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Convection‐permitting models: a step‐change in rainfall forecasting
Convection‐permitting models: a step‐change in rainfall forecasting
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Convection‐permitting models: a step‐change in rainfall forecasting

Clark, Peter ; Roberts, Nigel ; Lean, Humphrey ; Ballard, Susan P. ; Charlton‐Perez, Cristina

Meteorological applications, 2016-04, Vol.23 (2), p.165-181 [Periódico revisado por pares]

Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd

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Relationship between the erros in the seasonal rainfall forecasting and Sea Surface Temperature over northeast Brazil
Relationship between the erros in the seasonal rainfall forecasting and Sea Surface Temperature over northeast Brazil
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Relationship between the erros in the seasonal rainfall forecasting and Sea Surface Temperature over northeast Brazil

M. O Santos Rosmeri Porfírio da Rocha; 2010 Meeting of the Americas (2010 Foz do Iguaçu, Brazil)

Washington : American Geophysical Union, 2010 Eos Transactions AGU, v.91, n.26, Meeting of the Americas Supplement, abstract A13E-05, 2010

Washington American Geophysical Union 2010

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Comparison of random forests and support vector machine for real-time radar-derived rainfall forecasting
Comparison of random forests and support vector machine for real-time radar-derived rainfall forecasting
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Comparison of random forests and support vector machine for real-time radar-derived rainfall forecasting

Yu, Pao-Shan ; Yang, Tao-Chang ; Chen, Szu-Yin ; Kuo, Chen-Min ; Tseng, Hung-Wei

Journal of hydrology (Amsterdam), 2017-09, Vol.552, p.92-104 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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Climate change, water-related disasters, flood control and rainfall forecasting a case study of the São Francisco River, Brazil
Climate change, water-related disasters, flood control and rainfall forecasting a case study of the São Francisco River, Brazil
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Climate change, water-related disasters, flood control and rainfall forecasting a case study of the São Francisco River, Brazil

Julio Issao Kuwajima Fernando Mainardi Fan; Dirk Schwanemberg; Alberto Assis dos Reis; André Niemann; Frederico Fábio Mauad

Geological Society Special Publication London, United Kingdom : Geological Society of London, 2019 v. 488, n. 1, p. 259-276, 2019

London, United Kingdom 2019

Localização: EESC - Esc. Engenharia de São Carlos    (PROD-021861 )(Acessar)

5
The Brazilian global atmospheric model (BAM) performance for tropical rainfall forecasting and sensitivity to convective scheme and horizontal resolution
The Brazilian global atmospheric model (BAM) performance for tropical rainfall forecasting and sensitivity to convective scheme and horizontal resolution
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The Brazilian global atmospheric model (BAM) performance for tropical rainfall forecasting and sensitivity to convective scheme and horizontal resolution

Silvio Nilo Figueroa Jose Paulo Bonatti; Paulo Yoshio Kubota; Georg A Grell; Hugh Morrison; Saulo Rabello Maciel de Barros; Julio Pablo R Fernandez; Enver Ramirez; Leo Siqueira; Graziela Luzia; Josiane Silva; Juliana R Silva; Jayant Pendharkar; Vinicius B Capistrano; Débora S Alvim; Diego P Enoré; Fábio L. R Diniz; Prakki Satyamurty; Iracema F. A Cavalcanti; Paulo Nobre; Henrique de Melo Jorge Barbosa; Celso L Mendes; Jairo Panetta

Weather and Forecasting Boston : American Meteorological Society v. 31, n. 5, p. 1547-1572, 2016

Boston 2016

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-2868768 )(Acessar)

6
Video-Based Convolutional Neural Networks Forecasting for Rainfall Forecasting
Video-Based Convolutional Neural Networks Forecasting for Rainfall Forecasting
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Video-Based Convolutional Neural Networks Forecasting for Rainfall Forecasting

Barnes, Andrew P. ; Kjeldsen, Thomas R. ; McCullen, Nick

IEEE geoscience and remote sensing letters, 2022, Vol.19, p.1-5 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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7
Automated predictive analytics tool for rainfall forecasting
Automated predictive analytics tool for rainfall forecasting
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Automated predictive analytics tool for rainfall forecasting

Raval, Maulin ; Sivashanmugam, Pavithra ; Pham, Vu ; Gohel, Hardik ; Kaushik, Ajeet ; Wan, Yun

Scientific reports, 2021-09, Vol.11 (1), p.17704-17704, Article 17704 [Periódico revisado por pares]

London: Nature Publishing Group

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8
Wavelet–copula‐based mutual information for rainfall forecasting applications
Wavelet–copula‐based mutual information for rainfall forecasting applications
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Wavelet–copula‐based mutual information for rainfall forecasting applications

Abdourahamane, Zakari Seybou ; Acar, Reşat ; Serkan, Şenocak

Hydrological processes, 2019-03, Vol.33 (7), p.1127-1142 [Periódico revisado por pares]

Chichester: Wiley Subscription Services, Inc

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9
A hybrid support vector regression–firefly model for monthly rainfall forecasting
A hybrid support vector regression–firefly model for monthly rainfall forecasting
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A hybrid support vector regression–firefly model for monthly rainfall forecasting

Danandeh Mehr, A. ; Nourani, V. ; Karimi Khosrowshahi, V. ; Ghorbani, M. A.

International journal of environmental science and technology (Tehran), 2019-01, Vol.16 (1), p.335-346 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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10
Forecasting rainfall using transfer entropy coupled directed–weighted complex networks
Forecasting rainfall using transfer entropy coupled directed–weighted complex networks
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Forecasting rainfall using transfer entropy coupled directed–weighted complex networks

Tongal, Hakan ; Sivakumar, Bellie

Atmospheric research, 2021-06, Vol.255, p.105531, Article 105531 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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