SUMMARYThe ECMWF full-physics and dry singular vector (SV) packages, using a dry energy norm and a 1-day optimization time, are applied to four high impact European cyclones of recent years that were almost universally badly forecast in the short range. It is shown that these full-physics SVs are much more relevant to severe cyclonic development than those based on dry dynamics plus boundary layer alone. The crucial extra ingredient is the representation of large-scale latent heat release. The severe winter storms all have a long, nearly straight region of high baroclinicity stretching across the Atlantic towards Europe, with a tongue of very high moisture content on its equatorward flank. In each case some of the final-time top SV structures pick out the region of the actual storm. The initial structures were generally located in the mid-to low troposphere. Forecasts based on initial conditions perturbed by moist SVs with opposite signs and various amplitudes show the range of possible 1-day outcomes for reasonable magnitudes of forecast error. In each case one of the perturbation structures gave a forecast very much closer to the actual storm than the control forecast. Deductions are made about the predictability of high-impact extratropical cyclone events. Implications are drawn for the short-range forecast problem and suggestions made for one practicable way to approach short-range ensemble forecasting.
Este artigo apresenta um estudo de verificação das previsões de chuva de um sistema de previsão do tempo por ensemble regional. O conjunto é composto por seis membros, dos quais quatro utilizam o modelo RAMS 6.0 e dois usam o WRF 3.1, inicializados com dados dos modelos globais do CPTEC ou GFS e diferentes parametrizações de convecção. A verificação foca nas previsões de chuva de 24, 48 e 72 horas e nos limiares de precipitação de 1mm, 5mm e 10mm sobre o Estado do Ceará. Os membros do ensemble apresentaram resultados superiores à persistência em todo o domínio avaliado. O modelo RAMS apresenta maior índice de acerto, principalmente no litoral norte do Estado, porém um maior falso alarme em comparação com o modelo WRF. O sistema de previsão de chuva diminui sua qualidade com o aumento dos horizontes e a intensidade da chuva que se quer prever.
RESUMOA técnica de previsão de tempo por conjuntos ("ensemble") é implementada para a região Nordeste do Brasil utilizando-se o modelo regional RAMS, inicializado com dados do modelo de circulação geral atmosférico (MCGA) do CPTEC. Os métodos empregados para geração dos conjuntos de previsão consistem na utilização de diferentes parametrizações físicas e esquemas de relaxamento newtoniano para cada rodada do modelo (ENSFI), e na perturbação das condições iniciais (ENSCI e ENSCI-FRONT). Esses métodos são avaliados utilizando-se análises do MCGA e dados das plataformas de coletas de dados localizadas no estado do Ceará. As perturbações nas condições iniciais para o ENSCI e ENSCI-FRONT são geradas com base no método "lagged-average forescasting" a partir de execuções anteriores do modelo válidas para o horário e região de estudo, e incluídas nas componentes horizontais do vento de modo a apresentarem um desvio padrão de 5 m.s -1. O ENSCI-FRONT inclui perturbações, também nas fronteiras do modelo regional para lidar com uma rápida diminuição do espalhamento dos membros com o prazo de previsão encontrada com perturbações apenas nas condições iniciais. Os resultados mostram que as médias das previsões para o ENSCI-FRONT e ENSFI apresentam melhores resultados do que a previsão não-perturbada para a maioria das grandezas físicas analisadas. Palavras-chave: Previsão por ensemble, modelos numéricos de tempo, verificação. ABSTRACT: ENSEMBLE PREDICTION SYSTEM FOR NORTHEAST BRAZILEnsemble prediction is implemented for Northeast Brazil using RAMS mesoscale model, initialized with data from the CPTEC atmospheric general circulation model (AGCM). Methods for the ensemble generation consist of using different physical parametrizations and nudging timescales (Newtonian relaxation) for each model run (ENSFI), or perturbing the initial conditions (ENSCI and ENSCI-FRONT). These methods are evaluated against the AGCM analyses and data of automatic meteorological stations located in Ceará State. Perturbations in the initial conditions for ENSCI and ENSCI-FRONT are based on the method "lagged-average forecasting", which takes previous model executions valid for the time and region of interest, and are included in the horizontal components of the wind, imposing a standard deviation of 5 m.s -1. ENSCI-FRONT also includes perturbations in the regional model lateral boundary conditions to deal with a rapid decrease of the ensemble dispersion with the forecast range found when perturbations are only included in the initial conditions. The mean of the perturbed forecasts obtained with ENSCI-FRONT or ENSFI give better results than the unperturbed forecast in most cases.
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