aa/bb/cc/dd-NTC

IMPLEMENTAÇÃO DA METODOLOGIA CLIVAR PARA

ONDAS ATMOSFÉRICAS E OSCILAÇÃO DE MADDEN-JULIAN

Enver Ramirez

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INPE Cachoeira Paulista PUBLICADO POR:

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IMPLEMENTAÇÃO DA METODOLOGIA CLIVAR PARA

ONDAS ATMOSFÉRICAS E OSCILAÇÃO DE MADDEN-JULIAN

Enver Ramirez

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INPE Cachoeira Paulista

Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)

Ramirez, Enver. Cutter

Implementação da metodologia CLIVAR para ondas atmosféricas e oscilação de Madden-Julian / Enver Ramirez. – Cachoeira Paulista : INPE, 2016.

xiii + 31 p. ; (aa/bb/cc/dd-NTC)

() – , Cachoeira Paulista, .

: .

1. Madden Julian. 2. Ondas Atmosféricas 3. CLIVAR. 4. diagramas de dispersão. 5. Ondas tropicais I. Título.

CDU 000.000

Esta obra foi licenciada sob uma Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial 3.0 Não Adaptada.

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ATENÇÃO! A FOLHA DE APROVAÇÃO SERÁ IN-CLUIDA POSTERIORMENTE.

RESUMO

Na presente nota técnica se descreve a implementação da metodologia utilizada pelo CLIVAR para as análises das ondas atmosféricas e a oscilação de Madden-Julian. Também conhecido como MJO Simulation Diagnostic (MJOSD). O sistema aqui descrito foi desenvolvido por Daehyun Kim, baseado nas rotinas desenvolvidas por Mathew Wheeler para a análise de ondas tropicais acopladas com a convecção. Uma implementação similar baseada nas mesmas rotinas de Mathew Wheeler foi implementada no grupo de clima do CPTEC por Enver Ramirez em 2006. O objetivo da implementação do MJOSD é devido a que é bem sabido que a representação da oscilação de Madden-Julian em modelos globais atmosféricos é deficiente. Com a recente finalização do desenvolviemnto do Brazilian Atmospheric Model (BAM) pelo CPTEC (Figueroa et al 2016), o qual é importante componente do Brazilian Earth System Model (BESM). Surge a necessidade de fazer avaliações nas escalas nas quais a variabilidade intrasazonal e as ondas tropicais são dominantes. O presente trabalho é parte do esforço para o entendimento desde o ponto de vista teórico e de modelagem da interação entre escalas, teoria da qual a interação entre ondas equatoriais é uma importante componente (Raupp and Silva Dias 2005, 2006, 2009, 2010; Ramirez et al 2011a, 2011b).

IMPLEMENTATION OF THE CLIVAR METODOLOGY FOR ATMOSPHERIC WAVES AND THE MADDEN-JULIAN OSCILLATION

ABSTRACT

In the present technical report it is described the implementation of the methodology used by the CLIVAR for the analyis of atmospheric waves and the Madden-Julian oscillation. Also known as MJO Simulation Diagnostics (MJOSD). The described system was developed by Daehyun Kim, based on the codes developed by Mathew Wheeler for the analysis of convectively coupled equatorial waves. A similar implementation based on the Mathew Wheeler codes was implemented in the CPTEC’s climate group by Enver Ramirez in 2006. The aim of the MJOSD implementation is due to the well known deficiency in the representation of the Madden-Julian oscillation by global models. With the recent realease of the Brazilian Atmospheric Model (BAM) at the CPTEC (Figueroa et al 2016) which is a major component of the Brazilian Earth System Model (BESM). It comes to be necessary to make evaluations at the scales in which intraseasonal variability and the tropical waver are dominant. The present work is part of the effort for the understanding form the theoretical and modeling point of view the scale interactions, subject in which the interaction between equatorial waves is an important component (Raupp & Silva Dias 2005, 2006, 2009, 2010; Ramirez et al 2011a, 2011b).

LISTA DE FIGURAS

\underline{Pág.}

LISTA DE TABELAS

\underline{Pág.}

SUMÁRIO

\underline{Pág.}

1 INTRODUÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

2 Como usar o sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.1 Estrutura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2 Calculos e plotagem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2.1 Nível: Level_1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2.1.1 Variance Maps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2.1.2 Time Series Power Spectra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.2.1.3 EOFs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2.1.4 Lag Correlations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2.2 Nível: Level_2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2.2.1 Space-Time Power spectra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2.2.2 Combined EOF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.2.3 MJO Life cycle composite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2.2.4 Wheeler-Kiladis diagrams . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2.2.5 2D cross spectra between OLR and wind fields . . . . . . . . . . . . 11

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 1 INTRODUÇÃO

Desde 2006, o grupo de trabalho da oscilação de Madden-Julian (MJO Working Group - MJOWG) tem desenvolvido o MJO Simulation Diagnostics (MSD) para avaliar a performance dos modelos em simulações climáticas e previsão estendida/subsazonal.

Exemplos do MSD para dados observacionais encontram-se em

(http://climate.snu.ac.kr/mjo_diagnostics/index.htm). No entanto, calcu-

lar e plotar o diagnóstico MSD não é trivial para vários modeladores, que estão interessados na capacidade do seu modelo para simular a MJO. Embora, tem-se conhecimento que o MSD tem sido implementado em softwares livres de análise e visualização como o NCL para ajudar na empreita. A aplicação do MSD é por vezes complicada.

A aplicação do MSD requer uma série de processamentos e decomposições (remoção do ciclos conhecidos, separação entre variabilidade simétrica e anti-simétrica, entre outros) que resultam na obtenção dos modos dominantes. Se aplicados em campos de massa como a temperatura conseguem evidenciar o acoplamento onda-convecção, se aplicados a campos mas dinâmicos conseguem representar modos livres domiantes. Modos estes que tem relação com os modos teóricos obtidos com as equações da água rassa.

O propósito da implementação deste sistema no CPTEC é revisitar com cuidado a sequência lógica que conduz a obtenção dos modos. Como mencionado, a base da obtenção dos modos é o trabalho de Wheeler & Kiladis (1999), os códigos originais foram escritos em Fortran e NCAR Graphics. O NCAR Graphics tem sido discontinuado. Daehyun Kim tem montado o presente sistema utilizando Fortran e Grads e no presente nota técnica apresentamos a implementação do sistema de Kim no CP-TEC. Um sistema similar utilizando os códigos Fortran já tinha sido implementado no CPTEC no grupo de clima em 2006.

2 Como usar o sistema 2.1 Estrutura Atualmente o MSD consiste de três tipos de diagnósticos, level_1, level_2 e level_higher. A estrutura básica de cada diagnostico é da seguinte forma:

• $var : Este diretorio contém os dados diários de uma determinada variável (e.g. olr_av : dados diários de olr da NOAA (AVHRR) olr_cam : dados diários de olr do CAM) e os códigos, scripts e resultados dos calculos (level_1, level_2).

• sample : arquivos template para calcular e plotar o MSD (e.g. ano: templates para calcular anomalias).

• csh : scripts c-shell para calcular e plotar arquivo o MSD utilizando os arquivos template (e.g. filter: script c-shell para filtragem).

• fig : todas as figuras são salvas neste diretório. Os scripts devem ser modificados para ser utilizado com outros dados 2.2 Calculos e plotagem A seguir vamos descrever os cálculos de cada diagnóstico 2.2.1 Nível: Level_1 Prévio aos cálculos e plotagem os dados diários devem ser colocados no diretório: msd/level_{1}/var/data (os dados aqui utilizados são olr_av, u850_n1, u200_n1)

• olr_av : OLR (AVHRR)

• u850_n1 : 850hPa zonal wind (NCEP1)

• u200_n1 : 200hPa zonal wind (NCEP1) 2.2.1.1 Variance Maps A sequência para o ordem dos cálculos e plotagem deve ser respeitada a. ano: calcula a climatologia diária e sua anomalia

Calculation :: msd/level_1/csh/ano/ano.sh Results :: msd/level_1/$var/data/daily.anom.${period}.gdat ===>

anomalia diária é obtida subtraindo o ciclo anual da climatología diária

b. filter : filtra os dados de anomalía diária utilizando o filtro de Lanczos. Calculation :: msd/level_1/csh/filter/filter.sh Results :: msd/level_1/$var/data/daily.filt.20−100.lanz.100.period.gdat

===> dados filtrados entre 20 - 100 dias utilizando filtro de Lanczos com 201 pontos

c. var : cálculo da variância utilizando anomalias e dados filtrados Calculation :: msd/level_1/csh/var/var.sh Results :: msd/level_1/$var/var/raw.[all/win/sum].gdat ::

msd/level_1/$var/var/fil.[all/win/sum].gdat Plotting :: msd/level_1/csh/var/fig.sh Figures :: msd/level_1/fig/var/$var/all.gif - todas as estações msd/level_1/fig/var/$var/sum.gif - verão msd/level_1/fig/var/$var/win.gif - inverno

2.2.1.2 Time Series Power Spectra

a. aave : Média da área antes de calcular o espectro (de potência) Calculation :: msd/level_1/csh/aave/aave.sh Results :: msd/level_1/$var/data/${region}.[win/sum].series ===> sé-

rie temporal da média da área

b. tsps : cálculo do espectro utilizando médias espaciais na área Calculation :: msd/level_1/csh/tsps/tsps.sh Results :: msd/level_1/$var/tsps/${region}.[win/sum] ===>espectro

de potência Plotting :: msd/level_1/csh/tsps/fig.sh Figures :: msd/level_1/fig/tsps/$var/${region}.[win/sum].gif 2.2.1.3 EOFs

a. anom : veja 1.a b. filter : veja 1.b c. 5x5 : interpola os dados 1.b para a resolução 5x5

Calculation :: msd/level_1/csh/5x5/5x5.sh Results :: msd/level_1/$var/data/daily.5x5.anom.${period}.gdat

===> interpola anomalias (PC projetada) :: msd/level_1/$var/data/daily.5x5.filt.20-100.lanz.100.${period}.gdat

===> interpola dados filtrados (para a EOF)

d. eof : calcula as EOFs Calculation :: msd/level_1/csh/eof/eof.sh Results :: msd/level_1/$var/eof/[win/sum]/eof.pct ===> porcenta-

gem de variância :: msd/level_1/$var/eof/[win/sum]/eof.pct.gdat ===> untilizado para

as figuras da porcentagem de variância :: msd/level_1/$var/eof/[win/sum]/eof.ev ===> eigen vectors :: msd/level_1/$var/eof/[win/sum]/eof.ts ===> série temporal da PC :: msd/level_1/$var/eof/[win/sum]/eof.ts.pr ===> série temporal da

PC projetada

e. pcps : calcula o espectro utilizando a série temporal da PC projetada Calculation :: msd/level_1/csh/eof/pcps.sh Results :: msd/level_1/$var/eof/[win/sum]/pcps.ts0[1/2/3/4/5].[win/sum]

===> espectro a partir da PC projetada Plotting :: msd/level_1/csh/eof/fig.sh Figures :: msd/level_1/fig/eof/$var/eof.[win/sum].gif ===> eigen vec-

tors :: msd/level_1/fig/eof/$var/pct.[win/sum].gif ===> porcentagem de

variância :: msd/level_1/fig/eof/$var/pcps.ts0[12345].[win/sum].gif ===> espec-

tro de potência utilizando PCs projetadas 2.2.1.4 Lag Correlations

a. ano : veja 1.a b. filter : veja 1.b c. 5x5 : veja 3.d d eof : veja 3.d e. pcl : calcula correlação defasada entre PC1 e PC2

Calculation :: msd/level_1/csh/pcl/pcl.sh Results :: msd/level_1/$var/eof/[win/sum]/pcl.llreg_2d.gdat ===>

coeficientes da correlação defasada Plotting :: msd/level_1/csh/pcl/fig.sh Figures :: msd/level_1/fig/pcl/$var/pcl.[win/sum].gif ===> coeficien-

tes de correlação defasada entre as PC1, PC2 das EOF1 e EOF2

f. zm : médias meridionais/zonais dos dados filtrados Calculation :: msd/level_1/csh/zm/zm.sh Results :: msd/level_1/$var/data/daily.filt.20−100.lanz.100.10S10N.${period}.gdat

===> média meridional (10S−10N) :: msd/level_1/$var/data/daily.filt.20-100.lanz.100.80E100E.${period}.gdat

===> média zonal (80E−100E) :: msd/level_1/$var/data/daily.filt.20-100.lanz.100.115E135E.${period}.gdat

===> média zonal (115E-135E)

g. lgc : calculando os coeficientes de correlação defasada entre séries temporais das médias (area, 2.a) e as médias zonais/meridionais dos dados filtrados (4.f). Calculation :: msd/level_1/csh/lgc/lgc.sh Results :: msd/level_1/$var/lgc/east.[win/sum].llreg_2d.gdat ===> propagação para leste :: msd/level_1/$var/lgc/north[12].llreg_2d.gdat ===> propagação para norte (1 = oceano Indico, 2 = Pacífico oeste) Plotting :: msd/level_1/csh/lgc/fig.sh Figures :: msd/level_1/fig/lgc/$var/east.[win/sum].gif :: msd/level_1/fig/lgc/$var/north.[io/wp].gif 2.2.2 Nível: Level_2

Nesta parte do documento descreve-se o nível level_2. Que inclue cálculos de coherencia quadrada, diagramas de fase e cíclo de vida da MJO como calculados em WK99

2.2.2.1 Space-Time Power spectra

a. ano : veja nível 1

b. zm2 : média meridional (10S - 10N) dos dados brutos e da anomalia

Calculation :: msd/level_2/csh/zm2/zm2.sh Results :: msd/level_1/$var/data/daily.10S10N.${period}.gdat ===>

média meridional (10S - 10N) dos dados brutos :: msd/level_1/$var/data/daily.anom.10S10N.${period}.gdat ===>

média meridional (10S - 10N) da anomalia

c. stps : calcular o espectro de potência espaço-tempo * Para todas as estações

Calculation :: msd/level_2/csh/stps/stps.all.sh ===> para todas as

estações (com ciclo anual) Results :: msd/level_2/stps/all/$var/$var ===> espectro de potência

espaço-tempo utilizando dados com todas as estações do ano Plotting :: msd/level_2/csh/stps/fig.all.sh Figures :: msd/level_2/fig/stps/all/$var.all.gif

* dados separados por estações do ano

Calculation :: msd/level_2/csh/stps/stps.sea.sh ===> para as esta-

ções do ano (sem ciclo anual) Results :: msd/level_2/stps/[win/sum]/$var/$var ===> espectro de

potência espaço-tempo utilizando dados separados por estações do ano

Plotting :: msd/level_2/csh/stps/fig.sea.sh Figures :: msd/level_2/fig/stps/[win/sum]/$var.[win/sum].gif

d. filter : filtrando anomalia diária utilizando filtro de lanczos Calculation :: msd/level_1/csh/filter/filter.sh Results :: msd/level_1/$var/data/daily.filt.20-100.lanz.100.period.gdat

===> filtro passa banda 20-100 dias utilizando filtro de Lanzos 201 pontos

d. var : calcula variância usando anomalias e dados filtrados Calculation :: msd/level_1/csh/var/var.sh Results :: msd/level_1/$var/var/raw.[all/win/sum].gdat :: msd/level_1/$var/var/fil.[all/win/sum].gdat Plotting :: msd/level_1/csh/var/fig.sh Figures :: msd/level_1/fig/var/$var/all/*gif - todas as estações

msd/level_1/fig/var/$var/sum/*gif - verões msd/level_1/fig/var/$var/win/*gif - invernos

2.2.2.2 Combined EOF

a. anom : veja Nível 1 ===> para olr, u850, u200 b. filter : veja Nível 1 ===> para olr, u850, u200 c. zm3 : média meridional (15S-15N) da anomalia e dos dados filtrados

Calculation :: msd/level_2/csh/zm3/zm3.sh Results :: msd/level_1/$var/data/daily.anom.15S15N.${period}.gdat

===> meridionally averaged (15S-15N) anomaly data :: msd/level_1/$var/data/daily.filt.20-100.lanz.100.10S10N.${period}.gdat

===> meridionally averaged (15S-15N) filtered

d. ceof : Combined EOF Calculation :: msd/level_2/csh/ceof/ceof.sh Results :: msd/level_2/$var/ceof/ceof.pct ===> porcentagem de vari-

ância :: msd/level_2/$var/ceof/ceof.pct.gdat ===> utilizada em plots da por-

centagem de variância :: msd/level_2/$var/ceof/ceof.var ===> porcentagem de variância ex-

plicada por cada modo para cada varíavel :: msd/level_2/$var/ceof/ceof.ev ===> eigen vectors :: msd/level_2/$var/ceof/ceof.ts ===> PC time series :: msd/level_2/$var/ceof/ceof.ts.pr ===> projcected PC time series

e. sp256 : calcula o espectro de potência utilizando PCs; 183-dias dos dados diários são acomodados em segmentos de 256-dias. Calculation :: msd/level_2/csh/ceof/sp256.sh Results :: msd/level_2/ceof/sp256.ts0[1/2] ===> espectro de potência

da PC1 e PC2

f. pcl : calcula correlações defasadas entre PC1 e PC2 de 2.d Calculation :: msd/level_2/csh/ceof/pcl.sh Results :: msd/level_2/ceof/pcl.llreg_2d.gdat ===> coeficientes de

correlação defasada

g. crsp : espectro cruzado entre PC1 e PC2 da CEOF Calculation :: msd/level_2/csh/ceof/crsp.sh Results :: msd/level_2/ceof/crsp ===> coherência quadrado e fase en-

tre PC1 e PC2 :: msd/level_2/ceof/crsp.moch ===> coherência quadrado média entre

30-80 dias Plotting :: msd/level_2/csh/ceof/fig.sh Figures :: msd/level_2/fig/ceof/ceof.gif ===> eigen vectors :: msd/level_2/fig/ceof/pct.gif ===> porcentagem de variância :: msd/level_2/fig/ceof/sp256.ts0[1/2].gif ===> espectro de potência

utilizando PCs projetadas :: msd/level_2/fig/ceof/pcl.gif ===> correlação defasada entre PC1 e

PC2 :: msd/level_2/fig/ceof/crsp.gif ===> coherência quadrada e fase entre

PC1 e PC2

2.2.2.3 MJO Life cycle composite a. ceof : veja Nível 2 (CEOF) b. pre_comp: noramalização da PC 1/2 e determina amplitudes e fase

Calculation :: msd/level_2/csh/comp/pre_comp.sh Results :: msd/level_2/comp/data/amp_pha ===> amplitude e fase

da PC 1/2 noramlizadas

c. comp : composto Calculation :: msd/level_2/csh/comp/comp.sea.sh Results :: msd/level_2/comp/$var/comp.[win/sum].gdat ===> composto em 8 fases msd/level_2/comp/$var/n_comp.[win/sum].gdat ===> número de dias por cada fase (para plotagem) Plotting :: msd/level_2/csh/comp/fig_2d.sea.sh Figures :: msd/level_2/fig/comp/2d/comp.$var.[win/sum].gif ===> campo composto (lon-lat) Plotting :: msd/level_2/csh/comp/fig_2d.flux_with_olr.sea.sh Figures :: msd/level_2/fig/comp/2d_olr/comp.$var.[win/sum].gif ===> campo composto com contornos de OLR (lon-lat) Plotting :: msd/level_2/csh/comp/fig_wind.sea.sh Figures :: msd/level_2/fig/comp/wind/comp.$var.[win/sum].gif ===> campo composto com vetores de vento (lon-lat) Plotting :: msd/level_2/csh/comp/fig_3d.sea.sh Figures :: msd/level_2/fig/comp/3d/comp.$var.[win/sum].gif ===> campo composto (longitude-altura)

2.2.2.4 Wheeler-Kiladis diagrams

a. anom : veja Nível 1 1.a ===> para olr, u50, u200 b. seg : faz segmentos

Calculation :: msd/level_2/csh/wk99/wk99_1_seg.sh Results :: msd/level_2/wk99/$var/data/seg96_over60_[sym/asy].gdat ===> segmentos de 96 dias com 60 dias de overlap (campos simétri-

cos/antisimétricos) c. power : calcula potência

Calculation :: msd/level_2/csh/wk99/wk99_2_power.sh Results :: msd/level_2/wk99/$var/power/power.[sym/asy].gdat ===> espectro número de onda - frequência (simétrico/antisimétrico)

d. norm : normalizar a potência Calculation :: msd/level_2/csh/wk99/wk99_3_norm.sh Results :: msd/level_2/wk99/$var/power/norm.[sym/asy].gdat ===> espectro de potência (número de onda - frequência) normalizado

(simétrico/antisimétrico) Results :: msd/level_2/wk99/$var/power/back..gdat ===> espectro de potência background Plotting :: msd/level_2/csh/wk99/fig.sh Figures :: msd/level_2/fig/wk99/wk99.$var.gif ===> fig. do espectro de potência normalizado

2.2.2.5 2D cross spectra between OLR and wind fields

a. anom : veja Nível 1 1.a ===> para olr, u850, u200 b. seg : faz segmentos

Calculation :: msd/level_2/csh/coh2/coh2_1_seg.sh Results :: msd/level_2/coh2/$var/data/seg256_over200_sym_asy.gdat ===> segmentos de 256 dias com 20 dias de overlap

c. power : calcula potência Calculation :: msd/level_2/csh/coh2/coh2_2_power.sh Results :: msd/level_2/coh2/$var/power/power.[sym/asy].gdat ===> espectro de potência e co-quadratura (simétrico/antisimétrico) :: msd/level_2/coh2/$var/power/coh2.[sym/asy].gdat ===> coherência (número de onda-frequência) e fase entre OLR e os

campos de vento (simétrico/antisimétrico) Plotting :: msd/level_2/csh/coh2/fig.sh Figures :: msd/level_2/fig/coh2/coh2.$var.gif ===> coherência (número de onda-frequência) e fase entre OLR e os

campos de vento (simétrico/antisimétrico)

Figura 2.35 - do Figura 2.37 - Norte.

Figura 2.39 - a Figura 2.41 - ??

Figura 2.43 - focando Figura 2.45 - inverno

Figura 2.47 - hemisfÃ\begin{matrix}c \\ ◯ \end{matrix}rio Figura 2.49 - Espectro Figura 2.51 - potÃ^{a}ncia

Figura 2.53 - × Figura 2.55 - de Figura 2.1 - Mapa

Figura 2.57 - em

13

Figura 2.2 - de Figura 2.3 - variÃncia Figura 2.4 - de Figura 2.5 - olr Figura 2.6 - para Figura 2.7 - todas

Figura 2.8 - as Figura 2.9 - estaÃ§Ãμes Figura 2.10 - do Figura 2.11 - ano Figura 2.12 - a) Figura 2.13 - nÃ£o Figura 2.14 - filtrada

Figura 2.15 - b)

Figura 2.16 - pasa Figura 2.17 - banda Figura 2.18 - 20-100d

Figura 2.19 - dias

Figura 2.20 - c) Figura 2.21 - porcentagem

Figura 2.22 - de Figura 2.23 - variÃncia Figura 2.24 - explicada

Figura 2.25 - pela Figura 2.26 - intrasazonal.

Figura 2.27 - Similar

Figura 2.28 - a Figura 2.29 - figura Figura 2.30 - ?? Figura 2.31 - mas Figura 2.32 - focando

Figura 2.33 - no

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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BOLZAN, M. J. A. Um estudo sobre características do subdomínio inercial da turbulência desenvolvida em escoamento acima e dentro da copa da Floresta Amazônica de terra firme e acima do Pantanal Matogrossense. 2002. 164 p. (INPE-10394-TDI/920). Tese (Doutorado em Meteorologia) — Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), São José dos Campos, 2004. Disponível em:

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PUBLICAÇÕES TÉCNICO-CIENTÍFICAS EDITADAS PELO INPE

Teses e Dissertações (TDI)  Manuais Técnicos (MAN)

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São publicações de caráter técnico que incluem normas, procedimentos, instruções e orientações.

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Reportam resultados ou progressos de pesquisas tanto de natureza técnica quanto científica, cujo nível seja compatível com o de uma publicação em periódico nacional ou internacional.

Propostas e Relatórios de Projetos (PRP)

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São propostas de projetos técnicocientíficos e relatórios de acompanhamento de projetos, atividades e convênios.

Incluem apostilas, notas de aula e manuais didáticos.

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São os seriados técnico-científicos: boletins, periódicos, anuários e anais de eventos (simpósios e congressos). Constam destas publicações o Internacional Standard Serial Number (ISSN), que é um código único e definitivo para identificação de títulos de seriados.

São a seqüência de instruções ou códigos, expressos em uma linguagem de programação compilada ou interpretada, a ser executada por um computador para alcançar um determinado objetivo. Aceitam-se tanto programas fonte quanto os executáveis.

Pré-publicações (PRE)

Todos os artigos publicados em periódicos, anais e como capítulos de livros.