Parametrização de processos acoplados biosfera-atmosfera em modelos do sistema terrestre usando programação genética

• Processo: 15/18170-5
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Vigência (Início): 01 de outubro de 2015
• Vigência (Término): 30 de junho de 2017
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Meteorologia
• Convênio/Acordo: Pesquisa Colaborativa GOAmazon
• Pesquisador responsável: Celso von Randow
• Beneficiário: Marcos Barbosa Sanches
• Instituição-sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/50529-8 - Interação entre fluxos de superfície e concentrações de aerossóis no gatilho de chuvas convectivas, AP.PFPMCG.R
• Assunto(s): Compostos orgânicos voláteis Programação genética Interação biosfera-atmosfera Micrometeorologia Amazônia

Resumo

Melhorar o entendimento de como a superfície terrestre influencia a formação de nuvens e chuva é um passo chave para aprimorar a representação dos processos de ecossistemas continentais em modelos do sistema terrestre. Particularmente, o impacto de emissões de compostos orgânicos voláteis biogênicos ('biogenic volatile organic compounds', BVOCs) pela vegetação de floresta nos fluxos de superfície e na estabilidade da camada limite, e na nucleação de nuvens ainda é um assunto de pesquisa relevante. Este projeto, proposto como parte do projeto GOAMAZON, tem por objetivos aprimorar a representação de processos de interação biosfera-atmosfera no modelo brasileiro do sistema terrestre ('Brazilian Earth System Model', BESM) com a incorporação de novas parametrizações da camada limite atmosfera e do ciclo diurno na região amazônica. Para isto, este treinamento técnico propõe aplicar técnicas de programação genética ('Genetic Programming', GP) no desenvolvimento de modelos de baixa-dimensão das interações relevantes entre a floresta e a atmosfera, para serem integradas em modelos de grande escala, como os modelos do sistema terrestre atuais. A GP pertence a uma classe de algoritmos 'evolucionários', que são baseados em conceitos de seleção natural e genética. Uma característica importante deste tipo de algoritmo é que tanto as variáveis quanto os parâmetros constantes dos modelos candidatos são estimados e otimizados. Desta forma, comparadas a técnicas de regressão clássicas, uma estrutura específica de modelo não precisa ser assumida a priori. As atividades técnicas serão: (I) desenvolver uma estrutura GP para modelagem dos processos entre floresta e a atmosfera, particularmente os relacionados a emissões de BVOCs; (II) gerar diferentes modelos de regressão, baseados em GP ou em regressões clássicas; (III) analisar a parsimônia e fidelidade dos modelos em relação a observações ou simulações com modelos físicos da camada limite; (IV) introduzir as melhores parametrizações em um modelo atmosférico (BESM) e avaliar resultados. (AU)