Tese de mestrado, Ciências Geofísicas, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019A temperatura da superfície terrestre (SKT) é um dos parâmetros-chave nas trocas terra-atmosfera de energia e água. Além disso, é cada vez mais importante na assimilação de dados e na parametrização de variáveis em modelos. Estudos anteriores apontam para subestimações consideráveis da SKT em reanálises, principalmente durante o dia e em regiões semi-áridas e áridas. Na primeira parte desta tese, a SKT de duas reanálises (ERA-Interim e ERA5) do Centro Europeu de Previsão de Tempo a Médio-Prazo (ECMWF) é avaliada, tendo como produto de referência a temperatura da superfície terrestre (LST) obtida por satélite pelos Serviços de Aplicações de Satélite a Análises da Superfície Terrestre (LSA-SAF). De igual forma, é avaliada a SKT de simulações offline de uma versão do modelo HTESSEL do ECMWF muito semelhante à utilizada na concepção da ERA5. Este estudo é realizado entre 2004 e 2015 (período em que a LST reprocessada se encontra disponível) sobre a Península Ibérica, numa resolução espacial de 0.25º × 0.25º. Como a LST de satélite tem uma resolução maior (~5 km), é realizado o upscaling dos dados de satélite para se poder fazer a comparação com as reanálises. Além disso, esta base de dados realiza medições num determinado pixel apenas quando não há nuvens sobre esse pixel. Por causa disso, aplica-se um limite máximo de cobertura nebulosa de 0.3 em cada pixel e para cada produto, de forma a evitar uma contaminação elevada dos dados por nuvens e, ao mesmo tempo, manter uma percentagem considerável de dados válidos. Quatro métricas de desempenho são aplicadas à SKT máxima e mínima diária: erro médio, desvio-padrão do erro, correlação temporal e a raiz quadrada do erro médio quadrático. Para facilitar a organização dos resultados, aplica-se o algoritmo K-Means de forma a dividir o domínio em diferentes clusters. Os clusters são determinados a partir do ciclo diurno médio da LST no Verão dos doze anos considerados no estudo. Os resultados mostram, em todos os produtos, uma subestimação considerável da SKT de dia e uma sobrestimação pouco significativa de noite, em linha com estudos anteriores, sendo essa disparidade superior em regiões mais áridas. No geral, a ERA5 apresenta um produto com qualidade superior em relação à ERA-Interim, pois é a reanálise que mais se aproxima das observações de satélite. Mostra-se também que existe uma correlação razoavelmente elevada entre o erro na representação da cobertura vegetal no modelo (ao comparar a fracção de cobertura vegetal do modelo pela observada pela base de dados da Copernicus) e o erro médio na simulação da SKT. Na segunda parte deste trabalho, são aplicadas mudanças a alguns parâmetros do modelo HTESSEL e o seu impacto na simulação da SKT é avaliado pelas observações de satélite da LST, num domínio mais restrito centrado em Évora (quatro pontos na resolução original de 0.25º × 0.25º). A implementação de uma representação mais realista de coberto vegetal no modelo é obtida a partir da base de dados de cobertura terrestre da ESA-CCI, mantendo os tipos de vegetação alta/baixa originais considerados pelo modelo mas alterando a respectiva fracção de cobertura vegetal. O domínio passa a ser coberto maioritariamente por vegetação baixa, ao contrário do domínio original que era coberto quase na totalidade por vegetação alta. Esta nova representação da vegetação tem um impacto positivo na SKT durante o dia, e uma nova discretização do solo (nove camadas em vez de quatro) reduz ainda mais o erro, embora com um impacto menos acentuado do que a introdução da nova vegetação. Ainda assim, mesmo depois destas alterações, o viés nocturno e a diferença de fase durante o dia mantêm-se no ciclo diurno médio da SKT. É importante referir que o tipo de vegetação baixa considerado pelo modelo HTESSEL não é directamente equivalente ao obtido com os dados da ESA-CCI e ao utilizar outros tipos de vegetação baixa no modelo, estes originam resultados menos positivos. Isto dever-se-á ao facto da cobertura vegetal ser menor no tipo de vegetação baixa originalmente considerado pelo modelo quando comparado com os restantes tipos existentes, o que implica um aumento da fracção de cobertura vegetal e, consequentemente, um aumento do viés da SKT quando se muda para outro tipo de vegetação baixa. Finalmente, um estudo de sensibilidade é aplicado ao pârametro cveg, que representa a cobertura vegetal do modelo, de forma a verificar a sua relação com o viés na simulação da SKT, utilizando a representação de vegetação original do modelo HTESSEL e, seguidamente, a representação revista. O parâmetro cveg é perturbado com valores entre 0.1 e 1, para os tipos de vegetação alta e baixa, formando no total 100 pares de cveg. Esses pares são obtidos através de uma distribuição quasi-aleatória, distribuição de Sobol, que permite preencher na totalidade o domínio considerado, sem introduzir correlações entre as diferentes perturbações e sem criar clusters e espaços vazios no domínio. Este estudo reafirma a importância da representação da vegetação no modelo, pois existe uma correlação entre cveg e o viés da SKT máxima diária quando se considera a vegetação revista (ao contrário do que acontece com a vegetação original do modelo, em que não se verifica qualquer correlação com o erro). As simulações desacopladas (offline) permitem avaliar o impacto dos parâmetros de superfície na simulação de SKT, mas é igualmente importante estudar o efeito da vegetação revista em simulação acopladas com a atmosfera. Também é importante referir que as mudanças na cobertura de vegetação afectam o balanço de água (que não é estudado neste trabalho) e causam outras alterações noutras estações do ano. Contudo, a pouca disponibilidade de dados de LST de satélite e de outras observações (como, por exemplo, fluxos e temperatura e humidade do solo) dificultam eventuais estudos adicionais. Ainda que a ERA5 demonstre ser um produto com melhor qualidade que a ERA-Interim, os resultados sugerem a necessidade de uma revisão da vegetação no modelo HTESSEL sobre a Península Ibérica, nomeadamente as fracções de cobertura de vegetação baixa / alta. Do mesmo modo, a própria definição dos tipos de vegetação baixa / alta e o valor de cveg associado poderão também precisar de uma revisão.The surface skin temperature (SKT) is a key variable in surface-atmosphere energy and water exchanges. In the first part of this work, the SKT from two reanalyses (ERA-Interim and ERA5) of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) is evaluated against satellite-based Land Surface Temperature (LST) retrieved by the Satellite Application Facility on Land Surface Analysis (LSA-SAF), during the 2004-2015 period over the Iberian Peninsula. Offline simulations by the Hydrology Tiled ECMWF Scheme of Surface Exchanges over Land (HTESSEL) model are also assessed. We apply four performance metrics to the daily maximum and minimum SKT: the mean error, standard deviation of the error, temporal correlation and root mean squared error. The results show an underestimation of the daytime SKT and a small overestimation of nighttime SKT in all the products, which is in line with previous studies. In general, ERA5 presents a consistent improvement over ERA-Interim by showing an overall better agreement with the satellite observations. There is also a reasonably high correlation between the misrepresentation of vegetation cover in the HTESSEL model and the daily maximum SKT bias. In the second part of the thesis, we apply changes to some parameters of the HTESSEL model. The parameters’ impact in the simulation of SKT is then assessed by comparing them to the satellite-LST in a confined domain centred in Évora. The implementation of a revised model representation of vegetation cover (based on the ESA-CCI Land Cover Dataset) is shown to have a positive impact on SKT, especially during daytime. A new soil discretization scheme, on the other hand, does not significantly impact the simulation of SKT. Finally, a sensitivity study applied to the cveg parameter (the model vegetation cover) reaffirms the importance of the representation of vegetation in the model, as there is a correlation between cveg and the daily maximum SKT bias with the revised model vegetation (while the same correlation cannot be reproduced with the original model vegetation)
