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1.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H. Predicting monsoonal wet season characteristics for decision makers: empirical data, statistical modelling and GCMs. In: THE INTERNATIONAL WORKSHOP ON ANTHROPOGENIC IMPACTS ON ASIAN MONSOON, 2008, Nanjing. Abstracts... Nanjing: Nanjing University of Information Science & Technology, 2008.

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2.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H. Probabilistic methods for seasonal forecasting in a changing climate: Cox-type regression models. International Journal of Climatology, v. 29, 2009.

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3.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H. Assessing uncertainty of seasonal probabilistic forecasts: distribution-free confidence limits. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOUTHERN HEMISPHERE METEOROLOGY AND OCEANOGRAPHY, 8., 2006, Foz do Iguaçu,PR. [Anais?]. Foz do Iguaçu,PR: ICSHMO, 2006. p. 569-573.

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4.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H. Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de Cox. In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 53., 2008, Lavras. Anais... Lavras: UFLA, 2008. 5p.

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5.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H. Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de COX. In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 53., Lavras, 2008. Programa e resumos... Lavras: UFLA, 2008. p.99.

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6.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H. Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de cox. In: WORKSHOP SOBRE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E PROBLEMAS FITOSSANITÁRIOS, 2012, Jaguariúna. Anais. Jaguariúna: Embrapa Meio Ambiente, 2012. 4 p.

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7.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H. Statistical tools to evaluate skill of probabilistic forecasts. INTERNATIONAL BIOMETRIC CONFERENCE, 22.; AUSTRALIAN STATISTICAL CONFERENCE, 2004, Cairns Queensland. [Abstracts...] Cairns Queensland: IBS, 2004. p. 493.

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8.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H. From inferential statistics to climate knowledge . Advances in Geosciences, Hackensack, v. 6, p. 211-216, 2006.

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9.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H. Quantifying climate-related risks and uncertainties using Cox regression models. CLIVAR Exchanges, v. 13, n. 4, p. 23-27, Oct. 2008.

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10.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H. Quantifying uncertanties associated with climate variability and climate change studies: the Cox'S semiparametric approach. INTERNATIONAL MEETING ON STATISTICAL CLIMATOLOGY, 10., 2007, Beijing. Program & Abstracts... Beijing: Institute of Atmospheric Physics: Chinese Academy of Sciences, 2007. p.132-134.

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11.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H.; LENNOX, S. P-Values as analytical tools in probabilistic forecast assessments. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 14., 2005, Campinas/SP. Agrometeorologia, agroclimatologia e agronegócio. Campinas/SP: CBAgro, 2005. p. 45.

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12.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H.; BAETHGEN, W. Better statistics to assess the quality of analogue-based forecast systems. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOUTHERN HEMISPHERE METEOROLOGY AND OCEANOGRAPHY, 8., 2006, Foz do Iguaçu,PR. [Anais?]. Foz do Iguaçu,PR: ICSHMO, 2006. p.575-582.

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13.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H.; LENNOX, S. Métodos não paramétricos para quantificação de efeitos do fenomeno El Nino/oscilação sul (ENOS) sobre riscos climáticos In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA (RBRAS), 52.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA (SEAGRO), 12., 2007, Santa Maria. Trabalhos... 5p.

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14.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H.; LENNOX, S. Métodos não paramétricos para quantificação de efeitos do fenomeno el nino/oscilação sul (ENOS) sobre riscos climáticos. In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 52.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 12., 2007, Santa Maria. Programa e resumo... Santa Maria: Universidade Federal de Santa Maria, 2007. CD-ROM.

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15.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. H. N.; MEINKE, H.; LENNOX, S.; STONE, R. Inferential, nonparametric statistics to assess the quality of probabilistic forecast systems. Monthly Weather Review, Boston, v. 135, n. 2, p. 351-362, 2007.

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16.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; MEINKE, H.; LENNOX, S.; STONE, R. P-Values as analytical tools in probabilistic forecast assessments. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 14., 2005, Campinas/SP. Agrometeorologia, agroclimatologia e agronegócio. Campinas/SP: CBAgro, 2005. p. 1-2.

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17.Imagem marcado/desmarcadoVAN OORT, P. A. J.; ZHANG, T.; VRIES, M. E. de; HEINEMANN, A. B.; MEINKE, H. Correlation between temperature and phenology prediction error in rice (Oryza sativa L.). Agricultural and Forest Meteorology, Amsterdam, v. 151, n. 12, p. 1545-1555, Dec. 2011.

Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão.

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18.Imagem marcado/desmarcadoMAIA, A. de H. N.; ZEVALLOS, M.; POTGIETER, A.; MEINKE, H. Statistical evidences of unusual Southern Oscillation Index patterns suggests possible climate change impacts on ENSO behaviour. In: REUNIAO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 55.; REUNIAO ANUAL DA REGIÃO ARGENTINA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 15., 2010, Florianópolis. Anais... Florianóplis: Universidade Federal de Santa Catarina, 2010. 1 CD-ROM. Trabalho 114. 4 p.

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19.Imagem marcado/desmarcadoGOYNE, P. J.; MEINKE, H.; MILROY, S. P.; HAMMER, G. L.; HARE, J. M. Development and use of a barley crop simulation model to evaluate production management strategies in north-eastern Australia. Australian Journal of Agricultural Research, Melbourne, v. 47, n. 7, p. 997-1015, 1996.

Biblioteca(s): Embrapa Trigo.

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20.Imagem marcado/desmarcadoDONALD, L.; MEINKE, H.; POWER, B.; WHEELER, M.; MAIA, A. de H. N.; WHITE, N.; STONE, R.; RIBBE, J. Intra-seasonal climate prediction: linking weather and climate forecasts. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOUTHERN HEMISPHERE METEOROLOGY AND OCEANOGRAPHY, 8., 2006, Foz do Iguaçu,PR. [Anais?]. Foz do Iguaçu,PR: ICSHMO, 2006. p. 553-555.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Meio Ambiente.
Data corrente:  08/10/2015
Data da última atualização:  09/08/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  DONALD, L.; MEINKE, H.; POWER, B.; WHEELER, M.; MAIA, A. de H. N.; WHITE, N.; STONE, R.; RIBBE, J.
Afiliação:  L. DONALD, Queensland Department of Primary Industries and Fisheries, Austrália; H. MEINKE, Queensland Department of Primary Industries and Fisheries, Austrália; B. POWER, Queensland Department of Primary Industries and Fisheries, Austrália; M. WHEELER, Bureau of Meteorology Research Centre, Melbourne, Austrália; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; N. WHITE, Queensland Department of Primary Industries and Fisheries, Austrália; R. STONE, Queensland Department of Primary Industries and Fisheries; Queensland University, Austrália; J. RIBBE, Queensland University, Austrália.
Título:  Intra-seasonal climate prediction: linking weather and climate forecasts.
Ano de publicação:  2006
Fonte/Imprenta:  In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOUTHERN HEMISPHERE METEOROLOGY AND OCEANOGRAPHY, 8., 2006, Foz do Iguaçu,PR. [Anais?]. Foz do Iguaçu,PR: ICSHMO, 2006. p. 553-555.
Idioma:  Português
Conteúdo:  The Madden-Julian Oscillation (MJO) is a tropical atmospheric phenomenon, associated with periods of active convection in the eastern hemisphere tropics. The MJO?s temporal scale (22-90 days) coincides with a gap between weather (synoptic forecasts out to 10 days) and climate (seasonal and longer forecasts).Analysis of 35 years of daily rainfall data shows significant modulation of tropical and extra-tropical rainfall by the equatorial passage of the MJO that begins to address the weather-climate forecasting gap. The BMRC?s Real-time multivariate Madden-Julian (RMM) Index( (Wheeler and Hendon, 2004) is a good proxy for the amplitude (strength) and location (Phases 1-8) of the MJO in the eastern hemisphere. As the centre of active convection that distinguishes the MJO travels east along the equator, corresponding rainfall patterns can be identified throughout the tropics and also at higher latitudes. We also observed weather states in standardised MSLP anomaly maps that explain these rainfall patterns. These weather states provide a mechanistic basis for an MJO-based forecasting capacity that bridges the weather-climate divide. Knowledge of these tropical and extra-tropical MJO-associated weather states can significantly improve the tactical management of climatesensitive systems such as agriculture.
Thesagro:  Clima; Previsão do tempo.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/130871/1/2006AA-012.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPMA14480 - 1UPCAA - DD2006AA_012
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