Impacto das parametrizações de microfísica na previsão de precipitação utilizando assimilação de dados de radar - Mario Paulo Alves Junior (2017)
Na aviação, a previsão do tempo de curto prazo é muito importante para o planejamento da navegação aérea. Trabalhos recentes mostram que a assimilação de dados melhora a eficácia dos modelos numéricos de previsão de tempo, contudo é pouco quantificado o impacto da assimilação dos dados de radar com relação às parametrizações físicas do modelo, especialmente de microfísica. O objetivo deste trabalho foi testar 9 diferentes parametrizações de microfísica do modelo Weather Research and Forcasting (WRF) com seu sistema de assimilação de dados (WRFDA-3DVAR), em uma grade com resolução horizontal de 2 km. A área de estudo escolhida abrange o oeste da região sul do Brasil e sudeste do Paraguai. Os casos escolhidos de precipitação foram os dias 30 de outubro, 07 de novembro e 13 de dezembro de 2014, devido à intensidade da precipitação, além da qualidade e disponibilidade dos dados observacionais em superfície, das radiossondagens e dos dados de radar. A comparação foi realizada através das métricas estatísticas Fractional Skill Score (FSS) e Local Root Mean Square Error (LRMSE). Foram testadas diferentes parametrizações de microfísica com assimilação de dados convencionais e de radar nos três eventos, totalizando 81 rodadas do modelo. Desta forma, procurou-se determinar qual a parametrização de microfísica melhor representou os campos meteorológicos nas previsões de curto prazo para a região de estudo, assim como o impacto relativo entre as mudanças de microfísica e a assimilação de dados convencionais e de radar. O impacto positivo da assimilação de dados do radar foi na média de até 20% no FSS, enquanto o impacto positivo entre as opções de microfísica atingiu 70% no FSS.