Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Única
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Meteorologia (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862017000300459 |
Resumo: | Resumo A matriz de covariâncias dos erros de previsão representa uma importante componente de um sistema de assimilação de dados. Pode-se mostrar matematicamente que os incrementos de análise são diretamente proporcionais à matriz de covariâncias. Considerando-se este resultado, é correto afirmar que a habilidade de um sistema de assimilação de dados está diretamente relacionada às características da matriz de covariâncias, sejam elas representadas por comprimentos de escala horizontais e verticais e amplitudes (desvios-padrão e variâncias). Se o sistema de assimilação de dados utiliza as observações para corrigir as previsões do modelo, ponderando-se os erros das observações e previsões, então o uso de uma matriz de covariâncias não ajustada pode impactar de forma significativa o processo de assimilação de dados. No CPTEC, tem-se investido esforços para o ajuste da matriz de covariâncias utilizada na assimilação de dados. Neste trabalho é feita, portanto, uma discussão conceitual da matriz de covariâncias, expressando a sua importância e a forma como é aplicada em um sistema operacional. Além disso, é apresentada uma caracterização quantitativa e qualitativa dessa matriz para o modelo de circulação geral da atmosfera do CPTEC, e quais são as características resultantes dos incrementos de análise produzidos no sistema GSI utilizado pelo centro. |
id |
SBMET-1_46d7c7e3e1b6d48df9fbc90b2573a641 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:scielo:S0102-77862017000300459 |
network_acronym_str |
SBMET-1 |
network_name_str |
Revista Brasileira de Meteorologia (Online) |
repository_id_str |
|
spelling |
Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Únicamatriz de covariâncias dos erros de previsãoassimilação de dadosprevisão numérica do tempoResumo A matriz de covariâncias dos erros de previsão representa uma importante componente de um sistema de assimilação de dados. Pode-se mostrar matematicamente que os incrementos de análise são diretamente proporcionais à matriz de covariâncias. Considerando-se este resultado, é correto afirmar que a habilidade de um sistema de assimilação de dados está diretamente relacionada às características da matriz de covariâncias, sejam elas representadas por comprimentos de escala horizontais e verticais e amplitudes (desvios-padrão e variâncias). Se o sistema de assimilação de dados utiliza as observações para corrigir as previsões do modelo, ponderando-se os erros das observações e previsões, então o uso de uma matriz de covariâncias não ajustada pode impactar de forma significativa o processo de assimilação de dados. No CPTEC, tem-se investido esforços para o ajuste da matriz de covariâncias utilizada na assimilação de dados. Neste trabalho é feita, portanto, uma discussão conceitual da matriz de covariâncias, expressando a sua importância e a forma como é aplicada em um sistema operacional. Além disso, é apresentada uma caracterização quantitativa e qualitativa dessa matriz para o modelo de circulação geral da atmosfera do CPTEC, e quais são as características resultantes dos incrementos de análise produzidos no sistema GSI utilizado pelo centro.Sociedade Brasileira de Meteorologia2017-09-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862017000300459Revista Brasileira de Meteorologia v.32 n.3 2017reponame:Revista Brasileira de Meteorologia (Online)instname:Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET)instacron:SBMET10.1590/0102-77863230012info:eu-repo/semantics/openAccessBastarz,Carlos FredericoHerdies,Dirceu LuisSapucci,Luiz Fernandopor2019-05-23T00:00:00Zoai:scielo:S0102-77862017000300459Revistahttp://www.rbmet.org.br/port/index.phpONGhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||rbmet@rbmet.org.br1982-43510102-7786opendoar:2019-05-23T00:00Revista Brasileira de Meteorologia (Online) - Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Única |
title |
Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Única |
spellingShingle |
Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Única Bastarz,Carlos Frederico matriz de covariâncias dos erros de previsão assimilação de dados previsão numérica do tempo |
title_short |
Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Única |
title_full |
Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Única |
title_fullStr |
Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Única |
title_full_unstemmed |
Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Única |
title_sort |
Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Única |
author |
Bastarz,Carlos Frederico |
author_facet |
Bastarz,Carlos Frederico Herdies,Dirceu Luis Sapucci,Luiz Fernando |
author_role |
author |
author2 |
Herdies,Dirceu Luis Sapucci,Luiz Fernando |
author2_role |
author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Bastarz,Carlos Frederico Herdies,Dirceu Luis Sapucci,Luiz Fernando |
dc.subject.por.fl_str_mv |
matriz de covariâncias dos erros de previsão assimilação de dados previsão numérica do tempo |
topic |
matriz de covariâncias dos erros de previsão assimilação de dados previsão numérica do tempo |
description |
Resumo A matriz de covariâncias dos erros de previsão representa uma importante componente de um sistema de assimilação de dados. Pode-se mostrar matematicamente que os incrementos de análise são diretamente proporcionais à matriz de covariâncias. Considerando-se este resultado, é correto afirmar que a habilidade de um sistema de assimilação de dados está diretamente relacionada às características da matriz de covariâncias, sejam elas representadas por comprimentos de escala horizontais e verticais e amplitudes (desvios-padrão e variâncias). Se o sistema de assimilação de dados utiliza as observações para corrigir as previsões do modelo, ponderando-se os erros das observações e previsões, então o uso de uma matriz de covariâncias não ajustada pode impactar de forma significativa o processo de assimilação de dados. No CPTEC, tem-se investido esforços para o ajuste da matriz de covariâncias utilizada na assimilação de dados. Neste trabalho é feita, portanto, uma discussão conceitual da matriz de covariâncias, expressando a sua importância e a forma como é aplicada em um sistema operacional. Além disso, é apresentada uma caracterização quantitativa e qualitativa dessa matriz para o modelo de circulação geral da atmosfera do CPTEC, e quais são as características resultantes dos incrementos de análise produzidos no sistema GSI utilizado pelo centro. |
publishDate |
2017 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2017-09-01 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862017000300459 |
url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862017000300459 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
10.1590/0102-77863230012 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
text/html |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Sociedade Brasileira de Meteorologia |
publisher.none.fl_str_mv |
Sociedade Brasileira de Meteorologia |
dc.source.none.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Meteorologia v.32 n.3 2017 reponame:Revista Brasileira de Meteorologia (Online) instname:Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET) instacron:SBMET |
instname_str |
Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET) |
instacron_str |
SBMET |
institution |
SBMET |
reponame_str |
Revista Brasileira de Meteorologia (Online) |
collection |
Revista Brasileira de Meteorologia (Online) |
repository.name.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Meteorologia (Online) - Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET) |
repository.mail.fl_str_mv |
||rbmet@rbmet.org.br |
_version_ |
1752122085454381056 |