Estudo da previsibilidade de eventos extremos sobre a...
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Estudo da previsibilidade de eventos extremos sobre a Serra do Mar utilizando ensemble de curto prazo.
Josiane F. Bustamante e Chou Sin Chan
INPE/CPTEC
I Workshop Projeto Serra do Mar
Ubatuba
Agosto/2006
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•Previsibilidade dos fenômenos de mesoescala.
•Limite da previsibilidade.
•Duas fontes de limitações:
•CONDIÇÕES INICIAIS•Os dados observacionais não podem ser medidos com infinito grau de precisão.
•DEFICIÊNCIAS DOS MODELOS.•Equações utilizadas pelos modelos não capturam todos os processos na atmosfera.
• Resolução dos modelos não é suficiente para capturar todas as características da atmosfera.
INTRODUÇÃO
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INTRODUÇÃO
•Previsão por conjunto (ensemble).
•Objetivo principal: prever a probabilidade de ocorrência de um evento futuro tão completamente quanto possível e com maior confiabilidade do que uma previsão determinística.
•ENS CI: Sensibilidade as condições iniciais, i. e., pequenas diferenças nos estados iniciais da atmosfera podem resultar em grandes diferenças nas previsões.
•ENS Física: Exploram as incertezas devido às representações imperfeitas dos processos atmosféricos nos modelos.
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INTRODUÇÃO
•Sistema de Previsão por Ensemble de Curto Prazo (SECP)
�Pequena escala das variáveis de interesse de um SECP são menos previsíveis e seus erros saturam mais rapidamente.�Erros dos modelos tem um maior impacto nas variáveis de superfície (Stensrud, 2000).�Metodologia dos ensembles de CI foram desenvolvidos para previsões de médio prazo.�Uso de modelos de área limitada pode inibir a dispersão do ensemble (Nuter, 2003).�Variabilidade da pequena escala pode ser capturada usando altas
resoluções.
•Objetivo deste trabalho: gerar informações para desenvolver um SECP de condição inicial e de física.
•Caso de precipitação intensa sobre o litoral norte paulista
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Caso Caraguatatuba
Precipitação acima de 170 mm em 6 horas
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METODOLOGIA• Mesinger et al., 1988; Black, 1994.
• Resolução horizontal 5 km, vertical 50 níveis.
• Coordenada vertical η. Topografia em forma de degraus.
•Distribuição de dióxido de carbono, ozônio e albedo: climatologia.
• Quatro camadas no solo e mapa de vegetação com 12 tipos de cobertura vegetal.
•Parametrizações:
•Trocas turbulentas na vertical: Mellor-Yamada, 1982;
•Fluxos radiativos de onda longa: Lacis e Hansen, 1974;
•Fluxos radiativos de onda curta: Fels e Schwarztkopf, 1975;
•Convecção: Betts-Miller-Janjic, 1994; Kain-Fritsch, 2003
•Esquema de superfície: Chen et al., 1977;
•Microfísica: Ferrier, 2002.
METODOLOGIAModelo Regional Eta
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MetodologiaSPE modelo global CPTEC
15 membros
Análise de cluster4 agrupamentos
Escolha 4 membros
membro 1
membro 2
membro 3
membro 4
SECP modelo Eta4 membros + controle
Ensemble Condição Inicial
SPE modelo Global
1- + pert. Análise
2- integração 36 horas c/ saídas 3h
3- prev. de controle -prev. pert. (série temporal)
4- análise EOF (pert. ótimas)
5- reescalonar pert. ótimas
6- + e - pert. ótimas a análise de controle >> conj. estados iniciais
Região da pert.:
45S a 30N e 0E a 360E
Variáveis pert.: vento e temperatura
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MetodologiaMetodologia: Ensemble Física
Controle ouMembro Eta40km
KF
CZIL
WWST
CZIL_WWST
SECP modelo Eta5 membros
TREL
Metodologia: Ensemble Física
KF - esquema de parametrização convectiva Kain-Fritsch
CZIL - alteração de parâmetros dos processos de superfície
WWST - alteração de parâmetros dos processos de superfície
CZIL_WWST -combinação dos experimentos CZIL e WWST
BMJ - esquema de parametrização convectiva Betts-Muller-Janjic
TREL - esquema de parametrização convectiva BMJ, alteração do tempo de relaxação
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Relação entre o erro do e o : um SPE perfeito mostra o espalhamento da previsão por ensemble com comportamento similar ao erro no ensemble médio.
em sp
Ensemble Médio Espalhamento
∑= fN
em1 ( )∑ −=
2
0
1ff
Nsp
Espalhamento : variabilidade entre os membros. Áreas com altos valores são áreas com menor confiabilidade.
Ensemble médio melhor resultado que a previsão determinística.
0f Ensemble Médio
Metodologia
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Resultados
T+72h
T+48h
T+24h
Eta40 Eta5
Ensemble Condição Inicial
Previsões de Precipitação Acumulada em 24 horas
Válidas para 09/abril/2006
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a) b) c)
d) e) f)
ResultadosT+24h
controle membro1 membro2
membro3 membro4 média
Ensemble Condição Inicial
Previsões de Precipitação Acumulada em 24 horas Válidas para 09/abril/2006
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Resultados
Ensemble Física
Previsões de Precipitação Acumulada em 24 horas
BMJ T+72hT+24h
KF
CZIL
TREL
WWST_CZIL
WWST
T+72hT+24h
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Resultados
Ensemble Física - Previsões de Precipitação Válidas para
09/abril/2006 12 UTC
0
5
10
15
20
24h 72h
(mm
/dia
)
bmj czil w w st w w st_czil kf trel Eta40
Ensemble CI - Previsões de Precipitação Válidas para
09/abril/2006 12 UTC
0
5
10
15
20
24h 72h
(mm
/dia
)
cntr membro1 membro2 membro3 membro4 Eta40
T+72hT+24h
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ResultadosEnsemble MédioPrevisões de Precipitação Acumulada em 24 horas
T+72hT+24h
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ResultadosEspalhamento Análise Ens. Condição Inicial vs Ens. Física
CAPE
Ens CI Ens Física
2006040812
2006040612
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ResultadosEspalhamento AnáliseEns. Condição Inicial vs Ens. Física
PSLM
Ens CI Ens Física
2006040812
2006040612
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ResultadosEspalhamento AnáliseEns. Condição Inicial vs Ens. Física
U10M
Ens CI Ens Física
2006040812
2006040612
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Resultados
Desvio Padrão PSLM
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
12h 24h 36h 48h 60h 72h
(hP
a)
ens_ci ens_fisica
Espalhamento U10MEspalhamento CAPE
Espalhamento PSLMDesvio Padrão PSLM
Espalhamento u10m 2006040612
0
0.5
1
1.5
2
24h 48h 72h
dominio_ci dominio_fis caragua_ci caragua_f is
Espalhamento CAPE 2006040612
0
50
100
150
200
250
300
350
24h 48h 72h
dominio_ci dominio_fis caragua_ci caragua_fis
Espalhamento PSLM 2006040612
0
0.5
1
1.5
2
24h 48h 72h
dominio_ci dominio_fis caragua_ci caragua_f is
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1- Dificuldade de previsão da precipitação ocorrida.
2- Aumento da resolução Eta40 para Eta5 conduz a valores maiores de precipitação.
3- ENS FI maior número de membros com precipitação acima de 10 mm do que o ENS CI.
4- Espalhamento das análises do ENS FI é maior que do ENS CI.
5- Espalhamento das previsões do ENS FI é maior para a variável CAPE do que o ENS CI.
6- ENS FI ligeiramente superior ao ENS CI para este evento meteorológico.
7- Necessidade de estudar outros casos.
8- Inserir mais membros ao ENS FI.
Conclusões
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ResultadosEspalhamento Ens. Condição Inicial
T+48hT+24h T+72h
CAPE
PSLM
U10M
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Resultados
Espalhamento para 09/abril/2006
U10M
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
24h 48h 72h
dominio caragua
Espalhamento para 09/abril/2006 12 UTC
CAPE
0
100
200
300
400
24h 48h 72h
dominio caragua
Espalhamento para 09/abril/2006
PSLM
0
0.5
1
1.5
24h 48h 72h
dominio caragua
Espalhamento U10MEspalhamento CAPE
Espalhamento PSLMEspalhamento
( )∑ −=2
0
1ff
Nsp
0f Ensemble Médio
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Resultados
Desvio Padrão PSLM
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
12h 24h 36h 48h 60h 72h
(hP
a)
ens_ci ens_fisica
Espalhamento U10MEspalhamento CAPE
Espalhamento PSLMDesvio Padrão PSLM
Espalhamento Ens. Física CAPE 2006040612
0
50
100
150
200
250
300
350
24h 48h 72h
dominio caragua
Espalhamento Ens. Física PSLM 2006040612
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
24h 48h 72h
dominio caragua
Espalhamento Ens. Física U10M 2006040612
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
24h 48h 72h
dominio caragua