Problemas inversos usando o método de otimização Firefly aplicado na parametrização de precipitação do modelo BRAMS sobre América do Sul

• Autor(a) principal: Ariane Frassoni dos Santos
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
• Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2013/11.30.00.35

o presente trabalho teve como objetivo aperfeiçoar a qualidade das previsões numéricas de tempo do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (CPTEC/INPE) introduzindo o resultado da aplicação de um procedimento numérico que objetivamente define a melhor ponderação, a partir de um conjunto de pesos ótimos, para os membros do conjunto da parametrização de cumulus precipitantes do modelo \emph{Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System} (BRAMS). Consideraram-se os membros do conjunto de simulações de precipitação geradas utilizando cinco opções de fechamento, representando diferentes formulações para o controle dinâmico da convecção (a modulação da convecção pelo ambiente de grande escala) no esquema de parametrização convectiva profunda. A ponderação objetiva de tais membros é um problema inverso de estimação de parâmetros, que foi resolvido como um problema de otimização. Para isso, utilizou-se o método de otimização metaheurístico \emph{Firefiy} (FY) para minimizar a diferença quadrática entre o dado observado e a combinação dos diferentes campos de precipitação do modelo. Neste contexto, as características do verão do mês de janeiro dos anos de 2006, 2008 e 2010 foram analisadas. A aplicação e validação da metodologia levou em consideração a utilização de campos de precipitação diários, definidos sobre a América do Sul e obtidos de técnicas de sensoriamento remoto combinadas a dados de estações meteorológicas convencionais. Os pesos foram obtidos para ponderar o fluxo de massa de cada membro (os quais estão diretamente relacionados com a precipitação) do conjunto de fechamentos. A metodologia de avaliação levou em consideração o cálculo de métricas estatísticas comumente utilizadas na análise de dados meteorológicos. Os resultados indicaram que o movimento vertical em baixos níveis é o principal mecanismo para a determinação do fluxo de massa e desenvolvimento da convecção, recebendo este o maior peso no processo de treinamento. Este fechamento, conhecido na literatura como \emph{low-level Omega} ainda considera o papel da defasagem introduzida no cálculo do fluxo de massa por levar em consideração esta propriedade em um passo de tempo anterior, simulando a atuação das correntes de ar descendentes na formação de novas células convectivas. Considerou-se que este mecanismo também foi importante na relação entre o fechamento e o dado observado, e teve maior importância frente aos fechamentos associados ao cálculo da energia potencial disponível para a convecção. O processo de treinamento produziu uma combinação tal que resultou em taxas mais realistas de aquecimento e secamento da coluna atmosférica. Com isso, a precipitação simulada foi melhor representada. Além disso, o desempenho do modelo em simular outras variáveis atmosféricas também foi notado. A representação da temperatura próximo à superfície, bem como os padrões de pressão ao nível médio do mar, foram melhor simulados em comparação com a versão adotada como controle do modelo BRAMS. Entretanto, verificaram-se erros sistemáticos nos campos de vento, os quais não estão diretamente relacionados ao fechamento escolhido. É necessário uma investigação melhor a respeito da simulação da circulação em baixos níveis do modelo, fator este determinante para a geração de instabilidade em diversas áreas da América do Sul.