Ajuste dinâmico para análise hibrida entre um sistema variacional e o filtro de Kalman por conjunto

• Autor(a) principal: Helena Barbieri de Azevedo
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
• Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21c/2018/10.29.17.51

Ao longo dos últimos anos, os sistemas de assimilação de dados Híbridos têm sido alvo de vários estudos. Esses sistemas consistem em combinar dois outros sistemas de assimilação de dados, sendo usualmente um variacional e outro baseado em conjunto. Os sistemas Híbridos tradicionais visam beneficiar um sistema variacional através do uso da covariância do erro do background de um sistema por conjunto. Uma abordagem mais recente visa melhorar um sistema por conjunto através da estabilidade vinda do sistema variacional, pela combinação linear entre suas análises, ponderadas por um peso estático arbitrário. Considerando que os sistemas de assimilação de dados variacionais e os sistemas por conjunto apresentam erros diferentes e que uma forma de quantificar a incerteza do sistema por conjunto é através do seu espalhamento, esta tese de doutorado propõe avaliar o ganho ao incluir em um sistema de assimilação de dados Híbrido Médio um coeficiente de ajuste dinâmico, o qual utiliza essas informações de incerteza do sistema por conjunto na configuração desse coeficiente. A metodologia empregada, utiliza como modelo um MCGA simplificado (SPEEDY), como sistema por conjunto o LETKF, e como sistema variacional o 3DVar para comporem o sistema Híbrido Médio. O coeficiente de ajuste dinâmico é calculado com base nos valores normalizados do espalhamento do conjunto. Foram realizados ao todo oito experimentos, sendo dois deles com o LETKF e com o 3DVar separadamente, cinco deles variando os valores de alfa fixo ( = 0, 1, = 0, 3, = 0, 5, = 0, 7 e = 0, 9), e por último, um experimento utilizando o coeficiente de ajuste dinâmico. Nesses experimentos foram avaliadas as análises e previsões de até 120 horas para os períodos de verão e inverno. Os resultados mostraram que o LETKF apresenta erros menores que o 3DVar tanto em suas análises quanto nos primeiros horários de previsão, porém esse padrão se inverte a partir de aproximadamente 48 horas de previsão. Através da avaliação feita com as análises geradas pelos diversos valores de alfa, foi encontrado um valor ótimo de = 0, 1, e quando este resultado foi comparado contra o experimento com o coeficiente de ajuste dinâmico, também obteve, na maioria dos casos, menores erros nas análises. No entanto, para o período de verão, o coeficiente de ajuste dinâmico apresentou análises mais balanceadas, enquanto as análises geradas pelo = 0, 3, para o período de inverno, foram melhor balanceadas. Ao serem comparadas as previsões geradas a partir das análises dos experimentos com = 0, 1 e com o coeficiente de ajuste dinâmico, observou-se o seguinte padrão de comportamento: existe uma tendência no aumento do ganho do experimento com o coeficiente de ajuste dinâmico em relação ao experimento com = 0, 1. Por fim, experimentos adicionais foram realizados a fim de avaliar o comportamento do sistema Híbrido Médio em relação ao aumento no número de membros e em relação a otimização do intervalo do coeficiente de ajuste dinâmico.