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O GEOPORTAL do OOM disponibiliza, de forma integrada, informação georreferenciada de diversas fontes e de diversos tipos. A informação é resultante do trabalho de investigadores e/ou colaboradores do OOM que recolheram, processaram ou compilaram informação já existente, com o intuito de auxiliar nas tomadas de decisão.
Neste portal são apresentados dados biológicos sobre avistamentos de cetáceos, pesca experimental, aquacultura e biodiversidade, que podem ser combinados entre si, bem como dados geofísicos tais como como previsões meteo-oceanográficas, observaçoes metorológicas e oceanográficas . Está também disponível um Atlas Energético de Energias Renováveis Off-shore, resultante de uma aplicação dos modelos climáticos à escala da Região.
O manual de utilização está disponível aqui

Selecionar Modelo:

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WRF

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COAWST

Utilize o painel abaixo para visualizar as previsões meteorológicas para os próximos 3 dias. Disponibilizamos uma visualização de várias variáveis (ex: precipitação, temperatura, vento, etc.) num mapa, assim como em forma de meteograma para várias localidades. Este trabalho está a ser desenvolvido em estreita cooperação com o Dr. Ricardo Tomé do IDL - Instituto Dom Luiz

Variáveis	Dias	Domínios

Perfis	SkewT	Meteogramas

Lento

Iniciar/Parar

Rápido

Utilize o painel abaixo para visualizar as previsões meteo-oceanográficas para os próximos 3 dias. Disponibilizamos a visualização num mapa de várias variáveis (ex: Correntes oceânicas, ondulação, precipitação, temperatura, vento, etc.). Informação proveniente do sistema operacional de previsão a partir do modelo COAWST ('Coupled Ocean Atmosphere Wave Sediment Transport'), com uma resolução espacial de 1 Km, implementado pelo OOM para a região da Madeira.

Variáveis

Profundidade

Séries Temporais

Dias

Lento

Iniciar/Parar

Rápido

O modelo de previsão COAWST ('Coupled Ocean Atmosphere Wave Sediment Transport'), foi implementado pelo OOM para a região da Madeira. Estes relatórios comparam os resultados do modelo com observações provenientes de satélite (nomeadamente dados de ventos, ondas e temperatura da superfície do oceano). Os dados de satélite, são provenientes da COPERNICUS ('Marine environment monitoring service'). Estas validações dos modelos, são geradas automaticamente a cada 15 dias e o relatório em PDF pode ser descarregado utilizando o botão abaixo

Data: Validação:

A avaliação (quinzenal) do modelo de previsão COAWST (Coupled Ocean Atmosphere Wave Sediment Transport) é feita comparando os cálculos do modelo com dados de satélite fornecidos pela CMEMS (Copernicus Marine Environment Monitoring Service). A resolução espacial mais detalhada do modelo é de 1x1 Km, obtida a partir da técnica de downscalling, sendo calculadas previsões para cada hora.
A resolução espacial e temporal dos dados de satélite está dependente dos produtos utilizados (sem considerar interpolação e/ou tratamento para as comparações):
  • WIND_GLO_WIND_L4_NRT_OBSERVATIONS_012_004 - Parâmetros de vento de 6 em 6 horas com uma resolução espacial de 0.25ºx0.25º;
  • WAVE_GLO_WAV_L4_SWH_NRT_OBSERVATIONS_014_003 - Altura significativa das ondas para cada dia (24 horas), com uma resolução espacial de 2ºx2º;
  • SST_GLO_SST_L4_NRT_OBSERVATIONS_010_001 - Temperatura de superfície do oceano diária com uma resolução espacial de 0.05ºx0.05º

As observações meteorológicas fornecidas pelo IPMA (Instituto Português do Mar e da Atmosfera) são registadas a cada hora por estações instaladas por toda a ilha e estão representadas na figura abaixo, assim como a altitude, latitude e longitude.

Gráficos Q-Q são comummente usados para comparar um conjunto de dados independentes, tais como observações/medidas com resultados de modelos teóricos. Esta comparação pode fornecer uma avaliação gráfica da "qualidade de ajuste", ao invés de uma avaliação numérica, fornecida pelo cálculo dos parâmetros estatísticos (que também foi efetuada). Os gráficos Q-Q aqui representados comparam as medidas com os resultados do cálculo atmosférico (WRF), extraídos de pontos da malha do modelo representativos da localização onde se encontram instaladas as estações do IPMA. Porque o modelo atmosférico não assimila as observações os dois eixos do gráfico são independentes. Se as duas distribuições (gráfico e modelo) forem semelhantes, os pontos no gráfico Q-Q váo repousar perto da linha y=x. (Consultar o glossário na última opção para obter mais detalhes sobre os parâmetros estatísticos calculados e apresentados nas tabelas)

Topografia e posição geográfica das estações do IPMA

Bias (Mean Bias Error) é o erro médio e agrega as diferenças entre os dados calculados pelo modelo e os observados. Valores próximos de zero são indicadores positivos, no entanto é importante notar que a soma dos erros positivos e negativos podem anular-se. \[Bias = {1 \over N} \sum_{i=1}^N (F_{k} - O_{k}) \] MAR (Mean Absolute Error) é o erro absoluto médio entre os valores calculados pelo modelo e os observados. MAE mede o erro médio considerando a magnitude absoluta, ou seja, quanto mais próximo de zero mais realista será o modelo \[MAE = {1 \over N} \sum_{i=1}^N |F_{k} - O_{k}| \] RMSE(Root Mean Square Error) é o erro quadrático absoluto médio entre o modelo e os dados observados. Tem a finalidade de comparar estimativas. A maior eficácia do modelo é representada pelos valores de menor variância \[RMSE^{2} = {1 \over N} \sum_{i=1}^N (F_{k} - O_{k})^{2} \] R (Pearson correlation coefficient) é o coeficiente de correlação entre o modelo e as observações. Os valores podem variar entre -1 e 1. Os valores negativos indicam que os valores médios e os modelados têm uma tendência inversa. Uma correlação absoluta é representada por um R=1 \[R = \frac {\sum_{k=1}^N (O_{k} - \bar{O})(F_{k} - \bar{F})} {\sqrt{\sum_{k=1}^N (O_{k} - \bar{O})^{2} \sum_{k=1}^n (F_{k} - \bar{F})^{2}}} \] RI (Reliability Index) é um índice de confiança que calcula o quanto as revisões diferem das observações. Por exemplo, um RI de 2.0 indica que o modelo prevê as observações com um fator multiplicativo médio de 2. Idealmente o valore do RI deve ser próximo de 1 \[RI = exp \sqrt{ {1 \over N} \sum_{k=1}^N ( log(\frac {O_k} {F_k}) ^{2}} \] MEF (Modeling Efficiency Factor) calcula a eficiência das previsões do modelo relativamente à média das observações. Um valor próximo de 1 indica uma correspondência próxima entre os dados observados e modelados \[MEF = \frac {(\sum_{k=1}^N (O_{k} - \bar{O})^{2} - \sum_{k=1}^N (F_{k} - O_{k})^{2})} {\sum_{k=1}^N (O_{k} - \bar{O}_{k})^{2}} \]

N: Número total de amostras; F: Valores de Forecast; O: Valores Observados

Para informações mais detalhadas, por favor consultar: Stow, C; Jolliff, J; McGillicuddy, DJ; Doney, SC; Allen, JI; Friedrichs, MAM; Rose, KA, Wallheadg, P. 2009 Skill assessment for coupled biological/physical models of marine systems. Journal of Marine Systems. https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2008.03.011

MadeiraFish
Informação útil e detalhada sobre as espécies marinhas comerciais da Madeira, incluindo peixes, crustáceos e moluscos. Para cada espécie é apresentada uma breve descrição, alguma informação sobre a biologia e habitat, distribuição, tamanho, sazonalidade e estatuto de conservação, bem como informação de carácter mais prático para o consumidor como a utilização gastronómica e composição nutricional.EULA

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MadeiraWeather
Com o MadeiraWeather consulte as previsões do tempo para o Arquipélago da Madeira, de forma simplificada. Além disso, pode obter as previsões para qualquer freguesia, assim como para o Pico do Areeiro, Pico Ruivo e Rabaçal, locais conhecidas pelas fantásticas vistas e caminhadas a pé. EULA

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MadeiraOcean
Com esta nova app vai poder consultar as previsões do estado do mar de diferentes formas, tais como através de um mapa, imagens ou dados organizados em tabelas. EULA

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