Avaliação do Modelo OLAMv.3.3 na Simulação da Precipitação sobre o Nordeste Setentrional Brasileiro
O modelo global de previsão numérica de tempo e clima, Ocean Land Atmosphere Model, atualmente é considerado como o novo estado-da-arte em modelagem numérica devido a sua capacidade de representar fenômenos de escalas global e regional simultaneamente. Deste modo, a pesquisa tem como objetivo avalia...
Published in: | Anuário do Instituto de Geociências - UFRJ |
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Main Authors: | , , , , |
Other Authors: | , |
Format: | Article in Journal/Newspaper |
Language: | English |
Published: |
Universidade Federal do Rio de Janeiro
2020
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Subjects: | |
Online Access: | https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/36143 https://doi.org/10.11137/2020_3_475_487 |
Summary: | O modelo global de previsão numérica de tempo e clima, Ocean Land Atmosphere Model, atualmente é considerado como o novo estado-da-arte em modelagem numérica devido a sua capacidade de representar fenômenos de escalas global e regional simultaneamente. Deste modo, a pesquisa tem como objetivo avaliar o desempenho deste modelo em relação ao melhor esquema de radiação (Chen ou Harrington) para representar a precipitação na área Setentrional do Nordeste do Brasil. Assim, o modelo foi configurado com uma grade global e outra grade mais refinada e centrada na América do Sul. A condição atmosférica inicial ocorreu para o dia 01 de janeiro de 1982 às 06 UTC, proveniente das Reanálises II do National Center for Environmental Prediction. O modelo foi integrado até 31 de dezembro de 2012 às 18 UTC. Para as condições de contorno inferior foram utilizados dados de Temperatura da Superfície do Mar obtidos da segunda versão do Optimum Interpolation Sea Surface Temperature. Os resultados das simulações, para os dois diferentes tipos de parametrizações de radiação, foram comparados com os dados de precipitação do ClimateResearch Unit Time-Series Version 3.22 para o período de 1982 a 2012. Os resultados das simulações mostraram que o modelo, para as duas parametrizações, conseguiu acompanhar a climatologia da precipitação ao longo do ciclo anual, mas subestimando as médias observadas. No trimestre junho-julho-agosto, o experimento com parametrização Harrington obteve melhor correlação (0,855). Por outro lado, para o trimestre março-abril-maio, o experimento com parametrização Chen apresentou maior correlação (0,842). Quanto aos erros de vieses, ambos os experimentos subestimaram a precipitação nos trimestres março-abrilmaio e junho-julho-agosto, em maior grau o experimento Chen, o qual superestimou os trimestres setembro-outubro-novembro e dezembro-janeiro-fevereiro. De acordo com o índice de eficiência, nenhum dos experimentos obteve boa precisão em comparação ao dado observacional. Em geral, os experimentos representaram os aspectos de grande escala, porém para obter melhorias significativas na estimativa de precipitação, faz-se necessário adotar grades de maior resolução espacial. |
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