%0 Journal Article
%4 sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.09.11.31
%2 sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.09.11.31.45
%@doi 10.1590/0102-778635100
%@issn 0102-7786
%T Impacto das parametrizações de microfísica na previsão de precipitação utilizando assimilação de dados de radar
%D 2020
%9 journal article
%A Ferreira, Rute Costa,
%A Alves Júnior, Mario Paulo,
%A Vendrasco, Éder Paulo,
%A Aravéquia, José Antônio,
%A Nolasco Júnior, Luciano Ritter,
%A Biscaro, Thiago Souza,
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto de Controle do Espaço Aéreo
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@electronicmailaddress rute.ferreira@inpe.br
%@electronicmailaddress mpajpdx@gmail.com
%@electronicmailaddress eder.vendrasco@inpe.br
%@electronicmailaddress jose.aravequia@inpe.br
%@electronicmailaddress luciano.nolasco@inpe.br
%@electronicmailaddress thiago.biscaro@inpe.br
%B Revista Brasileira de Meteorologia
%V 35
%N 1
%P 123-134
%K parametrização de microfísica, assimilação de dados de radar, WRF e Wmicrophysics parameterization, radar data assimilation, WRF and WRFDA.RFDA.
%X Trabalhos recentes mostram que a assimilação de dados melhora a eficácia dos modelos de previsão de tempo, contudo o impacto da assimilação dos dados de radar é pouco quantificado com relação às parametrizações físicas do modelo, especialmente de microfísica. O objetivo deste trabalho é estudar o impacto do uso de dados de radar com diferentes parametrizações de microfísica do modelo Weather Research and Forecasting (WRF) com seu sistema de assimilação de dados (WRFDA-3DVAR) para casos de precipitação intensa. Foram selecionados três eventos de precipitação em 2014, com área de estudo abrangendo o oeste da região sul do Brasil e sudeste do Paraguai. Desta forma, são avaliados nove esquemas de parametrizações de microfísica com assimilação de dados convencionais e de radar, para determinar qual representa de forma mais adequada a precipitação e refletividade nas previsões de curto prazo, além de determinar o impacto relativo entre as mudanças de microfísica e a assimilação de dados convencionais e de radar. A comparação realizada através da métrica estatística Fractional Skill Score (FSS) mostra o impacto positivo da assimilação de dados do radar foi na média de até 20% no FSS, enquanto que o impacto positivo entre as opções de microfísica atingiu 70%. ABSTRACT: Recent studies show that data assimilation improves the efficiency of weather forecast models, however, it is not properly quantified the impacts of radar data assimilation related to the physical model parameterizations, especially the microphysics. The goal of this study was to study the impact of the use of radar data with different microphysics parameterizations of the Weather Research and Forecasting (WRF) model with its data assimilation system (WRFDA3DVAR) for cases of intense precipitation. The study area covers the South-western Brazil and Southeastern Paraguay. The simulations were done for three cases in 2014. The comparison is performed through the statistical metrics Fractional Skill Score (FSS) and Local Root Mean Square Error (LRMSE). Different microphysics parameterizations were tested when assimilating conventional and radar data for three events. Thus, we evaluated nine microphysical parameterizations in order to determine which one provides the most realistic short-term forecasts of meteorological fields over the radar coverage, as well as the relative impact of different microphysical parameterization and the assimilation of conventional and radar data. The positive impact of the radar data assimilation was in the average up to 20% in the FSS, while the positive impact among the microphysics options reached 70% in the FSS.
%@language pt
%3 ferreira_impacto.pdf