@MastersThesis{Rodrigues:2017:EsImIn,
author = "Rodrigues, Claudio Montalv{\~a}o",
title = "Estudo do impacto da injun{\c{c}}{\~a}o de umidade do G3DVAR na
qualidade da an{\'a}lise",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2017",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2016-10-03",
keywords = "assimila{\c{c}}{\~a}o de dados, injun{\c{c}}{\~a}o, G3DVAR,
data assimilation, constraint.",
abstract = "O sistema de assimila{\c{c}}{\~a}o G3DVAR, baseado no Gridpoint
Statistical Interpolation (GSI), acoplado ao Modelo de
Circula{\c{c}}{\~a}o Global Atmosf{\'e}rico (MCGA), {\'e} uma
iniciativa do CPTEC/INPE (Centro de Pesquisas do Tempo e Estudos
Clim{\'a}ticos) em gerar uma condi{\c{c}}{\~a}o inicial que
leve em considera{\c{c}}{\~a}o os balan{\c{c}}os do modelo e,
consequentemente, seja aquela que tamb{\'e}m propicie a
obten{\c{c}}{\~a}o das melhores previs{\~o}es de tempo com
{\^e}nfase sobre a Am{\'e}rica do Sul. Para a
obten{\c{c}}{\~a}o da an{\'a}lise, o G3DVAR busca encontrar um
estado {\'o}timo que leve em considera{\c{c}}{\~a}o as
observa{\c{c}}{\~o}es e as previs{\~o}es de curto prazo do
modelo, e seus respectivos erros. A an{\'a}lise dos campos de
umidade apresenta em alguns casos valores negativos ou valores de
umidade acima do valor de satura{\c{c}}{\~a}o. Essas
solu{\c{c}}{\~o}es s{\~a}o puramente num{\'e}ricas e em sua
maioria geradas no processo de Assimila{\c{c}}{\~a}o de Dados e
na integra{\c{c}}{\~a}o do modelo, ou seja, n{\~a}o
correspondem {\`a} realidade f{\'{\i}}sica e precisam ser
tratadas durante o processo de minimiza{\c{c}}{\~a}o da
fun{\c{c}}{\~a}o custo para que n{\~a}o sejam amplificados. O
G3DVAR usa um termo adicional na fun{\c{c}}{\~a}o custo, chamado
de injun{\c{c}}{\~a}o de umidade. Este termo tem a
fun{\c{c}}{\~a}o de regular o processo de
minimiza{\c{c}}{\~a}o, conduzindo a solu{\c{c}}{\~a}o para
valores de umidade mais pr{\'o}ximos da realidade
f{\'{\i}}sica. No entanto, este processo de
regula{\c{c}}{\~a}o depende de par{\^a}metros que controlem a
atua{\c{c}}{\~a}o desse termo adicional. Com o objetivo de
identificar os valores dos par{\^a}metros da injun{\c{c}}{\~a}o
de umidade usados no processo de minimiza{\c{c}}{\~a}o da
fun{\c{c}}{\~a}o custo do G3DVAR que melhorem a qualidade da
an{\'a}lise e, consequentemente, as previs{\~o}es geradas foram
realizados experimentos que variaram o valor desses
par{\^a}metros com dados para o m{\^e}s de junho de 2014. A
an{\'a}lise dos dados mostrou que os pontos de grade com valores
negativos de umidade distribuem-se por toda a atmosfera simulada
pelo modelo sobre as altas latitudes do hemisf{\'e}rio sul e
tendem a se distribuir em dire{\c{c}}{\~a}o as baixas latitudes
quando o valor dos par{\^a}metros de injun{\c{c}}{\~a}o
aumenta. ABSTRACT: The G3DVAR assimilation system, based in the
Gridpoint Statistical Interpolation (GSI), coupled to Atmospheric
General Circulation Model (AGCM), is an initiative of CPTEC/INPE
(Center for Weather Forecast and Climate Studies) in generate an
initial condition that takes into account the model balances and,
consequently, be one that also fosters the obtainment of the best
forecasts with emphasis on the South America. To obtain the
analysis, G3DVAR looks for a great condition that takes into
account the observations and short-term forecasts of the model,
beyond their errors. The analysis of the humidity fields presents
in some cases negative values and humidity values above the
saturation value. These solutions are purely numerical and mostly
generated in the process of data assimilation and model
integration, that is, they donīt correspond at the physical
reality and need to be treated during the process of minimizing of
the cost function so that they doesnt be amplified. G3DVAR uses an
additional term in the cost function, called moisture constraint.
This term has the function of regulate the process of minimizing,
taking the solution to humidity values closer to the physical
reality. However, this regulation process depends of parameters
that control the acting of this additional term. Aiming to
identify the values of the moisture constraint parameters used in
the process of minimizing of the G3DVAR cost function, that
improve the analysis quality and, consequently, the generated
forecasts, were realized experiments that varied the value of
these parameters, in the month June 2014. The data analysis showed
that the grid points with negative humidity values are distributed
throughout the atmosphere simulated in the model over the high
latitudes of the Southern Hemisphere and tend to spread toward the
low latitudes where the value of moisture constraint parameters
increases.",
committee = "Herdies, Dirceu Luis (presidente) and Sapucci, Luiz Fernando
(orientador) and Correa, Cl{\'e}ber Souza",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Study of the impact of moisture constraint from G3DVAR in the
analysis quality",
language = "pt",
pages = "83",
ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3MNTH88",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3MNTH88",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "28 abr. 2024"
}