Assimilacao de Dados das Estacoes Meteorologicas Automaticas da Funceme
Uma técnica de assimilação de dados observados (ODA) é avaliada nos seus efeitos no desempenho de um modelo atmosférico de mesoescala (Regional Atmospheríc Modeling System, RAMS 6.0), em uma simulação de previsão de tempo durante os cinco primeiros dias de janeiro de 2005 que marca um período de tra...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2008 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Estadual do Ceará |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UECE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:uece.br:48997 |
| Acceso en línea: | https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=48997 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Fisica - Meteorologia Redes de Pcds |
| Sumario: | Uma técnica de assimilação de dados observados (ODA) é avaliada nos seus efeitos no desempenho de um modelo atmosférico de mesoescala (Regional Atmospheríc Modeling System, RAMS 6.0), em uma simulação de previsão de tempo durante os cinco primeiros dias de janeiro de 2005 que marca um período de transição do regime de ventos sobre o norte do Nordeste Brasileiro (entre as estações seca e chuvosa). A ODA, baseada em uma técnica de Relaxamento Newtoniano, é aplicada sobre observações de velocidade e direção do vento, umidade relativa do ar e temperatura registradas nas Plataformas de Coletas de Dados (PCDs) da Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME). Uma descrição do modelo é apresentada, ressaltando pontos relacionados ao ODA. O desempenho do modelo numérico RAMS com e sem o uso da técnica da assimilação de dados é comparado através de uma metodologia objetiva, desenvolvida com base em análises estatísticas. sendo este método estatístico de intercomparação também descrito com detalhes. Osresultados são apresentados na forma de gráficos das séries temporais de velocidadee direção do vento, umidade relativa do ar e temperatura. Tabelas com valores dosescores estatísticos embasam a escolha dos parâmetros da ODA que propicia aomodelo a melhor simulação de previsão do tempo. A assimilação de dados foiimplementada no modelo numérico e os resultados para simulações com raios deinfluência da ODA em tomo das PCDs de 10km, 20km 50km e 100km, usados naInterpolação Kriging, demonstram uma melhora em relação à simulação sem ODA,principalmente para os raios de 50km e 100km. Em modo operacional de previsão detempo, isto é, assimilando dados somente para os horários anteriores ao do início darodada operacional ora implementada na FUNCEME, os resultados demonstram que os benefícios da ODA estão limitadas ao primeiro dia de previsão. |
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