التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Avaliação do Método de Assimilação de Dados En4DVar Implementado no Modelo WRF. (Portuguese) |
| Alternate Title: |
Assessment of the En4DVar Data Assimilation Method implemented in WRF Model. (English) |
| المؤلفون: |
Medeiros Feitosa, Otavio, Pereira Härter, Fabrício, Calvetti, Leonardo |
| المصدر: |
Anuario do Instituto de Geociencias; 2020, Vol. 43 Issue 2, p405-414, 10p |
| مصطلحات موضوعية: |
METEOROLOGICAL research, METEOROLOGICAL stations, WEATHER forecasting, ATMOSPHERIC sciences, CALCULUS of variations |
| مصطلحات جغرافية: |
BRAZIL |
| Abstract (English): |
Hybrid methods based on ensemble prediction and four-dimensional variational calculus (En4DVAR) are the state of the art in data assimilation techniques applied to the atmospheric sciences. This technique allows the updating the prediction errors of covariance matrix, without explicit calculation of these errors, according to the theoretical derivation of the Kalman filter or its operational applications; and also avoids the calculation of the laborious and costly adjoint and tangent linear model, as in 4DVAR. In this work, the En4DVAR method implemented in the Weather and Research and Forecasting Model (WRF) is evaluated for its accuracy in the first 48 hour forecasting for the southern region of Brazil, from 04/09/2018 to 05/15/2018. Data from National Institute of Meteorology (INMET) weather stations are used as ground truth. The results show that the WRF-En4DVAR has the same tendencies as the WRF, with the particularity of significantly reducing errors. However, the variables Surface Pressure and Temperature at 2m show better predictability comparing to while Relative Humidity and Wind at 10 m for both WRF and the WRF-En4DVAR. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (Portuguese): |
Métodos Híbridos baseados em previsão por conjuntos e cálculo variacional quadri-dimensional (En4DVAR) representam o estado da arte em métodos de assimilação de dados aplicados às ciências atmosféricas. Esta técnica permite a atualização da matriz de covariância de erros de previsão, sem o cálculo explícito destes erros, conforme a derivação teórica do filtro de Kalman ou suas aplicações operacionais; e também evita o calculo do trabalhoso e custoso modelo adjunto e tangente linear, como no 4DVAR. Neste trabalho, avalia-se o método En4DVAR implementado no Weather Research and Forecasting Model (WRF), quanto a sua precisão nas primeiras 48 horas de previsão na região sul do Brasil no período de 09/04/2018 à 15/05/2018 dias. Utiliza-se como verdade terrestre dados das estações do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Os resultados obtidos pelas métricas estatísticas Viés e Raiz do Erro Quadrático Médio, mostram que a o WRF-En4DVAR segue as mesmas tendências do WRF, com a particularidade de reduzir significativamente os erros. Entretanto, as variáveis Pressão à Superfície e Temperatura à 2m, apresentam melhor previsibilidade, tanto com como sem assimilação, ao passo que Umidade Relativa e Vento à 10 apresentam menor precisão tanto com o WRF como com o WRF-En4DVAR. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
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