do estado do Rio Grande do Norte. Realizou-se uma simulação com o modelo RegCM4.6. Os dados observacionais são oriundos da rede do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) para as cidades de Natal, Caicó, Santa Cruz e Mossoró para o período de 02 de janeiro a 31 de dezembro de 2014. A simulação com o RegCM4.6 foi adequada para a precipitação em Natal, mas apresentou dificuldade em capturar os meses de precipitação máxima, subestimando os valores de chuva nas cidades de Caicó, Santa Cruz e Mossoró. A simulação acompanhou a variação sazonal da temperatura máxima e mínima observada, embora tenha sido superestimado em todas as cidades e com defasagem na temperatura mínima para a cidade de Natal. Com base neste estudo, destaca-se que o modelo RegCM4.6 obteve melhores resultados estatísticos no período seco. Portanto, há necessidade de mais testes e processo de calibração no modelo para simular de maneira adequada a precipitação e temperatura a nível municipal para essa região.