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A Assimilação de Dados e Oceanografia

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS MESTRADO EM METEOROLOGIA. A Assimilação de Dados e Oceanografia. Uma introdução. Jairo Gomes. Sumário. Introdução. Aspectos históricos. A Assimilação de Dados – aspectos iniciais. Conclusão. Referência Bibliográfica. Introdução (1).

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  1. INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS MESTRADO EM METEOROLOGIA A Assimilação de Dados e Oceanografia Uma introdução. Jairo Gomes.

  2. Sumário • Introdução. • Aspectos históricos. • A Assimilação de Dados – aspectos iniciais. • Conclusão. • Referência Bibliográfica.

  3. Introdução (1) • Strategic Planning for Operational Oceanography, Nicholas C. Flemming. • Atmosferic Data Assimilation and Quality Control, Andrew C. Lorenc. • The Oceanographic Data Assimilation Problem: Overview, Motivation and Purposes, P. Malanotte-Rizzoli and E. Tziperman. • Recent Developments in Prognostic Ocean Modeling, William R. Holland and Antonieta Capotondi.

  4. Introdução (2) • A Oceanografia Operacional (Flemming). • Desafio dos Centros de Pesquisa. • Dificuldades para obtenção de dados. • Comparação com a Meteorologia (benefícios e visibilidade). www.polmar.com www.lomba.blogs.sapo.pt www.esa.int www.inf.ufsc.br

  5. Introdução (3) • A visibilidade da Meteorologia. Meteorologia aeronáutica (www.cepa.if.usp.br) Operações militares (www.satlers.org) Agrometeorologia (www.upeclube.com.br) Turismo (www.maceio.at)

  6. Introdução (4) • Uma nova era para a Oceanografia: • Novas demandas. • Novas possibilidades. • Novos investimentos!!! Fonte: www.cptec.inpe.br

  7. Introdução (5) Visão esquemática da relação entre previsão de escala semanal, mensal e sazonal, e suas dependências das Condições Iniciais e Condições de Contorno. Fonte: Navarra, A., in Pinardi e Woods.

  8. Sumário • Introdução. • Aspectos Históricos. • A Assimilação de Dados – aspectos iniciais. • Conclusão. • Referência Bibliográfica.

  9. Aspectos Históricos • Em 335 a.C, Aristóteles escreveu “Meteorologica”. • A evolução da Ciência ao longo dos séculos: invenção do barômetro (1644), a dedução de leis da Física e o desenvolvimento do Cálculo (1687), a invenção do telégrafo (1837), etc. Aristóteles Sir Isaac Newton Evangelista Torricelli Samuel Morse Fonte: wikipedia

  10. Aspectos Históricos (2) • Século XX • A Proposição de Bjerknes. • A experiência de Richardson (1922). Vilhelm Bjerknes Richardson Fonte: wikipedia

  11. Aspectos Históricos (3) • A “geração supercomputador”: • Von Neuman • Charney. • Rossby. • Os “estranhos atratores” de Lorenz. Von Neuman Rossby Charney Lorenz Fonte: wikipedia

  12. Aspectos Históricos (4) • Desenvolvimento da Oceanografia: • início como ciência em 1872, com o cruzeiro do HMS Challenger. • Desenvolvimento inicial com fins militares, após a 1ª e 2ª Guerras Mundiais (SONAR- Sound Navigation And Ranging). • Utilização de dados de satélites e uso de modelagem computacional. Sonar (www.pt.wikipedia.org)

  13. Aspectos Históricos (5) WCRP Word Climate Research Program A Oceanografia contemporânea: • World Ocean Circulation Experiment (WOCE)- o mais ambicioso experimento oceanográfico até então (1990-2002) www. woce.nodc.noaa.gov

  14. Aspectos Históricos (6) • Argo (bóias de deriva “perfiladoras” de temperatura e salinidade) • CLIVAR -CLIMATE VARIABILITY AND PREDICTABILITY www.argo.ucsd.edu www.clivar.org

  15. Aspectos Históricos (7) • Provê uma fonte de dados regular e uma completa descrição de: • Salinidade,temperatura e estrutura da velocidade dos oceanos. • Apoio a: • Oceanografia operacional; • Previsão e análise climática (sazonal to decadal); e • Pesquisa oceanográfica. www.usgodae.org

  16. Sumário • Introdução. • Aspectos históricos. • A Assimilação de Dados – aspectos iniciais. • Modelagem numérica da atmosfera • Modelagem numérica dos oceanos • A Assimilação de Dados • A Assimilação de Dados na Oceanografia • A Assimilação de Dados no modelos oceânico do CPTEC • Conclusão. • Referência Bibliográfica.

  17. A Assimilação de Dados • Aspectos de Modelagem numérica da atmosfera. • Processos estocásticos • Processos determinísticos Sensibilidade às condições iniciais. Experimento com 900 integrações. Fonte: Navarra A., in Pinardi e Woods.

  18. A Assimilação de Dados (2) • Aspectos de Modelagem numérica da atmosfera. • Problemas de valor inicial • Falta de dados • (graus de liberdade = 107) • Dados a cada 3h ~ 105. • Distribuição espacial e temporal não uniformes. • interpolação Fonte: Herdies, 2006.

  19. A Assimilação de Dados (3) • A modelagem numérica dos oceanos • Dificuldades para realizar as parametrizações: leis físicas “complexas” e altamente não lineares. • Custo computacional. • Modelos que capacitados a resolver vórtices x modelos que não resolvem vórtices.

  20. A Assimilação de Dados (4) • O ciclo da Assimilação de Dados: • Controle de qualidade • Análise objetiva • Inicialização • Previsão curta para preparar a estimativa a priori Fonte: Nowosad, 2001.

  21. A Assimilação de Dados (5) • Um pouco de definições: • Vetor de estado x • Vetor de estado real (true) xt • Vetor de estado de fundo (backscattering) xb • Vetor de estado de assimilação xa • Vetor de observação yo • Operador de Observação H(x) • Matriz Peso K

  22. A Assimilação de Dados (6) • Um pouco de matemática e estatística: Equação da Assimilação: • Xa = Xb + K [ yo - H (xb)] Função custo do método variacional

  23. A Assimilação de Dados (7) NAVAREA 5 • As matrizes envolvidas numa operação de modelo regional (HRM - NAVAREA 5) são da ordem de 181 x 217 informações por ponto de grade. • São 43 variáveis em 39277 pontos, gerando cerca de 1012 elementos. • Se cada elemento tiver 8bytes, serão 8x1012 = 8 Terabytes por matriz!!! • A capacidade de armazenamento do SX-6 é de 15Terabytes.

  24. A Assimilação de Dados (8) • Algumas técnicas de Assimilação de Dados: • Relaxação Newtoniana (Nudging) – BRAMS • Interpolação Ótima (OI) - • Physical-space Statistical Analysis System (PSAS) – CPTEC e NASA • Filtro de Kalman: EKF, EnKF, LEKF – Canadá • Análise Variacional: 3D-Var - NCEP 4D-Var – ECMWF

  25. A Assimilação de Dados (9) Fonte: Herdies, 2006.

  26. A Assimilação de Dados (10) • A Assimilação de Dados na Oceanografia • Não houve um foco principal como na Meteorologia (PNT). • Altimetria, salinidade e temperatura. • proibitivo requisito mínimo computacional (Lueng Fu e Fukumori, 1996). • Assimilação de dados para modelos oceânicos globais e regionais. • Assimilação de dados em métodos de previsão de marés. • Assimilação em sistemas de previsão climáticas. www.iag.usp.br

  27. A Assimilação de Dados (11) • Informações sobre algumas técnicas de Assimilação de Dados: • Interpolação ótima: • É uma das mais “simples”; e • usada em modelos de alta resolução, na previsão de curta escala e para estimativas. • Filtro de Kalman: • pode calcular as matrizes de variâncias na saída do modelo; • requer elaborados recursos computacionais.

  28. A Assimilação de Dados (12) A Assimilação de Dados no CPTEC: • Modelo de Ondas WWATCH III – 2.22 • Não opera com assimilação de dados. • Modelo oceânico “MOM-3” • No momento, opera sem assimilação de dados. • Em processo de implantação do Filtro de Kalman.

  29. A Assimilação de Dados (13) • Grupo de Assimilação de Dados no CPTEC: • Dr. Dirceu L.Herdies • Dr. José A. Aravéquia • Dr. Julio Pablo R. Fernandes • Dr. Luciano P. Pezzi • Dr. Luiz F. Sapucci • Dra. Rita V. Andreoli • M.Sc. Sergio H. Ferreira • Técnicas Utilizadas: PSAS (oper.) e LEKF (desenv.) • Modelos: Global e Regional Eta

  30. A Assimilação de Dados (14)

  31. A Assimilação de Dados (15)

  32. A Assimilação de Dados (16) Sem QuikScat Com QuikScat

  33. Conclusão • A oceanografia está em vias de obter maior visibilidade junto à comunidade internacional, deixando de ficar à sombra da Meteorologia. • O desenvolvimento de modelos de maior qualidade está proporcionando estudos mais completos dos oceanos.

  34. Conclusão (2) • A Assimilação de dados está possibilitando a utilização de uma maior “massa da dados” na integração dos modelos. • Está lançado o desafio para que mais pesquisadores se dediquem às pesquisas na área de Assimilação de Dados em Oceanografia!

  35. Referências Bibliográficas • Costa Neves, A. P., 2005: Implementação de um sistema de Assimilação de Dados atmosféricos baseado em filtro de Kalman local em conjuntos. Proposta de Tese de Doutorado em Engenharia Civil, ênfase em Modelagem ambiental, LAMCE/PEC/COPPE/UFRJ, 2005. • Herdies, D. L., 2006: Assimilação de Dados - uma visão geral. Apresentação para o EPGMET/2006. • Kalnay, E., 2003: Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predicability. Cambridge University Press. • Malanotte-Rizzoli, P. (Editor), 1996: Modern Approaches to Data Assimilation in Ocean Modeling. Elsevier. • Nowosad, A. G., 2001: Novas abordagens em Assimilação de Dados Meteorológicos. Tese de Doutorado em Computação Aplicada, INPE, São José dos Campos, 2001. INPE-8481-TDI/779. • Pinardi, N., e Woods, J. (Editors), 2002: Ocean Forecasting – Conceptual Basis and Applications, Ed. Springer. ISBN 3-540-67964-2. • Quadro, M., 2004: Meteorologia Fundamental, Centro Federal de Educação Tecnológica de Santa Catarina. Apostila de Previsão do Tempo (MEF-02).

  36. Finalizando... • Muito obrigado pela atenção de todos! Canal de Kiel, 2003.

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