Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão Aplicada ao Sistema de Assimilação de Dados Global do CPTEC: Experimentos com Observação Única

Resumo A matriz de covariâncias dos erros de previsão representa uma importante componente de um sistema de assimilação de dados. Pode-se mostrar matematicamente que os incrementos de análise são diretamente proporcionais à matriz de covariâncias. Considerando-se este resultado, é correto afirmar que a habilidade de um sistema de assimilação de dados está diretamente relacionada às características da matriz de covariâncias, sejam elas representadas por comprimentos de escala horizontais e verticais e amplitudes (desvios-padrão e variâncias). Se o sistema de assimilação de dados utiliza as observações para corrigir as previsões do modelo, ponderando-se os erros das observações e previsões, então o uso de uma matriz de covariâncias não ajustada pode impactar de forma significativa o processo de assimilação de dados. No CPTEC, tem-se investido esforços para o ajuste da matriz de covariâncias utilizada na assimilação de dados. Neste trabalho é feita, portanto, uma discussão conceitual da matriz de covariâncias, expressando a sua importância e a forma como é aplicada em um sistema operacional. Além disso, é apresentada uma caracterização quantitativa e qualitativa dessa matriz para o modelo de circulação geral da atmosfera do CPTEC, e quais são as características resultantes dos incrementos de análise produzidos no sistema GSI utilizado pelo centro

Impact of Ensemble-Variational Data Assimilation in Heavy Rain Forecast over Brazilian Northeast

The Brazilian Northeast (BNE) is located in the tropical region of Brazil. It is bounded by the Atlantic Ocean, and its climate and vegetation are strongly affected by continental plateaus. The plateaus keep the humid air masses to the east and are responsible for the rain episodes, and at the west side the northeastern hinterland and dry air masses are observed. This work is a case study that aims to evaluate the impact of updating the model initial condition using the 3DEnVar (Three-Dimensional Ensemble Variational) system in heavy rain episodes associated with Mesoscale Convective Systems (MCS). The results were compared to 3DVar (Three-Dimensional Variational) and EnSRF (Ensemble Square Root Filter) systems and with no data assimilation. The study enclosed two MCS cases occurring on 14 and 24 January 2017. For that purpose, the RMS (Regional Modeling System) version 3.0.0, maintained by the Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC), used two components: the Weather Research and Forecasting (WRF) mesoscale model and the GSI (Gridpoint Statistical Interpolation) data assimilation system. Currently, the RMS provides the WRF initial conditions by using 3DVar data assimilation methodology. The 3DVar uses a climatological covariance matrix to minimize model errors. In this work, the 3DEnVar updates the RMS climatological covariance matrix through the forecast members based on the errors of the day. This work evaluated the improvements in the detection and estimation of 24 h accumulated precipitation in MCS events. The statistic index RMSE (Root Mean Square Error) showed that the hybrid data assimilation system (3DEnVar) performed better in reproducing the precipitation in the MCS occurred on 14 January 2017. On 24 January 2017, the EnSRF was the best system for improving the WRF forecast. In general, the BIAS showed that the WRF initialized with different initial conditions overestimated the 24 h accumulated precipitation. Therefore, the viability of using a hybrid system may depend on the hybrid algorithm that can modify the weights attributed to the EnSRF and 3DVar matrix in the GSI over the assimilation cycles

Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS na qualidade das Previsões de tempo do CPTEC/INPE

Estudos sobre a sensibilidade dos modelos de previsão numérica de tempo a erros nas condições iniciais têm evidenciado a contribuição da assimilação de dados na melhoria do desempenho dos mesmos em descrever o estado futuro da atmosfera. Entre outras fontes de dados, a assimilação de perfis atmosféricos obtidos por rádio ocultação Global Navigation Satellite System (GNSS) tem-se destacado como uma ferramenta adicional na redução das deficiências do sistema de coleta de dados meteorológicos. Com o intuito de explorar os benefícios dessa fonte adicional de dados na previsão numérica de tempo gerada pelo modelo de circulação geral atmosférico do CPTEC/INPE, foram realizados experimentos assimilando perfis atmosféricos de altura geopotencial e umidade obtidos por rádio ocultação GNSS, utilizando dados da constelação Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere & Climate (COSMIC), para os meses de janeiro e julho de 2009. Os resultados mostraram que o impacto é significativamente positivo durante o verão em todas as variáveis de estado, com ganhos expressivos na extensão das previsões válidas (coeficiente de correlação de anomalia acima de 60%), os quais foram em alguns casos superiores a 48 horas. Esse impacto foi ainda maior sobre a América do Sul com resultados positivos mesmo durante o inverno

An inter-comparison performance assessment of a Brazilian global sub-seasonal prediction model against four Sub-seasonal to Seasonal (S2S) prediction project models

This paper presents an inter-comparison performance assessment of the newly developed Centre for Weather Forecast and Climate Studies (CPTEC) model (the Brazilian Atmospheric Model version 1.2, BAM-1.2) against four Sub-seasonal to Seasonal (S2S) prediction project models from: Japan Meteorological Agency (JMA), Environmental and Climate Change Canada (ECCC), European Centre for Medium Range Weather Forecasts (ECMWF) and Australian Bureau of Meteorology (BoM). The inter-comparison was performed using hindcasts of weekly precipitation anomalies and the daily evolution of Madden-Julian Oscillation (MJO) for 12 extended austral summers (November–March, 1999/2000– 2010/2011), leading to a verification sample of 120 hindcasts. The deterministic assessment of the prediction of precipitation anomalies revealed ECMWF as the model presenting the highest (smallest) correlation (root mean squared error, RMSE) values among all examined models. JMA ranked as the second best performing model, followed by ECCC, CPTEC and BoM. The probabilistic assessment for the event "positive precipitation anomaly" revealed that ECMWF presented better discrimination, reliability and resolution when compared to CPTEC and BoM. However, these three models produced overconfident probabilistic predictions. For MJO predictions, CPTEC crosses the 0.5 bivariate correlation threshold at around 19 days when using the mean of 4 ensemble members, presenting similar performance to BoM, JMA and ECCC. Overall, CPTEC proved to be competitive compared to the S2S models investigated, but with respect to ECMWF there is scope to improve the prediction system, likely by a combination of including coupling to an interactive ocean, improving resolution and model parameterization schemes, and better methods for ensemble generation