Previsão de tempo por conjuntos para a região nordeste do Brasil

Abstract

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.

Projeções de mudanças na precipitação e temperatura no nordeste brasileiro utilizando a técnica de downscaling dinâmico

“…No entanto, alguns erros do MCG são amplificados e erros sistemáticos inerentes ao próprio modelo regional são introduzidos (como a amplificação do viés úmido, principalmente na estação chuvosa, já presente na simulação do MCG, mas é maior na simulação pelo MCR). As características do esquema de parametrização de convecção do MCR (Kain-Fritsch), o qual é baseado na convergência do fluxo de umidade, podem ser a causa para o sinal superestimado da precipitação sobre o NNEB, conforme foi também observado por Silveira et al (2011Silveira et al ( , 2014 para simulações de previsão do tempo utilizando o RAMS6.0 para o estado do Ceará.…”

Mesoscale Conevctive Sytems Associated to Extreme Rainfall Events on Brazil Northeast Semiarid

“…Entretanto, em OND, para atingir dimensão de 595.488 km 2 são necessárias apenas 8 h de duração. Ao que tudo indica a menor duração associada à maior dimensão, se deve ao período de transição entre a primavera e verão, ou seja, à variabilidade sazonal da insolação que é maior nos períodos de JFM e OND, pelo fato da duração do brilho solar no HS ser maior no verão (Silveira et al, 2014). A maior quantidade de insolação nessa época do ano, propicía a existência de uma maior instabiliade termodinâmica, fator que pode estar contribuindo para a formação de sistemas com grande crescimento convectivo em menor tempo.…”