Impacto da assimilação de dados de sondagens e radiâncias em evento de ciclogênese
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca |
Texto Completo: | http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/14262 |
Resumo: | Neste trabalho, avalia-se o impacto da assimilação dos dados de sondagem e satélite em dois casos de Ciclogênese, ocorridos no sul do Brasil, no período de 20 a 23 de agosto de 2020 e de 27 a 29 de junho de 2021. Na metodologia proposta, utiliza-se o pacote de assimilação variacional tridimensional implementado no Weather Research and Forecasting Model (WRF3DVar). Verifica-se através de métricas estatísticas as previsões das variáveis termodinâmicas do modelo, usando como referência os dados coletados nas estações meteorológicas do INMET. As análises estatísticas realizadas são descritivas e adicionalmente apresentam a variabilidade em cada ponto em comparação com os dados observados utilizando o coeficiente de variação dos valores preditos. Os resultados são similares para os dois casos e mostram que o modelo reproduziu adequadamente os eventos de Ciclogênese quando comparados às análises do CPTEC, imagens de Satélite e dos campos gerados pelo modelo GFS. A Assimilação tem impacto maior nas primeiras 48 horas de previsão, nos níveis baixos e médios da atmosfera, sendo que nas últimas 24 horas a Assimilação praticamente não tem efeito. Entre as fontes de dados assimilados, as sondagens tendem a diminuir os erros de previsão com maior frequência, pois fornecem dados do perfil vertical da atmosfera; enquanto os dados de satélite tem melhor representação temporal e espacial, embora sejam fontes de erro nos baixos níveis da atmosfera. A análise estatística mostra que a estimativa do modelo WRF com Assimilação representa os ciclos diurnos, sendo que a estimativa é mais precisa para as variáveis Temperatura à 2 m da Superfície, Pressão à Superfície, com a tendência dos prognósticos em gerar uma propagação da onda fria menos intensa, e a entrada do sistema frontal mais atrasado e aprofundado. |
id |
UFPL_549e4da3cf432ce17722c23e65875b90 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:guaiaca.ufpel.edu.br:prefix/14262 |
network_acronym_str |
UFPL |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca |
repository_id_str |
|
spelling |
2024-10-10T19:24:54Z2024-10-10T19:24:54Z2021-12-17LEÓN, Leonardo Matias Alves de. Impacto da Assimilação de Dados de Sondagens e Radiâncias em Evento de Ciclogênese. 2022. 137 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática) – Instituto de Física e Matemática, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2022.http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/14262Neste trabalho, avalia-se o impacto da assimilação dos dados de sondagem e satélite em dois casos de Ciclogênese, ocorridos no sul do Brasil, no período de 20 a 23 de agosto de 2020 e de 27 a 29 de junho de 2021. Na metodologia proposta, utiliza-se o pacote de assimilação variacional tridimensional implementado no Weather Research and Forecasting Model (WRF3DVar). Verifica-se através de métricas estatísticas as previsões das variáveis termodinâmicas do modelo, usando como referência os dados coletados nas estações meteorológicas do INMET. As análises estatísticas realizadas são descritivas e adicionalmente apresentam a variabilidade em cada ponto em comparação com os dados observados utilizando o coeficiente de variação dos valores preditos. Os resultados são similares para os dois casos e mostram que o modelo reproduziu adequadamente os eventos de Ciclogênese quando comparados às análises do CPTEC, imagens de Satélite e dos campos gerados pelo modelo GFS. A Assimilação tem impacto maior nas primeiras 48 horas de previsão, nos níveis baixos e médios da atmosfera, sendo que nas últimas 24 horas a Assimilação praticamente não tem efeito. Entre as fontes de dados assimilados, as sondagens tendem a diminuir os erros de previsão com maior frequência, pois fornecem dados do perfil vertical da atmosfera; enquanto os dados de satélite tem melhor representação temporal e espacial, embora sejam fontes de erro nos baixos níveis da atmosfera. A análise estatística mostra que a estimativa do modelo WRF com Assimilação representa os ciclos diurnos, sendo que a estimativa é mais precisa para as variáveis Temperatura à 2 m da Superfície, Pressão à Superfície, com a tendência dos prognósticos em gerar uma propagação da onda fria menos intensa, e a entrada do sistema frontal mais atrasado e aprofundado.An Assessment of the assimilation satellite radiances and the atmospheric soundings impact in the WRF simulation is presented in this work. The simulation is performed during two cases of cyclone propagation over southern Brazil, from August 20 to 23, 2020, and from June 27 to 29, 2021. The technique used in this study is a ThreeDimensional Variational Data Assimilation Scheme implemented on WRF Model (3DVar). The statistical metrics are used in order to verify the WRF variables, using INMET Weather Stations as ground truth. The statistical analyses are descriptive and present the variability at each point compared to the data observed using the coefficient of variation of the predicted values. The results are similar for both cases and show that the model adequately reproduced cyclogenesis events comparing to CPTEC analyses, satellite images, and GFS model. The assimilation procedure has a higher impact on the first 48 hours of forecasting for low and medium level of the atmosphere and, in the last 24 hours, assimilation has virtually no effect. Considering the sources of assimilated data, atmospheric soundings tend to reduce forecast errors more frequently than radiances, as they provide data on the vertical profile of the atmosphere; while satellite data has better temporal and spatial representation, although it is sources of error at low levels of the atmosphere. The statistical analysis shows that the estimation of the WRF model with assimilation procedure represents the trajectory of the ground truth. The forecasting of temperature and pressure overcoming moisture and windy simulations. In this simulation the model used to generate a phase delay in the cold wave propagation.Sem bolsaporUniversidade Federal de PelotasPrograma de Pós-Graduação em Modelagem MatemáticaUFPelBrasilCC BY-NC-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessCIENCIAS EXATAS E DA TERRAMATEMATICAAssimilação de DadosWRFCiclogêneseImpacto da assimilação de dados de sondagens e radiâncias em evento de ciclogêneseImpact of sound and radiance data assimilation on event of cyclogenesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://orcid.org/0000-0002-5308-1719http://lattes.cnpq.br/9218521908454981https://orcid.org/0000-0002-4042-6335http://lattes.cnpq.br/9865056179221557Barros, Willian Silvahttp://lattes.cnpq.br/3248624160410975Härter, Fabricio PereiraLeon, Leonardo Matias Alves dereponame:Repositório Institucional da UFPel - Guaiacainstname:Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)instacron:UFPELORIGINALdissertacao_leonardo_alves_leon.pdfdissertacao_leonardo_alves_leon.pdfapplication/pdf8180427http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/14262/1/dissertacao_leonardo_alves_leon.pdf71a37991ae79cea1f2b56de37a207ad0MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81960http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/14262/2/license.txta963c7f783e32dba7010280c7b5ea154MD52open accessTEXTdissertacao_leonardo_alves_leon.pdf.txtdissertacao_leonardo_alves_leon.pdf.txtExtracted texttext/plain172822http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/14262/3/dissertacao_leonardo_alves_leon.pdf.txtd9ade84f7268b5d8d3292b05c2d2d6e8MD53open accessTHUMBNAILdissertacao_leonardo_alves_leon.pdf.jpgdissertacao_leonardo_alves_leon.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1267http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/14262/4/dissertacao_leonardo_alves_leon.pdf.jpgb100d1a206532ec05a012b2bcfee1467MD54open accessprefix/142622024-10-11 03:03:15.449open accessoai:guaiaca.ufpel.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufpel.edu.br/oai/requestrippel@ufpel.edu.br || repositorio@ufpel.edu.br || aline.batista@ufpel.edu.bropendoar:2024-10-11T06:03:15Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca - Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Impacto da assimilação de dados de sondagens e radiâncias em evento de ciclogênese |
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv |
Impact of sound and radiance data assimilation on event of cyclogenesis |
title |
Impacto da assimilação de dados de sondagens e radiâncias em evento de ciclogênese |
spellingShingle |
Impacto da assimilação de dados de sondagens e radiâncias em evento de ciclogênese Leon, Leonardo Matias Alves de CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Assimilação de Dados WRF Ciclogênese MATEMATICA |
title_short |
Impacto da assimilação de dados de sondagens e radiâncias em evento de ciclogênese |
title_full |
Impacto da assimilação de dados de sondagens e radiâncias em evento de ciclogênese |
title_fullStr |
Impacto da assimilação de dados de sondagens e radiâncias em evento de ciclogênese |
title_full_unstemmed |
Impacto da assimilação de dados de sondagens e radiâncias em evento de ciclogênese |
title_sort |
Impacto da assimilação de dados de sondagens e radiâncias em evento de ciclogênese |
author |
Leon, Leonardo Matias Alves de |
author_facet |
Leon, Leonardo Matias Alves de |
author_role |
author |
dc.contributor.authorID.pt_BR.fl_str_mv |
https://orcid.org/0000-0002-5308-1719 |
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9218521908454981 |
dc.contributor.advisorID.pt_BR.fl_str_mv |
https://orcid.org/0000-0002-4042-6335 |
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9865056179221557 |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Barros, Willian Silva |
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/3248624160410975 |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Härter, Fabricio Pereira |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Leon, Leonardo Matias Alves de |
contributor_str_mv |
Barros, Willian Silva Härter, Fabricio Pereira |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
topic |
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Assimilação de Dados WRF Ciclogênese MATEMATICA |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Assimilação de Dados WRF Ciclogênese |
dc.subject.cnpq1.pt_BR.fl_str_mv |
MATEMATICA |
description |
Neste trabalho, avalia-se o impacto da assimilação dos dados de sondagem e satélite em dois casos de Ciclogênese, ocorridos no sul do Brasil, no período de 20 a 23 de agosto de 2020 e de 27 a 29 de junho de 2021. Na metodologia proposta, utiliza-se o pacote de assimilação variacional tridimensional implementado no Weather Research and Forecasting Model (WRF3DVar). Verifica-se através de métricas estatísticas as previsões das variáveis termodinâmicas do modelo, usando como referência os dados coletados nas estações meteorológicas do INMET. As análises estatísticas realizadas são descritivas e adicionalmente apresentam a variabilidade em cada ponto em comparação com os dados observados utilizando o coeficiente de variação dos valores preditos. Os resultados são similares para os dois casos e mostram que o modelo reproduziu adequadamente os eventos de Ciclogênese quando comparados às análises do CPTEC, imagens de Satélite e dos campos gerados pelo modelo GFS. A Assimilação tem impacto maior nas primeiras 48 horas de previsão, nos níveis baixos e médios da atmosfera, sendo que nas últimas 24 horas a Assimilação praticamente não tem efeito. Entre as fontes de dados assimilados, as sondagens tendem a diminuir os erros de previsão com maior frequência, pois fornecem dados do perfil vertical da atmosfera; enquanto os dados de satélite tem melhor representação temporal e espacial, embora sejam fontes de erro nos baixos níveis da atmosfera. A análise estatística mostra que a estimativa do modelo WRF com Assimilação representa os ciclos diurnos, sendo que a estimativa é mais precisa para as variáveis Temperatura à 2 m da Superfície, Pressão à Superfície, com a tendência dos prognósticos em gerar uma propagação da onda fria menos intensa, e a entrada do sistema frontal mais atrasado e aprofundado. |
publishDate |
2021 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2021-12-17 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2024-10-10T19:24:54Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2024-10-10T19:24:54Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
LEÓN, Leonardo Matias Alves de. Impacto da Assimilação de Dados de Sondagens e Radiâncias em Evento de Ciclogênese. 2022. 137 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática) – Instituto de Física e Matemática, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2022. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/14262 |
identifier_str_mv |
LEÓN, Leonardo Matias Alves de. Impacto da Assimilação de Dados de Sondagens e Radiâncias em Evento de Ciclogênese. 2022. 137 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática) – Instituto de Física e Matemática, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2022. |
url |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/14262 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
CC BY-NC-SA info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
CC BY-NC-SA |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Pelotas |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFPel |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Pelotas |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca instname:Universidade Federal de Pelotas (UFPEL) instacron:UFPEL |
instname_str |
Universidade Federal de Pelotas (UFPEL) |
instacron_str |
UFPEL |
institution |
UFPEL |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca |
collection |
Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/14262/1/dissertacao_leonardo_alves_leon.pdf http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/14262/2/license.txt http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/14262/3/dissertacao_leonardo_alves_leon.pdf.txt http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/14262/4/dissertacao_leonardo_alves_leon.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
71a37991ae79cea1f2b56de37a207ad0 a963c7f783e32dba7010280c7b5ea154 d9ade84f7268b5d8d3292b05c2d2d6e8 b100d1a206532ec05a012b2bcfee1467 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca - Universidade Federal de Pelotas (UFPEL) |
repository.mail.fl_str_mv |
rippel@ufpel.edu.br || repositorio@ufpel.edu.br || aline.batista@ufpel.edu.br |
_version_ |
1813710053699485696 |