@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 = "27 abr. 2024"
}