Assimilação de Dados e O “processo” de Previsão do Tempo

1. Assimilação de Dados • e • O “processo” de Previsão do Tempo

2. Assimilação de Dados (AD) • O que é : • Processo através do qual • as “observações do mundo real” • entram nos “ciclos” de assimilação do modelo • dá uma garantia contra • o crescimento dos erros do modelo • contribui com as condições iniciais • da próxima rodada do modelo OBS.: A “análise” de um modelo não é feita somente de observações. Ao contrário, as observações são usadas para fazer PEQUENAS correções numa previsão de curto prazo (3 ou 6 horas), chamada de “first gess”, que assume-se que seja boa.

3. A correção na previsão do modelo

4. O “ciclo” de assimilação

5. O “ciclo” de assimilação As observações são mescladas com uma previsão prévia de curto prazo, resultante de um instante anterior no ciclo Esta previsão serve como “fundo” para a próxima análise e, por isso, á chamada de “first gess” (primeiro “chute”) As observações vem de fora do ciclo e são conferidas para eliminar erros grosseiros A mescla das observações e do “first gess” é feita pelo cálculo dos incrementos nas observações, que são as diferenças entre as observações e o “first gess”. (Os incrementos são feitos nos pontos de observação

6. O “ciclo” de assimilação O procedimento de análise objetiva interpola esses incrementos de observação para uma grade do modelo para se fazer as correções As correções são adicionadas ao “first gess” para produzir uma nova análise O controle de qualidade é feito sobre os incrementos nas observações, e não nas observações em sí

7. COMPONENTES DE UM MODELO DE PREVISÃO DO TEMPO (PNT) • Dados • Descrever o estado inicial da atmosfera • Fontes: satélites, perfiladores verticais, estações de superfícies, aeronaves, radiossondagens, e radar. • Controle de Qualidade e Análise • Série de conferencias e testes • para controle de qualidade dos dados • para assegurar a viabilidade de sua introdução no modelo de previsão. • Arruma ou remove dados incorretos, antes de irem para a análise. • O julgamento de meteorologistas treinados é uma parte crítica deste processo. • Recursos Computacionais • A capacidade e velocidade dos recursos computacionais disponíveis para rodar um modelo de previsão determinam a quantidade e complexidade • dos dados e dos componentes do modelo de previsão • Os recursos computacionais podem ser uma limitação significativa para a PNT.

8. COMPONENTES DE UM MODELO DE PREVISÃO DO TEMPO (PNT) • Procedimentos Numéricos • Características do modelo • - formulação matemática • - representação dos dados • - resolução do modelo • - domínio computacional • - sistema de coordenadas • Estes aspectos afetam a manipulação da dinâmica e como as condições iniciais e os processos físicos são consistentemente representados. • Modelo de Previsão • Contem todos os componentes necessários para calcular • o estado atual e a evolução tridimensional • das variáveis atmosféricas básicas • Incluem os procedimentos numéricos, o sistema de assimilação, e o tratamento dos processos dinâmicos e físicos da atmosfera

9. COMPONENTES DE UM MODELO DE PREVISÃO DO TEMPO (PNT) • Sistema de Assimilação • Complexo procedimento no qual os parâmetros meteorológicos observados • são convertidos em variáveis de previsão, • e mescladas com previsões de curto prazo de rodadas iniciais do modelo • para produzir condições iniciais usada para se iniciar uma nova previsão. • O sistema de assimilação tenta encontrar os campos iniciais das variáveis de previsão • que irão otimizar a acurácia da previsão baseada nos dados disponíveis. • Dinâmica • processos atmosféricos que mais afetam as forças ou o movimento do ar • - advecção • - forças do gradiente de pressão • - aquecimento e esfriamento adiabático • Física • Processos de escala sub-grade (turbulência) • Trocas de energia, água e momento entre a atmosfera e fontes externa • (por exemplo, radiação e processos superficiais oceânicos ou terrestres) • Nuvens e microfísica da precipitação

10. COMPONENTES DE UM MODELO DE PREVISÃO DO TEMPO (PNT) • Pós-processamento • Transforma os dados brutos • em um formato para ser usado • prontamente pelos previsores. • Das variáveis prognosticas são • derivados diagnósticos e parâmetros meteorológicos • Interpolação vertical e • horizontal • Plotagem de contornos (isolinhas) • Os produtos são coletivamente referidos como • "orientação numérica." • Saídas Diretas do Modelo • Dados de previsão na grade horizontal e nos níveis verticais do modelo • Dados não interpolados • Usados pelos previsores para desenvolver um grande variedade de • produtos diagnósticos e previsões locais, • e para fornecer uma visão do que ocorre realmente dentro do modelo • Saídas do Modelo • Inclui todos os produtos que usam os campos do modelo • As variáveis de previsão do modelo podem ser vista diretamente, ou • pós-processada em grades, gráficos ou meteogramas • Podem ser usados em combinação com a climatologia (anomalias) • ou outras fontes de dados (em previsões estatísticas) • Coletivamente, as saídas do modelo são parte importante do processo de previsão

11. COMPONENTES DE UM MODELO DE PREVISÃO DO TEMPO (PNT) • Entendimento de Princípios Meteorológicos • É necessário um profundo conhecimento das relações e princípios básicos da meteorologia, para usar inteligentemente as orientações do modelo, • Por exemplo, para identificar quando a saída de um modelo não seja “meteorologicamente” sensata ou consistente • Conforme os modelos se tornam mais complexos • e conseguem prever padrões mais detalhados e mais realistas, • há uma maior necessidade de se entender os princípios meteorológicos • para tirar vantagem inteligente do modelos de PNT e evitar enganos. • O conhecimento da climatologia local, influências da topografia, e • performance do modelo em áreas locais são também importantes • para fazer a melhor previsão possível • Orientação Numérica • Produtos de orientação numérica são gerados através do pós-processamento das saídas do modelo • Estão em uma forma para serem usados diretamente pelos previsores, geralmente em uma grade com resolução e níveis diferentes do modelo • Exemplos: cartas em altura geopotencial, pressão ao nmm, temp. superfície • Cartas de turbulência e congelamento para aeronaves são exemplos de campos calculados das saídas de modelos numéricos usando relações empíricas baseadas fisicamente • Orientação Centralizada • Usando todas as ferramentas de previsão a disposição, • os meteorologistas podem produzir produtos de orientação • centralizada e subjetiva, • tais como previsão de tempo severo, e previsão quantitativa de precipitação • Esses produtos são adicionados à mistura de ferramentas e recursos • usados pelos previsores

12. COMPONENTES DE UM MODELO DE PREVISÃO DO TEMPO (PNT) • PREVISÃO • Representa o produto final para o qual a PNT foi desenvolvida • O formato, variáveis meteorológicas, período e frequência de previsão • são determinados pelas necessidades do usuário • Verificação • Os previsores usam a verificação dos dados do modelo • para identificar limitações específicas e • tendências (“bias”) do modelo, e corrigi-las • Os modeladores usam a verificação dos dados • para ajudar na identificação das deficiências • e assim aperfeiçoar os componentes do modelo de previsão • A verificação do modelo é parte integral do processo • de desenvolvimento da PNT • Processo de Previsão • No processo de previsão, as saídas do modelo e as observações correntes são combinadas com o conhecimento dos princípios meteorológicos • do previsor, para desenvolver a previsão em sua área de responsabilidade • A orientação subjetiva centralizada é usada para auxiliar • nos aspectos especializados da previsão • As variáveis meteorológicas necessárias à previsão e às necessidades do usuário determinam o tipo de produto e de observações usadas • no desenvolvimento do processo de previsão • Observações • São necessárias observações de todos os tipos, • para conhecer as condições reais da atmosfera, • e avaliar a precisão da análise ou previsão do modelo. • As observações fornecem a “verdade terrestre” e são usadas para ajudar a avaliar a viabilidade da saída do modelo • e para fazer ajustes necessários.

13. CONCLUSÃO • Modelos numéricos são ferramentas importantes • Suas características precisam ser conhecidas • Todos os recursos e ferramentas • precisam ser conhecidos e usados • Fundamental o conhecimento • dos princípios básicos da meteorologia, • das características geográficas • e climáticas da região de interesse