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
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
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.
Utilize o painel abaixo para visualizar as previsões de qualidade da água para os próximos 3 dias fornecidas a partir de um modelo biogeoquímico. Disponibilizamos a visualização
num mapa de várias variáveis, nomeadamente nutrientes, oxigénio dissolvido, clorofila-a, fitoplâncton, entre outras. Previsões biogeoquímicas provenientes do sistema operacional
de previsão a partir do modelo ROMS (‘Regional Ocean Modeling System’) acoplado com modelo biogeoquímico ( Fennel et al., 2006; 2008), com uma resolução espacial de 1 Km.
Variáveis
Profundidade
Séries Temporais
-4
-3
-2
-1
00
+1
+2
Utilize o painel abaixo para visualizar as previsões de manchas de poluição para os próximos 3 dias fornecidas a partir de um modelo de transporte lagrangiano como indicador de potenciais partículas provenientes das Estações de Tratamento de Águas Residuais (ETAR) da Ilha da Madeira. Disponibilizamos a visualização num mapa da trajetória de partículas indicadoras da fonte e do destino de plumas provenientes das ETARs e zonas de confinamento e/ou dispersão de plumas. Complementarmente, a previsão da vulnerabilidade das Águas Balneares localizadas entre o Cabo Girão e o Garajau às manchas de poluição provenientes das ETARs também está disponível em forma de tabela. A probabilidade é transmitida em termos de ranges: até 20% de probabilidade de conexão, esta é considerada muito baixa (verde); de 20% a 40% a conexão é baixa (azul); de 40% a 60% a conexão é moderada (amarelo); de 60% a 80% a conexão é alta (laranja) e; acima de 80% a conexão é muito elevada (vermelho). Previsões lagrangianas provenientes do sistema operacional de previsão a partir do modelo ROMS (‘Regional Ocean Modeling System’), incluindo o compartimento de transporte de partículas, com uma resolução espacial de 0.3 km. Este produto resultou de uma colaboração entre o OOM-ARDITI e a Secretaria Regional do Ambiente, Recursos Naturais e Alterações Climáticas, financiado no âmbito do projeto ABACO (MAC/4.6c/324) - Melhoria da qualidade das águas balneares e costeiras da Macaronésia", com a referência - AD n.º 10/DRAAC-SRAAC/2022.
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.
Os dados da boia ondógrafo são fornecidos pela APRAM (Administração dos Portos da Região Autónoma da Madeira). Os parâmetros são registados a cada hora a partir de uma estação localizada na costa sul da Ilha da Madeira (32°37,1'N Latitude, 16°56,5'W 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
Comparação dos dados de direção (esquerda) e intensidade (direita) do vento obtidos por satélite com os resultados calculados
pelo modelo num ponto a Norte da ilha, para o mesmo período temporal
Comparação dos dados de direção (painel superior) e intensidade (painel inferior) do vento obtidos por satélite com os resultados calculados
pelo modelo num ponto a Norte da ilha, para o mesmo período temporal
Comparação dos dados de direção (esquerda) e intensidade (direita) do vento obtidos por satélite com os resultados calculados
pelo modelo num ponto a Sul da ilha, para o mesmo período temporal
Comparação dos dados de direção (painel superior) e intensidade (painel inferior) do vento obtidos por satélite com os resultados calculados
pelo modelo num ponto a Sul da ilha, para o mesmo período temporal
Gráfico Q-Q comparando os dados de precipitação obtidos pelo IPMA com os resultados calculados pelo modelo (esquerda) e Estatíticas de erro (Bias, MAE e RMSE),
coeficiente de correlação (R), indice de confiança (RI), e fator de eficiência (MEF) do modelo em relação aos dados de precipitação medidos pelo IPMA (direita).
Gráfico Q-Q comparando os dados de temperatura obtidos pelo IPMA com os resultados calculados pelo modelo (esquerda) e Estatíticas de erro (Bias, MAE e RMSE),
coeficiente de correlação (R), indice de confiança (RI), e fator de eficiência (MEF) do modelo em relação aos dados de temperatura medidos pelo IPMA (direita).
Gráfico Q-Q comparando os dados de direção do vento obtidos pelo IPMA com os resultados calculados pelo modelo (esquerda); Estatíticas de erro (Bias, MAE e RMSE), coeficiente de correlação (R), indice de confiança (RI), e fator de eficiência (MEF) do modelo em relação aos dados de direção medidos pelo IPMA (direita).
Gráfico Q-Q comparando os dados de intensidade do vento obtidos pelo IPMA com os resultados calculados pelo modelo (esquerda); Estatíticas de erro (Bias, MAE e RMSE), coeficiente de correlação (R), indice de confiança (RI), e fator de eficiência (MEF) do modelo em relação aos dados de intensidade medidos pelo IPMA (direita)
Sobreposição dos dados de altura significativa das ondas obtidas do satélite com os dados calculados pelo modelo para o mesmo instante de tempo (esquerda); Comparação dos dados de altura significativa das ondas
obtidos do satélite com os resultados calculados pelo modelo num ponto a norte da ilha (assinalado a vermelho no mapa) para o mesmo período temporal (direita)
Sobreposição dos dados de temperatura de superfície obtidos do satélite com os dados obtidos no modelo para o mesmo instante de tempo. Pontos a vermelho (N e S) usados na comparação temporal dos gráficos seguintes.
Comparação dos dados de temperatura de superfície obtidos do satélite com os resultados calculados pelo modelo num ponto a Norte (esquerda) e a Sul (direita) da ilha, para o mesmo período temporal.
Estatíticas de erro (Bias, MAE e RMSE), coeficiente de correlação (R), indice de confiança (RI), e fator de eficiência (MEF) do modelo em relação aos dados de satélite
Comparação da altura significativa (painel superior) e direção da onda (painel inferior) entre dados obtidos da boia ondógrafo do Funchal e resultados do modelo para o mesmo intante de tempo.
Estatíticas de erro (Bias, MAE e RMSE), coeficiente de correlação (R), indice de confiança (RI), e fator de eficiência (MEF) do modelo em relação aos dados da boia ondógrafo do Funchal.
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 Mais detalhes
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.
É possível pesquisar uma espécie pelo nome comum em Português ou Inglês, ou ainda pelo nome científico; alternativamente, pode-se visualizar uma lista com todas as espécies. Estão disponíveis também os nomes comuns das espécies em várias línguas, nomeadamente Espanhol, Francês, Alemão, Holandês, Dinamarquês, Finlandês e Russo.
A informação foi recolhida da literatura científica, FishBase, SeaLifeBase, guias de identificação FAO, bem como a partir de dados da Direcção Regional de Pescas da Madeira, entre outras fontes. Inclui-se uma bibliografia completa e seguiu-se o World Register of Marine Species (WoRMS) para os nomes científicos válidos e classificação taxonómica. Compilação da informação e autoria dos textos de Margarida Hermida e implementação técnica de Carlos Lucas.
Este trabalho resultou de uma colaboração entre a Direcção Regional de Pescas e o CIIMAR-Madeira, instituições que integram o Observatório Oceânico da Madeira.
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 Mais detalhes
O madeiraWeather utiliza modelos de alta resolução, possibilitando a disponibilização de previsões para todas as freguesias da Ilha da Madeira. Ligue o seu smartphone à Internet, faça o download de um pequeno ficheiro de dados e utilize as informações durante o resto do dia, sem necessidade de se ligar novamente.
Principais funcionalidades:
=> Visualização no Mapa: vislumbre como está o tempo em toda a ilha, com as previsões meteorológicas sobrepostas num mapa.
=> Todos os lugares: conheça o estado do tempo através de uma lista organizada por concelhos. Além da representação das previsões por um ícone ilustrativo, poderá conhecer também os valores da temperatura e humidade.
=> Mais detalhes: aceda a informação mais detalhada para cada localidade.
=> Personalize: se pretender visualizar as previsões apenas para algumas localidades, adicione-as à lista de Favoritos.
=> Imagens de satélite: para visualizar as imagens de satélite mais recentes para esta região do Atlântico, utilize esta opção. Para obter as últimas imagens basta ligar-se à Internet.
=> Navegação temporal: visualize previsões horárias e imagens de satélite até ao máximo de 3 dias.
"Previsões são previsões e devem ser consideradas como tal."
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 Mais detalhes
A app MadeiraOcean (em fase experimental) foi criada com o objetivo de apresentar de uma forma mais apelativa os resultados do nosso modelo de previsão acoplado.
As previsões apresentadas são o resultado do modelo COAWST ("Coupled Ocean Atmospheric Wave Sediment Transport"), implementado para o Arquipélago da Madeira.
A partir da escolha de um ponto no mapa, são apresentados os valores de diversas variáveis a cada 3h, para um período de 3 dias. Navegando horizontalmente na tabela e escolhendo uma coluna, a imagem da previsão é atualizada com base na hora e variável escolhida.
Se pretende uma visualização mais geral, pode utilizar a opção Previsões, onde são disponibilizadas visualizações de diversas variáveis a várias profunidades.
Pode também consultar imagens realizadas utilizando dados de satélite para a temperatura de superfície e clorofila A. Os dados utilizados nestas imagens correspondem aos produtos
SST_ATL_SST_L4_NRT_OBSERVATIONS_010_025 e OCEANCOLOUR_ATL_CHL_L4_NRT_OBSERVATIONS_009_037, disponíveis em https://resources.marine.copernicus.eu/
O OOM disponibiliza previsões meteorológical de leitura fácil para impressão, e de acesso gratuito. Estas previsões são compostas por uma única folha (A4), contento uma previsão média do estado do tempo para cada concelho da Madeira, incluindo uma média dos ventos, temperatura, nuvens e humidade. Estão também disponíveis os produtos das webcams do portal da NETMADEIRA.
