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Metadados

%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/04.01.20.32
%2 sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/04.01.20.32.49
%T Avaliação da temperatura da superfície do mar estimada pelo sensor ABI/GOES-16, no oceano Atlântico Tropical e Sudoeste
%J Evaluation of the sea surface temperature estimated by the ABI/GOES-16, in the Tropical Atlantic ocean and Southwest
%D 2020
%8 2020-03-20
%9 Dissertação (Mestrado em Meteorologia)
%P 117
%A Azevedo, Mayna Helena,
%E Coelho, Simone Marilene Sievert da Costa (presidente),
%E Aravéquia, José Antonio (orientador),
%E Oliveira, Natália Rudorff (orientadora),
%E Pezzi, Luciano Ponzi,
%E Assireu, Arcilan Trevenzoli,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K TSM, temperatura da superfície do mar, GOES-16, OSTIA, NOAA Geo-Polar-Blended, SST, sea surface temperature.
%X No final de 2016 foi lançado o primeiro satélite da nova geração de satélites geoestacionários da NOAA (GOES-16), com um sensor Advanced Baseline Imager (ABI) capaz de estimar a temperatura da superfície do mar (TSM) a cada 15 min ao longo de todo ciclo diurno. Há uma expectativa de que este novo produto possa gerar novas informações sobre o ciclo diurno da TSM, processos de mesoescala e interações oceano-atmosfera, bem como ter um uso potencial na assimilação de dados em modelos oceânico acoplados à modelos numéricos de previsão do tempo. No entanto, antes de seu uso operacional é preciso averiguar a qualidade deste produto comparado a dados in situ e outros produtos padrões de TSM. Desta forma o presente trabalho apresenta uma avaliação da TSM ABI/GOES-16 no Atlântico Tropical e Sudoeste, ao largo da costa Brasileira até 20oO. Observações in situ de programas brasileiros em conjunto com outros países (PIRATA e PNBoia) são usadas para comparar a TSM gerada pelo ABI-GOES-16 (TSMsub-pele) com dados de TSM in situ (TSMbalde). Numa segunda etapa a TSM ABI (L3) é comparada com dois produtos globais L4 (TSMfnd) OSTIA e Geo Polar Blended. Por fim, são feitas algumas análises comparativas da representatividade dos processos de mesoescala pelo produto ABI (L3) e global (L4), em um estudo de caso. Como resultado, comparações entre o algoritmo e a TSM in situ expõem viés positivo para as médias horárias do período diurno (PNBoia fixa e deriva) revelando a maior discrepância entre a TSM sub-pele (de satélite) e TSM in situ com a estratificação termal diurna. Viés médio ficou abaixo de 0,1 oC e o EMQ e erro absoluto igual ou menor que 0,5 oC, para quase todos os casos, que é o recomendado pelo GHRSST. Na comparação entre a TSM ABI-GOES-16 L3 com produtos L4 verificou-se que o produto de estudo TSM ABI-GOES-16 pode fornecer benefícios significativo no fornecimento de TSM para o Brasil, com maiores erros encontrados nas regiões de maior gradiente horizontal e mais dinâmicas i.e., região costeira, Confluência Brasil-Malvinas e extremo sul do Atlântico Sul. Melhorias precisam ser feitas em regiões mais complexas, mas para processos de larga escala a TSM ABI L3 OSTIA possui bom desempenho. ABSTRACT: At the end of 2016, the first satellite of the new generation of NOAA geostationary satellites (GOES-16) was launched, with an Advanced Baseline Imager (ABI) sensor capable of estimating the sea surface temperature (SST) every 15 minutes throughout the daytime cycle. There is an expectation that this new product can generate new information about the SST diurnal cycle, mesoscale processes and ocean-atmosphere interactions, as well as having a potential use in the assimilation of data in oceanic models coupled with numerical weather forecasting models. However, before its operational use, it is necessary to check the quality of this product compared to in situ data and other standard SST products. In this way, this work presents an evaluation of SST ABI/GOES-16 in the Tropical and Southwest Atlantic, off the Brazilian coast up to 20oW. In situ observations of Brazilian programs in conjunction with other countries (PIRATA and PNBoia) are used to compare the SST generated by ABI-GOES-16 (SSTsubskin) with SST in situ data (SSTbucket). In a second step, SST ABI (L3) is compared with two global L4 products (SSTfnd) OSTIA and Geo Polar Blended. Finally, some comparative analyzes of the representativeness of the mesoscale processes by the ABI (L3) and global (L4) products are made, in a case study. As a result, comparisons between the algorithm and the in situ SST expose a positive bias for the hourly averages of the daytime period (fixed and drifting bouys PNBoia) revealing the largest discrepancy between the sub-skin (satellite) SST and the in situ SST with daytime thermal stratification. Mean bias was below 0.1 oC and the RMSE and absolute error equal to or less than 0.5 oC, for almost all cases, which is recommended by the GHRSST. When comparing the SST ABI-GOES-16 L3 with L4 products, it was found that the study product SST ABI-GOES-16 can provide significant benefits in the supply of SST, with greater errors found in regions with a higher horizontal gradient and dynamic, i.e, coastal region, Brazil-Malvinas Confluence Zone and Southern Atlantic. Improvements need to be made in more complex regions, but for large-scale processes the SST ABI L3 OSTIA performs well.
%@language pt
%3 publicacao_FA provisoria.pdf


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