Esta é uma versão desatualizada publicada em 2022-12-01. Leia a versão mais recente.

Análise de sensibilidade de modelos de fenômenos atmosféricos para avaliar precipitação na bacia hidrográfica do Rio Paraíba do Sul

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X66757

Palavras-chave:

Modelagem atmosférica, Simulação de chuva, Condição de Contorno Convectiva, Microfísica das nuvens

Resumo

Este trabalho tem como objetivo realizar um conjunto de experimentos para avaliar a sensibilidade a esquemas cumulus e microfísicos, representados em simulações numéricas do modelo Weather Research and Forecasting (WRF). Os esquemas convectivos de Kain-Fritsch (KF), Betts-Miller-Janjic (BMJ), Grell-Devenyi (GD), Grell-Freita (GF), Grell 3D (G3D), Tiedtke e New Tiedtke (NT) foram testados em associação com os esquemas microfísicos de Kessler, Purdue Lin, WSM3, WSM5, WSM6, ETA (Ferrier) e Goddard (totalizando quarenta e nove experimentos) com a finalidade de identificar a combinação que melhor representa a distribuição acumulada de chuvas na bacia do Paraíba do Sul. Os esquemas de camada limite planetária, camada superficial, radiação de onda longa e radiação de onda curta foram definidos a partir de quatro experimentos configurados com parametrizações físicas já utilizadas na mesma região, e disponíveis na literatura. O modelo Global Forecast System (GFS) foi usado como dados de condição de contorno lateral para o procedimento de downscaling, e a resolução horizontal utilizada foi de 0,05° (~5,5km) na grade mais fina. Os experimentos foram realizados para o período de tempo entre 02 e 06 de janeiro de 2019, por ser o período de maior instabilidade média, registrado pelas 19 estações automáticas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), distribuídas na bacia para o ano de 2018/ verão 2019. Para avaliar os experimentos de melhor desempenho, eles foram submetidos aos testes estatísticos de viés (BIAS), raiz quadrada do erro médio (RMSE), erro médio absoluto (MAE) e coeficiente de determinação (R2). Os resultados mostram que as combinações WSM5 e GD; Goddard e G3D; Perdue Lin e G3D; WSM5 e G3D formam um conjunto de quatro configurações físicas estatisticamente semelhantes e capazes de prever bem a precipitação média na bacia do Paraíba do Sul. Percebeu-se também que o esquema cumulus tem um peso maior que a microfísica nas simulações de chuva sendo GD3 o de melhor desempenho.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Dhiego Silva Sales, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense, Macaé, RJ

Possui graduação em Geografia pelo Instituto Federal Fluminense (2010), pós-graduação lato sensu em Geografia e Meio Ambiente pela FACCREI (2015), pós-graduação lato sensu em Engenharia do Petróleo e Gás pela UCP (2016) e mestrado em Engenharia Ambiental pelo Instituto Federal Fluminense (2020). Na indústria, tem experiência em geotecnologias aplicadas à indústria do petróleo, atuando principalmente nos seguintes temas: operações de construção subsea. Na área de educação, tem experiência em ensino de geografia para o ensino médio e completação e perfuração de poços de petróleo para o curso técnico de petróleo e gás do IFF. Desenvolve pesquisa na área de modelagem computacional de sistemas ambientais, atuando principalmente nos seguintes temas: geoprocessamento e sensoriamento remoto, simulação hidrológica, simulação chuva-vazão e simulação para estudo de Ilha de Calor Urbana.

Jader Lugon Junior, Instituto Federal Fluminense, Campos dos Goytacazes, RJ

concluiu o doutorado em Modelagem Computacional pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro em 2005, é graduado como Engenheiro Mecânico (1985) e especialista em Engenheiro de Segurança do Trabalho (2010) pela Universidade Federal Fluminense. Atua no Instituto Federal Fluminense (IFF) como Professor do curso de Mestrado de Engenharia Ambiental e no curso de graduação de Engenharia de Controle e Automação. Participa do grupo de pesquisa NUPERN - Núcleo de Pesquisa em Petróleo, Energia e Recursos Naturais (IF Fluminense) e colabora com pesquisadores do LEMA - Laboratório de Experimentação e Simulação Numérica em Transferência de Calor e Massa (IPRJ UERJ). Atua na área de Engenharia Mecânica com enfase em transferência de calor e massa.

Vicente de Paulo Santos de Oliveira, Instituto Federal Fluminense, Campos dos Goytacazes, RJ

É professor Titular do Instituto Federal Fluminense e Doutor em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2003) formado na Área de Concentração em Recursos Hídricos e Ambientais. Atua em cargos de direção no IFFluminense desde de 2007, onde foi Diretor da Unidade de Pesquisa e Extensão Agroambiental (UPEA) nos períodos de jan/2007 a mar/2008 e de abr/2012 a abr/ 2016, período no qual coordenou o credenciamento da Unidade junto a EMBRAPII com aprovação em março de 2015, e a UPEA passou a se denominar Polo de Inovação Campos dos Goytacazes do IFFluminense (PICG) pela Portaria MEC Nº 819 de 13/8/2015. Foi Pró-Reitor de Pesquisa, Extensão e Inovação do IFFluminense no período de abril/2016 a junho/2020. É Coordenador do Núcleo de Pesquisas em Gestão dos Recursos Hídricos (NPGRH), Conselheiro do Comitê da Bacia Hidrográfica do Baixo Paraíba do Sul e do Itabapoana (CBHBPSI), dos Conselhos Consultivos da Estação Ecológica Estadual Guaxindiba (EEEG) e da Reserva Particular do Patrimônio Natural Fazenda Caruara (RPPN Caruara). Tem experiência na área de Engenharia Agrícola, com ênfase em Conservação de Solo e Água, atuando principalmente nos seguintes temas: recursos hídricos, conservação de água/solo e educação ambiental. Atualmente é Diretor de Implantação do Campus Itaboraí e de Projetos de Sustentabilidade do IFFluminense, onde atua como professor do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental (PPEA), do Mestrado Profissional em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação (ProfNIT) e do Doutorado Profissional em Modelagem e Tecnologia para o Meio Ambiente Aplicadas em Recursos Hídricos (AmbHidro). ´ É Bolsista de Produtividade Desen. Tec. e Extensão Inovadora do CNPq - Nível 2.

Nivaldo Silveira Ferreira, Universidade Estadual Norte Fluminense, Macaé, RJ

Possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1986), mestrado em Meteorologia pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (1991) e doutorado em Meteorologia pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (2002). Atualmente é professor associado da Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia Dinâmica, atuando principalmente nos seguintes temas: semi-árido - técnica computacional de localização da zcit, previsão numérica de tempo - técnicas computacionais de assimilação de dados em modelos de área limitada, precipitação, meteorologia dinâmica e vórtice ciclônico de ar superior.

Antônio José Silva Neto, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, RJ

Antônio José da Silva Neto é Engenheiro Mecânico/Nuclear (UFRJ,1983), M.Sc. em Engenharia Nuclear (COPPE/UFRJ, 1989) e Ph.D. em Engenharia Mecânica (North Carolina State University, 1993). Trabalhou na Comissão Nacional de Energia Nuclear (1984-1986), na Promon Engenharia (1986-1997), e desde 1997 é professor no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Prof. Adjunto 1997-2012, Prof. Associado 2012-2013, Prof. Titular 2013- ). É membro titular da Academia Nacional de Engenharia (2017- ). Foi Coordenador de Área da FAPERJ em Engenharia Mecânica e Nuclear (2012-2018). Foi Presidente (2014-2017) da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC), 1o. Vice-Presidente (2010-2013) e membro do Conselho (2005-2009). Foi Presidente (2009-2013) da Associação Brasileira de Engenharia e Ciências Mecânicas (ABCM), Vice-Presidente (2005-2009) e Diretor Secretário (2001-2005). Foi membro do Conselho Deliberativo do CNPq (2014-2016). Criou a Secretaria Municipal de Ciência, Tecnologia, Inovação e Ensino Profissionalizante e Superior, em Nova Friburgo, RJ, e foi o Secretário (Jan/2010 a Maio/2011). Desde 2007 coordena projetos de cooperação internacional com a Universidade Tecnológica de Havana José Antonio Echeverría de Cuba (CUJAE/Cuba). Em 2014 recebeu o título honorífico de Professor Convidado da CUJAE/Cuba. É Cientista do Nosso Estado (FAPERJ) desde 2002. É Procientista da UERJ (Concurso interno) desde 1997. Publicou 15 livros, seis pela Springer-Verlag (três como editor), dois pela EdUERJ (um como editor), um pela Editora Manole (como editor), 2º colocado na Categoria Educação do Prêmio Jabuti 2011, um pela Editora Omnipax (como editor), um pela Editora Alternativa, e quatro pela SBMAC (um como editor), 61 capítulos, 165 artigos em periódicos e 457 trabalhos completos em eventos. Seu índice h na base Scopus é 18 (https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6701634821), na Web of Science é 15 (https://publons.com/researcher/3076930/antonio-jose-silva-neto/metrics/) e no Google Scholar é 26 (https://scholar.google.com.br/citations?user=e9_8y2IAAAAJ&hl=pt-BR&oi=ao). Supervisionou 14 pós-doutores. Orientou 29 teses de doutorado (sendo nove como coorientador); orientou 48 dissertações de mestrado (sendo 13 como coorientador); além de ter orientado 49 trabalhos de iniciação científica e 59 de conclusão de curso. É Editor Associado dos periódicos Journal of Heat Transfer (JHT), Inverse Problems in Science and Engineering (IPSE), Computational & Applied Mathematics (CAM) e Tendências em Matemática Aplicada e Computacional (TEMA). Participou da criação do Doutorado Profissional em Modelagem e Tecnologia para Meio Ambiente Aplicadas em Recursos Hídricos, AmbHidro, do Instituto Federal Fluminense (2019). Participou da Comissão de Avaliação Interdisciplinar da CAPES (2006-2016), tendo sido o Presidente Adjunto da Câmara Temática de Engenharia, Tecnologia e Gestão (2008-2016). Foi Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional do Instituto Politécnico da UERJ (2005-2007). Foi membro da comissão de criação do Curso de Graduação em Engenharia Mecânica do Instituto Politécnico da UERJ (1997-1998). Foi Diretor Técnico Científico do Instituto Metal-Mecânico de Nova Friburgo (2003-2006 e 2012-2013). Foi o Coordenador de Projetos e Desenvolvimento Tecnológico do Instituto Politécnico da UERJ (1997-2008 e 2012-2013). Entre 1997 e 2020 coordenou/participou de 125 projetos de pesquisa e/ou extensão. Desde 1991 é membro das Sociedades de Honra Acadêmica Phi Kappa Phi e Pi Mu Epsilon. Atua na área de Engenharia Mecânica, com ênfase em Transferência de Calor, e em Matemática Aplicada e Computacional, com ênfase em Métodos Numéricos. Em seu Currículo Lattes os termos mais frequentes na contextualização da produção científica e tecnológica são: Problemas Inversos, Radiação Térmica, Condução de Calor, Equação de Boltzmann, Meios Participantes e Estimativa de Termo Fonte.

Referências

AVOLIO, E.; STEFANO, F. WRF simulations for a heavy rainfall event in southern Italy: Verification and sensitivity tests. Atmospheric Research, [s.l.], v. 209, p. 14-35, 2018.

BENDER, F. D. Checking Sao Paulo weather forecast with WRF operating model. 2012. 164p. Atmospheric Sciences Mastership Thesis – Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas da Universidade de São Paulo: USP. (in Portuguese).

CALADO, R. N.; DERECZYNSKI, C. P.; CHOU, S. C.; SUEIRO, G.; MOURA, J. D. O.; RANDER, V.; BRASILIENSE, C. S. Eta-5km Model Simulation Performance Assessment for the Heavy Rainfall Case in the Paraíba do Sul River Basin in January 2000. Revista brasileira de meteorologia, [s.l.], v. 33, p. 83-96, 2018.

CEIVAP, 2019. Geoenvironmental Data. Available in: www.ceivap.org.br/dados-gerais.php. Access in: June 26th, 2019.

CHEN, S. H.; SUN, W. Y. A one-dimensional time dependent cloud model. J. Meteor. Soc. Japan, [s.l.], v. 80, p. 99–118, 2002.

COMIN, A.; JUSTINO, F.; PEZZI, L.; GURJÃO, C. D. S.; SHUMACHER, V.; FERNAÁNDEZ, A.; SUTIL. U. A. Extreme rainfall event in the Northeast coast of Brazil: a numerical sensitivity study, Meteorology and Atmospheric Physics, v. 133, p. 141–162, 2020.

CONRAD, O. 2015. Module Simple Kriging. SAGA-GIS Module Library Documentation (v2.2.1). http://www.saga-gis.org/saga_tool_doc/2.2.1/statistics_kriging_1.html. Access in June 06th, 2020.

DI, Z.; DUAN, Q.; GONG, W.; WANG, C.; GAN, Y.; QUAN, J.; LI, J.; MIAO, C.; YE, A.; TONG, C. Assessing WRF model parameter sensitivity: A case study with 5-day summer precipitation forecasting in the Greater Beijing Area. Geophysical Research Letters, [s.l.], v. 42, n. 2, p. 579-587, 2015.

DUDHIA, J. Numerical study of convection observed during the winter monsoon experiment using a mesoscale two-dimensional model, J. Atmos. Sci., [s.l.], v. 46, p. 3077–3107, 1989.

FERREIRA, P.; CASTANHEIRA, J. M.; ROCHA, A.; FERREIRA, J. 2008. Sensitivity study of surface forecasts in Portugal, by WRF, in view of the variation of physical parameters. XXX Jornadas Científicas de la Associación Meteorológica Española, Zaragoza. (in Portuguese).

GRELL, G. A. Prognostic Evaluation of Assumptions Used by Cumulus Parameterizations. Mon. Wea. Rev., [s.l.], v. 121, p. 764–787, 1993.

GRELL, G. A.; FREITAS, S. R. A scale and aerosol aware stochastic convective parameterization for weather and air quality modeling, Atmos. Chem. Phys., [s.l.], v. 14, p. 5233-5250, 2014.

GRELL, G. A.; DEVENYI, D. A generalized approach to parameterizing convection combining ensemble and data assimilation techniques. Geophys. Res. Lett., [s.l.], v. 29, 1693, 2002.

GUNWANI, P.; MOHAN, M. Sensitivity of WRF model estimates to various PBL parameterizations in different climatic zones over India. Atmospheric research, [s.l.], v. 194, p. 43-65, 2017.

HONG S. Y.; DUDHIA, J.; CHEN S. H. A revised approach to ice microphysical processes for the bulk parameterization of clouds and precipitation. Mon Wea Rev, [s.l.], v. 132, p. 103–120, 2004.

HONG, S-Y; LIM, J-O. J. The WRF single-moment 6-class microphysics scheme (WSM6). Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, [s.l.], v. 42, n. 2, p. 129-151, 2006.

INPE. Information on monthly and seasonal climate monitoring products for rains in Brazil on the CPTEC / INPE page. 2014. (in Portuguese). Available in: <http://clima.cptec.inpe.br/~rclima1/pdf/Documento_produto_indice.pdf>. Access in: May 25th, 2020.

JANJIC, Z. I. The Step–Mountain Eta Coordinate Model: Further developments of the convection, viscous sublayer, and turbulence closure schemes. Mon. Wea. Rev., [s.l.], v. 122, p. 927–945, 1994.

KAIN, J. S. The Kain–Fritsch convective parameterization: An update. J. Appl. Meteor., [s.l.], v. 43, p. 170–181, 2004.

KESSLER E. 1969. On the Distribution and Continuity of Water Substance in Atmospheric Circulations. In: On the Distribution and Continuity of Water Substance in Atmospheric Circulations. Meteorological Monographs, v. 10. American Meteorological Society, Boston, MA.

LIU, D.; YANG, B.; ZHANG, Y.; QIAN, Y.; HUANG, A.; ZHOU, Y.; ZHANG, L. Combined impacts of convection and microphysics parameterizations on the simulations of precipitation and cloud properties over Asia. Atmospheric research, [s.l.], v. 212, p. 172-185, 2018.

MAYOR, Y. G.; MESQUITA M. D. S. Numerical Simulations of the 1 May 2012 Deep Convection Event over Cuba: Sensitivity to Cumulus and Microphysical Schemes in a High-Resolution Model, Advances in Meteorology, v. 2015. Article ID 973151, p. 16, 2015.

MESQUITA, M. D. S. 2019. A Bayesian approach for evaluating regional climate models. 2012. Available in: https://statmos.washington.edu/cbms/mesquita_Poster.pdf. Access in: August 5th, 2019.

MEYER, D.; RIECHERT, M. Open source QGIS toolkit for the Advanced Research WRF modelling system. Environmental Modelling & Software, [s.l.], v. 112, p. 166–178, 2019.

MOHAN, P. R.; SRINIVAS, C. V.; YESUBABU, V.; BASKARAN, R.; VENKATRAMAN, B. Simulation of a heavy rainfall event over Chennai in Southeast India using WRF: Sensitivity to microphysics parameterization. Atmospheric Research, [s.l.], v. 210, p. 83-99, 2018. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.04.005.

PADILHA, S. F. 2011. Heavy rain event simulations in the state of Rio de Janeiro using the WRF model. 127p. Meteorology Mastership Thesis – Instituto de Geociências do Centro de Ciências Matemáticas e da Natureza: UERJ. (in Portuguese).

PATEL, P., GHOSH, S., KAGINALKAR, A., ISLAM, S., & KARMAKAR, S. Performance evaluation of WRF for extreme flood forecasts in a coastal urban environment. Atmospheric Research, [s.l.], v. 223, p. 39-48, 2019.

QGIS. Web: http://www.qgis.org/en/site/forusers/download.html. Access in May 30th, 2019.

RODRÍGUEZ, L. G.; ANABOR, V.; PUHALES, F. S.; PIVA, E. D. Estimation of the probability of precipitation from nonparametric statistical techniques applied to numerical WRF simulations: a case study. Ciência e Natura, Santa Maria, v. 38, p. 491-497, 2016.

ROGERS, E.; BLACK, T.; FERRIER, B.; LIN, Y.; PARRISH, D.; DI MEGO, G. 2001. Changes to the NCEP Meso Eta Analysis and Forecast System: Increase in resolution, new cloud microphysics, modified precipitation assimilation, modified 3DVAR analysis. NWS Technical Procedures Bulletin at http://www.emc.ncep.noaa.gov/mmb/mmbpll/e ta12tpb/

R-PROJECT. Web: https://cran.r-project.org/src/base/R-3/. Access in September 10th, 2019.

SILVA, F. P.; ROTUNNO FILHO, O. C. SAMPAIO, R. J.; DRAGAUD, I. C. D. V; ARAÚJO, A. A. M.; SILVA, M. G. A. J; PIRES, J. D. 2017. Evaluation of atmospheric thermodynamics and dynamics during heavy-rainfall and no-rainfall events in the metropolitan area of Rio de Janeiro, Brazil. Meteorology and Atmospheric Physics, p. 1-13.

SILVA, F. P.; SILVA, M. G. A. J, MENEZES, W. F.; ALMEIDA, V. A. Evaluation of Atmospheric Indicators Using the WRF Numerical Model in Rain Events in Rio de Janeiro City. Anuário do Instituto de Geociências, v. 38, n. 2, p. 81-90, 2016.

SIMPSON, J.; KUMMEROW, C.; TAO W-K.; ADLER, R. F. On the tropical rainfall measuring mission (TRMM). Meteorol Atmos Phys, [s.l.], v. 60, p. 19–36, 1996.

SKAMAROCK, W.; KLEMP, J.; DUDHIA, J.; Gill, D.; BARKER, D.; DUDA, M.; HUANG, X.; WANG, W.; POWERS, J. 2019. A Description of the Advanced Research WRF Model Version 4. NCAR Technical Note NCAR/TN-556+STR, 145 pp. doi:10.5065/1dfh-6p97.

SOUZA, C. V. F.; RANGEL, R. H. O.; CATALDI, M. Numerical Assessment of the Influence of Urbanization on the Convection Regime and Precipitation Patterns of the São Paulo Metropolitan Region. Revista Brasileira de Meteorologia, [s.l.], v. 32, n. 4, p. 495-508, 2017.

TAO, W. K.; SIMPSON, J.; MCCUMBER, M. An ice-Water Saturation Adjustment. Monthly Weather Reviews, [s.l.], v. 117, p. 231–235, 1989.

TIEDTKE, M. A comprehensive mass flux scheme for cumulus parameterization in large–scale models. Mon. Wea. Rev., [s.l.], v. 117, p. 1779–1800, 1989.

VERDIN, A.; FUNK, C.; RAJAGOPALAN, B.; KLEIBER, W. Kriging and Local Polynomial Methods for Blending Satellite-Derived and Gauge Precipitation Estimates to Support Hydrologic Early Warning Systems. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 54, n. 5, p. 2552-2562, 2016. DOI: 10.1109/TGRS.2015.2502956.

WANG, W.; BRUYERE, C.; DUDA, M.; DUDHIA, J.; GILL, D.; LIN, H. C.; MICHALAKES, J.; RIZVI, S.; ZHANG, X.; BEEZLEY, J. D.; COEN, J. L.; KAVULICH, M.; WERNER, K.; CHEN, M.; BERNER, J.; MUNOZ-ESPARZA, D.; REEN, B.; FOSSEL, K.; MANDEL, J. 2019. ARW Version 4 Modeling System User’s Guide, Mesoscale & Microscale Meteorology Division, National Center for Atmospheric Research.

WARNER, Thomas Tomkins. Numerical weather and climate prediction. Cambridge University Press, 2010.

WRF Modeling System Download. Web: http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/download/get_source.html. Access in September 14th, 2019.

YANG, Q.; DAI, Q.; HAN, D.; CHEN, Y.; ZHANGA, S. Sensitivity analysis of raindrop size distribution parameterizations in WRF rainfall simulation. Atmospheric Research, [s.l.], v. 228, p. 1-13, 2019. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2019.05.019.

ZHANG, C.; WANG, Y. and HAMILTON, K. Improved representation of boundary layer clouds over the southeast pacific in ARW–WRF using a modified Tiedtke cumulus parameterization scheme. Mon. Wea. Rev., [s.l.], v. 139, p. 3489–3513, 2011.

ZHANG, C.; WANG, Y. Futuras Mudanças Projetadas da Atividade de Ciclones Tropicais sobre o Norte do Norte e Pacífico Sul em um Modelo Climático Regional de 20 km de Malha. J. Climate, [s.l.], v. 30, p. 5923-5941, 2017.

Downloads

Publicado

2022-12-01

Versões

Como Citar

Sales, D. S., Junior, J. L., Oliveira, V. de P. S. de, Ferreira, N. S., & Silva Neto, A. J. . (2022). Análise de sensibilidade de modelos de fenômenos atmosféricos para avaliar precipitação na bacia hidrográfica do Rio Paraíba do Sul. Ciência E Natura, 44, e55. https://doi.org/10.5902/2179460X66757

Edição

Seção

Meteorologia

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)

Artigos Semelhantes

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.