prof. dr. fabrício härter

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  • 1. Previso Numrica de Tempo, Verificao, Assimilao de Dados e Inteligncia Artificial
    Meteorologia Atuante
    Pelotas RS
    14 Outubro de 2011

2. Sumrio
Sistema Previsor de Tempo (CPPMet/UFPel): Modelo WRF pr-processamento, core, ps-processamento
Qualidade da Previso: Verificao
Importncia da Condio Inicial Linha de pesquisa: Assimilao de Dados Meteorolgicos
Inteligncia Artificial - Redes Neurais Artificiais
3. Modelo WRF
O WRF um modelo de equaesprimitivasdesenvolvidopeloNCAR emcolaborao com o NCEP/NOOA e o FSL
O sistema de previsoformadopelomodelo, pelomtodo de assimilao e demaisutilitruiosresultam num sistema de previsonumrica de tempo de ltimagerao, podendo ser implementadoemvriasarquiteturas de computadores e suportandodiferentesdiretivas de paralelismo.
4. Modelo WRF -Configurao
No CPPMet, o WRF estainicialmenteinstaladonumamquinaSUN, sob sistemaoperacionalLinux e compilado com diretivasOpen MP e MPI.
O domnoescolhidopara testes compreeendebasicamente a regiosul do Brasil,sendo de 220 S a 360S e de 420W a 630W.
O modelo integrado com 28 nveisverticais com coordenada eta e projeoMercator.
5. Modelo WRF - Inicializao
O modelo integradodiariamentes 00 UTC com dados no formato grib2 do Global Forecast System (GFS), modelo global do NCEP
O GFS tem resoluo horizontal de 1 grau com 26 nveis de pressosemcontar com a superfcie.
Inclui-se a temperaturadasuperfcie do mar do dia anterior a rodada e dados terrestres com 30 segundos de resoluo
Filtro Digital: remove ondas de gravidade de alta frequncia
6. Modelo WRF - Atrativos
Possuiropesparaintegrao no modohidrosttico e no-hidrosttico
com grades aninhadas.
O uso do cdigo livre
utilizadoporamplacomunidadenacional e internacional
excelentedocumentao e mail list
O WRF possuiopo de re-start,
podeser inicializado com dados dediferentesfontes
podeser acoplado a modelos de qumica, agitaomaritma
7. Modelo WRF - Ps-processamento
8. 9. VERIFICAO
Erros: imperfeio do mtodo numrico que aproxima as equaes diferenciais por equaes de diferenas finitas, resoluo da grade, dificuldade em representar os termos no-lineares e erros nos dados observados ,o erro de truncamento em modelos espectrais
Murphy (1993): a previso pode ser avaliada segundo trs caractersticas:
(1) consistncia: significa avaliar o quanto a previso objetiva (fornecida pelo modelo determinstico ou estocstico) corresponde a previso subjetiva (elaborada com base na interpretao do previsor);
(2) qualidade: avalia-se em que grau a previso corresponde ao que realmente ocorreu na natureza (EHRENDORFER; MURPHY, 1992; KRZYSZTOFOWICZ; LONG, 1991)
(3) valor: avalia o benefcio de ordem econmica e humano obtido em decorrncia da previso.
10. Verificao (Ponto de grade)
11. Assimilao de Dados - Discusso Inicial
Objetivo: melhorar a previso
Definio: Assimilao de Dados o procedimentoque usa dados observacionais ruidosos para melhorar a previso feita por modelos matemticos imprecisos
Problema: instabilidade e dimenso
12. Assimilao de Dados - Introduo

  • PNT - problema de condio inicial/fronteira

13. A partir - estimativa do estado inicial da atmosfera
- apropriada condies de superfcie e fronteira o modelo simula/prev o estado da atmosfera

  • Quanto mais precisa as CI, mais precisa ser a previso (do ponto de vista de que a melhor CI a que resulta em melhor previso)

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