IdentificaçÃo do efeito de fontes de calor com funçÕes de



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Ferramenta de análise e prognóstico de anomalias climáticas

usando funções de Green de um modelo Barotrópico Divergente
José Antonio Aravéquia1 e Pedro Leite da Silva Dias2

ABSTRACT

An interactive tool was developed to analyze and forecast climatic anomalies using the shallow water model in a friendly way. The effect of heat sources on the atmospheric circulation is identified through the influence function (IF) of a divergent barotropic spectral model that allows the specification of a mass source. A much more economic use of the IF, from the point of view of the computational effort, is presented in this paper in order to achieve the response of model to a specified heat source. In this methodology it is not necessary to integrate the initial value model up to the steady state.The results of the simulations indicate a better fit to the observed atmospheric response than alternative methods based on the initial value problem approach assuming specified mass sources.


RESUMO
Uma ferramenta interativa foi desenvolvida para facilitar análises e previsões de anomalias climáticas com o uso do modelo da água rasa. O efeito de fontes de calor sobre a circulação na atmosfera pode ser identificado através dos resultados das funções de influência (FI) de um modelo espectral barotrópico divergente o qual permite a especificação de uma fonte de massa. A resposta divergente do modo interno do modelo a uma fonte de massa selecionada através de uma ferramenta gráfica é usada como a fonte de massa para a integração da função de Green para obter a resposta estacionária. Os resultados da simulação para alguns meses mostraram uma melhoria no posicionamento das anomalias da resposta estacionária em relação a integração direta da forçante selecionada com as FI.
Palavras-chaves: Ferramenta interativa, função de influência, fonte de calor, efeito remoto.


  1. INTRODUÇÃO

A atividade convectiva na atmosfera tropical causa efeitos remotos em todo o globo. Seus efeitos não só são evidentes em regiões nas vizinhanças das regiões de convecção intensa, dada pela subsidência de compensação, como também em regiões distantes destas através da excitação de ondas planetárias, como estudado em Kasahara e Silva Dias (1986) e Gandu e Silva Dias (1998). Este último estudo aborda a identificação dos efeitos gerados de algumas fontes hipotéticas de calor pré-definidas teoricamente sobre a circulação atmosférica. Essas fontes hipotéticas são posicionadas em regiões onde há atividade convectiva intensa, sob o ponto de vista das observações das anomalias de radiação de onda longa emergente (ROLE).

O problema da determinação do impacto de fontes de calor pode ser abordado de forma diferente que a de um simples problema de valor inicial forçado por fontes conhecidas de calor. Butkov (1968) apresenta um capítulo sobre as funções de Green com vários exemplos. O primeiro e mais simples é o de um movimento de uma partícula em um meio resistivo (dissipativo) sujeita a influência de uma força externa. O cálculo da função de Green é realizado pela resolução da equação governante do sistema, e indica a resposta (a variável prognóstica) em um tempo qualquer a uma forçante sobre o sistema. As funções de Green são muito utilizadas em aplicações da engenharia, como hidráulica, física médica e outras áreas quando se deseja conhecer dentro de um determinado domínio físico quais as regiões que mais influenciam um ponto de interesse, ou através da medida de um parâmetro em um ponto estimar o valor de algum outro parâmetro em algum ponto do domínio onde não se pode realizar a medida.

É possível imaginar uma aplicação das funções de Green para um escoamento atmosférico sujeito a uma dissipação e a uma forçante relacionada a liberação de calor latente. Porém, na atmosfera muitas vezes há que se considerar o efeito das interações não lineares. Por esta razão a aplicação em meteorologia exige a solução numérica de um modelo forçado em cada ponto do domínio de interesse. Nessa linha há estudos como em Branstator (1985) e Grimm e Silva Dias (1995), que determinaram funções de Green (funções de influência) de um modelo barotrópico não divergente, sujeito à atuação de uma fonte unitária em cada ponto de seu domínio. Através dos campos de função de influência (FI) pode-se identificar quais regiões, sujeitas a uma fonte de calor, tem maior efeito sobre o valor de uma variável (uma das variáveis do modelo) no ponto de interesse. O campo de FI pode ser interpretado como o campo de correlação entre a fonte (de vorticidade, ou de divergência, ou de massa) e o estado do modelo no ponto de interesse.

Neste trabalho é apresentada uma ferramenta operacional com interface gráfica para estudo e previsão de anomalias climáticas e alguns resultados da análise da anomalia observada no mês de fevereiro de 2004. A ferramenta faz uso das funções de influência do modelo espectral barotrópico com base nas funções de Hough. Tal modelo permite especificar diretamente uma forçante no campo de massa (altura) que é relacionada com a fonte anômala de calor no caso baroclínico (Silva Dias et al. 1983). As funções de influência são disponíveis para todo o globo, permitindo a específicação da forçante sobre qualquer parte deste domínio, e a obtenção de seus efeitos em regiões remotas.


  1. DADOS E METODOLOGIA

A ferramenta desenvolvida para análise e previsão de anomalias climáticas visa fornecer uma maneira rápida e interativa de utilização da teoria o modelo barotrópico. A interface interativa foi desenvolvida usando a linguagem script do GrADS (GrADS, 2002) e funciona sobre a tela gráfica do mesmo.

Os dados utilizados pela ferramenta para o estado básico de escoamento e massa são os campos de vento e geopotencial da climatologia mensal de 200 hPa da reanálise do NCEP. Os dados utilizados para derivação da forçante, ou seja os dados de anomalia mensal de precipitação são obtidos todos os meses via internet da página de ftp (ftp://ftpprd.ncep.noaa.gov/pub/precip/data-req/cams_opi_v0208/) do Climate Prediction Center do National Weather Service (EUA).



Na ferramenta, a fonte é selecionada com o auxílio do apontador, escolhendo-se a parte do campo de anomalia a ser usada como fonte de massa para o modelo. Tanto os campos a ser usado como fonte quanto campo de escoamento e massa do estado básico são selecionados apenas escolhendo-se a data. Os prognósticos e análises da ferramenta são obtidas primeiramente prognosticando para 3 dias a resposta do modo interno (altura equivalente de 250m) do modelo barotrópico forçado pela fonte escolhida pelo usuário. Essa primeira fase será referenciada como Etapa A, descrita a seguir:

2.1 – Etapa A

O modelo utilizado foi desenvolvido por Bonatti e Silva Dias (1982), porém aqui foi desenvolvida uma versão em que o termo de interação não-linear é linearizado em torno do estado básico (,,) que é mantido constante durante a integração (Aravéquia, 2003) . Assim, as variáveis prognósticas do modelo são as amplitudes dos distúrbios do escoamento (,,) no espaço físico e são os coeficientes de expansão das amplitudes das oscilações no espaço espectral do modelo. O sub-índice s representa o número de onda zonal, l é o modo meridional e r representa o tipo de onda (Rossy, gravidade leste/oeste etc.) da funções de Hough do modelo barotrópico divergente na esfera (Bonatti e Silva Dias, 1982). Assim a equação para a evolução no tempo dos coeficientes de expansão, que representa o estado do escoamento pelo modelo, ou seja, a equação governante do modelo fica:

(1)
Tal modelo permite resolver os modos rotacionais (Rossby) e os modos divergentes (de gravidade).

As integrações realizadas usam o estado climatológico mensal do NCEP de 200 hPa o qual é interpolado para grade gaussiana equivalente ao truncamento do modelo. O termo dissipativo linear, proporcional a K, tem tempo de decaimento exponencial de 7 dias para os modos lentos, até numero de onda 5, e proporcional ao número de onda à quarta potência para modos mais curtos, chegando a 12 horas de tempo de decaimento para onda de número 23.

A anomalia de precipitação estimada pela combinação de observações convencionais com estimativa de satélite (COMB – NOAA) tem sido usada para derivar o campo forçante de massa do aplicativo.

Nesta fase o modelo usando a altura equivalente de 250 m é integrado para obtenção do campo de divergência anômala para 3 dias, o qual é usado na Etapa B como o campo forçante.




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