Inclusão de precipitação observada num sistema de assimilação de dados baseado no filtro de Kalman

• Processo: 08/04516-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Novas Fronteiras
• Data de Início da vigência: 08 de janeiro de 2009
• Data de Término da vigência: 07 de janeiro de 2010
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Meteorologia
• Pesquisador responsável: Julio Pablo Reyes Fernandez
• Beneficiário: Julio Pablo Reyes Fernandez
• Pesquisador Anfitrião: Eugenia Kalnay
• Instituição Sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Maryland, College Park, Estados Unidos
• Assunto(s): Filtros de Kalman Precipitação Previsão numérica do tempo
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Assimilacao De Dados | Filtro De Kalman | Precipitacao | Previsao Numerica De Tempo | Meteorologia Dinâmica

Resumo

O presente projeto tem como objetivo incluir dados observados de precipitação, por sua importância e impacto na previsão numérica de tempo (PNT), principalmente sobre os trópicos, num sistema de assimilação de dados baseado no Filtro de Kalman. Será utilizada a transformada do filtro de Kalman local por conjunto (LETKF do inglês 'Local Ensemble Tranform Kalman Filter') desenvolvido na Universidade de Maryland (Estados Unidos) e disponível para o Brasil nos termos de pesquisa e desenvolvimento. Este esquema destaca-se, principalmente, por sua eficiência computacional (altamente paralelizável), sua independência da física do modelo envolvido e por que atualiza os 'erros do dia' em cada ciclo de assimilação. Também, por adequar-se melhor na relação custo/beneficio à capacidade computacional e de pessoal existente em centros do porte do CPTEC/INPE. A implementação será realizada em modelos simplificados e de Previsão Numérica de Tempo (PNT) global. Serão elaborados experimentos para verificar seu desempenho e os resultados comparados com os encontrados usando o método variacional (3DVAR/4DVAR). Finalmente com este trabalho de pós-doutoramento espera-se aprimorar o sistema de assimilação de dados do CPTEC/INPE independente do modelo utilizado, seja global ou regional (AU)