Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
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=S0102-77862022000300347 |
Resumo: | Resumo O Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) é o sistema de assimilação de dados utilizado no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) desde 2013 e atualmente integra, de maneira acoplada ao Brazilian Global Atmospheric Model (BAM), o Sistema de Modelagem Global (SMG). Por meio da abordagem variacional aplicada ao SMG, esse sistema permite assimilar de forma direta dados de radiância, os quais são atualmente o sistema de observação que apresenta o maior impacto positivo para a melhoria da qualidade das Previsão Numérica de Tempo (PNT) em escala sinótica. Com intuito de detalhar as particularidades necessárias para a assimilação desses dados e evidenciar sua importância para a qualidade dos produtos obtidos ao utilizar o SMG, o presente estudo destaca os principais pontos do tratamento dos dados de radiância dentro do GSI e apresenta resultados de um experimento usando dados do sensor AMSU-A a bordo de diversos satélites para descrever o comportamento espacial e temporal dos dados assimilados, em termos quantitativos e qualitativos. Usando os dados de radiância como referência, em uma comparação da previsão de curto prazo do modelo com as análises, observa-se que essas últimas apresentam uma diminuição dos erros indicando a eficiência do processo de assimilação de radiância, com impacto positivo na assimilação de outras bases de dados, como os da Rádio Ocultação GNSS aqui avaliados. Esse impacto deve contribuir para a melhoria da qualidade dos produtos de PNT gerados pelo CPTEC, o que deverá ser avaliado na continuidade dessa pesquisa. |
id |
SBMET-1_5c68bdbd7af529a36466ef8f91356896 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:scielo:S0102-77862022000300347 |
network_acronym_str |
SBMET-1 |
network_name_str |
Revista Brasileira de Meteorologia (Online) |
repository_id_str |
|
spelling |
Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNTradiânciaassimilação de dadosGSI3D VarBAMResumo O Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) é o sistema de assimilação de dados utilizado no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) desde 2013 e atualmente integra, de maneira acoplada ao Brazilian Global Atmospheric Model (BAM), o Sistema de Modelagem Global (SMG). Por meio da abordagem variacional aplicada ao SMG, esse sistema permite assimilar de forma direta dados de radiância, os quais são atualmente o sistema de observação que apresenta o maior impacto positivo para a melhoria da qualidade das Previsão Numérica de Tempo (PNT) em escala sinótica. Com intuito de detalhar as particularidades necessárias para a assimilação desses dados e evidenciar sua importância para a qualidade dos produtos obtidos ao utilizar o SMG, o presente estudo destaca os principais pontos do tratamento dos dados de radiância dentro do GSI e apresenta resultados de um experimento usando dados do sensor AMSU-A a bordo de diversos satélites para descrever o comportamento espacial e temporal dos dados assimilados, em termos quantitativos e qualitativos. Usando os dados de radiância como referência, em uma comparação da previsão de curto prazo do modelo com as análises, observa-se que essas últimas apresentam uma diminuição dos erros indicando a eficiência do processo de assimilação de radiância, com impacto positivo na assimilação de outras bases de dados, como os da Rádio Ocultação GNSS aqui avaliados. Esse impacto deve contribuir para a melhoria da qualidade dos produtos de PNT gerados pelo CPTEC, o que deverá ser avaliado na continuidade dessa pesquisa.Sociedade Brasileira de Meteorologia2022-09-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862022000300347Revista Brasileira de Meteorologia v.37 n.3 2022reponame:Revista Brasileira de Meteorologia (Online)instname:Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET)instacron:SBMET10.1590/0102-77863730010info:eu-repo/semantics/openAccessOliveira Júnior,César Magno Leite deSapucci,Luiz FernandoBastarz,Carlos FredericoMattos,João Gerd Zell deKubota,Paulo YoshioBaños,Ivette HernándezEichholz,CristianoGalante,RenatoSilveira,Bruna Barbosapor2022-11-24T00:00:00Zoai:scielo:S0102-77862022000300347Revistahttp://www.rbmet.org.br/port/index.phpONGhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||rbmet@rbmet.org.br1982-43510102-7786opendoar:2022-11-24T00:00Revista Brasileira de Meteorologia (Online) - Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT |
title |
Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT |
spellingShingle |
Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT Oliveira Júnior,César Magno Leite de radiância assimilação de dados GSI 3D Var BAM |
title_short |
Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT |
title_full |
Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT |
title_fullStr |
Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT |
title_full_unstemmed |
Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT |
title_sort |
Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT |
author |
Oliveira Júnior,César Magno Leite de |
author_facet |
Oliveira Júnior,César Magno Leite de Sapucci,Luiz Fernando Bastarz,Carlos Frederico Mattos,João Gerd Zell de Kubota,Paulo Yoshio Baños,Ivette Hernández Eichholz,Cristiano Galante,Renato Silveira,Bruna Barbosa |
author_role |
author |
author2 |
Sapucci,Luiz Fernando Bastarz,Carlos Frederico Mattos,João Gerd Zell de Kubota,Paulo Yoshio Baños,Ivette Hernández Eichholz,Cristiano Galante,Renato Silveira,Bruna Barbosa |
author2_role |
author author author author author author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Oliveira Júnior,César Magno Leite de Sapucci,Luiz Fernando Bastarz,Carlos Frederico Mattos,João Gerd Zell de Kubota,Paulo Yoshio Baños,Ivette Hernández Eichholz,Cristiano Galante,Renato Silveira,Bruna Barbosa |
dc.subject.por.fl_str_mv |
radiância assimilação de dados GSI 3D Var BAM |
topic |
radiância assimilação de dados GSI 3D Var BAM |
description |
Resumo O Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) é o sistema de assimilação de dados utilizado no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) desde 2013 e atualmente integra, de maneira acoplada ao Brazilian Global Atmospheric Model (BAM), o Sistema de Modelagem Global (SMG). Por meio da abordagem variacional aplicada ao SMG, esse sistema permite assimilar de forma direta dados de radiância, os quais são atualmente o sistema de observação que apresenta o maior impacto positivo para a melhoria da qualidade das Previsão Numérica de Tempo (PNT) em escala sinótica. Com intuito de detalhar as particularidades necessárias para a assimilação desses dados e evidenciar sua importância para a qualidade dos produtos obtidos ao utilizar o SMG, o presente estudo destaca os principais pontos do tratamento dos dados de radiância dentro do GSI e apresenta resultados de um experimento usando dados do sensor AMSU-A a bordo de diversos satélites para descrever o comportamento espacial e temporal dos dados assimilados, em termos quantitativos e qualitativos. Usando os dados de radiância como referência, em uma comparação da previsão de curto prazo do modelo com as análises, observa-se que essas últimas apresentam uma diminuição dos erros indicando a eficiência do processo de assimilação de radiância, com impacto positivo na assimilação de outras bases de dados, como os da Rádio Ocultação GNSS aqui avaliados. Esse impacto deve contribuir para a melhoria da qualidade dos produtos de PNT gerados pelo CPTEC, o que deverá ser avaliado na continuidade dessa pesquisa. |
publishDate |
2022 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2022-09-01 |
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=S0102-77862022000300347 |
url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862022000300347 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
10.1590/0102-77863730010 |
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.37 n.3 2022 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_ |
1752122087506444288 |