RT Journal Article
T1 Previsão de secas na primavera em Portugal Continental com base em indicadores climáticos de larga escala
T1 Spring drought forecasting in mainland Portugal based on large-scale climatic indices
A1 Santos, J. F.
A1 Portela, M. M.
A1 Pulido Calvo, Inmaculada
AB O sucesso de uma estratégia de mitigação dos efeitos da seca passa pela implementação de um sistema de monitorização eprevisão eficaz, capaz de identificar os eventos de seca e de seguir a sua evolução espácio-temporal. Neste artigo demonstrasea eficiência de redes neuronais artificiais na previsão, para Portugal, do índice de precipitação padronizada, SPI, relativo àprimavera. A validação dos modelos recorreu ao hindcasting, designando-se, por tal, a técnica através da qual um dado modeloé testado mediante a sua aplicação a períodos temporais históricos, com comparação dos resultados obtidos com as respectivasobservações. O índice SPI foi calculado à escala temporal de 6 meses tendo o hindcast utilizado como indicadores climáticos aoscilação do Atlântico Norte e temperaturas da superfície do mar. O estudo evidenciou a mais valia da inclusão dos anteriorespredictores externos no modelo de previsão. Elaboraram-se, ainda, mapas de probabilidade de ocorrência de seca os quaisconstituem importantes ferramentas no planeamento integrado e na gestão de recursos hídricos.
AB The success of a strategy of mitigation of the effects of the droughts requires the implementation of an effective monitoring andforecasting system, able to identify drought events and follow their spatiotemporal evolution. This article demonstrates the capabilityof the artificial neural networks in predicting the spring standardized precipitation index, SPI, for Portugal. The validation of themodels used the hindcasting, which is a technique by which a given model is tested through its application to historical data followedby the comparison of the results thus achieved with the data. The SPI index was calculated at the timescale of six months and theclimate indices used as external predictors in the hindcasting were the North Atlantic Oscillation and temperatures of the sea surface.The study showed the added value of the inclusion of previous predictors in the model. Maps of the probabilities of the droughtoccurrences which may be very important for integrated planning and management of water resources were also developed.
PB Universidad Politécnica de Valencia
SN 1134-2196
SN 1886-4996 (electrónico)
YR 2015
FD 2015
LK http://hdl.handle.net/10272/11481
UL http://hdl.handle.net/10272/11481
LA por
NO Santos, J.F., Portela; M.M., Pulido Calvo, I.; "Previsão de secas na primavera em Portugal Continental com base em indicadores climáticos de larga escala". Ingeniería del Agua.  Vol. 19, n., 4, págs. 211-227, (2015). DOI: 10.4995/ia.2015.4109
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 1 jun 2026