Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPE

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Flavio Santos de Cerqueira
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/03.07.21.52
Resumo: Estudos sobre a sensibilidade dos modelos de previsão numérica de tempo a erros nas condições iniciais têm mostrado a importância de se ter uma descrição precisa do estado inicial da atmosfera, a fim de se obter boas previsões. Nesse contexto, a assimilação de perfis obtidos por rádio ocultação GNSS (\textit{Global Navigation Satellite System}) tem se mostrado como uma ferramenta adicional na redução das deficiências do sistema de coleta de dados meteorológicos. A assimilação desses perfis tem sido aplicada em sistemas de assimilação com sucesso em importantes centros de previsão de tempo e os resultados mostram que os mesmos contribuem para a melhoria da qualidade das condições iniciais do modelo. Com o intuito de explorar os benefícios dessa adicional fonte de dados na previsão numérica de tempo gerada pelo modelo global do CPTEC-INPE, GPSAS T213L42, foram realizados experimentos assimilando perfis atmosféricos de altura geopotencial e umidade obtidos por rádio ocultação GNSS, utilizando dados da constelação COSMIC (Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere \& Climate), para os meses de janeiro e julho de 2009. Os experimentos mostraram uma significante redução no viés nas análises de altura geopotencial, umidade e vento, da troposfera e estratosfera, bem como um menor RMS das previsões em comparação com as análises. Os resultados mostraram que a inclusão dos dados de rádio ocultação GNSS proporcionou um ganho de 36hs na previsão. Sobre o Hemisfério Sul, Os ganhos na correlação de anomalia alcançaram valores de 0,17 a 0,22 para altura geopotencial em 500hPa, o equivalente a um ganho de 66 horas na previsão. Os benefícios da assimilação dos dados de ROGNSS também se estenderam aos campos de vento e umidade, demonstrando um significante e positivo impacto desses dados sobre a previsão do modelo Global do CPTEC-INPE. O impacto da assimilação sobre as previsões mostrou-se mais proeminente sobre o Hemisfério Sul.
id INPE_cf82658fa0c5ce75885cf5d09e8aa954
oai_identifier_str oai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m19/2012/03.07.21.52.21-0
network_acronym_str INPE
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisImpacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPEAssimilation of GPS RO profiles and its impact on CPTEC-INPE global model2012-03-16Dirceu Luis HerdiesLuiz Fernando SapucciLuis Gustavo Gonçalves de GonçalvesRodrigo Augusto Ferreira de SouzaFlavio Santos de CerqueiraInstituto Nacional de Pesquisas EspaciaisPrograma de Pós-Graduação do INPE em MeteorologiaINPEBRGNSSGPSassimilaçãoPSASrádio ocultaçãoGNSSGPSassimilationPSASradio occultationEstudos sobre a sensibilidade dos modelos de previsão numérica de tempo a erros nas condições iniciais têm mostrado a importância de se ter uma descrição precisa do estado inicial da atmosfera, a fim de se obter boas previsões. Nesse contexto, a assimilação de perfis obtidos por rádio ocultação GNSS (\textit{Global Navigation Satellite System}) tem se mostrado como uma ferramenta adicional na redução das deficiências do sistema de coleta de dados meteorológicos. A assimilação desses perfis tem sido aplicada em sistemas de assimilação com sucesso em importantes centros de previsão de tempo e os resultados mostram que os mesmos contribuem para a melhoria da qualidade das condições iniciais do modelo. Com o intuito de explorar os benefícios dessa adicional fonte de dados na previsão numérica de tempo gerada pelo modelo global do CPTEC-INPE, GPSAS T213L42, foram realizados experimentos assimilando perfis atmosféricos de altura geopotencial e umidade obtidos por rádio ocultação GNSS, utilizando dados da constelação COSMIC (Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere \& Climate), para os meses de janeiro e julho de 2009. Os experimentos mostraram uma significante redução no viés nas análises de altura geopotencial, umidade e vento, da troposfera e estratosfera, bem como um menor RMS das previsões em comparação com as análises. Os resultados mostraram que a inclusão dos dados de rádio ocultação GNSS proporcionou um ganho de 36hs na previsão. Sobre o Hemisfério Sul, Os ganhos na correlação de anomalia alcançaram valores de 0,17 a 0,22 para altura geopotencial em 500hPa, o equivalente a um ganho de 66 horas na previsão. Os benefícios da assimilação dos dados de ROGNSS também se estenderam aos campos de vento e umidade, demonstrando um significante e positivo impacto desses dados sobre a previsão do modelo Global do CPTEC-INPE. O impacto da assimilação sobre as previsões mostrou-se mais proeminente sobre o Hemisfério Sul.Assimilation of Radio Occultation profiles has shown to be a useful tool to reduce deficiencies in the meteorological data collection system. These profiles have the potential to improve the quality of the initial model conditions generated in the process of data assimilation, and have been applied successfully by many weather predictions centers. In order to explore the benefits of this additional data source on numerical weather prediction generated by the CPTEC-INPE Global model, experiments assimilating COSMIC profiles into PSAS (Physical-space Statistical Analysis System) have been done. In order to investigate the impact of RO-GPS data on the analysis and forecast generated by the CPTEC global model, COSMIC atmospheric profiles of geopotential height and water vapor were employed for two months (January and July 2009) . Experiments show that the assimilation of GPS RO data leads to a significant reduction of biases in the forecast of geopotential, humidity and wind in the upper troposphere and the stratosphere, as well as a better r.m.s fit when compared to analysis. The results show that the inclusion of GPS-RO data extends the forecast range by 36 additional hours. The impact on forecasts was most prominent when processing the data from the Southern Hemisphere. Anomaly correlation score for 500hPa geopotential heights improves by 0.17-0.22 in the Southern Hemisphere. The benefits from assimilating GPS RO data were also shown to apply to wind and humidity, demonstrating a significant and positive impact of GPS RO data in the CPTEC global model forecasting.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/03.07.21.52info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:53:49Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m19/2012/03.07.21.52.21-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:53:49.951Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false
dc.title.pt.fl_str_mv Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPE
dc.title.alternative.en.fl_str_mv Assimilation of GPS RO profiles and its impact on CPTEC-INPE global model
title Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPE
spellingShingle Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPE
Flavio Santos de Cerqueira
title_short Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPE
title_full Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPE
title_fullStr Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPE
title_full_unstemmed Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPE
title_sort Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPE
author Flavio Santos de Cerqueira
author_facet Flavio Santos de Cerqueira
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Dirceu Luis Herdies
dc.contributor.advisor2.fl_str_mv Luiz Fernando Sapucci
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Luis Gustavo Gonçalves de Gonçalves
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Rodrigo Augusto Ferreira de Souza
dc.contributor.author.fl_str_mv Flavio Santos de Cerqueira
contributor_str_mv Dirceu Luis Herdies
Luiz Fernando Sapucci
Luis Gustavo Gonçalves de Gonçalves
Rodrigo Augusto Ferreira de Souza
dc.description.abstract.por.fl_txt_mv Estudos sobre a sensibilidade dos modelos de previsão numérica de tempo a erros nas condições iniciais têm mostrado a importância de se ter uma descrição precisa do estado inicial da atmosfera, a fim de se obter boas previsões. Nesse contexto, a assimilação de perfis obtidos por rádio ocultação GNSS (\textit{Global Navigation Satellite System}) tem se mostrado como uma ferramenta adicional na redução das deficiências do sistema de coleta de dados meteorológicos. A assimilação desses perfis tem sido aplicada em sistemas de assimilação com sucesso em importantes centros de previsão de tempo e os resultados mostram que os mesmos contribuem para a melhoria da qualidade das condições iniciais do modelo. Com o intuito de explorar os benefícios dessa adicional fonte de dados na previsão numérica de tempo gerada pelo modelo global do CPTEC-INPE, GPSAS T213L42, foram realizados experimentos assimilando perfis atmosféricos de altura geopotencial e umidade obtidos por rádio ocultação GNSS, utilizando dados da constelação COSMIC (Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere \& Climate), para os meses de janeiro e julho de 2009. Os experimentos mostraram uma significante redução no viés nas análises de altura geopotencial, umidade e vento, da troposfera e estratosfera, bem como um menor RMS das previsões em comparação com as análises. Os resultados mostraram que a inclusão dos dados de rádio ocultação GNSS proporcionou um ganho de 36hs na previsão. Sobre o Hemisfério Sul, Os ganhos na correlação de anomalia alcançaram valores de 0,17 a 0,22 para altura geopotencial em 500hPa, o equivalente a um ganho de 66 horas na previsão. Os benefícios da assimilação dos dados de ROGNSS também se estenderam aos campos de vento e umidade, demonstrando um significante e positivo impacto desses dados sobre a previsão do modelo Global do CPTEC-INPE. O impacto da assimilação sobre as previsões mostrou-se mais proeminente sobre o Hemisfério Sul.
dc.description.abstract.eng.fl_txt_mv Assimilation of Radio Occultation profiles has shown to be a useful tool to reduce deficiencies in the meteorological data collection system. These profiles have the potential to improve the quality of the initial model conditions generated in the process of data assimilation, and have been applied successfully by many weather predictions centers. In order to explore the benefits of this additional data source on numerical weather prediction generated by the CPTEC-INPE Global model, experiments assimilating COSMIC profiles into PSAS (Physical-space Statistical Analysis System) have been done. In order to investigate the impact of RO-GPS data on the analysis and forecast generated by the CPTEC global model, COSMIC atmospheric profiles of geopotential height and water vapor were employed for two months (January and July 2009) . Experiments show that the assimilation of GPS RO data leads to a significant reduction of biases in the forecast of geopotential, humidity and wind in the upper troposphere and the stratosphere, as well as a better r.m.s fit when compared to analysis. The results show that the inclusion of GPS-RO data extends the forecast range by 36 additional hours. The impact on forecasts was most prominent when processing the data from the Southern Hemisphere. Anomaly correlation score for 500hPa geopotential heights improves by 0.17-0.22 in the Southern Hemisphere. The benefits from assimilating GPS RO data were also shown to apply to wind and humidity, demonstrating a significant and positive impact of GPS RO data in the CPTEC global model forecasting.
description Estudos sobre a sensibilidade dos modelos de previsão numérica de tempo a erros nas condições iniciais têm mostrado a importância de se ter uma descrição precisa do estado inicial da atmosfera, a fim de se obter boas previsões. Nesse contexto, a assimilação de perfis obtidos por rádio ocultação GNSS (\textit{Global Navigation Satellite System}) tem se mostrado como uma ferramenta adicional na redução das deficiências do sistema de coleta de dados meteorológicos. A assimilação desses perfis tem sido aplicada em sistemas de assimilação com sucesso em importantes centros de previsão de tempo e os resultados mostram que os mesmos contribuem para a melhoria da qualidade das condições iniciais do modelo. Com o intuito de explorar os benefícios dessa adicional fonte de dados na previsão numérica de tempo gerada pelo modelo global do CPTEC-INPE, GPSAS T213L42, foram realizados experimentos assimilando perfis atmosféricos de altura geopotencial e umidade obtidos por rádio ocultação GNSS, utilizando dados da constelação COSMIC (Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere \& Climate), para os meses de janeiro e julho de 2009. Os experimentos mostraram uma significante redução no viés nas análises de altura geopotencial, umidade e vento, da troposfera e estratosfera, bem como um menor RMS das previsões em comparação com as análises. Os resultados mostraram que a inclusão dos dados de rádio ocultação GNSS proporcionou um ganho de 36hs na previsão. Sobre o Hemisfério Sul, Os ganhos na correlação de anomalia alcançaram valores de 0,17 a 0,22 para altura geopotencial em 500hPa, o equivalente a um ganho de 66 horas na previsão. Os benefícios da assimilação dos dados de ROGNSS também se estenderam aos campos de vento e umidade, demonstrando um significante e positivo impacto desses dados sobre a previsão do modelo Global do CPTEC-INPE. O impacto da assimilação sobre as previsões mostrou-se mais proeminente sobre o Hemisfério Sul.
publishDate 2012
dc.date.issued.fl_str_mv 2012-03-16
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
status_str publishedVersion
format masterThesis
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/03.07.21.52
url http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/03.07.21.52
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação do INPE em Meteorologia
dc.publisher.initials.fl_str_mv INPE
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
publisher.none.fl_str_mv Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
instname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
instacron:INPE
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
instname_str Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
instacron_str INPE
institution INPE
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
repository.mail.fl_str_mv
publisher_program_txtF_mv Programa de Pós-Graduação do INPE em Meteorologia
contributor_advisor1_txtF_mv Dirceu Luis Herdies
_version_ 1706809354452205568

Registros relacionados