Identificação de Evento de Tempo Severo com dados 3D de radar meteorológico e Support Vector Machine

Analises e estudos meteorologicos permitem prever o clima e eventos severos, como fortes chuvas, tempestades eletricas e tornados.Este artigo apresenta uma aplicacao da tecnica Suppost Vector Machine  (SVM) para a previsao de Eventos de Tempo Severo (SWE - Severe Weather Event).Os dados utilizados como entrada do modelo, consistem em dados coletados de um radar de polarizacao dupla no sul do Brasil, em Cascavel, Parana.Estes dados sao inseridos de forma volumetrica (3D) ou atravez do produto de radar CAPPI (2D). Apos o treinamento, obteve-se um modelo que pode servir de suporte a decisao sobre alertas do SWE no estado do Parana, o modelo obtido pelo treinamento como dado volumetrico. Os resultados indicam uma deteccao de 93,02\% para os SWEs estudados e um acordo de 67,84\% para casos identificados por uma rede de deteccao de raios ate 240 km de distância do radar.O modelo obtido a partir do treinamento do produto CAPPI, apresentou acuracia muito inferior ao modelo com entrada da dados na forma volumetrica.Este estudo preliminar mostrou que, com a utilizacao da SVM o produto CAPPI nao e suficiente para identificacao de SWE, sendo sugerido o treino do modelo com mais elevacoes.