Influência da resolução vertical e parametrizações de convecção no desempenho do modelo Global Eta Framework (GEF)

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: João Batista Araujo Figueiredo
• Orientador(a): Chou Sin Chan
• Banca de defesa: Dragan Latinovic, Vinicius Buscioli Capistrano, Maria Luciene Dias de Melo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Meteorologia
• País: BR
• Resumo em Inglês: This work goals to study the influence of vertical resolution and convection parameterization schemes on the performance of the Global Eta Framework (GEF) model. The work seeks to better represent the stratosphere in the model and, consequently, improve predictions. The Betts-Miller-Janjic (BMJ) and Kain-Fritsch (KF) convective parameterizations were evaluated. The model was configured in a horizontal resolution of 25 km, vertical resolutions of 50 and 70 levels, and top in 1 hPa. The model was integrated daily for the month of January 2018, using the initial conditions of the Global Forecast System model (GFS) of 00Z. The simulation period was 10 days. The fifth and ninth day of the simulations were evaluated. The precipitation simulations showed that the increase in vertical resolution resulted in a slight improvement in the KF scheme, however the BMJ experiment with 50 levels showed the best performance. In comparison with the ERA5 reanalysis, the temperature at 5 hPa is best represented with 70 vertical levels, by the two convective schemes. The large-scale patterns of pressure at mean sea level, temperature at 2 meters and at 850 hPa are reproduced by the experiments, however, the regions of higher latitudes showed the greatest differences compared with reanalysis. In general, the results showed that the GEF model performed better in the configuration with 50 vertical levels and with the BMJ convective scheme for precipitation, pressure and flow in 250 hPa. However, the configuration with 70 levels resulted in an improvement in temperature in 250 hPa and 5 hPa and also in the flow in 5 hPa, in both convective schemes. Thus, this study contributes to the development and improvement of the performance of the GEF model.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/03.11.14.06

Este trabalho tem por objetivo estudar a influência da resolução vertical e dos esquemas de parametrização de convecção no desempenho do modelo Global Eta Framework (GEF). O trabalho busca representar melhor a estratosfera no modelo e consequentemente, melhorar as previsões. Foram avaliadas as parametrizações convectivas de Betts-Miller-Janjic (BMJ) e Kain-Fritsch (KF). O modelo foi configurado na resolução horizontal de 25 km, resoluções verticais de 50 e 70 níveis, e topo em 1 hPa. O modelo foi integrado diariamente para o mês de janeiro de 2018, utilizando as condições iniciais do modelo Global Forecast System (GFS) das 00Z. O prazo de simulação foi de 10 dias. Foram avaliados o quinto e nono dia do conjunto das simulações. As simulações de precipitação mostraram que o aumento da resolução vertical resultou em ligeira melhora no esquema KF, entretanto o experimento BMJ com 50 níveis apresentou o melhor desempenho. Em comparação com a reanálise do ERA5, a temperatura em 5 hPa é melhor representada com 70 níveis verticais, pelos dois esquemas convectivos. Os padrões de grande escala da pressão ao nível médio do mar, temperatura a 2 metros e em 850 hPa são reproduzidos pelos experimentos, porém, as regiões de latitudes mais altas apresentaram as maiores diferenças comparadas com a reanálise. Em geral, os resultados mostraram que o modelo GEF apresentou melhor desempenho na configuração com 50 níveis verticais e com o esquema convectivo de BMJ para a precipitação, pressão e escoamento em 250 hPa. Entretanto, a configuração com 70 níveis resultou melhora na temperatura em 250 hPa e 5 hPa e também no escoamento em 5 hPa, em ambos os esquemas convectivos. Desta forma, este estudo contribui no desenvolvimento e na melhora do desempenho do modelo GEF.