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Motivação

    A região do Nordeste do Brasil (NEB) tem no passado uma história de secas que afetam de forma drástica sua população rural. Essas secas estão associadas às características climáticas da região, as quais possuem grande variabilidade espacial e temporal na distribuição de precipitação, bem como a concentração de mais de 80% do total anual da chuva no período de quatro meses.

    Atualmente existem diversas técnicas de previsão climática. Uma delas utiliza os Modelos Globais de Circulação Atmosférica – MGCA, que geralmente dão a informação climática em uma grade de 300 x 300 km. A aplicação do MGCA em previsão climática (um a quatro meses) tem sido limitada devido a resolução espacial ser baixa para fornecer informações em escala regional ou mesmo local.

Localização do Projeto Downscaling

    Fruto da cooperação técnico cientifica iniciada no ano de 2001 entre a FUNCEME e o International Research Institute for Climate Prediction (IRI) foi implementado um grupo de desenvolvimento e pesquisa para regionalizar a previsão climática sazonal

    Desta maneira, a aplicação da técnica de "downscaling" (ou ampliação da resolução) torna-se uma ferramenta importante para o USUÁRIO poder utilizar a previsão climática em um nível mais compatível com o seu processo de tomada de decisão.

Downscaling

    A técnica “downscaling” consiste na associação de modelos numéricos dinâmicos de previsão, em particular, no aninhamento do Modelo Regional Espectral (MRE) com um MGCA, sendo o MRE alimentado pelas informações geradas no MGCA. O modelo regional é executado com uma grade de 60 x 60 km, o que implica em uma ampliação da resolução de 25 vezes. A diminuição do tamanho da grade também implica numa melhor definição dos processos físicos, já que o downscaling incorpora melhor os efeitos da topografia, vegetação, contrastes entre continente e oceano e outros.

    O projeto é uma parceria entre a FUNCEME (Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos) e o IRI (International Institute Research) . O MRE utilizado foi desenvolvido pelo NCEP (National Centers for Environmental Prediction) e atualmente é usado de forma operacional na FUNCEME. O MGCA utilizado é executado no IRI.

    Para verificar a habilidade desse método em reproduzir os aspectos característicos regionalizados do clima na região do NEB integrou-se, de forma retrospectiva, o  MRE no período de 1971 a 2000. Posteriormente, comparou-se os dados simulados com os observados e foi calculado o índice de correlação espacial entre eles. Os índices correlação obtidos são similares aos obtidos pelos MGCA, indicando um capacidade em realizar a previsão regionalizada. Na Figura 1 mostra-se a correlação espacial entre a precipitação simulada e a observada obtida para o período de fevereiro a maio.

Figura 1
Figura 1 – Correlação espacial entre as anomalias de precipitação simuladas e observadas de 1971 a 2000.

    A previsão climática utilizando essa técnica estará sendo realizada mensalmente na FUNCEME. Vários produtos, mensais e trimestrais, derivados das simulações numéricas são gerados e podem ser acessados pelo usuário na sessão previsões .

    Na Figura 2 e 3 são mostrados dois dos produtos de previsão gerados pelo modelo para o período de março a maio de 2002, realizada em fevereiro de 2002. Na figura 2, a previsão do percentual da climatologia da precipitação do modelo. As áreas em cinza mostram onde o modelo não teve habilidade em realizar a previsão, baseado no coeficiente de correlação da performance “histórica” do modelo .

Figura 2
Figura 2 – Previsão da distribuição do percentual da climatologia da precipitação (com mascara estatística) para os meses de fevereiro a maio de 2002, com TSM persistida do mês de janeiro de 2002.

    Na figura 3, observam-se 4 mapas relacionados com a previsão de probabilidade por categorias de total de precipitação no período, no qual a anomalia de precipitação é classificada nos tercis: “Acima da normal”, “Próximo da Normal”, ou “Abaixo da Normal”. Para cada uma das três categorias é mostrado o mapa com a probabilidade de ocorrência. Onde a probabilidade foi obtida do desempenho da simulação histórica (1971 a 2000). O quarto mapa mostra a categoria prevista seguindo os critérios dados na tabela 1:

Condições Categoria
Acima da normal > 50% Acima da normal (A)
Próximo da normal > 50% Próximo da normal (N)
Abaixo da normal > 50% Abaixo da normal (B)
Abaixo da normal > acima da normal e acima da normal < 30% Não acima da normal (NA)
Acima do normal > abaixo da normal e abaixo da normal < 30% Não abaixo da normal (NB)
Nenhuma das condições acima Sem habilidade de previsão

Figura 3
Figura 3 – Previsão da probabilidade da categoria de precipitação. Mapa “Abaixo da Normal”: probabilidade percentual de ocorrer na categoria A. Mapa “Normal”: probabilidade percentual de ocorrer na categoria N. Mapa “Acima da Normal”: probabilidade percentual de ocorrer na categoria A. Mapa “Rebuilt FCST”: Categoria prevista de acordo com os critérios da tabela 1 onde azul é categoria A, verde NB, amarelo N, laranja NA, vermelho B, e cinza indica que o modelo não teve habilidade.

Mapas de correlação de anomalia de precipitação ( Modelo vs Observado ) no período de 1971 a 2000

Dados: FUNCEME e INMET interpolados sobre a grade do modelo regional (aproximadamente 0,5 x 0,5 deg)

Período: 1971 a 2000

Descrição: O mapa mostra a climatologia da precipitação no período indicado.

Artigo publicado na Revista Brasileira de Meteorologia (RBMET), v.23, n.1, 73-87, 2008:
  • Sensibilidade Intrasazonal de um Downscaling Dinâmico de Precipitação (1971-2000): Uma Análise na Bacia Hidrográfica do Açude Castanhão-CE - J. M. B. Alves; J. N. B. Campos; L. S. V. Nascimento;(versão PDF)

Artigo publicado na Revista Brasileira de Meteorologia (RBMET), v.22, n.3, 354-372, 2007:
  • Um Estudo Inter-Comparativo de Previsão Sazonal Estatística-Dinâmica de Precipitação no Nordeste do Brasil - J. M. B. Alves; A. A. Costa; S. S. Sombra; J. N. B. Campos; F. A. Souza Filho; E. S. P. Martins; E. M. Silva; A. C. S. Santos; H. A. Barbosa; W. L. B. Melcíades; D. F. Moncunill; (versão PDF)

Artigo publicado na Revista Brasileira de Meteorologia (RBMET), v.20, n.2, 191-206, 2005:
  • Uma Avaliação Preliminar de Simulações Climáticas de um Modelo Regional Espectral Aninhado em um Modelo Global (ECHAM4.5) Sobre o Setor Norte da Região Nordeste do Brasil (1971-2000) - J. M. B. Alves; J. N. B. Campos; F. A. Souza Filho; D. F. Moncunill; E. M. Silva; W. L. B. Melcíades; A. G. Ferreira; L. Sun; A.D. Moura;(versão PDF)

Artigo publicado no Journal of Climate v.18, 551-567, 2005:
  • Climate Downscaling over Nordeste, Brazil, Using the NCEP RSM97 - L. Sun; D. F. Moncunill; H. Li; A.D. Moura; F. A. Souza Filho(versão PDF)

Resumo do artigo publicado na Revista Brasileira de Meteorologia (RBMET), v.18, n.2, 161-180, 2003:
  • Uma Aplicação da Técnica de "Downscaling" Dinâmico no Setor Norte da Região Nordeste do Brasil - J. M. B. Alves; G. Bristot; A. A. Costa; D. F. Moncunill; E. M. Silva; A. C. S. Santos; W. L. B. Melcíades; D. S. B. Nóbrega; V. P. S. Filho; I. A. Souza (versão PDF)

Resumo dos trabalhos apresentados no 4th Regional Spectral Model Workshop, realizado de 31 de Julho a 2 de Agosto de 2002 em Los Alamos, New Mexico, USA:
  • Climate Simulation over Northeastern Brazil using NCEP RSM97 - L. Sun; A. D. Moura; D. F. Moncunill; V. Silva Filho; E. M. Silva; W. L. B. Melcíades; A. A. Costa (versão PDF)
  • Development of Climate Dynamical Downscaling Prediction System over Northeast Brazil - L. Sun; A. D. Moura; D. F. Moncunill; V. Silva Filho; E. M. Silva; W. L. B. Melcíades; A. A. Costa (versão PDF )
  • Dynamical Downscaling Climate Forecasts over Northeast Brazil for year 2002 - D. F. Moncunill; V. Silva Filho; E. M. Silva; W. L. B. Melcíades; L. Sun; A. D. Moura; A. A. Costa (versão PDF)

Resumo dos artigos publicados e apresentados no XII Congresso Brasileiro de Meteorologia, realizado de 04 a 09 de Agosto de 2002 em Foz do Iguaçu, PR:
  • Uma Breve Descrição do Sistema de Previsão Climática Regionalizada (Downscaling Dinâmico) Implantado na Funceme - D. F. Moncunill; E. M. Silva; V. Silva Filho; W. L. B. Melcíades; A. A. Costa; L. Sun; A. D. Moura; P. Nobre (versão PDF)
  • Uma Avaliação Preliminar da Simulação de Precipitação Sobre o Nordeste do Brasil, Usando um Aninhamento de um Modelo Numérico Regional em um Modelo Numérico Global - J. M. B. Alves; E. M. Silva; D. F. Moncunill; V. Silva Filho; W. L. B. Melcíades (versão PDF)
  • Resultados de uma Simulação Climática Utilizando "Downscaling Dinâmico sobre o Nordeste do Brasil - E. M. Silva; J. M. B. Alves; D. F. Moncunill; V. Silva Filho; W. L. B. Melcíades (versão PDF)

    As previsões geradas mensalmente pelo Downscaling são resultado do Modelo RSM (Regional Spectral Model) e do modelo RAMS (Regional Atmospheric Modeling System) a partir dos resultados gerados pelos Modelos Globais (MGCA). Para viabilizar o processamento destes dados o Grupo de Downscaling conta atualmente com um cluster de 32 nós interligados por uma rede de 1000Mbps. São máquinas com processadores Quad-Core de 2.4GHz e um total de 40.7TB de espaço em disco para armazenamento das informações além de 64GB de memória distribuída.

Figura 1
Figura 1 : Cluster Downscaling

TSM