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This study compares the performance of Global Ensemble Forecast System (GEFS) and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) precipitation ensemble forecasts in Brazil and evaluates different analog-based methods and a logistic regression method for postprocessing the GEFS forecasts. The numerical weather prediction (NWP) forecasts were evaluated against the Physical Science Division South America Daily Gridded Precipitation dataset using both deterministic and probabilistic forecasting evaluation metrics. The results show that the ensemble precipitation forecasts performed commonly well in the east and poorly in the northwest of Brazil, independent of the models and the postprocessing methods. While the raw ECMWF forecasts performed better than the raw GEFS forecasts, analog-based GEFS forecasts were more skillful and reliable than both raw ECMWF and GEFS forecasts. The choice of a specific postprocessing strategy had less impact on the performance than the postprocessing itself. Nonetheless, forecasts produced with different analog-based postprocessing strategies were significantly different and were more skillful and as reliable and sharp as forecasts produced with the logistic regression method. The approach considering the logarithm of current and past reforecasts as the measure of closeness between analogs was identified as the best strategy. The results also indicate that the postprocessing using analog methods with long-term reforecast archive improved raw GEFS precipitation forecasting skill more than using logistic regression with short-term reforecast archive. In particular, the postprocessing dramatically improves the GEFS precipitation forecasts when the forecasting skill is low or below zero.

This study aims to estimate the precipitation in the rainy season in Diamantina (MG) based on precipitation of dry previous seasons, by using Artificial Neural Networks (ANN). The chronological order of the data was changed so that the dry season of and year was related to the rainy season of the next year. A part of the data was used in the ANN training and other part used to evaluate the performance of it. The used analysis was time series and the best network found was of radial basis function type. The ANN found showed an average of error of 10%. The average precipitation of the period used in application of the network was of 1099 mm, while the average estimation was 1128 mm. The use of dry season’s data to estimate the precipitation of the rainy season presented satisfactory results and, the change of the chronological order of the dry period result in a neural network with more effective forecasting despite the unchanged one. O estudo objetiva estimar a precipitação na estação chuvosa em Diamantina (MG) com base na precipitação das estações secas anteriores por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA). Alterou-se a ordem cronológica dos dados de forma que o período seco de um ano estivesse relacionado com o período chuvoso do ano seguinte. Utilizou-se parte dos dados no treinamento e parte na avaliação do desempenho da RNA. Utilizou-se a análise do tipo séries temporais e a melhor rede encontrada foi do tipo função de base radial. A RNA apresentou um erro médio de 10%. A média de precipitação no período de aplicação da rede foi 1.099 mm, enquanto a estimativa média foi 1.128 mm. A utilização de dados dos períodos secos para estimar a precipitação no período chuvoso apresenta resultados satisfatórios e a alteração na ordem cronológica do período seco resultou em uma rede com previsão mais eficaz.

Este trabalho apresenta o comportamento de duas frentes quentes que afetaram o tempo no estado do Rio Grande do Sul. Imagens de satélite e vários campos meteorológicos foram analisados para ambas as situações. Na primeira situação o sistema deslocou-se da Argentina e foi atingindo gradualmente as diversas regiões do estado, de oeste para leste. Durante a passagem deste sistema foi registrada a ocorrência de precipitação; em algumas estações do litoral, foram observadas nuvens cumulonimbus. Durante aproximadamente 24 horas o estado do Rio Grande do Sul esteve sob a influência do sistema. No segundo caso, uma frente quente atingiu o referido estado, enquanto o vórtice ao qual ela estava associada, ainda encontrava-se no Oceano Pacífico. Para este segundo caso, foram construídas seções verticais de temperatura potencial e observou-se uma inclinação das superfícies isentrópicas, a qual está relacionada com movimento ascendente. A análise de mesoescala mostrou que existia uma região com pressões mais altas no nordeste do estado e pressões baixas no oeste/noroeste. Neste segundo caso, também foram observadas nuvens cumulonimbus em várias estações do estado, incluindo algumas na parte oeste do estado. Foi registrada também a ocorrência de nevoeiros nas duas situações. This paper presents the behavior of two warm fronts which affected the weather in Rio Grande do Sul state. Satellite images and various meteorological fields were analyzed for both situations. In the first one the system moved from Argentina and gradually reached the various regions of the state, from the west to the east. During the passage of this system, occurrence of precipitation was registered; in some stations of the shore, cumulonimbus clouds were observed. During about 24 hours the Rio Grande do Sul state was under the influence of that system. In the second case, the warm front that reached the same state was not associated with a clearly defined vortex. In the second situation, a warm front arrived at state mentioned earlier, while the vortex to which the front was associated, was still over the Pacific Ocean. For this case, vertical sections of potential temperature were constructed and it was observed a slope of the isentropic surfaces, which is related to the presence of vertical motions. The mesoscale analysis showed that there was a region with higher pressures in the northeast region of Rio Grande do Sul and lower pressures in the west/northwest. Also in this second situation cumulonimbus clouds were observed in various stations of the state, including some in the west part of the state. It was also registered the occurrence of fog during the two situations.

Neste trabalho foi feita uma análise da situação sinótica e dos parâmetros meteorológicos associados a uma frente fria secundária que se formou no ar frio, na retaguarda da frente fria. Esta frente esteve associada a neve, a precipitações intensas espalhadas e a baixa visibilidade no estado do Rio Grande do Sul. Foram utilizados dados fornecidos pelo NCEP, imagens do satélite GOES no canal infravermelho, dados de estações meteorológicas do Rio Grande do Sul, cedidos pelo Oitavo Distrito de Meteorologia e dados de radiossondagem do aeroporto Salgado Filho. Estudaram-se as distribuições horizontal e vertical (pelos campos, perfis verticais e seções verticais perpendiculares à frente e ao longo da mesma) dos vários parâmetros meteorológicos, tais como, temperatura, pressão, umidade, vorticidade relativa e outros, do modelo do NCEP, para a identificação da posição e da estrutura espacial da frente secundária. Calcularam-se índices de instabilidade (K, Showalter, Totals, Sweat e índice de levantamento) e energia para verificar o comportamento e a instabilidade da atmosfera na região da frente fria secundária. A frente secundária foi observada claramente na imagem de satélite e nos campos de temperatura, umidade, divergência de umidade, em baixos níveis, e de advecção de vorticidade no nível de 500 hPa. In this work an analysis of the synoptic situation and of the meteorological parameters associated to a secondary cold front formed in the rear of a cold front was performed. That front was associated with snow, scattered intense precipitations and low visibility in the Rio Grande do Sul State. Data from NCEP, GOES satellite infrared image, "Oitavo Distrito de Meteorologia" meteorological stations and upper air data from Salgado Filho airport were used. The horizontal and vertical distributions (using the fields, vertical profiles and cross sections perpendicular to the front and along it) of several meteorological parameters, such as, temperature, pressure, humidity, relative vorticity and others, from the NCEP model, were analyzed in order to identify the position and spatial structure of the secondary front. Instability indices (K, Showalter, Totals, Sweat and Lifted Index) and the convective available potential energy were calculated for the region of the secondary cold front. This front was clearly observed in the satellite images and in the temperature, humidity and humidity divergence fields at low levels and in the vorticity advection field at 500 hPa level.