Redução de Desvios de Previsão Climática usando Filtragem Adaptativa no Domínio da Frequência

Este trabalho aborda o uso de filtros adaptativos no domínio da frequência, via algoritmo RLS (Recursive Least Squares) e DCT-2D (Two-dimensional Discrete Cosine Transform), com o objetivo de reduzir desvios de previsão climática produzidos por um modelo regional climático. As previsões do modelo regional (modelo Eta) são comparadas com os dados observados (reanálises do NCEP). As variáveis climáticas consideradas são as componentes zonal e meridional do vento, altura geopotencial e umidade específica, produzidas pelo modelo sazonal Eta, na resolução espacial de 40 km. Os resultados indicam que a aplicação proposta é capaz de reduzir métricas de desvio, como o erro quadrático médio e o erro máximo, contribuindo com melhores previsões climáticas.