AVALIAÇÃO DA PRECIPITAÇÃO DO MODELO REGIONAL ETA UTILIZANDO AS ANÁLISES DO CPTEC E NCEP

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1 AVALIAÇÃO DA PRECIPITAÇÃO DO MODELO REGIONAL ETA UTILIZANDO AS ANÁLISES DO CPTEC E NCEP Rildo Gonçalves de Moura 1, Dirceu Luis Herdies 1, David Mendes 1, Monica Cristina Damião 1 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - CPTEC/INPE - SP, Brasil. RESUMO: Os modelos numéricos de tempo são ferramentas importantes tanto para a melhoria no entendimento dos fenômenos meteorológicos, como no auxílio da previsão de tempo. Logo, o conhecimento do desempenho dos modelos no que tange a precipitação, juntamente com seus erros sistemáticos, é de suma importância para que os meteorologistas (previsores) elaborem previsões de tempo cada vez mais confiáveis. Com o objetivo de melhorar a qualidade da previsão de tempo no Brasil, o Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), disponibiliza diariamente previsões de modelos numéricos de tempo, com condição inicial Physical-space Statistical Analysis System (PSAS) do próprio centro e também do National Center for Environmental Prediction (NCEP). A partir de dezembro de 2007, a avaliação da precipitação gerada por esses modelos, está utilizando como referência os dados MERGE. Neste trabalho são mostradas as avaliações das previsões de 24 a 120 horas, durante a estação de verão (DJF) de 2007 e 2008, da distribuição espacial (ERRO MÉDIO), do erro médio quadrático (RMSE) e da evolução do ERRO MÉDIO da precipitação, para duas diferentes condições iniciais (análises). Os resultados mostram, em ambas análises, um erro médio positivo (superestimativa) sobre a Região Norte, principalmente para 24 horas de previsão. Porém, quando utilizada a análise do CPTEC a área de superestimativa é menor e menos intensa. ABSTRACT: EVALUATION OF THE PRECIPITATION OF REGIONAL MODEL ETA USING THE ANALYSIS OF CPTEC AND NCEP The weather numerical models are important material for the improvement in the agreement of the meteorological phenomenon as in the aid of the weather forecast. The knowledge of the performance of the models in relation the precipitation, together with its bias quality controls, is important so that the meteorologists develop better weather forecasts. With the objective to improve the quality of the weather forecast in Brazil, the Center of Weather Forecast and Climate Studies (CPTEC) of the National Institute for Space Research (INPE), provides daily forecasts of weather numerical models, with initial condition Physical-space Statistical Analysis System (PSAS) from CPTEC and also of the National Center for Environmental Prediction (NCEP). From December of 2007, the evaluation of the precipitation created for these models, is using as reference data MERGE. In this work shown the evaluations of the forecasts of 24 and 120 hrs, during the station of summer (DJF) of 2007 and 2008, of the space distribution (mean error), Root mean square error (RMSE) and of the evolution of the mean error of the precipitation, for two different initial conditions (analysis). The results show that the two analysis have positive an mean error (super estimative) on the Region North, principally for 24 hours of forecast. However, when used the analysis of the CPTEC the super estimate area is minor and minor intense. Palavras-Chave: Avaliação de Modelos, Precipitação, Modelagem numérica de tempo. 1. INTRODUÇÃO As previsões elaboradas pelos modelos numéricos de tempo apresentam incertezas, que podem ser decorrentes da representação dos processos físicos nos modelos e/ou mesmo da imprecisão dos cálculos, além da qualidade da condição inicial utilizada pelos modelos. Além disso, observa-se que para certos eventos os modelos apresentam baixa qualidade, podendo subestimar ou superestimar intensidades, posicionar de maneira incorreta sistemas, entre outras. Enquanto que outros eventos os modelos descrevem corretamente sua ocorrência. Sendo assim, é necessário o acompanhamento do desempenho dos modelos, como também do conhecimento dos erros sistemáticos para que a previsão de tempo e seus produtos sejam mais confiáveis. Esta tarefa é uma das atribuições do grupo METOP (Operações Meteorológicas) dentro do CPTEC, que realiza avaliações diárias e mensais da precipitação dos modelos operacionais do Centro. O comportamento dos modelos pode variar dependendo da estação do ano, da região, do horário inicial de integração, da resolução do modelo, e também da quantidade de observações assimiladas pelas análises. Sabendo-se da importância de conhecer a destreza dos modelos numéricos, este trabalho visa avaliar a desempenho dos modelos operacionais do CPTEC/INPE, com relação a um banco de dados

2 alternativo e independente, composto de dados de precipitação observados combinados com dados de satélite, durante a estação de verão (DJF), 2007 e Com intuito final de oferecer uma previsão com maior/melhor confiabilidade/qualidade. 2. METODOLOGIA Para a execução deste trabalho foram realizados experimentos, no período de Dezembro de 2007 a Fevereiro de 2008, utilizando as previsões diárias de duas configurações de modelos que rodam operacionalmente no CPTEC/INPE, somente para as rodadas inicializadas as 12Z e os campos de precipitação gerados a partir da composição de dados observados (Surface Synoptic Observations-SYNOP) com dados de estimativa de satélite (Tropical Rainfall Measuring Mission-TRMM), denominada (MERGE). Sugere-se que o resultado obtido no campo de precipitação, a partir da implantação desta técnica seja melhor representativo, uma vez que, os pontos de grade onde não existem os dados observados são preenchidos com os dados do satélite, minimizando os erros decorrentes da interpolação comunicação pessoal (Rozante). Utilizou-se o modelo regional Eta_40km (Black, 1994) desenvolvido na Universidade de Belgrado. Esse modelo usa a grade E de Arakawa (Arakawa e Lamb, 1997) e coordenada vertical η (Mesinger, 1984). O modelo utiliza um esquema de Betts-Miller modificado para parametrizar à convecção (Janjic, 1988). O modelo possui resolução horizontal de 40 km e 38 níveis na vertical e as análises do NCEP, como condição inicial e as previsões do modelo global T126l28 do CPTEC como condição de contorno. E o sistema Rpsas_40 utiliza o mesmo modelo Eta_40km, mas com condição inicial gerada pelo Physical-space Statistical Analysis System (PSAS), desenvolvida pelo Data Assimilation Office (DAO). O desempenho de cada modelo foi avaliado utilizando-se as diferenças diárias entre os pontos extraídos de cada configuração do modelo e os dados MERGE, acumulados a cada 24 horas, para cada um dos horários de integração. O cálculo do ERRO MÉDIO da equação (1.0) é definido como sendo a diferença entre a previsão e o dado observado de precipitação pela razão do número de dias estudados. Para os resultados que apresentam valores positivos de precipitação, têm-se superestimativa e valores negativos, subestimativas. Uma previsão perfeita ocorre quando o ERRO for igual a zero. O cálculo de RMSE tem o objetivo de mostrar o tamanho do erro de uma estimativa. A magnitude do erro das previsões foi estimada através do cálculo do ERRO MÉDIO e da raiz do erro quadrático médio (RMSE), conforme apresentados abaixo. No cálculo do RMSE da equação (2.0), o limiar de precipitação adotado foi de 15 mm. Ambos os índices foram estimados para cada uma das configurações dos modelos estudados. ERRO MÉDIO = (P-O)/N 1.0 RMSE = (( P - O)² /N) 2.0 Onde: P são as previsões, O as observações e N o número de previsões avaliadas. 3. RESULTADOS As figuras 1 e 2 mostram a precipitação acumulada trimestral, o ERRO MÉDIO e RMSE, em milímetros (mm), das previsões de precipitação do Eta_40km e do Rpsas_40, para a América do Sul, respectivamente. Dando ênfase ao Brasil, vimos que a precipitação acumulada durante o trimestre DJF, apresentou valores acima de 600 mm, em vários pontos específicos sobre a região Norte. Sendo que na maioria desta região os valores não ultrapassaram 500 mm. Por outro lado, os valores extremos foram observadas sobre o extremo norte dos Estados do Maranhão e Piauí, parte central da Região Sudeste, mais precisamente na divisa entre os Estados de São Paulo, Minas Gerais e Goiás, atingindo valores da ordem de 1000 mm. A precipitação acumulada sobre a Região Sul foi da ordem de 300 a 600 mm, enquanto os menores valores ocorreram sobre a Região Nordeste, principalmente a faixa litorânea leste. Na figura 1, observou-se que para o Eta_40km, nas primeiras 24 horas de integração que o valor do erro médio foi positivo, ou seja, superestimativa, principalmente sobre parte das Regiões Norte e Centro- Oeste, atingindo valores acima de 30 mm sobre os Estados de Rondônia, Acre, noroeste do Mato Grosso, sul do Amazonas e do Pará. Resultados similares foram obtidos por Tóta et al, (2001). Notamos também as maiores variações de rmse neste horário de previsão. Para o restante dos horários de previsão o Eta_40km

3 apresentou um bom desempenho, principalmente a partir do terceiro dia de previsão. Na figura 2, observouse que para o Rpsas_40, no primeiro prazo de integração o valor do erro médio também foi positivo, sobre áreas restritas dos Estados do Pará e Amazonas, da ordem de 30 mm. As maiores variações de rmse, também

4 Figura 1: Precip itação acumu lada trimes tral, ERRO MÉDI O e RMS E do ETA_ 40km para o verão (DJF) da Améri ca do Sul, em milím etros (mm).

5 Figura 2: Precipi tação acumu lada trimest ral, ERRO MÉDI O e RMSE do RPSA S_40 para o verão (DJF) da Améri ca do Sul, em milíme tros (mm).

6 foram verificadas para este horário. Na previsão de 48 horas a área de superestimativa apresentada pelo Rpsas_40 é inferior ao do Eta_40km. A partir de 72 horas de integração, tanto o erro médio como o rmse comportam-se de maneira análoga para as duas configurações. Na figura 3a, verificamos que o Eta_40km apresentou valor médio da evolução para todo o período da ordem de mm, para o primeiro horário de previsão. Porém, para 48 e 72 horas de previsão o modelo apresenta uma sensível melhora, mesmo superestimando os valores foram da ordem de e Em seguida, com o avanço do prazo de integração o modelo apresentou uma tendência de subestimativa. Na figura 3b, verificamos que o Rpsas_40 apresentou valor médio da evolução levemente positivo da ordem de mm, ou seja, uma pequena superestimativa para o primeiro horário de previsão. Para o restante dos horários de previsão, o Rpsas_40 apresentou uma pequena subestimativa. (a) (b) Figura 3: Evolução e valor do erro médio para cinco horários de previsão de precipitação, em milímetros (mm), dos modelos Eta_40km (a) e Rpsas_40 (b) ao longo do período para a América do Sul. 4. CONCLUSÕES Os resultados dessa avaliação mostraram que o Eta_40km superestima fortemente as previsões de precipitação nas primeiras 24 horas de integração, principalmente no verão da Região Norte do Brasil. Superestima ainda as previsões de 48 e 72 horas, sendo esta última a melhor previsão e subestima o restante dos horários. Por outro lado, o Rpsas_40 também mostra uma superestimativa para 24 horas de previsão, porém com um valor muito menor de intensidade e abrangendo uma área de menor tamanho. Subestimando as quatro previsões seguintes. Sendo assim, podemos afirmar que a confiabilidade do Rpsas_40 para a previsão de 24 horas é superior ao do Eta_40km, isso implica que o uso mais racional de cada modelo no que tange ao melhor prazo de integração possibilitará melhorias significativas na qualidade da previsão de precipitação sobre o Brasil. AGRADECIMENTOS: Os autores agradecem ao grupo de operações meteorológicas METOP/IO, pela ajuda na obtenção e pela concessão das informações (dados) utilizadas neste trabalho. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Arakawa, A., and Lamb, V. R., 1977: Computational design of the basic dynamical processes of the UCLA general circulation model. Methods in Computational Physics, 17, Black, T. L; 1994: The new NMC mesoscale Eta model: Description and forecast examples. Weather Forecasting, 9, Mesinger F., 1984: Ablocking for representation of mountains in atmospheric models. Rivista di Meteorologia Aeronautica, 44, , Janjic, Z. I., and Nickovic, S., and Deaven, D. G., 1988: The step-mountain coordinate: Model description and performance for cases of Alpine lee ciclogenesis and for a case of Appalachian redevelopment. Monthly Weather Review, 116,

7 Tóta, J., Gomes, J., Moura, R. G., Calbete, N. 2001: Avaliação da Precipitação do Modelo Regional Eta- OSU/SSib com dados do LBA na Amazônia. VIII congresso Argentino de Meteorologia e IX Congresso Latino Americano e Ibérico de Meteorologia.

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