%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/03.23.18.30
%2 sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/03.23.18.30.07
%T Uso da assimilação de dados de radar e descargas elétricas na previsão de curtíssimo prazo no Sul do Brasil
%J Use of radar and lightning data assimilation in very short-term forecast in Southern Brazil
%D 2021
%8 2021-02-25
%9 Tese (Doutorado em Meteorologia)
%P 171
%A Ferreira, Rute Costa,
%E Vila, Daniel Alejandro (presidente),
%E Herdies, Dirceu Luis (orientador),
%E Vendrasco, Éder Paulo (orientador),
%E Aravéquia, José Antonio,
%E Quadro, Mário Francisco Leal de,
%E Beneti, Cesar Augustus Assis,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K WRFDA, GSI, BrasilDAT, GLM.
%X As tempestades que atuam no Sul do Brasil causam diversos danos econômicos e sociais. Muitas vezes, estas tempestades estão associadas a tempo severo, com rajadas de ventos, granizo e descargas elétricas atmosféricas, e até mesmo tornados. O uso da modelagem numérica e dados observados é fundamental para aumentar o conhecimento do ambiente no qual estas se formam e, a partir daí, melhorar sua previsibilidade. Neste contexto, este trabalho estudou tempestades com ocorrência de descargas elétricas do ano de 2017 e 2018 com foco na assimilação de dados de radar e de descargas elétricas. As simulações foram feitas a partir dos dados de refletividade e velocidade radial dos radares da Força Aérea Brasileira, com foco nos dados de Santiago (RS). Os dados de descargas elétricas utilizados foram da rede de detecção BrasilDAT, e dados do instrumento GLM (Geostationary Lightning Mapper) do satélite geoestacionário GOES-16. Para comparar o campo de precipitação acumulada foram utilizados campos de estimativa de precipitação do produto MERGE do CPTEC/INPE. O modelo atmosférico utilizado foi o Weather Research and Forecasting model (WRF) e sua componente de assimilação dados (WRFDA), para assimilação de dados de radar e o sistema Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) para assimilação dos dados de relâmpagos. Os resultados foram analisados em função do impacto da assimilação nos campos atmosféricos e evolução na previsão de um sistema frontal em 2017, e um sistema convectivo de meso escala relacionado à instabilidade termodinâmica em 2018, ocorridos no Rio Grande do Sul. Em ambas condições atmosféricas, os experimentos com assimilação dos dados da BrasilDAT ou GLM indicaram um aumento dos hidrometeoros distribuídos em toda a troposfera e, consequentemente, da precipitação. A rápida taxa de conversão microfísica foi notada principalmente na primeira hora de previsão. Para o caso de precipitação decorrente de instabilidade termodinâmica, os experimentos com os dados do GLM e radar assimilados mostraram melhor posicionamento dos núcleos convectivos e desempenho ao prever os sistemas estudados. Entretanto, a assimilação de dados apenas de descargas elétricas para simulação da frente fria indicou limitações no GSI ao gerar grandes incrementos e superestimativa de precipitação, porém a assimilação de dados de radar foi capaz de minimizar tal limitação ao serem assimilados em algumas das simulações. Com isso, a assimilação de dados de radar pôde complementar possíveis limitações encontradas no novo operador de descargas elétricas no GSI, se tornando complementares de acordo com as informações que cada observação pode fornecer ao modelo. ABSTRACT: The storms observed in the South of Brazil cause several economic and social damages. These storms are often associated with severe weather conditions, with wind gusts, hail, lightning, and even tornadoes. The use of numerical modeling and observed data is fundamental to increase the knowledge of the environment in which storms are formed and improve their predictability. In this context, this work studied storms with the occurrence of lightning in the years 2017 and 2018 with a focus on radar and lightning data assimilation. The simulations were made based on data of reflectivity and radial velocity from the radars of the Brazilian Air Force, focusing on data from Santiago (RS). The data of lightning used were from the BrasilDAT detection network, and data from the GLM (Geostationary Lightning Mapper) instrument of the geostationary satellite GOES-16. To compare the accumulated precipitation field, estimation fields of precipitation of the MERGE product from CPTEC / INPE were used. The Weather Research and Forecasting (WRF) model - together with its data assimilation component (WRFDA) - was used to assimilate radar data. The Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) system was used to assimilate lightning data. The results were analyzed according to the impact of assimilation in the atmospheric fields and evolution in the forecast of studied cases. The cases were: a frontal system in 2017, and a mesoscale convective system related to thermodynamic instability in 2018, both occurred in Rio Grande do Sul. In both atmospheric conditions, the experiments with assimilation of data from BrasilDAT or GLM indicated an increase in hydrometeors distributed throughout the troposphere and, consequently, in precipitation. The rapid rate of microphysical conversion was noticed mainly in the first hour of forecast. For the case of precipitation due to thermodynamic instability, the experiments with the data from the GLM and assimilated radar showed better positioning of the convective nuclei and performance when predicting the studied systems. However, the assimilation of data only from lightning for the simulation of the cold front indicated limitations in the GSI when generating large increments and overestimation of precipitation, however, the assimilation of radar data was able to minimize such limitation when they were assimilated in some of the simulations. With this, the assimilation of radar data could complement possible limitations found in the new lightning operator in GSI, becoming complementary according to the information that each observation can provide to the model.
%@language pt
%3 publicacao.pdf