Estudo da sensibilidade do modelo WRF às parametrizações de microfísica de nuvens e à assimilação de dados observados.

• Autor(a) principal: MARTINS, Rafael Castelo Guedes.
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1466
• topic: Meteorologia; GeoCiências; Modelo WRF; Microfísica de Nuvens; Modelagem Numérica; Model WRF; Cloud Microphysics; Numerical Modeling

Um dos principais desafios atuais da modelagem numérica da atmosfera trata da previsão quantitativa da precipitação e do posicionamento das nuvens de chuva. Este trabalho tem com o principal objetivo avaliar o desempenho das arametrizações de microfísicas na modelagem regional com ênfase no papel da informação de grande escala e sua influência sobre as simulações, e no uso de dados observados de radiossondagens como forma de acrescentar informação à modelagem . Inicialmente, duas reanálises (NCEP2 e ERAI) foram estatisticamente comparadas com dados de PCDs do Estado do Ceará. Verificou - se qu e a ERAI apresentou maior semelhança com as observações, principalmente para as variáveis diretamente ligadas à convecção. Em seguida, a ERAI foi utilizada como forçamento de grande escala em simulações com o modelo WRF. Observou- se que o uso de microfísica detalhada não melhora necessariamente a previsão do modelo, caso não sejam utilizados dados observados no local de estudo. Por último, duas simulações de alta resolução foram realizadas. Uma forçada pela reanálise sem modificação e outra forçada pela reanálise modificada utilizando o método de análise objetiva do WRF, para incluir as séries temporais de radiossondagens coletadas durante campanha experimental do Projeto CHUVA, em Fortaleza- CE. As duas simulações foram comparadas com dados observados pelo radiômetro para o mesmo local e período das radiossondagens . Observou - se que a inclusão das observações de sondagens na modelagem possibilita melhor modelagem de um sistema convectivo ocorrido em abril de 2011, principalmente para as variáveis ligadas à convecção. Este trabalho aponta, utilizando análises comparativas e estatísticas, que a utilização de uma maior densidade de dados observacionais válidos no modelo pode melhorar de forma muito mais eficiente o resultado da modelagem, do que mesmo a utilização do downscaling dinâmico do dado de grande escala ou a utilização de esquemas de microfísica detalhada, que, em algumas situações, pode inclusive inserir mais erros nos sistema s modelados.