O uso da técnica de assimilação de dados meteorológicos é extremamente importante para a correção de imprecisões nos dados que compõem as condições iniciais e de fronteira dos modelos de previsão do tempo. Neste trabalho, faz-se uso da técnica de assimilação de dados 3DVAR contida no modelo de mesoescala WRF (Weather Research and Forecasting), o objetivo principal do trabalho é analisar o impacto da assimilação de dados meteorológicos de diversas fontes de dados (GTS – Sistema Global de Telecomunicações, estações automáticas, dados radar) no modelo WRF. Para analisar a consistência da assimilação de dados no WRF verificou-se a diferença entre a análise com e sem assimilação de dados. Confirmando a consistência da mesma, foram realizados os procedimentos necessários para gerar os prognósticos com assimilação de dados para cada caso individualmente. Os experimentos com assimilação de dados foram realizados para cada tipo de dado e em conjunto, possibilitando assim fazer uma análise do impacto que cada dado tem na previsão. Os resultados foram comparados entre si espacialmente utilizando dados do modelo global GFS (Global Forecast System) e satélite da Missão de Medida da Chuva Tropical (TRMM). A variável da precipitação acumulada foi comparada e validada espacialmente com os dados do TRMM, constatou-se para o caso do mês de janeiro uma superestimação dos valores acumulados para algumas regiões e para o caso do mês de abril uma subestimação, isso se deve ao fato da frequência temporal dos dados do satélite TRMM, pois provavelmente elas não foram compatíveis com o horário das precipitações. Quando comparado com o volume de chuva pontual com os dados da estação automática a maioria dos processamentos mostrou-se eficaz. Também no estudo de caso ocorrido no mês de janeiro a inserção de dados assimilados possibilitou uma melhora na intensidade e localização da célula convectiva. As variáveis da temperatura e do vento foram comparadas espacialmente com as análises do modelo GFS. A variável da temperatura ora apresentou valores superiores, ora inferiores ao modelo GFS, mesmo assim os resultados foram satisfatórios, uma vez que, foi possível simular temperaturas superiores antes da passagem do sistema e inferiores após a passagem do mesmo. Para o campo de vento houve uma pequena discrepância em todas as simulações em relação a magnitude, porém a direção do vento foi plotada de forma coerente, simulando até o ciclone presente no caso do mês de abril. Para o perfil vertical da temperatura e temperatura do ponto de orvalho o impacto da assimilação de dados foi pequeno, porém ambas as simulações representaram de forma coesa os perfis quando comparados com o perfil observado. Em suma, o estudo comprova que, embora se tenha algumas incoerências assimilação 3DVAR contribui de modo significativo nas previsões do tempo do modelo WRF. / The use of meteorological data assimilation technique is extremely important for the correction of the imprecisions of observational data for the initial and boundary conditions of weather forecasting models. In the present work it is used the 3DVAR data assimilation technique of the mesoscale model WRF system (Weather Research and Forecasting) aiming the analysis of the impact of the assimilation of meteorological data from several data sources (GTS - Global Telecommunication System, automatic surface stations network and radar) in the WRF model. To analysis the consistency of the data in the WRF assimilation it has been gathered the difference between analysis, with and without data assimilation. Confirming its consistency the procedures required, to generate predictions with data assimilation for each individual case were performed. The data assimilation experiments were performed for each data type as well as including all of them allowing, therefore, the analysis of the impact of each over the forecast. The results were compared and validated using data from the spatially global forecasting model GFS (Global Forecast System), satellite and the mission of the Tropical Rain Measurement (TRMM) data. The cumulative rainfall variable was compared spatially with data from TRMM, where it has been observed, in the case of January, an overestimation of the accumulated values for some regions and an underestimation for the case of April. These have been occurred because of temporal frequency of the TRMM satellite data - which probably because were not compatible with the precipitation time occurrence. Comparison between the accumulated precipitation with data from automatic station presented mostly effective results. Also, in the case study of the January with assimilated data, produced an improvement in the intensity as well as in the location of the convective cell. The wind and temperature variables were compared with the spatially GFS’s analysis. The higher temperature variable values presented alternated, from higher and lower values compared to the GFS results. The results were nevertheless unsatisfactory, because the simulated temperatures presented prior to passing the frontal system and after passing it. For the wind field there was a small discrepancy in all simulations regarding the magnitude, but the wind direction was plotted consistently simulating up to the present in the case of April cyclone. For the vertical profiles of temperature and dew point temperature the impact of data assimilation was small, but both simulations made represented good profiles, compared with the observed values. In summary, the study shows that, although there were some inconsistencies, compared with the observations, the 3DVAR assimilation contributes significantly to WRF model forecasts.

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:58:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_10961_Disseracao_Juan_Felipe_Medina versão final.pdf: 5540921 bytes, checksum: 29cb30573a68de47e98e5815dd80a49b (MD5) Previous issue date: 2017-04-05 / Este trabalho tem como objetivo principal avaliar o desempenho das diferentes parametrizações físicas da Camada Limite Atmosférica (CLA) disponíveis no modelo meteorológico Weather Research and Forecasting (WRF) 3.6.1., com o fim de identificar qual delas representa melhor as condições meteorológicas da Região Metropolitana da Grande Vitória (RMGV) em dois meses pertences aos dois períodos estacionais mais representativos da região, inverno e verão. Para lograr dito objetivo, foram realizadas 34 simulações, onde 17 ocorreram no período de inverno (07/2010) e 17 para o período de verão (02/2010), com as quais foram avaliadas todas as parametrizações da CLA, excetuando a QNSE (Quasinormal Scale Elimination) e as MYNN (MellorYamada Nakanishi Niino) nível 2.5 e 3, com suas respectivas parametrizações da Camada Limite Superficial (CLS) disponíveis no modelo. Nestas simulações foram utilizados dois domínios aninhados onde o domínio maior tem uma resolução espacial de 5 km, formando um domínio de 5 x 5 km com 49 x 49 células que cobre todo o estado do Espírito Santo, parte do Minas Gerais, Rio de Janeiro e Bahia e o domínio menor tem uma resolução espacial de 1 km, formando um domínio de 1 x 1 km com 120 x 120 células que compreende toda a RMGV. Ambos domínios contam com uma estrutura vertical representada por 21 camadas verticais e encontram-se centrados nas coordenadas 20,25°S e 40,29°W. Foram comparados, utilizando uma série de parâmetros estatísticos, os dados simulados pelo modelo WRF obtidos nas diferentes modelagens com as variáveis meteorológicas de temperatura superficial (2 m), velocidade e direção do vento (10 m) com os dados reais medidos pelas estações pertences a Rede Automática de Monitoramento da Qualidade do Ar (RAMQAr) e o aeroporto da RMGV. Os resultados mostraram que a parametrização que melhor representou os valores das variáveis meteorológicas anteriormente mencionadas para o período de verão foi a parametrização utilizada na modelagem M_1 que corresponde aos esquemas YSU para a CLA e a MM5 melhorado para a CLS, sendo a estação Carapina a que apresenta valores simulados mais pertos aos valores reais observados. Por outro lado, para o período de inverno, a parametrização que melhor representou os valores das variáveis meteorológicas mencionadas foi a parametrização utilizada na modelagem M_12 que corresponde aos esquemas UW para a CLA e a MM5 para a CLS, sendo Cariacica e aeroporto as estações que apresentaram uma acurácia maior entre os dados simulados e os dados reais medidos. Os resultados apresentados por ambas parametrizações mostram que os melhores resultados se apresentam para a velocidade do vento, seguida da temperatura superficial e a direção do vento. Estes resultados sugerem a necessidade de testar as outras parametrizações físicas disponíveis no modelo com o fim de melhorar os resultados das predições das variáveis meteorológicas para a RMGV e assim posteriormente ter melhores resultados no momento de utilizar estes dados em modelos de dispersão.

Made available in DSpace on 2018-08-24T22:53:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_3700_dissertacao_revisao_FINAL.pdf: 4796906 bytes, checksum: 27240528feeaf8b6ccc5c0c0b494f497 (MD5) Previous issue date: 2009-08-31 / O principal objetivo deste trabalho é utilizar o modelo matemático de mesoescala WRF para realizar a simulação do comportamento temporal e espacial da Camada Limite Planetária sobre a Região Metropolitana da Grande Vitória (RMGV) no Espírito Santo, tendo em vista o conhecimento de suas propriedades dinâmicas e termodinâmicas. Para avaliar os resultados das previsões do modelo WRF, são utilizados dados experimentais de várias estações meteorológicas de superfície bem com dados de radiossondagens. Foram escolhidos dois períodos distintos para a realização deste trabalho: Inverno, (entre 20 de julho de 2008 e 26 de julho de 2008) e verão (entre 01 de março de 2009 a 07 de março de 2009). As comparações com dados experimentais indicam que o modelo WRF consegue melhor ajuste principalmente para o período do verão, a temperatura potencial bem como a temperatura a 2m são bem representadas em todos os períodos, entretanto a velocidade do vento a 10m mostra que em algumas regiões o modelo não conseguiu não obteve um resultado satisfatório.

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The Weather Research and Forecasting Model was used to study its accuracy and representation in modelling a study area within a complex wind system as well as the effects on the model when using different input data and physics schemes. The complex wind system consists of diurnal mesoscale effects from the nearby Pyrenees mountain range and diurnal effects from the planetary boundary layer. A total of six different simulations were performed. The model was able to represent the study area but the results could be improved as there were inaccuracies in wind speed and wind direction associated with the planetary boundary layer. The model was especially challenged at predicting the wind speed and wind direction in the layer from the top of the planetary boundary layer to few hundred meters above it. The comparisons based on planetary boundary layer height is however complicated by the fact that there are different definitions in effect. The choice of model physics schemes and input data led to some differences in the results and warrants consideration when conducting similar simulations. / Prognosmodellen WRF (Weather Research and Forecasting Model) användes för att undersöka hur väl den kunde representera ett område inom ett komplext vindsystem och även hur modellen påverkas av olika val vad gäller drivningsdata och fysikscheman. Det som utgör det komplexa vindsystemet är dygnsvarierande effekter från det atmosfäriska gränsskiktet och dygnsvarierande mesoskaliga effekter från den närliggande bergskedjan Pyrenéerna. Totalt genomfördes sex olika simuleringar. Prognosmodellen kunde representera området men med förbättringsbara resultat eftersom det fanns fel i vindhastighet och vindriktning relaterande till det atmosfäriska gränsskiktet. Modellen var speciellt utmanad i förutsägandet av vindhastighet och vindriktning i ett lager några hundra meter ovanför det atmosfäriska gränsskiktet. En tolkning baserad på atmosfärisk gränsskiktshöjd är dock svår eftersom det fanns flera definitioner var toppen på det atmosfäriska gränsskiktet låg. Val om prognosmodellens fysikscheman och drivningsdata orsakade en skillnad i resultat sinsemellan. Dessa val bör därför noggrannt uppmärksammas för simuleringar under liknande förutsättningar.

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-08-15T19:02:39Z No. of bitstreams: 1 RAFAEL CASTELO GUEDES MARTINS – TESE (PPGMet) 2014.pdf: 3362803 bytes, checksum: 5a99c28e73f6a95fef76f82f96d2edc4 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-15T19:02:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL CASTELO GUEDES MARTINS – TESE (PPGMet) 2014.pdf: 3362803 bytes, checksum: 5a99c28e73f6a95fef76f82f96d2edc4 (MD5) Previous issue date: 2014-12-12 / Um dos principais desafios atuais da modelagem numérica da atmosfera trata da previsão quantitativa da precipitação e do posicionamento das nuvens de chuva. Este trabalho tem com o principal objetivo avaliar o desempenho das arametrizações de microfísicas na modelagem regional com ênfase no papel da informação de grande escala e sua influência sobre as simulações, e no uso de dados observados de radiossondagens como forma de acrescentar informação à modelagem . Inicialmente, duas reanálises (NCEP2 e ERAI) foram estatisticamente comparadas com dados de PCDs do Estado do Ceará. Verificou - se qu e a ERAI apresentou maior semelhança com as observações, principalmente para as variáveis diretamente ligadas à convecção. Em seguida, a ERAI foi utilizada como forçamento de grande escala em simulações com o modelo WRF. Observou- se que o uso de microfísica detalhada não melhora necessariamente a previsão do modelo, caso não sejam utilizados dados observados no local de estudo. Por último, duas simulações de alta resolução foram realizadas. Uma forçada pela reanálise sem modificação e outra forçada pela reanálise modificada utilizando o método de análise objetiva do WRF, para incluir as séries temporais de radiossondagens coletadas durante campanha experimental do Projeto CHUVA, em Fortaleza- CE. As duas simulações foram comparadas com dados observados pelo radiômetro para o mesmo local e período das radiossondagens . Observou - se que a inclusão das observações de sondagens na modelagem possibilita melhor modelagem de um sistema convectivo ocorrido em abril de 2011, principalmente para as variáveis ligadas à convecção. Este trabalho aponta, utilizando análises comparativas e estatísticas, que a utilização de uma maior densidade de dados observacionais válidos no modelo pode melhorar de forma muito mais eficiente o resultado da modelagem, do que mesmo a utilização do downscaling dinâmico do dado de grande escala ou a utilização de esquemas de microfísica detalhada, que, em algumas situações, pode inclusive inserir mais erros nos sistema s modelados. / The quantitative prediction of precipitation and the positioning of the rain clouds is one of the main challenges of numerical modeling of the atmosphere in present days. This work aims to evaluate the performance of the microphysical parameterizations in regional modeling, with emphasis on the role of large- scale information and its influence on the simulations, and the use of observational data from radiosondes as a way to add information to modeling. Initially, two reanalysis (NCEP2 and ERAI) were statistically compared with data from PCDs from the Ceará State. It was found that the ERAI showed similarity to the observations, especially for variables directly linked to convection. Then, the ERAI is used as large scale forcing in simulations with the WRF model. It was observed that the use of detailed microphysics does not necessarily improve the model performance, if in situ data were not used. Finally, two high resolution simulations were performed. The first f orced by reanalysis without modification and other forced by reanalysis using the modified method of objective analysis of the WRF, to include the time series of radiosonde observations collected during the experimental campaign of the CHUVA Project in Fortaleza- CE. The two simulations were compared with data observed by the radiometer to the same place and period of the radiosonde. It was observed that the inclusion of radiosonde observations in to the model leads to a better simulation of a convective system that occurred in April 2011, mostly for the variables related to convection. Using comparative statistical analysis, t his work points that the use of a higher density of valid observational data in the model can improve much more efficiently the model results than the use of a dynamic downscal ing of large- scale data or the use of schemes with detailed microphysics, which in some circumstances may even introduce more errors into the modeled system s.

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The UK has highly ambitious targets for wind development, particularly offshore, where over 30GW of capacity is proposed for development. Integrating such a large amount of variable generation presents enormous challenges. Answering key questions depends on a detailed understanding of the wind resource and its temporal and spatial variability. However, sources of wind speed data, particularly offshore, are relatively sparse: satellite data has low temporal resolution; weather buoys and met stations have low spatial resolution; while the observations from ships and platforms are affected by the structures themselves. This work uses a state-of-the art mesoscale atmospheric model to produce a new high-resolution wind speed dataset over the British Isles and surrounding waters. This covers the whole region at a resolution of 3km for a period of eleven consecutive years, from 2000 to 2010 inclusive, and is thought to be the first high resolution re-analysis to represent a true historic time series, rather than a statistically averaged climatology. The results are validated against observations from met stations, weather buoys, offshore platforms and satellite-derived wind speeds, and model bias is reduced offshore using satellite derived wind speeds. The ability of the dataset to predict power outputs from current wind farms is demonstrated, and the expected patterns of power outputs from future onshore and offshore wind farms are predicted. Patterns of wind production are compared to patterns of electricity demand to provide the first conclusive combined assessment of the ability of future onshore and offshore wind generation meet electricity demand and contribute to secure energy supplies.

The Supergen wind research consortium is a group of research centres which undertake research primarily aimed at reducing the cost of offshore wind farming. Research is undertaken to apply the WRF mesoscale NWP model to the field of offshore wind resource assessment to assess its potential as an operational tool. WRF is run in a variety of configurations for a number of locations to determine and optimise a level of performance and assess how accessible that performance might be to an end user. Three studies set out to establish a level of performance at two different sites and improve performance through optimisation of model setup and post processing techniques. WRF was found to simulate wind speed to an appreciable level by reference to similar studies, though performance was found to vary throughout the course of the model runs and depending on the location. An average correlation coefficient of 0.9 was found for the Shell Flats resource assessment at 6-hourly resolution with an RMSE of 1.7ms-1. Performance at Scroby Sands was not at as high a level as that seen for Shell Flats with an average correlation coefficient for wind speed of 0.64 with an RMSE of 2ms-1. A range of variables were simulated by the model in the Shell Flats investigation to test the flexibility of the model output. Wind direction was produced to a moderate level of accuracy at 10-minute resolution while aggregated stability statistics showed the model had a good appreciation of the frequency of cases observed. Areas of uncertainty in model performance were addressed through model optimisation techniques including the generation of two ensembles and observational nudging. Both techniques were found to add value to the model output as well as improving performance. The difference between performance observed at Shell Flats and Scroby Sands shows that while the model clearly has inherent skill it is sensitive to the environment to which it is applied. In order to maximise performance, as large a computing resource as possible is recommended with a concerted effort to optimise model setup with the aim of allowing it to perform to its best ability. There is room for improvement in the application of mesoscale NWP to the field of offshore wind resource assessment but these results confirm an inherent skill in model performance. With the addition of further validation, improvements to model setup on a case by case basis and the application of optimisation techniques, it is anticipated mesoscale NWP can perform to a level which would justify its adoption operationally by the industry. The flexibility which can be offered relating to spatial and temporal coverage as well as the range of variables which can be produced make it an attractive option to developers if performance of a consistently high level can be established.

This work is dealing with regional climate models. Firstly, their principle and use of them is described, including advantages and disadvantages of this approach. Further, the application of WRF numerical weather prediction model in climate mode is described and differences in use of CLWRF modification and its advantages for getting results are discussed. Possibilities of this implementation and testing runs for finding appropriate settings are presented. Finally, the results of one ten-year and four five-year simulations of model with different settings are compared with observed values. Some chapters are dedicated to possibilities of processing and graphics outputs of model results and discussion.