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@MastersThesis{Maske:2016:AsDaUm,
               author = "Maske, Bianca Buss",
                title = "Assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de umidade do solo derivada de 
                         sat{\'e}lite no modelo SSiB acoplado ao MCGA/CPTEC",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2016",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2016-05-24",
             keywords = "umidade do solo, assimila{\c{c}}{\~a}o de dados, seca, modelo de 
                         superf{\'{\i}}cie, soil moisture, data assimilation, drought, 
                         land surface model.",
             abstract = "A umidade do solo exerce papel fundamental na parti{\c{c}}{\~a}o 
                         dos fluxos de superf{\'{\i}}cie, al{\'e}m disso, devido as suas 
                         intera{\c{c}}{\~o}es com as demais vari{\'a}veis do ciclo 
                         hidrol{\'o}gico e pelo seu tempo de persist{\^e}ncia exerce um 
                         papel importante na previs{\~a}o de tempo e clima, sendo 
                         fundamental ser determinada adequadamente na 
                         inicializa{\c{c}}{\~a}o de modelos num{\'e}ricos. Por esse 
                         motivo, tem-se utilizado assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de 
                         umidade do solo para melhor estimativa da pr{\'o}pria 
                         vari{\'a}vel e pelo seu impacto direto na previs{\~a}o de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o. Por{\'e}m a umidade do solo possui uma 
                         rede esparsa de observa{\c{c}}{\~o}es in situ, sendo assim, uma 
                         das maneiras encontradas para contornar este problema {\'e} 
                         utilizar estimativas de sat{\'e}lites, que s{\~a}o capazes de 
                         fornecer a variabilidade em escala global de umidade do solo. 
                         Al{\'e}m disso, muitos eventos de seca tem afetado o Brasil nos 
                         {\'u}ltimos anos, prejudicando a economia, produ{\c{c}}{\~a}o 
                         de energia e abastecimento de {\'a}gua para a 
                         popula{\c{c}}{\~a}o. E dada a dificuldade de prever a 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o pelos modelos meteorol{\'o}gicos a 
                         previs{\~a}o desse tipo de evento {\'e} dificultada. Diante 
                         disso, este trabalho teve por objetivo realizar 
                         assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de umidade do solo, estimados por 
                         sat{\'e}lite, no modelo de superf{\'{\i}}cie SSiB acoplado ao 
                         modelo MCGA do CPTEC/INPE. Neste trabalho foram estudados 
                         tr{\^e}s eventos de seca ocorridos nos anos de 1998/1999, 2007 e 
                         2012/2013, foi investigado o comportamento da umidade do solo 
                         nesse tipo de situa{\c{c}}{\~a}o, atrav{\'e}s dos dados de 
                         sat{\'e}lite e modelos. Posteriormente, foi realizada 
                         assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de umidade do solo no 
                         per{\'{\i}}odo entre janeiro de 1998 e janeiro de 2000, 
                         utilizando o m{\'e}todo nudging, afim de verificar o impacto na 
                         pr{\'o}pria umidade do solo e na precipita{\c{c}}{\~a}o. 
                         ABSTRACT: Soil moisture plays a fundamental role in the partition 
                         of the surface flux, in addition, due to their interactions with 
                         other variables of the hydrological cycle and its persistence 
                         time, plays an important role in weather and climate prediction, 
                         it is fundamental to be determined properly in initialization of 
                         numerical models. For this reason, it has been used assimilation 
                         of soil moisture data to better estimate the variable itself and 
                         because its have a direct impact on precipitation forecast. But 
                         soil moisture has a sparse network of observations, one of the 
                         ways found to get around this is to use estimates of satellites. 
                         In addition, many drought events have affected Brazil in recent 
                         years, harming the economy, energy production and water supply for 
                         the population, given the difficulty of predicting precipitation 
                         by meteorological models, the forecast of this type of event is 
                         difficult. Thus, this study aims to aply the assimilation of soil 
                         moisture data, estimated by satellite in SSiB land surface model 
                         coupled to AGCM model CPTEC/INPE. In this work we studied three of 
                         drought events in the years 1998/1999, 2007 and 2012/2013, was 
                         investigated soil moisture behavior in this type of situation, 
                         through the satellite data and models. Later, data assimilation 
                         was applied in soil moisture between 1998-January and 2000- 
                         January, using nudging method, in order to verify the impact on 
                         own soil moisture and precipitation.",
            committee = "Sapucci, Luis Fernando (presidente) and Gon{\c{c}}alves, Luis 
                         Gustavo Gon{\c{c}}alves de (orientador) and Calvetti, Leonardo",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Sattelite soil moisture data assimilation in SSiB model coupled 
                         with MCGA/CPTEC",
             language = "pt",
                pages = "109",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3LKK3KB",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34P/3LKK3KB",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "29 nov. 2020"
}


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