Assimilação dos Dados do Experimento de Copenhagen em um Modelo Advectivo-Difusivo Aplicado a Dispersão de Poluentes na Camada Limite Atmosférica

Resumo

 A preservação da qualidade do ar é necessária para a boa manutenção da qualidade de vida no nosso planeta. A poluição, que pode ser causada por efeitos naturais e antropogênicos, é motivo de preocupação, principalmente nos grandes centros urbanos. Quanto as causas naturais da poluição, tais como erupções vulcânicas, responsáveis pela liberação de SO2, pouco ou nada pode-se fazer para reduzila. Todavia, a poluição antropogênica pode e deve ser controlada e/ou reduzida. Para tal, são feitos experimentos para medição de concentração de poluentes, tal como Copenhagen (1981) e previsões de dispersão de poluentes por modelos matemáticos. Na Camada Limite Atmosférica (CLA) estima-se o campo de concentração de poluentes através da equação de advecção-difusão, (Zannetti, 1990). Estes modelos podem ser resolvidos por métodos numéricos e, alguns tem soluções analıticas ou hıbridas (analıtico-numéricas). Entretanto, a precisão dos modelos numéricos diminuem com o horizonte de previsão, pois as condições inicias são imprecisas, há erros de truncamento em modelos em diferenças finitas e erros de arredondamento em modelos espectrais, entre outros. Por esta razão utiliza-se técnicas de assimilação de dados para a correção da trajetórias de modelos de dispersão de poluentes, previsão de tempo, modelos de previsão de correntes oceânicas, etc. O estado da arte em técnicas de assimilação de dados são técnicas baseados na filtragem de Kalman e métodos variacionais (Kalnay, 2004). Métodos de assimilação de dados consistem em combinar dados observados com modelos numéricos com base no conhecimento estatıstico dos erros de modelagem e de observação. Neste trabalho, resolve-se a equação de advecção-difusão bidimensional para o caso estacionário, modelo de fechamento de primeira ordem para as equações dos fluxos turbulentos, com coeficiente de difusão turbulenta seguindo a modelagem de Degrazia et al (1997). Aplica-se a técnica de diferenças finitas, sendo o método de Euler explıcito para integração na direção-x e diferenças centradas para discretização do operador de difusão (Hoffman, 1993) e assimila-se os dados do experimentos de Copenhagen através do filtro de Kalman Estendido (EKF) e do Método Variacional Tridimensional (3D-Var). O objetivo é corrigir a trajetória do modelo, diminuindo o erro de previsão. Com o propósito de testar o esquema de assimilação, os seguintes parâmetros foram usados: [...]