@MastersThesis{Matos:2009:ImUtDa,
author = "Matos, Paulo Pereira Oliveira",
title = "Impacto da utiliza{\c{c}}{\~a}o de dados de temperatura da
superf{\'{\i}}cie do mar de alta resolu{\c{c}}{\~a}o espacial
em um modelo de previs{\~a}o num{\'e}rica do tempo",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2009",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2009-08-31",
keywords = "Sensoriamento remoto, temperatura da superf{\'{\i}}cie do mar,
OSTIA, RTG_SST_HR, remote sensing, sea surface temperature, OSITA,
RTG_SST_HR.",
abstract = "A temperatura da superf{\'{\i}}cie do mar (TSM) {\'e} um
importante indicador do estado do sistema clim{\'a}tico
terrestre. Uma representa{\c{c}}{\~a}o precisa deste
par{\^a}metro, em escala global, {\'e} de fundamental
import{\^a}ncia para aplica{\c{c}}{\~o}es em ci{\^e}ncias
ambientais marinhas. Aten{\c{c}}{\~a}o especial deve ser dada
{\`a}s previs{\~o}es meteorol{\'o}gicas, onde a TSM exerce
fundamental import{\^a}ncia como condi{\c{c}}{\~a}o de contorno
para modelos de previs{\~a}o num{\'e}rica do tempo (PNT).
Atualmente o modelo de PNT regional utilizado operacionalmente no
Centro de Previs{\~a}o de Tempo e Estudos Clim{\'a}ticos do
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (CPTEC/INPE), o modelo
ETA, utiliza um campo de TSM com resolu{\c{c}}{\~a}o espacial de
0,5º (base de dados de TSM Real-Time, Global Sea Surface
Temperature - RTG_SST). Questiona-se se esta resolu{\c{c}}{\~a}o
espacial {\'e} suficiente para representar a TSM em {\'a}reas
din{\^a}micas, sob o ponto de vista da variabilidade da TSM, como
a regi{\~a}o de ressurg{\^e}ncia em Cabo Frio ou a frente
interna da Corrente do Brasil, fluindo acima da quebra da
Plataforma Continental. Estudos nestas regi{\~o}es mostram
gradientes horizontais de at{\'e} 1ºC/km. A distor{\c{c}}{\~a}o
da representa{\c{c}}{\~a}o da TSM pode introduzir erros e bias
{\`a}s condi{\c{c}}{\~o}es de contorno, levando ao
decr{\'e}scimo da habilidade de um modelo de PNT. Este estudo
comparou bases de TSM de alta resolu{\c{c}}{\~a}o espacial
(Real-Time, Global Sea Surface Temperature, High Resolution -
RTG_SST_HR e Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice
Analysis-OSTIA) e analisou a sensibilidade de um modelo de PNT
{\`a} inser{\c{c}}{\~a}o destes dados. Este objetivo foi
alcan{\c{c}}ado em dois passos: primeiramente, duas bases de
dados de TSM de alta resolu{\c{c}}{\~a}o espacial (<0,1º) foram
comparadas e uma foi indicada como a mais apropriada para
inser{\c{c}}{\~a}o em um modelo de PNT. O segundo passo
consistiu na compara{\c{c}}{\~a}o dos valores de fluxos de calor
latente e sens{\'{\i}}vel e de total de {\'a}gua
precipit{\'a}vel, resultantes da previs{\~a}o com
utiliza{\c{c}}{\~a}o da base de dados de TSM original (RTG_SST)
e da previs{\~a}o com a utiliza{\c{c}}{\~a}o da base de dados
indicada como mais prop{\'{\i}}cia na primeira parte do estudo
(OSTIA). Um estudo de caso foi realizado com um epis{\'o}dio do
fen{\^o}meno Zona de Converg{\^e}ncia do Atl{\^a}ntico Sul
(ZCAS) ocorrido em janeiro de 2008. Os resultados indicaram que a
base de dados de TSM OSTIA representou mais fielmente os
principais fen{\^o}menos oceanogr{\'a}ficos presentes na costa
sudestesul Brasileira. A inser{\c{c}}{\~a}o deste campo de TSM,
como condi{\c{c}}{\~a}o de contorno, afetou a sensibilidade do
modelo, resultando em previs{\~o}es mais acuradas para
determinadas regi{\~o}es da {\'a}rea de estudo. ABSTRACT: Sea
surface temperature (SST) is an important indicator of Earth´s
climate. An accurate and global measurement of this parameter is
of fundamental importance in applications related to climate
studies, ocean-atmosphere interactions, marine ecosystem, etc.
Special attention may be given to meteorological forecasts, where
SST stands as an important boundary condition for numerical
weather prediction (NWP) models. Presently, the regional NWP model
operationally running at the Center for Weather Forecast and
Climate Studies of the National Institute for Space Research
(CPTEC/INPE) uses a SST field with a spatial resolution of 0,5º
(SST database Real-Time, Global Sea Surface Temperature -
RTG_SST). A question that arises is if this spatial resolution is
enough to represent the SST variations in dynamic oceanic areas,
such as the upwelling region in Cabo Frio or at the inshore
thermal front of the Brazil Current, flowing at the shelf break.
Studies in those places show average horizontal SST gradients of
1ºC/km. The misrepresentation of SST variation may introduce
errors and vi{\'e}ses to the boundary conditions, leading to the
decrease of the skill of a model. This study intends to compare
high-spatial resolution SST databases (Real-Time, Global Sea
Surface Temperature, High Resolution - RTG_SST_HR e Operational
Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis OSTIA) and to analyze
the sensitivity of a NWP model to the insertion of the new
high-resolution database. This goal was reached in two steps:
first, two high spatial resolution SST databases (<0,1º) were
compared and one was indicated as the most suitable to be inserted
in a NWP model. The second step was the comparison between the
values of the latent and sensible heat flows and the total
precipitable water forecasted with the use of the original SST
database (RTG_SST) and the values forecasted with the use of the
SST database indicated as the most suitable in the first part of
the study (OSTIA). A study is conducted for a specific case of a
South Atlantic Convergence Zone (SACZ) case that occurred in
January, 2008. Results indicate that OSTIA database represented
better the mains oceanographic features in the southeast-south
Brazilian coast. The insertion of the OSTIA SST field, as a
boundary condition, affected the skillness of ETA model, resulting
in better predictions for regions of the study area.",
committee = "Souza, Ronald Buss de (presidente) and Lorenzzetti, Jo{\~a}o
Antonio (orientador) and Pezzi, Luciano Ponzi (orientador) and
Camargo, Ricardo de",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "The impact of the use of high spatial resolution sea surface
temperature data in a numerical weather prediction model",
language = "pt",
pages = "141",
ibi = "8JMKD3MGP7W/36B6LN2",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/36B6LN2",
urlaccessdate = "2024, Apr. 29"
}