%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m18/2015/04.30.17.42
%2 sid.inpe.br/mtc-m18/2015/04.30.17.42.02
%T Impacto da assimilação de dados de radar na previsão de curto prazo
%J The impact of radar data assimilation in the short-range forecast
%D 2015
%8 2015-05-15
%9 Tese (Doutorado em Meteorologia)
%P 208
%A Vendrasco, Éder Paulo,
%E Gonçalves, Luis Gustavo Gonçalves de (presidente),
%E Herdies, Dirceu Luis (orientador),
%E Angelis, Carlos Frederico de (orientador),
%E Dias, Maria Assunção Faus da Silva,
%E Calvetti, Leonardo,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K assimilação de dados, radar, 3D-Var, nowcasting, precipitação, data assimilation, precipitation.
%X Nos últimos anos a demanda por previsões numéricas de tempo mais precisas tem aumentado em decorrência do crescimento da quantidade de desastres naturais observados no Brasil. Diante desta necessidade e do aumento no número de radares meteorológicos operacionais, o objetivo deste trabalho foi estudar o impacto da assimilação de dados de radar na previsão de curto prazo e aumentar a eficiência do uso destes dados através de sua assimilação na geração das análises. No verão de 2011/2012 ocorreu o experimento CHUVA-Vale onde foram realizadas observações com um radar meteorológico banda X de dupla polarização e deste experimento foram selecionados 6 casos com diferentes regimes de precipitação para o estudo de assimilação de dados empregando o método variacional em 3 dimensões (3D-Var). Foram realizados inicialmente experimentos com o código original do sistema de assimilação de dados WRFDA/3D-Var, posteriormente foram realizadas novas implementações e comparados os resultados de ambos os conjuntos de experimentos. Mostrou-se que a assimilação direta de refletividade apresenta algumas limitações que podem ser amenizadas com o emprego da assimilação indireta desta variável, ou seja, realizando a conversão de refletividade para razão de mistura de água de chuva antes do processo de assimilação e então utilizar esta variável como controle. Também mostrou-se que o desenvolvimento de uma relação Z-q$_{r}$ (refletividade - razão de mistura de água de chuva) específica para o local estudado pode melhorar o processo de assimilação e resultar em melhor previsão de precipitação. Outro resultado importante da tese foi a avaliação do impacto relativo que cada variável, refletividade e velocidade radial, tem na previsão de precipitação. Mostrou-se que a refletividade é capaz de melhorar a previsão de precipitação logo no início da integração, mas este ganho não consegue manter-se por muito tempo, enquanto que o ganho com a velocidade radial é menor, mas mais robusto e relativamente constante ao longo do tempo, não apresentando quedas bruscas como no caso da refletividade. Além disso, os melhores resultados são obtidos utilizando ambas as variáveis ao mesmo tempo. Finalmente, notou-se que o processo de assimilação 3D-Var tem uma deficiência, cuja relevância é maior em assimilação na escala convectiva, no que diz respeito ao balanço da análise entre os campos dinâmicos e microfísicos, aumentando a convecção espúria. Portanto, foi desenvolvida uma nova metodologia com o objetivo de amenizar este efeito negativo da assimilação 3D-Var e os resultados mostraram redução significativa do ruído gerado no processo de assimilação e melhoria no campo de precipitação prevista. ABSTRACT: In the last few years the demand for more accurate weather forecasts has been increased due to the increase of natural disasters observed in Brazil. Given this need and the increase in the amount of operational meteorological radars, the goal of this work was to study the impact of the radar data assimilation in the short range forecast and to increase the efficiency of the use of these data through the assimilation while generating the analysis. During the Summer of 2011/2012, as part of the CHUVA-Vale field experiment, observations have been made using a dual-polarized X-band meteorological radar and 6 cases were selected with different precipitation regimes to be studied using data assimilation applying the 3D variational method (3D-Var). It was performed experiments using the original code of the data assimilation system WRFDA/3D-Var, then new implementations were applied and compared against the results from the original version. It was shown that the direct assimilation of reflectivity has some limitations that can be reduced when using the indirect assimilation, i.e., converting the reflectivity to rainwater mixing ratio before the assimilation process and then to use the rainwater mixing ratio as a control variable. It has also shown that the development of a new Z-q$_{r}$ (reflectivity - rainwater mixing ratio) relationship specific to the studied area can improve that assimilation process resulting in a better precipitation forecast. Another important result was the evaluation of the impact of each variable, reflectivity and radial velocity, on the precipitation forecast. It was shown that the reflectivity is able to improve the beginning of the precipitation forecast, however, the skill drops quickly. In the case of radial velocity the skill is lower, but it is almost constant and does not show any drastic decay. The overall evaluation has shown that best results were achieved when using both variables at the same time. Finally, it was observed that the 3D-Var assimilation method cannot generate a balanced analysis regarding the dynamical and microphysical field, mainly in the convective-scale, and it can increase the spurious convection. Therefore, it was developed a new methodology to alleviate this problem in the 3D-Var system and the results have shown reduction in the noisy from the assimilation process and the precipitation forecast has also been improved.
%@language pt
%3 publicacao.pdf