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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
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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.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:riufcg/1466 |
Date | 15 August 2018 |
Creators | MARTINS, Rafael Castelo Guedes. |
Contributors | SOUZA, Enio Pereira de., ALCÂNTARA, Clênia Rodrigues., CAVALCANTI, Enilson Pereira., ANGELIS, Carlos Frederico de., ALVES, José Maria Brabo. |
Publisher | Universidade Federal de Campina Grande, PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA, UFCG, Brasil, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Biblioteca de Teses e Dissertações da UFCG, instname:Universidade Federal de Campina Grande, instacron:UFCG |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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