@Article{FerreiraHerVenBenBis:2017:EsCa,
author = "Ferreira, Rute Costa and Herdies, Dirceu Luis and Vendrasco,
{\'E}der Paulo and Beneti, C{\'e}sar Augustus Assis and Biscaro,
Thiago Souza",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Tecnol{\'o}gico
Simepar} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Impacto da assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de radar em sistemas
convectivos de mesoescala: um estudo de caso",
journal = "Revista Brasileira de Meteorologia",
year = "2017",
volume = "32",
number = "3",
pages = "447--458",
keywords = "SCM. WRFDA. Modelagem Atmosf{\'e}rica. 3DVAR, MCS. WRFDA.
Atmospheric Modeling. 3DVAR.",
abstract = "Este trabalho apresenta um estudo de um sistema convectivo de
mesoescala com base na assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de radar.
Diversas simula{\c{c}}{\~o}es foram realizadas a partir do uso
de dados de refletividade e velocidade radial dos radares de
Cascavel e Assun{\c{c}}{\~a}o. Foram feitas rodadas com o WRF
sem assimila{\c{c}}{\~a}o, com assimila{\c{c}}{\~a}o de dados
convencionais e com assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de radar e
comparadas com estimativa de precipita{\c{c}}{\~a}o combinada
(CoSch3). A rodada com assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de radar
inseriu ao modelo a velocidade radial e a refletividade de maneira
indireta, ou seja, assimilou a raz{\~a}o de mistura de {\'a}gua
de chuva. As novas an{\'a}lises geradas a partir da
assimila{\c{c}}{\~a}o de dados mostraram o impacto da
assimila{\c{c}}{\~a}o de radar desde baixos a altos
n{\'{\i}}veis da atmosfera, assim como no perfil vertical. A
utiliza{\c{c}}{\~a}o de ciclos para inicializa{\c{c}}{\~a}o do
modelo mostrou-se imprescind{\'{\i}}vel para melhoria na
previs{\~a}o do posicionamento da precipita{\c{c}}{\~a}o.
Dentre as configura{\c{c}}{\~o}es de previs{\~a}o de
precipita{\c{c}}{\~a}o, a assimila{\c{c}}{\~a}o de dados de
radar mostrou uma melhoria ao prever os n{\'u}cleos de
precipita{\c{c}}{\~a}o intensa. Os resultados deste trabalho
podem contribuir para melhorar os sistemas de alerta deste tipo de
evento com maior precis{\~a}o espacial e temporal. ABSTRACT: A
study of a mesoscale convective system using radar data
assimilation is presented. Simulations were made using
reflectivity and radial velocity data from two radars (Cascavel
and Asunci{\'o}n). Different initializations of the WRF-model
were performed: without assimilation, with assimilation of
conventional data, and with assimilation of radar. Results were
compared with CoSch3 precipitation estimates. Reflectivity and
radial velocity data were introduced to the model indirectly (by
assimilating rain water mixing-ratio). Analysis generated from the
data assimilation showed the impact of the radar data assimilation
throughout the model vertical structure. We demonstrated that
using cycles to initialize the model is fundamental to improve
rainfall location forecasts. Assimilating radar data proved to be
the best results to forecast intense precipitation cores. The
results may contribute to improve early warning systems.",
doi = "10.1590/0102-77863230011",
url = "http://dx.doi.org/10.1590/0102-77863230011",
issn = "0102-7786",
language = "pt",
targetfile = "ferreira_impacto.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}