IMPACTO DA RESOLUÇÃO ESPACIAL DOS DADOS DE TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE DO MAR NA QUALIDADE DAS PREVISÕES DO MODELO WRF

Autores/as

  • L. C. Carvalheiro Universidade de Aveiro, Departamento de Física, Campus Universitário de Santiago, 3810 – 193 Aveiro.
  • Y. Yamazaki Universidade Federal de Pelotas, Campus Universitário, s/n, Caixa Postal 354, 96010-900 Pelotas, RS, Brasil,
  • M. D. M. Orgaz Universidade de Aveiro, Departamento de Física, Campus Universitário de Santiago, 3810 – 193 Aveiro.

Resumen

Apresenta-se um estudo motivado pela questão: “De que forma a resolução espacial dos campos de temperatura da superfície do mar (SST) pode afectar o desempenho da previsão numérica de tempo?”. Deste modo, comparam-se directamente previsões de tempo, em regime semi-operacional, utilizando como condições de fronteira para a SST: a) dados de 0,5º de resolução espacial (RTG_SST)  e b) dados de 0,083º de resolução espacial (RTG_SST_HR) .  Para a avaliação global de diferenças, bem como para a quantificação do impacto dos dados de mais elevada resolução espacial, foram calculadas, à escala da grelha (3 km de resolução),  medidas básicas de erro para as variáveis meteorológicas comuns, fazendo uso de dados observacionais. Adicionalmente, avaliou-se o impacto da utilização dos dados de SST em diferentes resoluções horizontais nos resultados de variáveis meteorológicas simulados sobre zonas costeiras vs regiões do interior de Portugal. Os resultados das análises efectuadas são ilustrados e discutidos, tendo em vista a optimização da qualidade das previsões.

Citas

Gemmill, William, Bert Katz and Xu Li, 2007: Daily Real-Time Global Sea Surface Temperature - High Resolution Analysis at NOAA/NCEP. NOAA / NWS / NCEP / MMAB Office Note Nr. 260, 39 pp [2] Jolliffe I. T., and D. B. Stephenson (eds.), 2003: Forecast Verification: A Practitioner’s Guide in Atmospheric Science. John Wiley and Sons, 254 pp. [3] Wilks D. S., 1995: Statistical Methods in the Atmospheric Sciences—An Introduction. International Geophysics Series, Vol. 59, Academic Press, 467 pp.

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Publicado

2020-03-14

Número

Sección

Predicción del Tiempo. Predicción Numérica del Tiempo. Casos de Estudio