EPAGRI/CIRAM
EPAGRI CIRAM
Primavera
Início:22/09 Fim:21/12
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Projetos - Em andamento

Confira os projetos que fazem parte do dia-a-dia do CIRAM:

Suporte a previsão de curtíssimo prazo através da assimilação de dados em ciclo de atualização rápida (CAR)
Assimilação de dados para suporte a previsão met.
Código: 6311194

Problema:
Certos fenômenos meteorológicos, como tempestades intensas de pequenas escalas causam com frequência grande dano à propriedade e à vida humana. Tais sistemas exigem uma descrição detalhada da atmosfera assim como previsões de alta precisão e de curtíssimo prazo (de 0 a 6 horas) chamadas comumente em Inglês de nowcasting. Estas previsões constituem ferramentas poderosas para o alerta de sistemas de grande impacto como ciclones, tempestades severas e tornados, causadores de enxurradas, granizo, descargas elétricas, deslizamentos de terra e ventos de grande intensidade. É necessário melhorar a previsão de curto prazo de eventos extremos através de modelo matemáticos com assimilação de dados de radar, imagens de satélite e estações meteorológicas.

Objetivos:
Tem como objetivo desenvolver um sistema end-to-end de apoio a previsão de curtíssimo prazo para os centros regionais (Santa Catarina), utilizando um Ciclo de Atualização Rápida (CAR) com assimilação de dados sobre o Brasil e América do Sul. Este CAR contará com a interação entre diversas escalas espaciais e temporais para disponibilizar as condições iniciais e de contorno sobre as regiões de interesse dos centros de monitoramento de eventos extremos. Para isso, será utilizado o modelo regional WRF em alta resolução espacial (5 x 5 Km) com dados assimilados de radar e estações automáticas.

Metodologia:
Com o objetivo de desenvolver um sistema end-to-end de apoio a previsão de curtíssimo prazo para os centros regionais, utilizando um Ciclo de Atualização Rápida (CAR) com assimilação de dados sobre o Brasil e América do Sul, este projeto propõe o uso de modelos numéricos de previsão de tempo em diferentes escalas temporais e espaciais. O aninhamento destes modelos permite a interação entre as múltiplas escalas, de global a local. Dessa forma, também os processos de larga escala são considerados de forma consistente na geração das condições iniciais para simulação dos fenômenos de escala convectiva, os quais são críticos para eventos extremos. Esta seção apresenta os materiais e métodos necessários para o cumprimento dos objetivos e metas deste projeto, incluindo os modelos numéricos e os sistemas de assimilação de dados empregados, bem como os dados e controle de qualidade a serem utilizados.

Resultados esperados:
As principais contribuições científicas e tecnológicas advindas do desenvolvimento de um sistema end-to-end de apoio a previsão de curtíssimo prazo para Santa Catarina (Epagri/Ciram), utilizando um Ciclo de Atualização Rápida (CAR) com assimilação de dados sobre o Brasil e América do Sul: A) Aprimoramento de técnicas de controle de qualidade de dados não convencionais e com alta taxa temporal de amostragem; B) Aumento da capacidade tecnológica e a inclusão de dados de radar em modelos de nowcasting; C) Capacitação de recursos humanos e disseminação do conhecimento no uso de assimilação de dados aplicada ao monitoramento de eventos meteorológicos extremos; D) Avanço na capacidade nacional de integração das redes de observações disponíveis em modelos de previsão numérica de tempo; E) E refinamento temporal e espacial das previsões de tempo.

Responsável:
Clovis Roberto Levien Correa

Unidade organizacional do responsável:
Epagri - Centro de Informações de Recursos Ambientais e de Hidrometeorologia de Santa Catarina

Datas:
Início previsto: 01/05/2015 00:00:00
Fim previsto: 01/03/2017 00:00:00
Fim efetivo:

Equipe:

Nome do Colaborador Unidade
Clovis Roberto Levien Correa CIRAM - Meteorologia
Dr. Dirceu Luis Herdis CPTEC/INPE
Dr. Luis Gustavo Gonçalves de Gonçalves CPTEC/INPE
Dr. Mário de Quadro IFSC
Dr. Soni Yatheendradas NASA USA
Dra. Dalia Kirschban NASA USA
Dra. Solange Souza CPTEC/INPE
Gilsania de Souza Cruz de Araujo CIRAM - Meteorologia
Maria Laura Guimaraes Rodrigues CIRAM - Meteorologia