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@InProceedings{FerreiraHerBenVenRoc:2015:AvSiCo,
               author = "Ferreira, Rute Costa and Herdies, Dirceu Luis and Beneti, Cesar A. 
                         A. and Vendrasco, Eder Paulo and Rocha, And{\'e} Muniz Marinho",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o de sistemas convectivos de mesoescala no 
                         Paran{\'a} com assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de radar",
            booktitle = "P{\^o}steres",
                 year = "2015",
         organization = "Simp{\'o}sio Internacional de Climatologia, 6. (SIC)",
             keywords = "Assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de radar, Sistema Convectivo de 
                         Mesoescala, WRFDA, Precipita{\c{c}}{\~a}o, Radar data 
                         assimilation, Mesoscale Convective System, WRFDA, Precipitation.",
             abstract = "O presente estudo teve como principal objetivo simular os Sistemas 
                         Convectivos de Mesoescala (SCM) ocorridos entre os dias 06 a 08 de 
                         novembro de 2014. Essessistemas foram respons{\'a}veis por uma 
                         s{\'e}rie de preju{\'{\i}}zos devido a grande quantidade de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o em poucas horas, al{\'e}m da 
                         ocorr{\^e}ncia de granizo e de rajadas de ventos com at{\'e} 110 
                         km/h. O modelo atmosf{\'e}rico e sistema de 
                         assimila{\c{c}}{\~a}o utilizado foi o WRFDA 3D-Var (Weather 
                         Research and Forecasting model data assimilation system). Os dados 
                         dos radares de Cascavel (Paran{\'a}, Brasil) e 
                         Assun{\c{c}}{\~a}o (Paraguai), e os dados convencionais do 
                         Global Telecommunication System (GTS) foram assimilados. O 
                         dom{\'{\i}}nio est{\'a} no sul do Brasil, incluindo 
                         Paran{\'a}, Santa Catarina e parte do Paraguai, com 44 
                         n{\'{\i}}veis verticais, resolu{\c{c}}{\~a}o de grade 
                         horizontal de 2km. As condi{\c{c}}{\~o}es iniciais e de contorno 
                         utilizadas foram da an{\'a}lise do Global Forecast System (GFS) 
                         com resolu{\c{c}}{\~a}o de 0.5. A velocidade radial e 
                         refletividade foram assimiliadas a partir do uso do PPI 
                         (Indicadores de Posi{\c{c}}{\~a}o no Plano) para todas as 
                         eleva{\c{c}}{\~o}es. A velocidade radial foi assimilada 
                         diretamente, enquanto a refletividade foi convertida para 
                         raz{\~a}o de mistura de {\'a}gua de chuva a partir de uma 
                         rela{\c{c}}{\~a}o logar{\'{\i}}tmica com a refletividade antes 
                         de ser assimilada. O ciclo de assimila{\c{c}}{\~a}o {\'e} 
                         composto por oito ciclos de 6horas assimilando apenas dados 
                         convencionais (GTS) e quatro ciclos de 1 hora assimilando os dados 
                         de radar. Ap{\'o}s o processo de assimila{\c{c}}{\~a}o, uma 
                         previs{\~a}o de 12 horas foi realizada. As previs{\~o}es de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o com e sem assimila{\c{c}}{\~a}o de 
                         dados foram avaliadas, comparando-as com os dados de estimativa de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o do 3B42RT do Tropical Rainfall Measuring 
                         Mission (TRMM). Observou-se uma melhoria na previs{\~a}o de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o quando os dados de radar foram 
                         assimilados, mostrando a import{\^a}ncia de melhorar a 
                         condi{\c{c}}{\~a}o inicial do modelo pela 
                         assimila{\c{c}}{\~a}o de dados em alta resolu{\c{c}}{\~a}o e 
                         melhor caracteriza{\c{c}}{\~a}o do ambiente convectivo. 
                         ABSTRACT: The goal of this work is to simulate the Mesoscale 
                         Convectives Systems (MCS) observed between November 6 and November 
                         8 of 2014. These systems were responsible for a lot of damage due 
                         to the large amount of precipitation in just a few hours, besides 
                         hail and gusty winds of 110km/h. The atmospheric model and the 
                         assimilation system used are the WRF Data Assimilation (WRFDA) 
                         3D-Var. The data from Cascavel (Parana, Brazil) and Asuncion 
                         (Paraguay) radars were assimilated among other conventional data 
                         from Global Telecommunication System (GTS). The domain covers part 
                         of Southern Brazil, including the state of Paran{\'a}, Santa 
                         Catarina and part of Paraguay with 44 levels and horizontal 
                         resolution of 2-km. The initial and boundary conditions were 
                         obtained from the Global Forecast System Analysis (GFS) with 
                         resolution of 0.5. The radial velocity and reflectivity were 
                         assimilated using the PPI (Plan Position Indicator) for all 
                         elevations. The radial velocity was directly assimilated, while 
                         the reflectivity was converted to rainwater mixing ratio before 
                         the assimilation process using an exponential relationship. The 
                         cycle consists of eight 6-h cycles assimilating conventional data 
                         plus 4 1-h cycles assimilating radar data. After the assimilation 
                         process, a 12-h forecast was carried out.. The forecasted 
                         precipitations with and without assimilation were evaluated by 
                         comparing them against the the Tropical Rainfall Measuring Mission 
                         (TRMM) 3B42RT data. It was observed improvement in the forecast 
                         when radar data were assimilated, showing the importance of 
                         improving the initial condition by assimilating data able to 
                         incorporate the environment high resolution characteristics into 
                         the model.",
  conference-location = "Natal, RN",
      conference-year = "13-16 out.",
        urlaccessdate = "15 jan. 2021"
}


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