Desempenho de esquemas numéricos na modelagem da não linearidade da precipitação em um modelo atmosférico simplificado

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Moita, Daniel Menon Simões
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Laboratório Nacional de Computação científica; Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos; BR; LNCC; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Análise numérica; Soluções numéricas; Equações diferenciais parciais; Differential equations, Partial.; Numerical analysis; Numerical solutions; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA::ANALISE NUMERICA
• Link de acesso: https://tede.lncc.br/handle/tede/159

A interação entre campos de fluxos de larga escala e campos de precipitação na atmosfera tropical pode apresentar fronteiras abruptas entre regiões secas e regiões úmidas (limitadas pela frente de precipitação). Como a velocidade de propagação de distúrbios nessas regiões é diferente, forma-se uma descontinuidade (Dias e Pauluis, 2009). Tal fenômeno pode ser representado por um sistema de equações formado pelas equações da água rasa e pela equação de conservação do vapor d'água acopladas por um termo fonte não linear (Frierson et al., 2004) . O objetivo do presente trabalho é comparar a consistência dos resultados e o desempenho de modelos de simulação numérica que utilizam dez métodos numéricos diferentes para resolver essas equações, dentre eles os métodos das diferenças finitas: Leapfrog, Lax-Wendroff e Leapfrog com filtros; Upwind desenvolvido por Walcek (2000) e utilizado em Freitas et al. (2011); e os métodos de volumes finitos: Godunov, Lax-Wendroff, Minmod, MC, Superbee e Bean-Warming. Estes modelos são testados com condições não lineares e, ao final, os resultados mostram que o método dos volumes finitos, mesmo sendo mais complexo e ter um custo computacional maior em simulações idênticas, é mais adequado para simular tal fenômeno pois fornece uma solução mais precisa ao lidar com as descontinuidades, gerando, assim, resultados mais realísticos que nos outros casos. Esses resultados podem ter impacto no desenho dos novos modelos para os centros operacionais de previsão de tempo e clima.