Banca de DEFESA: RICARDO ALEXANDRE GOMES DOS SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : RICARDO ALEXANDRE GOMES DOS SANTOS
DATA : 16/06/2026
HORA: 13:30
LOCAL: Radar Meteorológico Ufal (Miniauditório)
TÍTULO:

PREVISÃO DE NEVOEIRO E BAIXA VISIBILIDADE NO AEROPORTO ZUMBI DOS PALMARES (SBMO) UTILIZANDO DADOS DE METAR E POR CLASSIFICAÇÃO XGBOOST COM FEATURES ESPECTRAIS DO SATÉLITE GOES-16.

PALAVRAS-CHAVES:

Nevoeiro; Sensoriamento Remoto; GOES-16.; XGBoost. Meteorologia Aeronáutica.

PÁGINAS: 81
RESUMO:

Fenômenos Meteorológicos de Alto Impacto (HIW), como o nevoeiro e a baixa visibilidade, representam uma ameaça significativa à segurança operacional e à eficiência econômica da aviação global, sendo uma das principais causas de atrasos no gerenciamento de tráfego aéreo. A aviação moderna, embora altamente segura, permanece vulnerável ao nevoeiro e às nuvens estratificadas de baixos níveis, cuja formação complexa — especialmente em ambientes costeiros tropicais — reduz drasticamente a visibilidade e afeta de maneira crítica a segurança e a eficiência operacional, exigindo métodos robustos de nowcasting capazes de distinguir assinaturas espectrais sutis captadas pelo GOES-16. Nesse contexto, O estudo apresenta uma proposta metodológica e analítica para a detecção e previsão de nuvens baixas e nevoeiro (FLC/LCF) no Aeroporto Internacional Zumbi dos Palmares (SBMO), integrando sensoriamento remoto orbital e aprendizado de máquina. A identificação de fenômenos de baixa visibilidade fundamenta-se em uma análise multiespectral utilizando o sensor Advanced Baseline Imager (ABI) do satélite GOES-16. A metodologia emprega as bandas C02 (0,64 μm) e C03 (0,86 μm) para medir a refletância e diferenciar nuvens de gotículas de água da vegetação circundante. Complementarmente, utiliza-se a Diferença de Temperatura de Brilho (BTDDiurna = BT_C13 - BT_C07) para distinguir nuvens baixas de nuvens de gelo. A detecção baseia-se na variação de emissividade entre o nevoeiro e outras superfícies, calculada pela BTDNoturno = BT_C13 - BT_C07. Valores negativos, tipicamente entre 0 K e -15 K, caracterizam a presença de água líquida em baixos níveis. Foram desenvolvidas features meteorológicas específicas, como o BTD_Fog_Night, BTD_WaterVapor e Refl_Diff, para capturar assinaturas radiativas distintas. A base de dados integrou registros METAR de 2005 a 2025 e dados do GOES-16 de 2017 a 2024. Utilizou-se o classificador XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), selecionado por seu desempenho superior (ROC AUC de 0,7532). Devido à raridade dos eventos de nevoeiro (0,04% da amostra), aplicou-se a técnica SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) e o ajuste de pesos (scale_pos_weight) para mitigar o viés do modelo. O limiar de classificação foi calibrado em τ = 0,0707 para priorizar a segurança aeronáutica, minimizando Falsos Negativos em detrimento de uma maior taxa de Falsos Alarmes. O estudo enfatiza a necessidade de "âncoras físicas" para validar os dados orbitais. A depressão do ponto de orvalho (Spread = T - Td) é utilizada como indicador de saturação, com limiar crítico ≤ 2°C. Devido à ausência de radiossondagem local, utilizaram-se dados da estação de Natal (SBNT) para caracterizar inversões térmicas e estabilidade atmosférica de escala sinótica na costa nordestina. A análise de casos reais (junho de 2022 e janeiro de 2025) demonstrou que, embora o modelo apresente alta precisão em nevoeiros densos (probabilidade de até 99,14%), ele enfrenta limites físicos em eventos de pequena espessura óptica. Em nevoeiros rasos, a radiação do solo pode mascarar a assinatura espectral das gotículas, resultando em falhas de detecção. Consequentemente, propõe-se um sistema híbrido onde o dado de superfície (Spread) tenha precedência hierárquica sobre o monitoramento orbital em condições de saturação crítica.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 4421297 - HELIOFABIO BARROS GOMES
Interno(a) - 1537309 - FABRICIO DANIEL DOS SANTOS SILVA
Interno(a) - 1846078 - GLAUBER LOPES MARIANO
Externo(a) ao Programa - 1292888 - JORIO BEZERRA CABRAL JUNIOR - UFAL