Exploring Deep Learning Techniques for Seasonal Prediction of Autumn Precipitation in South America - Domingos, Matheus Corrêa; Santiago Júnior, Valdivino Alexandre de; Anochi, Juliana Aparecida; Shiguemori, Elcio Hideiti (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2025)
A previsão de precipitação sazonal é essencial para o planejamento climático e a redução de riscos de desastres naturais. Este estudo utilizou Convolutional Neural Network 1D (CNN 1D), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) e Graph Convolutional Long Short-Term Memory (GConvLSTM) para prever a precipitação do outono de 2023. CNN 1D teve o melhor desempenho (MSE: 1.8827, Coeficiente de Correlação: 0.9137), destacando-se em precisão, mas perdendo detalhes espaciais. GConvLSTM capturou melhor os padrões espaciais, enquanto LSTM e GRU tiveram desempenho inferior. Apesar da superioridade da CNN 1D, a integração de componentes espaciais, como no GConvLSTM, poderia melhorar as previsões.