Impacto da assimilação de dados de aerossóis no modelo ambiental CCAT-BRAMS: um estudo de caso da campanha CLAIM - Gabriel Bonow Münchow (2011)
Todos os anos no Brasil central, grandes áreas de floresta, cerrado e pasto são queimadas, emitindo aerossóis de carbono primário para a atmosfera, especialmente no final da estação seca. Os aerossóis interferem no balanço de radiação, afetando diretamente a quantidade de radiação refletida e retroespalhada de volta ao espaço, a radiação absorvida pela atmosfera, e também a radiação de onda longa. Além dos efeitos diretos, os aerossóis afetam a microfísica de nuvens, agindo como núcleos de condensação, modificando o regime de precipitação e o albedo da nuvem. Durante a estação de queima na América do Sul, a qualidade do ar também é significativamente afetada pelos aerossóis, diminuindo a visibilidade e causando doenças respiratórias devido às partículas inaláveis. Modelos numéricos de transporte químico da atmosfera podem ser usados para estudar e prever o comportamento dos aerossóis e seus efeitos. As simulações feitas por estes modelos podem obter melhores resultados através de métodos de assimilação de dados, utilizando observações disponíveis para corrigir as simulações do modelo. Neste estudo, foi utilizado um sistema de assimilação baseado no método variacional em duas dimensões (2D-Var), acoplado ao modelo Coupled Chemical-Aerosol-Tracer Transport - Brazilian developments on the Regional Modeling System (CCATT-BRAMS). O sistema 2D-Var foi utilizado para assimilar observações de concentração de massa de material particulado menor que 2,5$μ$m (PM$_{2.5}$). Estas observações foram coletadas durante a campanha Cloud-Aerosol Interaction Measurements (CLAIM), realizada em outubro de 2007, na região norte do Estado do Mato Grosso, Brasil. As medidas foram realizadas utilizando o instrumento DataRAM abordo de uma aeronave que coletou informações com uma freqüência de 10 segundos e 30 segundos. Durante a campanha, foram realizados 17 vôos ao todo, dos quais 13 puderam ser utilizados neste estudo. Os resultados apresentam uma considerável melhora nos valores de PM$_{2.5}$ modelados, aproximando o modelo das observações, mesmo assimilando uma observação média por vôo. Os melhores resultados foram obtidos com a utilização do Erro Relativo de Background igual a 200%, com um fator de correção calculado pela assimilação adaptado ao tipo de observações assimiladas, com raios de influência inomogêneos, calculados individualmente para cada vôo, e com um banco de dados observados suavizados, sem picos singulares de concentração. Com estas configurações o sistema de assimilação foi capaz de aproximar de maneira ótima as análises às observações.