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Previous issue date: 2013-03-14 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico / This dissertation did a study on the impact of soil moisture data assimilation on the hydroclimatological variables for the Brazilian semiarid and the La Plata River Basin. The choice of this theme was a result of the understanding that the accuracy of estimating soil moisture is directly associated with the accuracy of the weather forecast and climate simulations. The regions, in turn, were chosen
because, despite presenting extremely different geographic and socio-economic features with episodes of lack and/or excess water. In this context, it is understood that accurate, representative forecasts are of great importance in developing strategies for managing water use, so relevant to these areas. The study was conducted using NCEP's NOAH land surface model, responsible for describing the dynamics
of soil water and generating the estimate of the variable studied as necessary for the assimilation scheme. In addition, we used, as observations for the amount of
water in the soil, soil moisture records from the AMSR-E sensor, coupled to the AQUA satellite, and also from ground-based, automatic agrometeorological stations maintained by INPE (Brazilian National Institute for Space Research). These observations were used directly into the assimilation scheme. The Ensemble Kalman Filter was the method used to perform the data assimilation experiments.
The last step was to investigate the temporal evolution of the terms, in the assimilation scheme, containing estimates of model and analysis errors. These terms are fundamental parts of the Kalman Filter formulation and have a great in
uence in the calculation of the result and its quality. / Este trabalho fez um estudo sobre o impacto da assimilação de dados de umidade do solo nas variáveis hidroclimatológicas sobre o Semiárido brasileiro e a Bacia do Prata. A escolha deste tema foi consequência do entendimento de que a precisão da estimativa da umidade do solo está diretamente associada á precisão da previsão meteorológica nas escalas de tempo e clima. As regiões, por sua vez, foram escolhidas porque, apesar de apresentarem características geográficas e socio-economicas extremamente diferentes, apresentando episódios de falta e/ou excesso de água. Neste contexto, entende-se que previsões representativas auxiliam no desenvolvimento de estratégias de gerenciamento do uso da água, tão relevantes para estas áreas. O trabalho foi desenvolvido utilizando o modelo de superfície NOAH, responsável por descrever a dinâmica da água no solo e gerar a estimativa da variável estudada, necessária no esquema de assimilação. Além disso, foram usados os registros de umidade do solo, oriundos do sensor AMSR-E, acoplado ao satélite AQUA; e também das estações agrometeorológicas, mantidos pelo INPE, como observações para a quantidade de água no solo. Estas observações foram utilizadas, diretamente, no esquema de assimilação. O Filtro de Kalman por Conjuntos foi o método utilizado para implementar a assimilação de dados. O último passo consistiu em investigar a evolução temporal dos termos que, no esquema de assimilação, contém as estimativas dos erros do modelo e da análise. Estes termos são parte fundamental na formulação do filtro de Kalman e tem grande influência no cálculo do resultado e sua qualidade.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/151 |
| Date | 14 March 2013 |
| Creators | Ramos, Cláudia Adam |
| Contributors | Dias, Pedro Leite da Silva, Tanajura, Clemente Augusto de Souza, Corrêa, Gilberto Oliveira, Gonçalves, Luis Gustavo Gonçalves de, Herdies, Dirceu Luis |
| Publisher | Laboratório de Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, LNCC, Brasil, Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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