![climate-change-2](https://meteoia.com/wp-content/uploads/2023/11/climate-change-2.png)
Antecipar e mitigar riscos climáticos
Nossos modelos de IA permitem quantificar os riscos e impactos na escala do ativo
![optimization-2](https://meteoia.com/wp-content/uploads/2023/11/optimization-2.png)
Otimizar operações e recursos
Otimização eficiente de recursos, maximizando a eficiência operacional
![strategic](https://meteoia.com/wp-content/uploads/2023/11/strategic.png)
Tomar decisões estratégicas fundamentadas
Fornecemos insights precisos, auxiliando a capacitação de líderes na tomada de decisão
![green-economy](https://meteoia.com/wp-content/uploads/2023/11/green-economy.png)
Contribuir para a sustentabilidade ambiental
Informações cruciais para práticas mais sustentáveis e de impacto positivo
Algoritmos personalizados de inteligência artificial
Alta resolução para melhor responder aos novos desafios
Os diversos players no mercado utilizam modelos meteorológicos com resolução limitada fornecidos pelos principais centros globais, como GFS, WRF e outros. Essas ferramentas, embora valiosas, enfrentam restrições na identificação de riscos climáticos devido à sua baixa resolução e às diferenças físicas climáticas regionais obscurecendo muitos detalhes importantes das informações.
![METEOIA_APLICACAO_MIA](https://meteoia.com/wp-content/uploads/2024/09/METEOIA_APLICACAO_MIA.png)
Figura: Representação da temperatura para a região metropolitana de SP em grade de 25 km e após a aplicação do MIA representação da temperatura para a região metropolitana de SP em grade de 30m
Com a integração de modelos de Inteligência Artificial no sistema MIA, conseguimos desagregar as informações, aprimorando a resolução espacial dos dados. Isso nos permite identificar variações detalhadas dentro da nossa área de interesse com uma precisão significativamente maior.
![mia_previsao_curto_prazo](https://meteoia.com/wp-content/uploads/2024/09/mia_previsao_curto_prazo.png)
Previsão de Curto Prazo (0 - 15 dias)
Com a nossa avançada capacidade computacional elevamos a qualidade das informações climáticas que fornecemos. Destacamo-nos pelo nosso sistema de modelagem exclusivo, o sistema MIA, que oferece previsões detalhadas e atualizadas em escala horária, além de previsões abrangentes para os próximos 15 dias. Refinamos as previsões dos modelos globais, utilizados por nossos concorrentes, para obter o máximo de informações. Além de servir como parâmetro para a evolução constante do MIA. Isso resulta em uma visão mais precisa e abrangente das condições climáticas em diversas localidades.
![mia_previsao_longo_prazo Gráfico produzido no sistema MIA, previsão de vento para o setor de energia - MIA Energia](https://meteoia.com/wp-content/uploads/2024/09/mia_previsao_longo_prazo-1.png)
Previsão Sazonal (1 - 365 dias)
Nossos modelos são treinados para gerar previsões com uma escala sazonal que varia de 1 a 365 dias. Essa abordagem nos permite identificar riscos associados a eventos climáticos extremos e fornecer estimativas precisas sobre a probabilidade de ocorrência desses eventos. Analisamos registros históricos de previsões, avaliando com que frequência acertamos sob condições climáticas similares. Dessa forma, oferecemos aos nossos clientes uma previsão fundamentada na probabilidade real de que nossas estimativas se concretizem.
Cenários IPCC
Ampliando a resolução espacial para planos de adaptação mais precisos
![plataforma_mia](https://meteoia.com/wp-content/uploads/2024/09/plataforma_mia-2.webp)
A realização de previsões de cenários climáticos para a identificação de riscos é um desafio complexo, uma vez que requer a análise dos dados disponíveis pelo IPCC para determinar quais modelos de projeção climática são mais adequados à região em questão. Com o auxílio da inteligência artificial, somos capazes de identificar os modelos de projeção utilizados pelo IPCC mais apropriados para atender às necessidades dos nossos clientes em suas regiões específicas de interesse.
O uso do sistema MIA permite aprimorar a resolução espacial dos dados fornecidos pelo IPCC, o que resulta em informações mais detalhadas e valiosas. Isso contribui para que nossos clientes elaborem planos de adaptação climática mais precisos e identifiquem possíveis riscos futuros com maior clareza e confiabilidade.
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Artigos
Long‐term study of the occurrence and time of passage of sea breeze in São Paulo, 1960–2009
Gabriel MP Perez, Maria AF Silva Dias
Fine scale surface climate in complex terrain using machine learning
Thomas C Martin, Humberto Rocha, Gabriel M P Perez
Improving the quantitative precipitation forecast: a deep learning approach
Gabriel Martins Palma Perez, Maria Assunção Faus da Silva Dias
Atmospheric convergence zones stemming from large-scale mixing
Gabriel MP Perez, Pier Luigi Vidale, Nicholas P Klingaman, Thomas Martin
Using a Synoptic-scale Mixing Diagnostic to Explain Global Precipitation Variability from Weekly to Interannual Timescales
Gabriel MP Perez, Pier Luigi Vidale, Helen Dacre, Jorge L García-Franco