@Book{FrassoniFerRosRozYam:2024:AnQuQu,
author = "Frassoni, Ariane and Fernandez, Julio Pablo and Rosa, Marcelo
Barbio and Rozante, Jos{\'e} Roberto and Yamada, B{\'a}rbara
Alessandra Gon{\c{c}}alves Pinheiro",
title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o da funcionalidade de software de modelos
num{\'e}ricos de escala global para o projeto MONAN – parte I:
an{\'a}lise qualitativa, quantitativa e multivariada",
publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
year = "2024",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
note = "{Relat{\'o}rio referente ao Trabalho de Defini{\c{c}}{\~a}o do
N{\'u}cleo Din{\^a}mico do MONAN-Atmosf{\'e}rico.}",
keywords = "avalia{\c{c}}{\~a}o de modelos, modelos globais, MONAN,
previs{\~a}o num{\'e}rica de tempo, verifica{\c{c}}{\~a}o de
previs{\~o}es num{\'e}ricas, model evaluation, global models,
numerical weather prediction, forecast verification.",
abstract = "O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) tem como uma de
suas miss{\~o}es desenvolver novas solu{\c{c}}{\~o}es
tecnol{\'o}gicas para reduzir os danos associados {\`a}
ocorr{\^e}ncia de eventos clim{\'a}ticos e ambientais extremos.
Uma nova iniciativa busca envolver a academia, os setores privado
e p{\'u}blico, entre eles tomadores de decis{\~a}o e
ag{\^e}ncias meteorol{\'o}gicas regionais para apoiar a
transforma{\c{c}}{\~a}o de conhecimento cient{\'{\i}}fico e
tecnol{\'o}gico em melhores produtos e servi{\c{c}}os derivados
de modelagem num{\'e}rica. Como meta, tem-se o desenvolvimento de
um modelo comunit{\'a}rio do Sistema Terrestre - o Model for
Ocean-laNd-Atmosphere predictioN (MONAN). O INPE lidera o
desenvolvimento do MONAN, que produzir{\'a} previs{\~o}es
operacionais adaptadas para a Am{\'e}rica do Sul, fornecendo
informa{\c{c}}{\~o}es clim{\'a}ticas em diferentes escalas
espaciais e temporais. Para desenvolver um modelo do Sistema
Terrestre de {\'u}ltima gera{\c{c}}{\~a}o, {\'e}
necess{\'a}rio o uso de novas t{\'e}cnicas em
computa{\c{c}}{\~a}o de alto desempenho, um n{\'u}cleo
din{\^a}mico de {\'u}ltima gera{\c{c}}{\~a}o e a an{\'a}lise
de toda a gama de dados ambientais dispon{\'{\i}}veis. Portanto,
ser{\'a} necess{\'a}rio empregadar t{\'e}cnicas inovadoras em
Intelig{\^e}ncia Artificial (IA) e an{\'a}lise de dados,
oferecendo oportunidades de pesquisa e inova{\c{c}}{\~a}o ao
longo do fluxo de trabalho com o MONAN. O primeiro passo na
constru{\c{c}}{\~a}o do novo sistema envolve a escolha de um
n{\'u}cleo din{\^a}mico n{\~a}o-hidrost{\'a}tico que
incorporar{\'a} c{\'o}digos de parametriza{\c{c}}{\~o}es
f{\'{\i}}sicas adaptadas {\`a}s caracter{\'{\i}}sticas
clim{\'a}ticas sul-americanas, que podem ser derivados de
sistemas de modelagem existentes atualmente em
opera{\c{c}}{\~a}o ou adaptados de outros modelos
num{\'e}ricos. O presente trabalho tem por objetivo descrever o
primeiro passo na constru{\c{c}}{\~a}o do MONAN, que consiste na
avalia{\c{c}}{\~a}o dos principais modelos num{\'e}ricos de
escala global de c{\'o}digo aberto dispon{\'{\i}}veis
gratuitamente e que fazem parte da nova gera{\c{c}}{\~a}o de
modelos, visando a escolha da sua componente atmosf{\'e}rica.
Busca-se melhor entender as principais caracter{\'{\i}}sticas
dos modelos analisados, seus pontos favor{\'a}veis e
limita{\c{c}}{\~o}es quanto {\`a} simula{\c{c}}{\~a}o das
caracter{\'{\i}}sticas meteorol{\'o}gicas sul-americanas.
Dentre os modelos avaliados quanto {\`a} qualidade de software,
apenas o SHiELD/FV3 e MPAS se mostraram aptos a fornecer um
n{\'u}cleo din{\^a}mico hidrost{\'a}tico para a
composi{\c{c}}{\~a}o da componente atmosf{\'e}rica do MONAN.
Estas duas ferramentas comp{\~o}em o estadoda- arte em modelagem
dos processos f{\'{\i}}sicos e din{\^a}micos da atmosfera.
Verificou-se que ambos os modelos s{\~a}o preparados para o
acoplamento com outros componentes do Sistema Terrestre e com um
sistema de assimila{\c{c}}{\~a}o de dados. O SHiELD leva
vantagem por ser um modelo cujo n{\'u}cleo din{\^a}mico {\'e}
utilizado em modo operacional nos Estados Unidos, e diversas
funcionalidades j{\'a} s{\~a}o preparadas para o ambiente
operacional. Por outro lado, a intera{\c{c}}{\~a}o com a equipe
de desenvolvimento do MPAS {\'e} um ponto positivo e importante a
se levar em considera{\c{c}}{\~a}o, uma vez que facilita o
interc{\^a}mbio do conhecimento e resolu{\c{c}}{\~a}o de
problemas de aspecto t{\'e}cnico no uso do modelo em ambiente
operacional. Em termos quantitativos, o SHiELD e MPAS tamb{\'e}m
apresentam destreza semelhante. ambos os modelos mostram um limite
de previsibilidade de at{\'e} 8 dias para o dom{\'{\i}}nio
global nos Hemisf{\'e}rios Norte e Sul. O uso de diferentes
condi{\c{c}}{\~o}es iniciais para o processo de
inicializa{\c{c}}{\~a}o do FV3-SHiELD indicou ligeiras
diferen{\c{c}}as e desempenho superior das rean{\'a}lises do
ERA5. ABSTRACT: The National Institute for Space Research (INPE)
aims to develop new technological solutions to mitigate the
impacts of high-impact weather and environmental events through a
National Program for Research, Development, and Innovation. The
initiative seeks to engage academia, private and public sectors,
including decision-makers and regional meteorological agencies, to
support the transfer of scientific and technological knowledge
into products and services derived from numerical modeling. The
focus of the initiative relies on the development of a unified
community-based Earth system model the Model for
Ocean-laNd-Atmosphere predictioN (MONAN). INPE, in collaboration
with national and international partners, leads the initiative to
develop MONAN, that will provide operational predictions tailored
for South America, providing climate information at different
spatial and temporal scales. To develop a state-of-the-art Earth
System model, it is necessary to leverage new techniques in
high-performance computing, physical and biogeochemical processes,
a cutting-edge dynamical core, and advance in the application of
available environmental data. This means that MONAN will employ
innovative techniques in Artificial Intelligence (AI), Machine
Learning (ML), and data analysis, offering research and innovation
opportunities throughout the numerical prediction workflow. The
initial step towards the development of MONAN involves selecting a
dynamical core that incorporates physical parameterization codes
tailored to South American climatic characteristics. These codes
can be derived from existing modeling systems currently in
operation or adapted from other numerical models. This work aims
to describe the efforts undertaken to evaluate the main
open-source numerical global models freely available, which are
part of the new generation of global modeling systems, to select
the atmospheric component for MONAN. This work facilitates a
better understanding of the key features, strengths, and
limitations of the analyzed models concerning the simulation of
the South American atmosphere. Among the models assessed
concerning software quality, only SHiELD/FV3 and MPAS proved to be
capable of providing a hydrostatic dynamical core for the
composition of the atmospheric component of MONAN. These two tools
represent the state-of-the-art in modeling the physical and
dynamical processes of the atmosphere. It was found that both
models are prepared to be coupled to other components of the Earth
System and with a data assimilation system. SHiELD has an
advantage as its dynamical core is operational in the United
States, and various functionalities are already prepared for
operational environment. On the other hand, the interaction with
the MPAS development team is a positive and important aspect to
consider, as it facilitates the exchange of knowledge and the
resolution of technical issues in using the model in operations.
The objective evaluation indicated SHiELD and MPAS with comparable
skill. Both models have a predictability limit of up to 8 days for
the global domain in the Northern and Southern Hemispheres. The
use of different initial conditions for the initialization process
of FV3-SHiELD indicated slight differences and superior
performance when initialized with ERA5 reanalyses.",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
(INPE)}",
label = "self-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR",
language = "pt",
pages = "44",
ibi = "8JMKD3MGP3W34T/4AR4SDS",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4AR4SDS",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "07 maio 2024"
}