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

•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

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.

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

Caso Caraguatatuba

Precipitação acima de 170 mm em 6 horas

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

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

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

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

Resultados

T+72h

T+48h

T+24h

Eta40 Eta5

Ensemble Condição Inicial

Previsões de Precipitação Acumulada em 24 horas

Válidas para 09/abril/2006

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

Resultados

Ensemble Física

Previsões de Precipitação Acumulada em 24 horas

BMJ T+72hT+24h

KF

CZIL

TREL

WWST_CZIL

WWST

T+72hT+24h

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

ResultadosEnsemble MédioPrevisões de Precipitação Acumulada em 24 horas

T+72hT+24h

ResultadosEspalhamento Análise Ens. Condição Inicial vs Ens. Física

CAPE

Ens CI Ens Física

2006040812

2006040612

ResultadosEspalhamento AnáliseEns. Condição Inicial vs Ens. Física

PSLM

Ens CI Ens Física

2006040812

2006040612

ResultadosEspalhamento AnáliseEns. Condição Inicial vs Ens. Física

U10M

Ens CI Ens Física

2006040812

2006040612

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

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

ResultadosEspalhamento Ens. Condição Inicial

T+48hT+24h T+72h

CAPE

PSLM

U10M

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

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