📅 Datas: 06, 07, 13 e 14 de julho de 2026

🕒 Horário: 19h30 às 21h30
⏳ Carga horária: 8 horas

🎯 Objetivo

Capacitar o aluno a manipular, processar, visualizar e validar dados de ondas provenientes de reanálises oceânicas (ERA5 e WAVERYS) e observações in situ (boias NDBC), utilizando Python aplicado à Oceanografia Física.

Ao final do curso, o participante será capaz de extrair informações de arquivos NetCDF, realizar análises temporais e espaciais, construir mapas meteoceanográficos, comparar reanálises com dados observados e calcular os principais indicadores estatísticos utilizados na validação de modelos numéricos.

📚 Módulo 1 – Fundamentos de Ondas e Bases de Dados

📅 06 de julho (Segunda-feira)

🌊 Conceitos de Mecânica das Ondas

• Geração e propagação de ondas oceânicas
• Altura significativa (Hs)
• Período de pico (Tp)
• Frequência de pico (Fp)
• Direção de pico (Dp)
• Espectro de energia das ondas
• Interpretação dos parâmetros espectrais

🛰️ Bases de Dados Utilizadas

• Introdução às boias NDBC
• Estrutura dos dados observacionais
• Introdução às reanálises oceânicas
• ERA5 Wave Reanalysis
• WAVERYS Wave Reanalysis
• Diferenças entre observações e reanálises
• Aplicações em Oceanografia Física e Engenharia Costeira

💻 Módulo 2 – Manipulação de Dados de Ondas com Python

📅 07 de julho (Terça-feira)

📂 Leitura e Tratamento de Dados

• Leitura de arquivos CSV e NetCDF
• Manipulação de dados com Pandas e Xarray
• Conversão e tratamento de datas
• Controle de qualidade dos dados
• Tratamento de valores ausentes
• Sincronização temporal entre boias e reanálises

📈 Construção de Séries Temporais

• Organização de DataFrames
• Reamostragem temporal
• Comparação entre séries observadas e modeladas
• Análise temporal de Hs, Tp e Dp
• Exportação de dados processados

🏠 Exercício Prático

• Preparação de uma base de dados para validação

🗺️ Módulo 3 – Visualização de Campos de Ondas

📅 13 de julho (Segunda-feira)

🌍 Construção de Mapas Meteoceanográficos

• Estrutura espacial dos dados ERA5 e WAVERYS
• Leitura de grades globais e regionais
• Manipulação de coordenadas geográficas
• Interpretação de campos de ondas

🎨 Visualização Cartográfica com Python

• Introdução ao Cartopy
• Mapas de altura significativa (Hs)
• Mapas de período de pico (Tp)
• Vetores direcionais de propagação das ondas
• Contourf e contornos
• Personalização de mapas científicos
• Exportação de figuras para relatórios, apresentações e artigos

🚀 Exercício Prático

• Geração de mapas do Atlântico Norte utilizando dados ERA5

📊 Módulo 4 – Validação de Reanálises de Ondas

📅 14 de julho (Terça-feira)

🔍 Comparação entre Dados Observados e Modelados

• Construção de gráficos de dispersão
• Ajuste por regressão linear
• Interpretação de tendências
• Avaliação de desempenho de reanálises

📐 Indicadores Estatísticos de Validação

• Bias
• Normalized Bias (NBIAS)
• Root Mean Square Error (RMSE)
• Normalized RMSE (NRMSE)
• Scatter Index (SI)
• Coeficiente de Correlação de Pearson (r)
• Coeficiente de Determinação (R²)

📈 Interpretação dos Resultados

• Identificação de superestimações e subestimações
• Comparação entre ERA5 e WAVERYS
• Boas práticas para validação de modelos numéricos

🎓 Projeto Final

• Comparação completa entre uma boia NDBC e as reanálises ERA5/WAVERYS
• Construção de séries temporais
• Geração de mapas meteoceanográficos
• Elaboração de gráficos de dispersão
• Cálculo e interpretação dos indicadores estatísticos

✅ Competências Desenvolvidas

Ao final do curso, o participante será capaz de:

🔹 Manipular dados oceanográficos em formatos CSV e NetCDF;

🔹 Utilizar Pandas, Xarray, Matplotlib e Cartopy para análise de dados de ondas;

🔹 Processar séries temporais observadas e modeladas;

🔹 Construir mapas meteoceanográficos profissionais;

🔹 Comparar dados de boias com reanálises oceânicas;

🔹 Aplicar métricas estatísticas amplamente utilizadas na literatura científica;

🔹 Avaliar a qualidade de modelos numéricos e reanálises de ondas;

🔹 Desenvolver fluxos completos de validação utilizando Python.

🎯 Público-Alvo

Oceanógrafos, meteorologistas, engenheiros, pesquisadores, estudantes de graduação e pós-graduação, além de profissionais que desejam trabalhar com análise de dados de ondas, reanálises oceânicas e validação de modelos numéricos utilizando Python.