Made available in DSpace on 2014-08-20T14:25:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1
dissertacao_vinicius_beck.pdf: 4949761 bytes, checksum: c6f13ff7be7f00316975865c6d3cf811 (MD5)
Previous issue date: 2013-05-23 / The procedure to combine mathematical models with noise data, in order to improve numerical weather forecasting by statistical methods, is an important and challenging meteorology research field, known as data assimilation. The 3DVAR approach, state of art in data assimilation technique, is applied in this study. The aim of present development is to evaluate the results of the data assimilation from INMET automatic stations and soundings in Southern Region of Brazil in the weather forecasts of the WRF model with data assimilation via 3DVAR method, analyzing in each processed case, if the forecasting reproduces the synoptic scenario observed, with better prediction then the WRF without data assimilation. The specific aim is to evaluate the assimilation procedure of two precipitation events occurred in the year 2012. This study is especially important, because the INMET automatic weather stations data are not transmitted by GTS. Therefore, these data were not assimilated by prediction systems generated by global models, such as GFS, which provides initial and boundary conditions for regional models, such as WRF. The results show that the WRF with data assimilation procedure, reproduces satisfactorily the true synoptic scenario observed in the two cases evaluated and produces better forecasts then WRF without data assimilation. The thermodynamic analysis showed that the WRF with data assimilation producing vertical profiles of air temperature and dew point temperature very close to the observed profiles, with small improvement in prediction as compared with the WRF without assimilation. Additional experiments indicate that data assimilated from other sources, in addition to the INMET automatic weather stations and soundings stations, as well as the increases of horizontal resolution in the integration of the WRF with inclusion of subset, provide significant improvements in weather forecasting fields. / O procedimento de combinar modelos matemáticos com dados imprecisos e que apresentam ruídos, para melhorar a previsão do tempo por método estatístico, constitui uma importante e desafiadora linha de pesquisa em meteorologia, conhecida como assimilação de dados. O método 3DVAR, que é uma das técnicas que representam o estado da arte em assimilação de dados, é aplicado neste estudo. O objetivo do presente trabalho é avaliar os resultados da assimilação dos dados observados das estações automáticas do INMET e de radiossondagens da Região Sul do Brasil na previsão do modelo WRF com assimilação 3DVAR, analisando em cada caso processado, se os prognósticos reproduzem o cenário sinótico observado e melhoram a previsão do WRF sem assimilação. O objetivo específico é avaliar o procedimento de assimilação em dois eventos de precipitação ocorridos no ano de 2012. O estudo é especialmente importante, visto que os dados das estações automáticas do INMET não são transmitidos no GTS; portanto, não são assimilados pelos sistemas de previsões geradas por modelos globais, como o GFS, que proporcionam as condições iniciais e de contorno de modelos regionais, como o WRF. Os resultados mostram que o WRF com assimilação de dados reproduziu satisfatoriamente o cenário sinótico observado nos dois casos analisados e produziu prognósticos melhores do que os do WRF sem assimilação. As análises termodinâmicas mostraram que o WRF com assimilação de dados produziu perfis verticais de temperatura do ar e temperatura do ponto de orvalho bem próximos dos perfis observados, com pequena melhora na previsão em relação ao WRF sem assimilação. Experimentos adicionais indicam que a assimilação de dados de outras fontes, além das estações automáticas do INMET e radiossondagens, bem como o aumento da resolução espacial na integração do WRF com a inclusão de um subdomínio, resultam em melhora significativa na previsão dos campos meteorológicos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpel.edu.br:123456789/2180 |
| Date | 23 May 2013 |
| Creators | Beck, Vinicius Carvalho, Beck, Vinicius Carvalho |
| Contributors | CPF:64855368091, http://lattes.cnpq.br/9865056179221557, Carvalho, Jonas da Costa, CPF:57246688072, http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763793A0, Yamasaki, Yoshihiro, Härter, Fabrício Pereira |
| Publisher | Universidade Federal de Pelotas, Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, UFPel, BR, Meteorologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPEL, instname:Universidade Federal de Pelotas, instacron:UFPEL |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0029 seconds