Avaliação da Habilidade do Modelo WRF em Representar a Precipitação na Amazônia Usando Diferentes Escalas

Abstract

Resumo A precipitação no norte da Amazônia dos verões e outonos austral, do período de 1988 a 1999, foi simulada utilizando o modelo regional Weather Research and Forecasting (WRF), através de uma abordagem em escalas distintas, com domínios aninhados de 45 e 15 km. As condições iniciais e de contorno foram obtidas da Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) do National Centers for Environmental Prediction (NCEP). A habilidade do modelo foi testada usando diferentes bases de dados observacionais de precipitação, representativas de escalas espaciais distintas. O viés do modelo mostra dependências sazonal e espacial, com viés positivo no sudoeste da Amazônia brasileira durante o verão e, no noroeste da América do Sul, durante o outono. O refinamento de escala mostrou-se necessário para reproduzir as influências de superfície nos sistemas regionais e locais que afetam a distribuição das chuvas na região. O modelo WRF, em geral, reproduz os principais padrões espaciais observados de precipitação, sem o viés seco, típico dos modelos de circulação geral da atmosfera (MCGA). Os resultados indicam que a técnica de downscaling dinâmico melhora o desempenho do modelo WRF para a previsão climática sazonal na região Amazônica.

Evaluation of the Physical Sensitivity of the WRF-Hydro Model in the Simulation of Rainfall in Manaus-Am Using Different Sets of Parametrizations

“…The other physical parameterizations such as longwave radiation, shortwave radiation, microphysics and terrestrial surface remained unchanged for all simulations. The physical parameterization schemes were selected based on the studies in [1,2,5,15,16]. Table 2 shows the physical parameterizations used.…”

“…One of the ways to analyze the atmospheric events that cause severe and extreme weather conditions is to use numerical modeling of the atmosphere, as performed by [1][2][3][4]. Precipitation is one of the most important meteorological variables and of difficult representation by limited area models [5,6]. In the Amazon, rainfall has a very irregular spatio-temporal distribution [7], and most of it is due to small-scale systems that interact with larger-scale systems [8].…”