Modelos Híbridos IA-Física para Predição de Seca no Cerrado

Dissertação de mestrado que desenvolve e valida modelos híbridos combinando física atmosférica e aprendizado profundo (Transformers, LSTM) para predição de eventos de seca no Cerrado brasileiro. Utiliza dados ERA5-Land, INMET e pipeline de data healing desenvolvido no LEMM.