Impacto de perfis de rádio ocultação GNSS no sistema de assimilação de dados PSAS do CPTEC-INPE

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Flavio Santos de Cerqueira
• Orientador(a): Dirceu Luis Herdies, Luiz Fernando Sapucci
• Banca de defesa: Luis Gustavo Gonçalves de Gonçalves, Rodrigo Augusto Ferreira de Souza
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Meteorologia
• País: BR
• Resumo em Inglês: Assimilation of Radio Occultation profiles has shown to be a useful tool to reduce deficiencies in the meteorological data collection system. These profiles have the potential to improve the quality of the initial model conditions generated in the process of data assimilation, and have been applied successfully by many weather predictions centers. In order to explore the benefits of this additional data source on numerical weather prediction generated by the CPTEC-INPE Global model, experiments assimilating COSMIC profiles into PSAS (Physical-space Statistical Analysis System) have been done. In order to investigate the impact of RO-GPS data on the analysis and forecast generated by the CPTEC global model, COSMIC atmospheric profiles of geopotential height and water vapor were employed for two months (January and July 2009) . Experiments show that the assimilation of GPS RO data leads to a significant reduction of biases in the forecast of geopotential, humidity and wind in the upper troposphere and the stratosphere, as well as a better r.m.s fit when compared to analysis. The results show that the inclusion of GPS-RO data extends the forecast range by 36 additional hours. The impact on forecasts was most prominent when processing the data from the Southern Hemisphere. Anomaly correlation score for 500hPa geopotential heights improves by 0.17-0.22 in the Southern Hemisphere. The benefits from assimilating GPS RO data were also shown to apply to wind and humidity, demonstrating a significant and positive impact of GPS RO data in the CPTEC global model forecasting.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/03.07.21.52

Estudos sobre a sensibilidade dos modelos de previsão numérica de tempo a erros nas condições iniciais têm mostrado a importância de se ter uma descrição precisa do estado inicial da atmosfera, a fim de se obter boas previsões. Nesse contexto, a assimilação de perfis obtidos por rádio ocultação GNSS (\textit{Global Navigation Satellite System}) tem se mostrado como uma ferramenta adicional na redução das deficiências do sistema de coleta de dados meteorológicos. A assimilação desses perfis tem sido aplicada em sistemas de assimilação com sucesso em importantes centros de previsão de tempo e os resultados mostram que os mesmos contribuem para a melhoria da qualidade das condições iniciais do modelo. Com o intuito de explorar os benefícios dessa adicional fonte de dados na previsão numérica de tempo gerada pelo modelo global do CPTEC-INPE, GPSAS T213L42, foram realizados experimentos assimilando perfis atmosféricos de altura geopotencial e umidade obtidos por rádio ocultação GNSS, utilizando dados da constelação COSMIC (Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere \& Climate), para os meses de janeiro e julho de 2009. Os experimentos mostraram uma significante redução no viés nas análises de altura geopotencial, umidade e vento, da troposfera e estratosfera, bem como um menor RMS das previsões em comparação com as análises. Os resultados mostraram que a inclusão dos dados de rádio ocultação GNSS proporcionou um ganho de 36hs na previsão. Sobre o Hemisfério Sul, Os ganhos na correlação de anomalia alcançaram valores de 0,17 a 0,22 para altura geopotencial em 500hPa, o equivalente a um ganho de 66 horas na previsão. Os benefícios da assimilação dos dados de ROGNSS também se estenderam aos campos de vento e umidade, demonstrando um significante e positivo impacto desses dados sobre a previsão do modelo Global do CPTEC-INPE. O impacto da assimilação sobre as previsões mostrou-se mais proeminente sobre o Hemisfério Sul.