Avaliação da Energética Prevista nos Modelos Regionais BRAMS, ETA e WRF: Parte I - Inverno

Evaluation of the Forecasts of the Energetics in the BRAMS, ETA and WRF Regional Models: Part I - Winter

Resumo

O objetivo deste estudo é avaliar os termos da equação da tendência da energia cinética do distúrbio (K’) nas previsões de 24 h e 48 h dos modelos regionais BRAMS, WRF e ETA. Estes modelos foram integrados operacionalmente no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC). O período de avaliação foi de 1 de junho a 31 de agosto de 2016, sendo que o domínio utilizado foi a região da América do Sul. A resolução horizontal dos modelos é de 5 km e a temporal é de 6 horas. As condições iniciais e de contorno foram obtidas do Global Forecast System (GFS) do National Centers for Environmental Prediction (NCEP), com resolução horizontal de 0,25°. Os modelos foram inicializados apenas com a análise das 1200 UTC. Os modelos foram integrados com a versão não-hidrostática, sendo que o WRF utilizou a parametrização cumulus de Kain-Frisch, o ETA a parametrização culumus de Betts-Miller e o BRAMS Grell e Freitas. Em geral, os três modelos subestimam K’ nas latitudes médias, principalmente sobre os oceanos, porém o ETA é o que menos subestima e o WRF o que tem o maior viés negativo. Com relação aos termos de conversão baroclínica e barotrópica, além do termo de convergência do fluxo ageostrófico, os três modelos apresentam um padrão semelhante aos das análises numéricas do GFS.

Palavras-chave
energia cinética; avaliação; modelos regionais

Abstract

The aim of this study is to evaluate the terms of the eddy kinetic energy (K’) equation in the 24 h and 48 h forecasts of the regional models BRAMS, WRF and ETA. These models were operationally integrated at the Weather Forecast and Climate Studies Center (CPTEC). The evaluation period was from June 1 to August 31, 2016 and the domain was the region of South America. The horizontal resolution of the three models is 5 km and the temporal is 6 h. The initial and boundary conditions were obtained from the Global Forecast System (GFS) of the National Centers for Environmental Prediction (NCEP), with a horizontal resolution of 0.25°. The models were initialized only with the analysis of 1200 UTC. The non-hydrostatic version of the three models was run, with WRF using Kain-Frisch cumulus parameterization, ETA Betts-Miller culumus parameterization and BRAMS Grell and Freitas. In general, the three models underestimate K‘ in mid-latitudes, mainly over the oceans, however, ETA is the one that underestimates the least and WRF the most. Regarding the terms of baroclinic and barotropic conversion, in addition to the term of ageostrophic flow convergence, the three models have a similar pattern of these three terms with that of GFS numerical analysis.

Keywords
kinetic energy; evaluation; regional models

1. Introdução

Ao longo do ano a atmosfera na América do Sul é influenciada por sistemas transientes, que alteram a circulação atmosférica e determinam as condições do tempo sobre o continente e oceanos adjacentes. Dentre os sistemas transientes têm-se os sistemas frontais, associados a um anticiclone frio, que se deslocam do oceano Pacífico Sul, passam pela Argentina e seguem para o nordeste do Brasil (Kousky, 1979; Oliveira, 1986; Rodrigues et al., 2004; Andrade, 2005); ciclones extratropicais associados aos sistemas frontais e os que se desenvolvem na região devido a condições ciclogenéticas originadas na própria região (Gan e Rao, 1991; Reboita, 2008; Reboita et al., 2009), ciclones subtropicias (Reboita, 2008; Reboita et al., 2009), e vórtices ciclônicos ou cavados em altos níveis sobre a costa oeste da América do Sul (Funatsu et al., 2004, Iwabe e Da Rocha, 2009, Fuenzalida et al., 2005; Campetella and Possia, 2007, Pinheiro, 2010) e sobre o Nordeste do Brasil (Kousky e Gan 1981; Moraes, 2016); Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCMs - Figueiredo e Scolar, 1996, Anabor et al., 2009) e sistemas ciclônicos em níveis médios conhecidos como vírgula invertida (Bonatti e Rao, 1987; Hallak, 2000). Quando esses sistemas atuam na região, alterações no tempo podem ocorrer como queda acentuada de temperatura, precipitação intensa e ventos severos.

As principais teorias de geração e intensificação de sistemas transientes nas latitudes médias são a da instabilidade baroclínica, instabilidade barotrópica e o Desenvolvimento Corrente Abaixo (DCA), além da Instabilidade Não-modal e o Desenvolvimento Transiente (Nielsen-Gammon, 1995). Porém neste estudo não serão analisadas essas duas últimas. A instabilidade baroclínica é baseada nas trocas de energia que ocorrem entre o distúrbio e o escoamento médio, através do fluxo horizontal e vertical de calor (Lorenz, 1967). Já a instabilidade barotrópica está associada a processos não lineares, tal como transporte horizontal de momentum, associados ao cisalhamento horizontal do vento (Lorenz, 1967). No caso do DCA, um sistema pode crescer recebendo energia de um sistema localizado corrente acima (a oeste), através de fluxos ageostróficos (Orlanski e Katzfey, 1991).

Uma teoria que associa o DCA à instabilidade baroclínica é o Desenvolvimento Corrente Abaixo Baroclínico (DCAB), proposta por Orlanski e Sheldon (1993). Nessa teoria, o crescimento inicial da energia cinética do distúrbio ocorre por convergência de fluxos ageostróficos (DCA), mas em uma segunda etapa é mantido por instabilidade baroclínica. A ideia dessa teoria, é que o distúrbio gerado por fluxos ageostróficos em altos níveis induz uma circulação em baixos níveis. Esta indução aumenta o gradiente de temperatura ao redor do sistema, fazendo com que o distúrbio utilize a baroclinia existente localmente para continuar intensificando (Orlanski e Sheldon, 1993).

Um dos métodos utilizados para realização de tais estudos é a análise de geração e conversões de energia, ou análise energética; tais como nos trabalhos de Orlanski e Katzfey (1991), Gan e Rao (1999), Chang (2000), Piva et al. (2010), Ferreira (2013), Gan e Piva (2013, 2016). Existem várias formulações empregadas para determinação de energética, sendo uma das mais utilizadas é a proposta no estudo de Orlanski e Katzfey (1991).

Em comparação aos métodos convencionais de análise sinótica, o uso de análise energética, possui a vantagem de permitir avaliar diretamente as principais conversões de energia envolvidas, tais como conversão baroclínica, barotrópica e convergência do fluxo ageostrófico. Outra vantagem é incorporar aos resultados as componentes da energética integradas verticalmente; dando assim, uma melhor visão dos sistemas meteorológicos, sem que haja a necessidade de analisar individualmente diversas camadas da atmosfera. Os resultados podem ainda ser integrados no volume em torno do sistema meteorológico de interesse, a fim de acompanhar as várias etapas da evolução das componentes de energia que favorecem a intensificação e a dissipação dos sistemas.

Devido a energética ser uma componente importante na circulação geral da atmosfera, vários estudos foram realizados para entender as conversões de energia cinética (K) do estado básico para a perturbação e vice-versa. Alguns estudos foram realizados para delinear a dinâmica da ciclogênese de superfície (Piva et al., 2010; Rosa et al., 2013) e dos vórtices ciclônicos em altos níveis (Gan e Piva, 2013, 2016). Orlanski e Katzfey (1991), estudando o ciclo de vida dos ciclones do Hemisfério Sul, destacaram a importância da convergência do fluxo ageostrófico na evolução do ciclone. Chang (2000) mostrou a importância do DCA para a formação de cavados corrente abaixo no escoamento em nível superior no verão do hemisfério sul.

Embora os modelos de previsão de tempo tenham uma boa destreza em prever o campo de vento e, portanto a K dos Distúrbios (K’), é importante avaliar se os modelos também têm um bom desempenho em prever os termos da equação da tendência da K’. Assim, o objetivo deste estudo é avaliar a destreza dos modelos BRAMS, ETA e WRF em prever com antecedência de 24 e 48 horas a K’ e os termos de conversão baroclínica e barotrópica, além do termo de convergência do fluxo ageostrófico. O período selecionado para o estudo foi de 1° de junho a 31 de agosto de 2016, para a região da América do Sul. Esse período foi escolhido, pois em 2017 o CPTEC integrou esses modelos com a resolução espacial de 5 km e com a configuração que eles eram rodados diariamente de forma operacional. O período integrado para a avaliação foi de 1 de março de 2016 a 28 de fevereiro de 2017, mas para o presente estudo foram escolhidos os três meses de inverno por ser a estação do ano em que os ventos em altos níveis são mais intensos.

2. Dados e Metodologia

A metodologia empregada para avaliar os termos de equação da tendência de K’ na previsão dos modelos BRAMS, ETA e WRF, será apresentada neste item. O domínio avaliado é a região da América do Sul. Vale ressaltar que neste estudo serão avaliadas somente as previsões de 24 h e 48 h.

A configuração dos modelos é aquela que era utilizada para a previsão de tempo operacional do CPTEC. Rodou-se a versão não-hidrostática dos três modelos, sendo que o BRAMS utilizou Grell e Freitas (2014) para a parametrização cumulus, o ETA usou Betts-Miller e o WRF usou Kain-Frisch. As condições iniciais e de contorno foram obtidas do Global Forecast System (GFS) do National Centers for Environmental Prediction (NCEP), com resolução horizontal de 0,25°, sendo que a de contorno lateral foi inserida a cada 6 h. Os modelos foram inicializados apenas com a análise das 1200 UTC (mais informações sobre a configuração dos modelos podem ser vistas na Tabela 1).

Tabela 1
Configurações dos modelos BRAMS, ETA e WRF.

	BRAMS	ETA	WRF
Parametrização cúmulos profundos	Grell e Freitas (2014)	Betts-Miller (Betts and Miller 1986; Janjic 1994)	Modified Kain-Fritsch with trigger based on PDF
Parametrização cúmulos rasos	Grell e Dévényi (2002)	Faz parte do esquema de Betts-Miller	Faz parte do esquema de Kain-Frisch
Microfísica (MP)	2-moment (original BRAMS)	Ferrier (Ferrier et al., 2002)	WSM 6-class graupel Scheme (WSM6)
Processos de superfície	JULES (Moreira et al., 2013)	NOAH (Ek et al., 2003)	Unified NOAH
Radiação de Onda Curta (ROC)	RRTMG (Mlawer et al., 1997; Iacono et al., 2008)	Lacis and Hansen (Lacis and Hansen 1974)	RRTMG Scheme
Radiação de Onda Longa (ROL)	RRTMG (Mlawer et al., 1997; Iacono et al., 2008)	Fels and Schwarzkopf (Fels and Schwarzkopf 1975)	RRTMG Scheme
Turbulência e Camada Limite	Mellor and Yamada (Mellor and Yamada, 1982)	Mellor-Yamada 2.5 e Mellor-Yamada 2.0 (Mellor and Yamada 1982; Janjic 1990)	YSU Scheme
Pontos na direção x	1360	913	830
Pontos da direção y	1480	2113	889
Coordenadas na vertical	Sigma-z	Eta (Mesinger 1984)	Mass-based terrain following coordinate
Número de níveis na vertical	45	50	42
Número de níveis no solo	7	4	4
grade horizontal	Arakawa C-grid	E de Arakawa	Arakawa C-grid
esquema de advecção	Forward upstream of second order (Tremback et al., 1987)	Finite Volume (Mesinger et al., 2012)	Positivo-definido de 2a a 6a ordem
Passo de tempo	12 s	10 s	Adaptativo (mínimo 18 s e máximo 54 s)
Esquema de topografia	Average orography	Steps with cutcell (Mesinger et al., 2012)	4-point interpolation
Mapa de topografia	USGS (1 km de resolução) (Gesch et al., 1999)	USGS 90 m	GMTED 2010
Mapa de uso do solo	OGE (fora do Brasil) + IBGE/INPE (no Brasil) (1 km de resolução) (Olson, 1994; Sestini et al., 2003)	Doyle (Doyle et al., 2013)	24-category USGS landuse
Tipo de solo	FAO-INPE (55 km de resolução) (Zobler, 1999)	18 tipos	16-category BNU
Umidade do solo	CPTEC/INPE (28 km de resolução) (Gevaerd and Freitas, 2006)	Climatológica	GFS
SST	Semanal do NCEP (111 km de resolução) (Reynolds et al., 2002)	Semanal do NCEP	Semanal do NCEP
Equações básicas	Não-hidrostático	Não-hidrostático	Não-hidrostático

Para determinar de forma objetiva a destreza dos modelos avaliados, calculou-se o viés e a raiz do erro médio quadrático (root mean square error, RMSE (sigla em inglês), daqui em diante).

A formulação empregada para calcular os termos da equação da tendência de K’ foi aquela desenvolvida por Orlanski e Katzfey (1991) e modificada por Chang (2000) (Eq. (1)). Esta formulação tem sido usada para vários estudos como os de Gan e Piva (2013, 2016) para vórtices ciclônicos em altos níveis sobre o oceano Pacífico Sul e Müller et al. (2017) para eventos de geadas ocorridas na Argentina, pois apresenta as principais teorias de geração e intensificação dos sistemas transientes, a saber: Instabilidade Baroclínica (BRC, termo 3), Desenvolvimento Corrente Abaixo (DCA, termo 2) e Instabilidade Barotrópica (BRT, termo 4).

(1) $$\begin{array}{l}\frac{\partial \langle K^{\prime }\rangle }{\mathit{dt}}=-\underset{1}{\underbrace{\langle \nabla .\mathit{V}K\prime \rangle }}-\underset{2}{\underbrace{\langle \nabla .{\mathit{V}}_{\mathit{a}}\mathrm{\phi }\prime \rangle }}-\underset{3}{\underbrace{\langle \omega \prime \alpha \prime \rangle }}-\underset{4}{\underbrace{\langle \mathit{V}\prime .\left({\mathit{V}}_3^{\prime }.{\nabla }_3\right)\overline{\mathit{V}}+\mathit{V}\prime .\overline{\left({\mathit{V}}_3^{\prime }.{\nabla }_3\right)\mathit{V}\prime }\rangle }}+\underset{5}{\underbrace{\langle \nabla .{\mathit{V}}_{\mathit{v}}K\prime \rangle }}+\underset{6}{\underbrace{{\left[\left(\frac{{\mathit{dP}}_s}{\mathit{dt}}+{\mathit{V}}_{\mathit{v}}.\nabla {\text{P}}_s\right)K\prime \right]}_b}}-\underset{7}{\underbrace{{\left[\omega K\prime \right]}_b}}+\underset{8}{\underbrace{{\left[\omega K\prime \right]}_t}}-\underset{9}{\underbrace{{\left[\omega \prime \phi \prime \right]}_b}}+\underset{10}{\underbrace{{\left[\omega \prime \phi \prime \right]}_t}}+\langle R\prime \rangle \end{array}$$

onde K’ é a energia cinético do distúrbio, φ o geopotencial, V o vento horizontal e ω o movimento vertical em coordenadas de pressão. Os limites para integração vertical (indicada pelos símbolos < >) são definidos em coordenadas de pressão, indo do nível de pressão da base da coluna vertical (P_s) ao nível de pressão do topo (P_t), onde P_s corresponde ao nível dos dados mais próximo da superfície, mas que não intercepta a superfície da Terra no ponto considerado. O nível P_t é fixado em 100 hPa de forma a conter toda a troposfera. O símbolo [ ] representa a integral de superfície (t - topo e b - base), o subscrito “a” indica a componente ageostrófica, o subscrito “v” indica a velocidade de deslocamento do volume e 3 é o número de dimensões. A barra significa a média temporal de 30 dias, ’ a perturbação e R’ o resíduo.

3. Resultados

O campo espacial de K’ integrada verticalmente para o inverno (junho, julho e agosto) de 2016 da análise numérica do GFS, interpolada para uma grade de 5 km de latitude e longitude, mostra valores mais intensos de K’ ao sul de 20° S, com um centro de máximo valor sobre o oceano Atlântico Sul em torno de 45° S-30° W (Fig. 1a), um outro máximo se localiza ao longo dos Andes e um terceiro sobre o oceano Pacífico Sul, que se estende para a região central da Argentina. Apesar da retirada da montanha no cálculo da integração vertical, o efeito topográfico se faz presente nesse campo com o máximo ao longo dos Andes. Ao analisar subjetivamente o mesmo campo da análise e das previsões dos três modelos para 24 h (Figs. 1b, 1c e 1d) e 48 h (Figs. 2b, 2c e 2d), pode-se notar que, em geral, os três modelos apresentam um padrão semelhante, sendo o ETA o modelo que mais se aproxima da análise, possuindo valores simulados ligeiramente inferiores, porém maiores do que os das previsões dos outros dois modelos (BRAMS e WRF), principalmente no setor oeste do oceano Atlântico.

Figura 1
Energia cinética (10¹⁰ Joule) integrada verticalmente por unidade de massa para (a) análise e previsão de 24 h dos modelos (b) BRAMS, (c) ETA e (d) WRF para os meses de junho, julho e agosto de 2016.

Figura 2
Idem à Fig. 1, porém para as previsões de 48 h.

O campo da análise GFS do temo BRC mostra valores positivos na região ao sul de 20° S e a leste de 65° W (Fig. 3a). Parece haver uma banda de valores positivos do termo BRC que se inicia sobre o Uruguai e se estende para sudeste em direção ao oceano Atlântico. Esses valores positivos estão localizados sobre o Uruguai, região esta de máximo de ciclogênese extratropical identificada por Gan e Rao (1991). Essa região de valores positivos se estende sobre parte da região do Atlântico Sul, para onde os ciclones formados sobre o Uruguai propagam (Reboita, 2008; Reboita et al., 2009). As previsões de 24 h dos três modelos apresentam um padrão muito semelhante ao da análise (Figs. 3b, 3c e 3d), porém os três modelos (Figs. 3b, 3c e 3d) mostram, em alguns setores da região tropical da América do Sul, valores positivos, sendo os valores do WRF ligeiramente maiores. é observado também, tanto na análise quanto nas previsões, um padrão de valores negativos a oeste dos Andes e valores positivos a leste. Provavelmente este padrão se deve ao levantamento orográfico de ar frio a oeste dos Andes e subsidência no lado leste. Estudos mostraram que a oeste dos continentes, a atuação de anticiclones subtropicais estabelece uma atmosfera com temperatura relativamente mais baixa (Seager et al., 2004; Liu et al., 2004). Esse ar frio, forçado a cruzar os Andes, gera um termo baroclínico negativo, pois tem ascensão de ar frio, mas ao descer no lado sotavento dos Andes torna-se positivo. Esse comportamento é mais forte nos modelos BRAMS e WRF, indicando que devem existir problemas no cálculo do movimento vertical próximo às montanhas. Resultado semelhante é observado para as previsões de 48 h (Figs. 4b, 4c e 4d), porém os valores positivos sobre o noroeste da América do Sul previsto pelos modelos BRAMS e WRF são maiores (Figs. 4b e 4d, respectivamente) do que nas previsões de 24 h (Figs. 3b e 3d, respectivamente).

Figura 3
Idem à Fig. 1, porém para o termo de conversão baroclínica (10¹⁴ Joule s⁻¹).

Figura 4
Idem à Fig. 3, porém para as previsões de 48 h.

O termo BRT (Figs. 5 e 6) mostra valores bem inferiores aos da conversão baroclínica (Figs. 3 e 4), porém observa-se na análise e nas previsões de 24 h e 48 h dos três modelos, um padrão bem semelhante, com uma região de conversão negativa a leste da costa da região sudeste do Brasil e outras duas regiões com valores positivos, sendo uma sobre o sul da Argentina e a outra na costa do Uruguai e da região de Buenos Aires (Argentina). A análise física desse termo não é tão simples quanto o termo baroclínico, mas pode-se pensar na sua contribuição fornecida pelo termo 4 da Eq. (1), ou seja, resumidamente sabe-se que esse termo representa a correlação entre o fluxo meridional de momentum pelo distúrbio (u’v’) e o cisalhamento meridional do escoamento básico (du/dy). Portanto, se a correlação resultar negativa (positiva) o termo BRT será positivo (negativo) e K’ aumenta (reduz). Logo, o termo BRT pode ser explicado considerando a inclinação meridional das ondas em nível superior e sua posição relativa com relação ao jato subtropical. Como na região polar do jato subtropical há uma grande frequência de transientes em formação ou em desenvolvimento, os quais são caracterizados por inclinação NW-SE do eixo dos cavados em nível superior, espera-se que o fluxo meridional de momentum pelos distúrbios seja negativo, pois pode se ter u’ < 0 e v’ > 0, portanto u’v’ < 0. Por outro lado, nessa região o cisalhamento horizontal do vento deve ser positivo (du/dy > 0). No lado equatorial do jato, isto é, sobre o sudeste do Brasil e oceano adjacente, o cisalhamento deve ser negativo (du/dy < 0). Combinando os sinais, faz sentido, que sobre a Argentina e adjacências, o termo barotrópico seja positivo (indicando que K’ aumenta), enquanto sobre o sudeste do Brasil e adjacências seja negativo (indicando que K’ reduza). Ao longo dos Andes, o termo BRT parece ter influência da componente vertical do escoamento, uma vez que há valores negativos a oeste dos Andes e valores positivos a leste. Apesar dos modelos apresentarem um padrão similar, algumas pequenas diferenças são observadas, principalmente na região sul da América do Sul, onde por exemplo, as previsões de 24 h e de 48 h dos modelos ETA e o BRAMS, unem as duas regiões de conversão positiva, observadas no campo da análise.

Figura 5
Idem à Fig. 3, porém para o termo de conversão barotropica (10¹⁴ Joule s⁻¹).

Figura 6
Idem à Fig. 5, porém para as previsões de 48 h.

O termo de convergência do fluxo ageostrófico mostra um padrão com valores positivos e negativos na região ao sul de 15° S, tanto no campo da análise (Fig. 7a), como nas previsões de 24 h (Figs. 7b, 7c e 7d) e de 48 h (Figs. 8b, 8c e 8d). Assim como mostrado para os outros termos, o padrão das previsões dos três modelos se assemelha ao da análise numérica. Nota-se, no campo da análise numérica, valores negativos (divergência do fluxo ageostrótico) sobre o continente ao sul de 30° S e ao longo do lado leste da cordilheira dos Andes, ao sul de 20° S. Valores positivos são observados a barlavento dos Andes ao sul de 20° S, sobre o oceano Pacífico Sul ao sul de 35° S, sobre o continente na faixa entre 15° -25° S, e oceano Atlântico a sul de 20° S e a leste de 45° W. O padrão de valores positivos e negativos ao longo dos Andes sugere uma influência topográfica no escoamento ageostrófico. Importante ressaltar também que, tanto a análise, quanto às previsões, indicam que as regiões ciclogenéticas do Uruguai e Golfo de São Matias, exportam energia para várias direções, mas principalmente para nordeste e sudeste, onde há áreas de valores positivos de DCA.

Figura 7
Idem à Fig. 3, porém para o termo de convergência do fluxo agostrófico (10¹⁴ Joule s⁻¹).

Figura 8
Idem à Fig. 7, porém para as previsões de 48 h.

Em uma análise subjetiva, nota-se claramente que as previsões do modelo WRF apresentam uma região de valores negativos sobre o oceano Atlântico Sul a leste de 40° W entre 30-40° S, o que não se observa no campo da análise. Como valores negativos do termo de convergência do fluxo ageostrófico significa que há exportação de energia cinética, isso pode indicar que as previsões do modelo WRF simulam ventos mais fracos sobre essa região.

Para obter uma análise quantitativa calculou-se o viés e o RMSE para K’ e os termos BRC, BRT e DCA. Analisando o campo do viés de K’ dos três modelos para os dois horários, nota-se que em geral, os três modelos subestimam K’ (Figs. 9, 10 e 11 - linha superior), porém o ETA é o que menos subestima e o WRF o que mais, inclusive nos trópicos. Como esperado, as previsões de 48 h subestimam mais do que as previsões de 24 h.

Figura 9
Viés (painéis superiores) e RMSE (painéis inferiores) para as previsões de 24 h (coluna da esquerda) e 48 h (coluna da direita) de K’ (10¹⁰ Joule) do modelo BRAMS.

Figura 10
Idem à Fig. 9, porém para o modelo ETA.

Figura 11
Idem à Fig. 9, porém para o modelo WRF.

Uma análise mais detalhada do viés dos modelos mostra que o modelo BRAMS subestimas mais K’ sobre os oceanos ao sul de 15° S, sendo que em algumas regiões da Argentina ele ligeiramente superestima, tanto nas previsões de 24 h, quanto nas de 48 h. Por outro lado, o modelo ETA apresenta nas previsões de 24 h, regiões com viés positivo e negativo sobre o oceano Atlântico ao sul de 20° S. Já sobre o continente, o modelo subestima K’ em algumas regiões ao sul de 20° S, exceto ao longo dos Andes, onde aparecem regiões com viés positivo. Já o modelo WRF subestima K’ em praticamente toda a região estudada, exceto ao longo dos Andes, onde aparecem regiões com viés positivo. Isso significa que quando os modelos subestimam K’ na coluna atmosférica, a intensidade do vento também está sendo subestimada, sendo o modelo WRF o que mais subestima. Boer e Lambert (2008) também notaram que a energia cinética da perturbação em modelos foi mais baixa do que na análise (ou seja, reanálise do ECMWF e NCEP). Nesse estudo analisou-se o ciclo de energia de Lorenz em 12 modelos globais que participaram do AMIP2 (segunda fase do projeto de intercomparação de modelos atmosféricos). Os autores justificaram que valores menores de K’ simulados pelos modelos perante as reanálises foi devido a maior dissipação de K’ pelos modelos. é possível que a maior dissipação de K’ nos modelos regionais possa ser a explicação para a previsão de valores menores de K’ nos modelos quando comparado à análise. Essa maior dissipação de energia cinética foi identificada no WRF no estudo de Skamarock (2004). Outra explicação pode estar associada à cascata de energia, na qual os modelos poderiam transferir mais energia para as escalas menores, devido a melhor difusão e portanto as escalas maiores, como a sinótica, teriam menos K’. Essa explicação é plausível, pois a resolução da análise original é de aproximadamente 25 km, e a dos modelos é de 5 km. Com relação aos campos de RMSE, nota-se que os três modelos apresentam erros maiores de K’ ao sul de 25° S e menores na região tropical como um todo. O WRF mostra erros maiores do que os outros dois modelos na região tropical do oceano Atlântico e parte do continente.

Para tentar entender o porquê dos modelos subestimaram K’, é necessário analisar a destreza dos modelos para as previsões dos termos da equação da tendência da K’, que representam os principais mecanismos atuantes na atmosfera, tais como, instabilidade baroclínica, instabilidade barotrópica e desenvolvimento corrente abaixo, representado este último mecanismo pelo termo de convergência do fluxo ageostrófico.

Analisando o viés do termo BRC do modelo BRAMS (Figs. 12a e 12b), notam-se valores significativos positivos e negativos ao sul de 20° S, tanto nas previsões de 24 h como nas de 48 h. As maiores subestimativas e superestimativas são observadas ao longo dos Andes, mostrando o problema do modelo com o efeito montanha. Sobre o oceano Atlântico e continente, podem-se ver valores positivos e negativos, porém visualmente notam-se mais áreas com valores positivos. O modelo ETA (Figs. 13a e 13b) mostrou um padrão semelhante ao do BRAMS, mas as magnitudes do viés são ligeiramente menores. Por outro lado, o modelo WRF também mostrou o mesmo padrão, porém com valores maiores, e uma área mais extensa de superestimativa do termo BRC, inclusive no setor norte do domínio analisado (Figs. 14a e 14b). Esses resultados podem induzir que o modelo WRF tenderia a superestimar K’ ao sul de 20° S, mas na realidade ele subestima, como pode se ver nas Figs. 11a e 11b. Segundo Hantel e Haimberger (2000) e Haimberger e Hantel (2000), a energética tradicional contabiliza apenas a conversão baroclínica na escala da grade, desconsiderando a conversão de sub-grade. Isso sugere que, ao usar modelos de maior resolução, haverá menos conversão baroclínica de sub-grade e mais conversão na escala da grade. Isso explicaria porque, aparentemente, o viés positivo é mais frequente do que o negativo.

Figura 12
Idem à Fig. 9, porém para o termo BRC.

Figura 13
Idem à Fig. 10, porém para o termo BRC.

Figura 14
Idem à Fig. 11, porém para o termo BRC.

Como o termo BRT é menor em relação aos termos BRC e DCA, o viés e o RMSE também são pequenos em praticamente todo o domínio, exceto ao longo dos Andes ao sul de 15° S, como pode ser visto nas Figs. 15, 16 e 17 para os três modelos. Com relação ao RMSE, os valores significativos somente aparecem ao longo dos Andes ao sul de 20° S nos três modelos.

Figura 15
Idem à Fig. 9, porém para o termo BRT.

Figura 16
Idem à Fig. 10, porém para o termo BRT.

Figura 17
Idem à Fig. 11, porém para o termo BRT.

Por último é analisado o termo DCA (Figs. 18, 19 e 20). O viés desse termo, para o modelo BRAMS, mostra regiões com valores positivos e negativos tanto nas previsões de 24 h (Fig. 18a) como nas de 48 h (Fig. 18b) ao sul de 20° S. Interessante notar que as regiões onde o modelo subestima ou superestima são praticamente as mesmas nas previsões dos dois horários. Valores maiores, em módulo do viés, tanto positivos como negativos aparecem nos três modelos ao longo dos Andes ao sul de 15° S, formando um padrão de onda. Fazendo uma comparação visual, nota-se que os valores do viés positivos do modelo WRF são maiores e os negativos são menores, isto é, mais negativos (Figs. 20a e 20b). Comparando-se o viés desse termo com o do BRC, observa-se que para os três modelos nos dois horários, o viés do termo DCA é maior, principalmente os positivos dos modelos BRAMS e ETA, e negativo do WRF. Com relação ao WRF, como os valores do viés negativo do DCA são menores (mais negativo) do os positivos do BRC, isso pode justificar o porque esse modelo subestima K’ mais fortemente do que os outros dois modelos.

Figura 18
Idem à Fig. 9, porém para o termo DCA.

Figura 19
Idem à Fig. 10, porém para o termo DCA.

Figura 20
Idem à Fig. 11, porém para o termo DCA.

O RMSE do termo DCA dos três modelos (Figs. 18, 19 e 20 - linha inferior) também mostra altos valores ao longo dos Andes ao sul de 15° S, nos dois horários das previsões, e valores mais baixos sobre o continente e oceano ao sul de 20° S. O modelo BRAMS (Figs. 18c e 18d) mostra, nos dois horários, um padrão muito semelhante ao do WRF (Figs. 20c e 20d), porém com valores um pouco menores. Já o modelo ETA (Figs. 19c e 19d) apresenta valores bem inferiores de RMSE comparando aos outros dois modelos, nos dois horários.

4. Considerações Finais e Conclusões

Uma tarefa importante para melhorar a destreza dos modelos é realizar avaliações de várias variáveis e repassar esses resultados aos profissionais de desenvolvimento dos respectivos modelos. Assim, o objetivo deste estudo foi avaliar os termos da equação da tendência da energia cinética do distúrbio (K’) nas previsões de 24 h e 48 h dos modelos regionais BRAMS, WRF e ETA, os quais eram rodados operacionalmente no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC). O período de avaliação deste estudo é de 1 de junho a 31 de agosto de 2016 e o domínio a região da América do Sul. A resolução horizontal dos três modelos é de 5 km e a temporal é de 6 h. A avaliação de K’, assim como dos termos de conversão baroclínica e barotrópica e do termo de convergência do fluxo ageostrófico, pode representar uma nova linha de avaliação de modelos. K’ está associado com a intensidade do vento (e, portanto, dos distúrbios transientes) e os termos estão associados com os principais mecanismos conhecidos de formação e intensificação dos sistemas atmosféricos que atuam nas latitudes médias.

Em geral pode-se concluir que, com relação a K’:

• Todas as previsões dos modelos subestimam nas latitudes médias, principalmente sobre os oceanos, porém o ETA é o que menos subestima e o WRF o que mais subestima;

• As previsões dos modelos têm RMSE maiores localizados nas latitudes ao sul de 20° S nas previsões de 24 h e ao sul de 15° S nas previsões de 48 h.

Com relação aos termos de conversão baroclínica e barotrópica, além do termo de convergência do fluxo ageostrófico, pode-se concluir que para as previsões de 24 h e 48 h:

• As previsões dos modelos apresentam um padrão semelhante aos das análises do GFS;

• O viés e o RMSE são menores para o termo de conversão barotrópica, pois os valores desse termo são inferiores aos dos outros nas latitudes médias;

• O viés e o RMSE do termo de convergência do fluxo ageostrófico são ligeiramente superiores ao do termo de conversão baroclínica.

• O viés e o RMSE, associado aos três principais termos que influenciam na tendência de K’, mostram-se maiores para o WRF (valores mais negativos de viés) e menores para o ETA. Portanto, esse resultado explica porque nas Figs. 1 e 2 o padrão de K’ do modelo ETA (Figs. 1c e 2c) é o que mais se aproxima da análise (Figs. 1a e 2a).

Outra conclusão é que tanto as análises do GFS, quanto as previsões dos modelos têm problemas ao longo dos Andes, pois é a região onde os erros foram maiores. Esse problema pode estar relacionado com a parametrização do arrastro orográfico que pode influenciar no cálculo da velocidade do vento nos modelos, e portanto, na energia cinética e nos termos de conversão. Outro problema pode estar na representação do terreno na grade de modelo, onde as características importantes do terreno podem ser fortemente filtradas, como é o caso de uma cordilheira longa, como é os Andes, cuja atuação, como uma barreira do escoamento transversal, pode não ser bem representada pelo modelo.

Apesar dos três modelos terem subestimado K’, os campos de viés e do RMSE dos termos da Equação 1 não explicam por completo essa subestimativa. Assim, supõe-se que outros processos, tais como liberação de calor latente e atrito, podem também não serem previstos com boa destreza, e assim, contribuírem para aumentar o erro dos modelos em prever K’.

Para finalizar sugere-se que uma análise mais detalhada dos outros termos da equação da tendência da K’ seja realizada para identificar qual mecanismo que o modelo não representa adequadamente, buscando assim uma previsão de vento mais próxima ao observado.

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  23 Jan 2022
• Data do Fascículo
  Oct-Dec 2021

Histórico

• Recebido
  25 Maio 2021
• Aceito
  03 Ago 2021