Assimilação de Radiância no Sistema de Previsão Numérica do Tempo do CPTEC - INPE
Abstract
O desenvolvimento de um sistema de modelagem para a Previsão Numérica de Tempo (PNT) é muito complexo e requer o máximo de informações possíveis para o estabelecimento de condições iniciais e de contorno fiéis a realidade. Por se tratar de um processo de evolução temporal é essencial que essas condições sejam atualizadas de forma cíclica o que requer um sistema bem elaborado e robusto que possibilite uma interação permanente entre o modelo de previsão numérica e as observações realizadas no mundo real [3]. Os sistemas que efetivam essa interação são em geral denominados por sistemas de assimilação de dados, entre os quais se pode indicar o Gridpoint Statistical Interpolation (GSI), um sistema que trabalha em espaço físico e integra diversas funcionalidades explorando diferentes métodos de minimização de incertezas e é capaz de ingerir dados de todos os principais sistemas observacionais, sejam eles originados de estações convencionais (estações meteorológicas, sensores em boias oceânicas e embarcados em navios e aviões, drop sondas, entre outros) ou provenientes de sensores acoplados em satélites [2]. Com o objetivo de aprimorar o seu sistema de assimilação de dados, o Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do INPE, adotou o GSI como parte de seu sistema de PNT, o que possibilitou a incorporação de dados de radiância obtidos por sensores de micro-ondas embarcados em satélites [1]. As observações de radiância compõe a mais importante base de dados visto que os satélites conseguem varrer uma grande área da superfície atmosférica terrestre, o que possibilita uma representação melhorada da superfície atmosférica e por consequência melhores resultados da PNT. Os dados de radiância são assimilados no GSI de forma direta, o que evita a adição de incertezas e consequentemente as informações presentes nessa base de dados são melhores exploradas na PNT. Esses resultados são confirmados em estudos recentes ao diagnosticar o impacto dessa base de dados na melhoria da qualidade das previsões do CPTEC [4]. O presente trabalho tem o objetivo de discutir resultados de uma avaliação diagnóstica do processo de assimilação dos dados de radiância operado pelo GSI acoplado ao Brazilian Atmospheric Model (BAM), os quais compõem o novo Sistema de Modelagem Numérica e Assimilação (SMNA) do CPTEC, que por contemplar inovações com relação ao sistema anteriormente utilizado [4] está atualmente pré operacional nesse centro. Uma análise temporal do viés (média das diferenças entre os valores observado e os valores previsto pelo modelo) antes (OmF - Observation Minus Forecast) e após (OmA - Observation Minus Analysis) o processo de assimilação é feita e os resultados são discutidos. Na Figura 1 é possível observar dois diagramas de Hovmoller decorrente da assimilação das observações de radiância obtidas pelo sensor Advanced Microwave Souding Unit-A (AMSU-A) embarcado no satélite NOAA-19, no período de 01/02/2024 à 29/02/2024. O diagrama da Figura 1(a) fornece a série temporal da média de OmF e o diagrama da Figura 1(b) a série temporal da média de OmA. Como pode ser constatado, após o processo de assimilação (OmA), os canais 6, 9 à 14 apresentam vieses menores, o que indica uma melhora nos resultados após o processo de assimilação com a minimização das incertezas. As regiões hachuradas do diagrama indicam a ausência de observações assimiladas. Além das médias de OmF e OmA, resultados sobre incertezas, densidade dos dados assimilados e sua distribuição espacial também serão apresentados. [...]
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References
H. B. de Azevedo et al. “Observing system experiments in a 3DVAR Data Assimilation System at CPTEC/INPE”. Em: Weather and Forecasting 32.3 (2017), pp. 873–880.
S. E. Cohn et al. “Assessing the effects of data selection with the DAO physical-space statistical analysis system”. Em: Monthly Weather Review 126.11 (1998), pp. 2913–2926.
E. Kalnay. Atmospheric modeling, data assimilation and predictability. Cambridge university press, 2003.
C. M. L. de Oliveira et al. “Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT”. Em: Revista Brasileira de Meteorologia (2022), pp. 347–364.