| 1. Identificação | ||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||||||||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | |||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/45U8KR5 | |||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/12.09.17.38 | |||||||||
| Última Atualização | 2022:05.13.19.37.25 (UTC) administrator | |||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/12.09.17.38.43 | |||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:08.06.21.39.48 (UTC) administrator | |||||||||
| Chave Secundária | INPE-18546-TDI/3191 | |||||||||
| Chave de Citação | HernándezBaños:2022:AsDaAs | |||||||||
| Título | Assessment of the data assimilation framework for the prototype Rapid Refresh Forecast System to represent convection over mid- and tropical latitudes  | |||||||||
| Título Alternativo | Avaliação da estrutura de assimilação de dados para o protótipo do Sistema de Previsão de Atualização Rápida para representar convecção sobre latitudes médias e tropicais | |||||||||
| Curso | MET-MET-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | |||||||||
| Ano | 2022 | |||||||||
| Data | 2021-12-10 | |||||||||
| Data de Acesso | 26 abr. 2024 | |||||||||
| Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Meteorologia) | |||||||||
| Tipo Secundário | TDI | |||||||||
| Número de Páginas | 161 | |||||||||
| Número de Arquivos | 1 | |||||||||
| Tamanho | 33358 KiB | |||||||||
| 2. Contextualização | ||||||||||
| Autor | Hernández Baños, Ivette | |||||||||
| Banca | Aravéquia, José Antonio (presidente), Sapucci, Luiz Fernando (orientador), Vendrasco, Eder Paulo Dias, Pedro Leite da Silva Nance, Louisa | |||||||||
| Endereço de e-Mail | ibanos90@gmail.com | |||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||||||||
| Cidade | São José dos Campos | |||||||||
| Histórico (UTC) | 2021-12-09 17:38:43 :: ivette.banos@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2021-12-16 12:39:44 :: pubtc@inpe.br -> ivette.banos@inpe.br :: 2022-03-25 00:08:08 :: ivette.banos@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2022-03-25 13:31:27 :: pubtc@inpe.br -> ivette.banos@inpe.br :: 2022-03-28 04:41:06 :: ivette.banos@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2022-03-28 16:39:53 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2022-05-13 17:42:14 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2022-05-17 16:36:26 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2022-05-17 16:37:55 :: simone :: -> 2022 2022-05-17 16:40:20 :: simone -> administrator :: 2022 2022-08-06 21:39:48 :: administrator -> :: 2022 | |||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||||||||
| Transferível | 1 | |||||||||
| Palavras-Chave | Rapid Refresh Forecast System convective scale data assimilation convection gridpoint statistical interpolation Amazon coastal squall lines Sistema de Previsão de Atualização Rápida assimilação de dados em escala convectiva convecção sistema de interpolação em ponto de grade linhas de instabilidade costeiras da Amazônia | |||||||||
| Resumo | The NOAA next generation rapidly-updated, convection-allowing ensemble forecast system, or Rapid Refresh Forecast System (RRFS), is under development and aims to replace the current operational suite of convection-allowing models of the NCEP in the next operational upgrade. In this study, the data assimilation framework for the prototype RRFS is investigated through the simulation of a typical spring squall line over central US and an Amazon coastal squall line case during the 2020 Amazon dry season. The hybrid three dimensional ensemblevariational data assimilation (3DEnVar) algorithm and various configurations in the Gridpoint Statistical Interpolation (GSI), which is the current data assimilation component of RRFS, are assessed for their impacts on RRFS analyses and forecasts of the two squall line cases. A domain of 3 km horizontal grid-spacing is configured for each case study and rapid update analysis cycles are performed. Conventional and unconventional observations from the Global Data Assimilation System (GDAS) are assimilated and GDAS 80 member ensemble forecasts are used for the ensemblebased background error covariance (BEC). Results from the case study over central US show that a baseline RRFS run without data assimilation is able to represent the observed convection, but with stronger cells and large location errors. With data assimilation, these errors are reduced, especially in the 4 and 6 h forecasts using 75 % of the ensemble BEC and with the supersaturation removal function activated in GSI. Convection is greatly improved when using planetary boundary layer pseudo-observations, especially at 4 h forecast, and the bias of the 2 h forecast of temperature is reduced below 800 hPa. Lighter hourly accumulated precipitation is predicted better when using 100 % ensemble BEC in the first 4 h forecast, but heavier hourly accumulated precipitation is better predicted with 75 % ensemble BEC. On the other hand, over northern South America, a methodology is firstly applied for the case selection using ForTraCC, which showed to be appropriate for the identification of main convective systems associated with these squall lines. Results from the numerical simulations show that RRFS is able to capture the main large scale patterns with a correct positioning of the precipitating systems as analyzed using the CMORPH precipitation estimates. When using data assimilation, the precipitation coverage along the coast is improved and lower RMSE and bias values of the 3 h forecast of 2 m temperature and 2 m dew point temperature are shown during the night hours. Increasing the localization radius in the ensemble-based BEC shows analysis increments with more flow dependent characteristics, however the impact on the forecasts of surface observations is neutral to negative. Overall, the results provide insight into current capabilities of the RRFS data assimilation system and identify configurations that should be considered as candidates for the first version of RRFS. Although further testing and evaluation are warranted in addition to the options tested here, data assimilation proves to be crucial to improve short term forecasts of storms and precipitation in RRFS over both regions. RESUMO: A próxima geração do Sistema de Previsão de Atualização Rápida (RRFS) por conjunto e convecção permitida da NOAA, está em desenvolvimento e visa substituir o conjunto operacional atual de modelos com convecção permitida do NCEP na próxima atualização operacional. Neste estudo, a estrutura de assimilação de dados para o protótipo RRFS é investigada através da simulação de uma linha de instabilidade típica da primavera sobre o centro dos EUA e um caso de linha de instabilidade costeira da Amazônia durante a estação seca de 2020 na Amazônia. O algoritmo de assimilação de dados híbrido em três dimensões por conjunto-variacional e varias configurações no GSI, que é a componente de assimilação de dados atual do RRFS, são avaliados nas análises e previsões do RRFS nos dois casos de linhas de instabilidade. Um domínio com 3 km de espaciamento de grade horizontal é configurado para caso de estudo e ciclos de análise com atualização rápida são realizados. Dados convencionais e não convencionais do Sistema de Assimilação de Dados Global (GDAS) são assimilados bem como as previsões do conjunto de 80 membros do GDAS são usados para a BEC baseada no conjunto. Os resultados do estudo sobre o centro dos EUA mostram que o experimento sem assimilação de dados usado como controle é capaz de representar a convecção observada, mas com células mais fortes e grandes erros de localização. Com a assimilação de dados, esses erros são reduzidos, especialmente nas previsões de 4 e 6 h usando 75 % da matriz de covariância dos erros do background advinda do conjunto (BEC) e com a função de remoção de supersaturação ativada no GSI. A representação da convecção é melhorada ao usar pseudo-observações da camada limite planetária, especialmente às 4 h de previsão, e o viés da previsão de 2 h da temperatura a 2 m é reduzido abaixo de 800 hPa. A previsão de precipitação acumulada em 1 h mais fraca apresenta melhor resultado ao usar o 100 % da BEC nas primeiras 4 h de previsão, mas a previsão da precipitação acumulada horária mais intensa apresenta melhor resultado com 75 % da BEC. Por outro lado, no norte da América do Sul, inicialmente é aplicada uma metodologia para a seleção de casos utilizando o ForTraCC, que se mostrou adequado para a identificação dos principais sistemas convectivos associados a essas linhas de instabilidade. Os resultados das simulações numéricas mostram que o RRFS é capaz de capturar os principais padrões de grande escala com um correto posicionamento dos sistemas de precipitação, conforme estimativas de precipitação CMORPH. Ao usar a assimilação de dados, a cobertura de precipitação ao longo da costa é melhorada e menores valores RMSE e viés na previsão de 3 h de temperatura e temperatura de ponto de orvalho a 2 m são mostrados durante a noite e madrugada. O aumento do raio de localização da BEC mostra incrementos de análise com características mais dependentes do fluxo, no entanto, o impacto nas previsões de observações de superfície resultou ser de neutro para negativo. No geral, os resultados fornecem uma visão sobre a presente habilidade do sistema de assimilação de dados no RRFS e identifica configurações que devem ser consideradas como candidatas para a primeira versão do RRFS. Embora mais testes e avaliações sejam necessários, além das opções testadas aqui, a assimilação de dados prova ser crucial para melhorar as previsões de curto prazo de tempestades e precipitação no RRFS em ambas as regiões. | |||||||||
| Área | MET | |||||||||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > MET > Assessment of the... | |||||||||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Assessment of the... | |||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
| |||||||||
| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | ||||||||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/45U8KR5 | |||||||||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/45U8KR5 | |||||||||
| Idioma | en | |||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||||||||
| Grupo de Usuários | ivette.banos@inpe.br pubtc@inpe.br simone | |||||||||
| Visibilidade | shown | |||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | |||||||||
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes | |||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||||||||
| 5. Fontes relacionadas | ||||||||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25 | |||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F35TRS 8JMKD3MGPCW/46KUATE | |||||||||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | |||||||||
| 6. Notas | ||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||||||||