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		<site>mtc-m16c.sid.inpe.br 804</site>
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		<secondarykey>INPE-17384-TDI/2192</secondarykey>
		<citationkey>Azevedo:2014:UsTéOS</citationkey>
		<title>Uso da técnica de OSE para avaliar o impacto de observações no sistema de assimilação de dados global variacional tridimensional do CPTEC/INPE</title>
		<alternatetitle>Using the technique OSE for assessing impact of observations on the global data assimilation system variational three dimensional CPTEC / INPE</alternatetitle>
		<course>MET-MET-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR</course>
		<year>2014</year>
		<date>2014-05-16</date>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Meteorologia)</thesistype>
		<secondarytype>TDI</secondarytype>
		<numberofpages>142</numberofpages>
		<numberoffiles>1</numberoffiles>
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		<author>Azevedo, Helena Barbieri de,</author>
		<group>MET-MET-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR</group>
		<committee>Herdies, Dirceu Luis (presidente),</committee>
		<committee>Gonçalves, Luis Gustavo Gonçalves de (orientador),</committee>
		<committee>Silva, Arlindo da,</committee>
		<committee>Souza, Rita Valéria Andreoli de,</committee>
		<e-mailaddress>helenabdeazevedo@gmail.com</e-mailaddress>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
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		<keywords>assimilação de dados, impacto de observação, PNT, data assimilation, impact observation, PNT.</keywords>
		<abstract>Assimilação de Dados é uma técnica onde a partir de uma estimativa das condições atmosféricas combinada com dados observados, considerando condições de superfície e contorno apropriadas, permite a construção de um estado ótimo da atmosfera. Para isso, ter o conhecimento do sistema de assimilação e seu fluxo de dados é de grande importância, assim como saber quais os dados influenciam mais ou menos nas análises e previsões geradas por esse sistema. Diante disso, o presente trabalho tem como objetivo principal avaliar o impacto das principais observações assimilados pelo sistema de assimilação de dados G3DVar em suas análises e previsões utilizando a técnica de Experimentos de Sistemas de Observações (OSE, do inglês \emph{Observing System Experiments}). Essa técnica consiste em: utilizando um sistema de assimilação de dados fazer uma rodada controle, onde todos os dados disponíveis são utilizados, e esta é utilizada como referência. Em seguida, um ou mais experimentos são feitos, de modo que alguns sistemas de observação são retirados do Controle. As análises e previsões são geradas para o controle e para os demais experimentos. Por fim as análises e previsões de cada experimento são então verificadas e comparadas a fim de determinar o impacto de cada tipo de dado a ser avaliado. Para este trabalho foram realizados doze experimentos: o controle, sem radiossondas, sem satélite, sem GPS, sem dados, apenas com radiossonda, apenas com satélites, apenas com GPS, apenas com radiossonda e GPS, apenas com radiossonda e satélite, apenas com satélite e GPS e por fim apenas radiossonda, GPS e satélite. Tais experimentos foram realizados para o mês de janeiro de 2013. Foram avaliados de maneira objetiva e um estudo de caso foi feito para um episódio de ZCAS que ocorreu no periodo de 10 de janeiro a 15 de janeiro de 2013. ABSTRACT: Data assimilation is a technique in which an estimate of the atmospheric conditions combined with observations, considering appropriated boundary and surface conditions, allows the construction of the actual atmospherc state. For this, end a praper knowledge of the data assimilation system and data fiow is of criticai importance in addition to its infiuence on the analyzes and forecasts generated by this system. Thus, the present study aims to evaluate the impact of observations assimilated by the G3DVar data assimilation system in their analysis and forecasts using the Observing System Experiments technique. This technique consists of: using a data assimilation system to a spin control, where all labels available data are used, and this is used as reference. Furthermore, one or more experiments are done, so that some observations are removed from the contral. The analysis and forecasts are then generated for the control and the other experiments. Finally the analyzes and forecasts of each experiment are compared in order to determine the impact of each type of data to be evaluated. For the present work twelve experiments were performed: contrai, without radiosondes, without radiances, without GPS, no data, only radiosonde, only satellites, only GPS, only GPS with radiosonde, with only radiosonde and satellite, only radiances and GPS, and finally only radiosonde, GPS and satellite. Such experiments were carried out for the month of January 2013. Moreover the experiments were evaluated objectively and thraugh a case study for a SACZ episode that occurred in the period from January 10 to January 15, 2013.</abstract>
		<area>MET</area>
		<language>pt</language>
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		<supervisor>Gonçalves, Luis Gustavo Gonçalves de,</supervisor>
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