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CBMET 2012

XVII CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA
by

Carlos Santana

on 20 June 2013

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Transcript of CBMET 2012

Análise do Comportamento do Estado de Quase-Equilíbrio de um Modelo de Conjunto de Nuvens
Conclusão
Obrigado por sua atenção!
COSTA, A. A. Cloud-Resolving-Model of Air-Sea interactions over the Western Pacific. Fort Collins, Colorado: (Departament of Atmospheric Science) Colorado State University, 2000.

COSTA, A. A. CLOUD-ENSEMBLE SIMULATIONS OF ATMOSPHERIC CONVECTION OVER OCEAN PART II: NUMERICAL EXPERIMENTS WITH PRESCRIBED, INHOMOGENEOUS SEA SURFACE TEMPERATURES. Revista Brasileira De Meteorologia, v. 19, n. 3, p. 243-250, abr 2004a.

COSTA, A. A. CLOUD-ENSEMBLE SIMULATIONS OF ATMOSPHERIC CONVECTION OVER THE OCEAN PART I: MODEL DESCRIPTION, COUPLED AND UNCOUPLED SIMULATIONS OF A TOGA-COARE CASE. Revista Brasileira De Meteorologia, v. 19, n. 3, p. 227-236, abr 2004b.

COSTA, A. A.; COTTON, W. R.; WALKO, R. L.; A, R.; SR, P. Coupled Ocean-Cloud-Resolving Simulations of the Air–Sea Interaction over the Equatorial Western Pacific. Journal of the Atmospheric Sciences, v. 58, p. 3357-3376, 15 nov 2001.

MONCRIEFF, M. W.; STEVEN, K. K.; GREGORY, D.; REDELSPERGER, J.-L.; TAO, WEI-KUO. Gewex cloud system study (gcss) working group 4: precipitating convective cloud systems. Bulletin of the American Meteorological Society, v. 78, p. 831–845, maio 1997.

PINHEIRO, A. DE S.; COSTA, A.A. Influência de parâmetros microfísicos no ciclo de vida de nuvens de fase mista: Parte I. Revista Brasileira de Meteorologia, (Submetido), 2012

RANDALL, D. A.; XU, K.-M.; SOMERVILLE, R. J. C.; IACOBELLIS, S. Single-Column Models and Cloud Ensemble Models as Links beteween Observations and Climate Models. Journal of Climate, v. 9, p. 1683-1696, ago 1996.

WU, X.; GUIMOND, S. Two-and three-dimensional cloud-resolving model simulations of the mesoscale enhancement of surface heat fluxes by precipitating deep convection.Journal of Climate, v. 19, p. 139-149, jan 2006.
Referências
Um CEM foi forçado com cinco perfis verticais de velocidade do vento, transladados a partir do perfil vertical médio de dados do TOGA-COARE sobre o Oceano Pacífico ocidental, a fim de se investigar se o modelo é capaz de atingir o estado de quase-equilíbrio. O modelo representou satisfatoriamente variáveis como radiação de onda curta e longa e os fluxos de calor latente e sensível, embora este tenha apresentado um tempo transiente diferente para cada simulação, como é o caso da simulação V0.
Um CEM resolve explicitamente as nuvens convectivas, sem a necessidade de uma parametrização de convecção, calculando os processos dinâmicos das nuvens, como por exemplo, o entranhamento e desentranhamento dos fluxos de massa, a formação da precipitação, a interação das nuvens com a radiação, etc.

O CEM é um modelo numérico de tempo capaz de resolver os processos dinâmicos da atmosfera, cuja resolução com cerca de 1km, num domínio espacial relativamente grande o suficiente, para abrigar várias nuvens e seus respectivos ciclos de vidas (MONCRIEFF et al., 1997; RANDALL et al., 1996; WU; LI, 2008).
Os CEM têm sido utilizados para entender processos dinâmicos atuantes na escala de nuvens, dentre os quais se destacam a formação da precipitação, sua influência sobre a radiação entre outras variáveis (COSTA, 2004a, 2004b; PINHEIRO, 2010; RANDALL et al., 1996).


O objeto geral desse trabalho é mostrar que o CEM é capaz de atingir o estado de quase-equilíbrio durante o tempo de simulação quando posto a diferentes condições do vento de grande escala, mantendo os forçantes advectivos inalterados em cada experimento.

Nesse trabalho foi utilizado uma versão do modificada do modelo RAMS 6.0 (Regional Atmospheric Modelling System), que foi adaptado para servir como um CEM. O modelo contou com a adição de forçantes de grande escala de vento zonal e meridional; e advecção de temperatura e umidade a partir de dados do experimento TOGA (Tropical Ocean Global Atmosphere) – COARE (Coupled Ocean – Atmosphere Research Experiment), coletados durante o IOP (Intensive Observing Period) no período de 01/11/1992 00 UTC a 28/02/1993 00 UTC.A partir destes dados foi realizado o calculo das médias durante todo o período do IOP e aplicado, no CEM, o chamado nudging não-local (descrito por Grabowski et al. 1996, Costa et al. 2004a, Pinheiro e Costa, 2012) para as variáveis da velocidade do vento zonal e meridional no conjunto das simulações.
1. Introdução
Cont...
Material e Métodos
Antonio Carlos Santana dos Santos, Aurélio Wildson Teixeira de Noronha, Alexandre Araújo Costa
Mestrado Acadêmico em Ciência Físicas Aplicadas
Universidade Estadual do Ceará - UECE
Material e Métodos Cont..
Dominio: estrutura bidimensional contendo 1024 pontos na direção horizontal e 70 níveis na vertical.

Espaçamento da grade horizontal: 1 km

Espaçamento da grade horizontal: resolução variável, com espaçamento de 80m próximo à superfície até 600m próximo ao topo do domínio e máximo em 21361m

O modelo é integrado a cada 10 segundos, com saída horária, e a integração no tempo da radiação é de 600 segundos.

As parametrizações de radiação de onda curta e onda longa de Chen–Cotton (1987);

turbulência do tipo anisotrópica de Smagorinsky (1963)

Microfísica totalizada de um momento com sete classes de hidrometeoros sendo eles, água de nuvem, água de chuva, neve, pristine, granizo, graupel e agregados de gelo (Walko et al 1995).
Foram realizadas cinco simulações que diferem entre si por uma translação do perfil vertical do vento zonal médio observado durante o TOGA-COARE IOP. Desta forma,foram obtidos seis perfis de velocidade, sendo que a intensidade do vento à superfície variou entre 0 m/s a 5 m/s (V0 a V5) no nível da superfície, como é ilustrado na Figura 1.
Cada simulação teve a duração de setecentos e vinte horas, de 01 de Novembro de 1992 00 UTC a 01 de Dezembro de 1992 00 UTC), sendo mantida uma temperatura da superfície do mar constante de 302,54 K.
Material e Métodos Cont..
Figura 1 - Perfis verticais da velocidade zonal do vento para o nudging não local assumidos no conjunto de simulações.
Figura 1 - Perfis verticais da velocidade zonal do vento para o nudging não local assumidos no conjunto de simulações.
Cada simulação teve a duração de setecentos e vinte horas, de 01 de Novembro de 1992 00 UTC a 01 de Dezembro de 1992 00 UTC), sendo mantida uma temperatura da superfície do mar constante de 302,54 K
A fim de que o CEM possa ser usado no desenvolvimento de parametrizações, alimentado por uma forçante advectiva constante é necessário verificar se ele atingiu um estado de “quase-equilíbrio”, isto é, se nas variáveis dinâmicas e termodinâmicas oscilam em torno de um valor médio, não havendo tendência continuada de redução ou aumento
Resultados e Discussão
Isto acontece quando a forçante advectiva, que produz resfriamento e umedecimento de grande escala, é contrabalançada pela ação da convecção, que, graças às nuvens precipitantes, induz aquecimento (por liberação de calor latente) e secagem (por remoção da água do ambiente pela precipitação).
A média espacial da água precipitável, como mostrado na Figura 2, também se reduz ao longo do tempo, no período transiente, mas tende a um valor de equilíbrio.
A taxa de precipitação, como mostrado na Figura 3, sofre variações significativas ao longo de todo o tempo das simulações, em função da presença ou não de sistemas convectivos e com influência clara do ciclo diurno. Na tabela 1, os fluxos de calor latente e sensível aumentam significativamente com o aumento do valor da velocidade do vento de grande escala imposto ao CEM, mas essas grandezas estão longe de serem diretamente proporcionais, como geralmente assumido em modelos de grande escala
Agradecemos aqui a bolsa de demanda social concedido pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) de Aurélio Wildson e Passagens/Diárias. Os autores agradecem ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) pelo suporte financeiro concedido para a atual estrutura de computadores que possui o programa de Mestrado em Ciências Físicas Aplicadas (MACFA) e também as passagens e diárias concedidas para nossa partição nesse evento.
Figura 2 – Água precipitável (mm) para cada simulação: V0 (a), V1 (b), V2 (c), V3 (d), V4(e), V5 (f). A linha pontilhada vertical indica o instante a partir do qual são considerados os campos utilizados no desenvolvimento da parametrização da intensificação de fluxos.
Figura 3 - Como na Figura 2, mas para a taxa de precipitação (mm/h).
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