[GTER] Como se antecipar ao downtime baseado na metereologia?

[Fabio Colangelo]

Acredito que nesse caso a fonte de dado mais confiável seriam os radares meteorológicos, do tipo “doppler”.

Algum tempo observando os produtos desses radares vs observação do céu, permitem aprender muito sobre o comportamento das precipitações (chuvas) e eventos associados.

É possível com um bom grau de certeza, prever eventos climáticos algumas horas antes, e aumentar essa precisão de acordo com a proximidade do evento.

Sugiro os seguintes sites:

redemet.aer.mil.br <http://redemet.aer.mil.br/>

www.ipmet.unesp.br <http://www.ipmet.unesp.br/>

http://sigma.cptec.inpe.br/radar/ <http://sigma.cptec.inpe.br/radar/>

O Brasil ainda não tem cobertura 100% de radar meteorológico, mas muitas regiões já contam com isso. O radar doppler de solo, somado a imagens de satélite, ajuda muito.

O IPMET também fornece eventualmente ao longo do ano, cursos gratuitos online (ead) de meteorologia, que são muito interessantes e gratuitos.

Abraços,



> Em 12 de mar de 2019, à(s) 16:14, Rubens Kuhl <rubensk at gmail.com> escreveu:
> 
>> 
>> O primeiro passo é: qual fonte de dados meteorológicos adotar?
>> 
>> 
> Não me parece que os dados comercialmente disponíveis (Somar etc.) sejam
> úteis em micro-climas, e pelo menos na Grande SP a maioria dos episódios
> graves é concentrada em uma região da cidade.
> 
> O que eu tentaria é equipar POPs com estações metereológicas próprias e
> tentar desenvolver ou heurísticas ou machine-learning com o tempo, além de
> agregar dados públicos como do SAISP, radar de Ponte Nova etc.:
> https://www.saisp.br
> 
> Incluindo o "Zabbix" da água em SP:
> https://www.saisp.br/estaticos/sitenovo/pisc.xmlt
> 
> 
> Rubens
> --
> gter list    https://eng.registro.br/mailman/listinfo/gter