Um sistema integrado de previsões climáticas para a América do Sul

Apresentação em tema: "Um sistema integrado de previsões climáticas para a América do Sul"— Transcrição da apresentação:

1 Um sistema integrado de previsões climáticas para a América do Sul
Caio A. S. Coelho Agradecimentos: D. B. Stephenson, F. J. Doblas-Reyes (*) and M. Balmaseda (*) Departamento de Meteorologia, Universidade de Reading e ECMWF (*)

2 • Objetivo: Estratégia:
Melhorar a qualidade das previsões probabilísticas de precipitação para a América do Sul • Estratégia: Estágio 1: índice Nino-3.4, 1 modelo (Coelho et al. 2003,2004) Estágio 2: TSM Pac. Equatorial, 7 modelos (Stephenson et al.2005) Estágio 3: precip. América do Sul, 3 modelos (Coelho et al.2005a,b)

3 Organização do seminário
Principais tópicos abordados Esquema conceitual (“Assimilação de previsões”) DEMETER Exemplos de aplicação: 0-d (índice Niño-3.4) d (TSM Pac. Equat.) d (precip. Amér. Sul) Downscaling Resumo e conclusões Trabalho futuro

4 1. Tópicos Calibração Porque calibrar previsões? Como calibrar?
Como obter previsões probabilísticas? Combinação Porque combinar previsões? Como combinar?

5 2. Esquema conceitual Assimilação de dados “Assimilação de previsões”
Espaço do modelo Espaço observacional Assimilação de dados “Assimilação de previsões”

6 3. Previsão por conjunto de modelos
Errors: Formulação Condições iniciais Solução: Vários-modelos Conjunto DEMETER Development of a European Multi-Model Ensemble System for Seasonal to Interannual Prediction The multi-model approach allows to estimate the uncertainty in the model formulation, while the ensemble approach assesses the initial condition uncertainty. The seasonal hindcasts carried out in the DEMETER experiment use the multi-model ensemble approach, which estimates the uncertainty due to both sources, model formulation and initial conditions.

7 Sistema de conjunto de modelos do DEMETER
7 modelos acoplados Modelo País ECMWF Internacional LODYC França CNRM CERFACS INGV Itália MPI Alemanha UKMO Reino Unido Conjunto de 9 membros Condições iniciais: ERA-40 Perturbações de TSM e vento Início em 4 datas por ano (Fev, Mai, Ago e Nov) Defasagem máxima : 6 meses The DEMETER multi-model prediction system comprises seven global coupled ocean-atmosphere models. The hindcasts (retrospective forecasts) were started four times a year from 1st February, 1st May, 1st August and 1st November. The forecasts were integrated for at least 180 days with ensembles of nine members each. The seven models and nine ensemble members per model gives a total of 63 hindcasts for each start date. Forecasts have been produced over the period , although the common period to the seven models is Período de “hindcasts” : ( )

8 • 4. Exemplos de aplicação índice Niño-3.4 (0-d)
TSM Pacífico Equatorial (1-d) precip. América do Sul (2-d)

9 Exemplo 1: previsões do índice Niño-3.4
Previsões empíricas I.P. 95% Maioria das observações dentro do intervalo de previsões (I.P.) de 95% bem calibradas

10 Previsões do modelo acoplado do ECMWF
DEMETER: defasagem (5 meses) m=9 Várias observações fora do I.P. 95% Previsões do modelo acoplado necessitam calibração

11 a) Caso univariado Prévia: Likelihood: Posterior: Teorema de Bayes

12 Modelando a “likelihood” p(X|Y)

13 Previsão integrada (calibrada e combinada)
 Maioria das observações dentro do I.P. 95%

14 Todas as previsões Empírica ECMWF Integrada
Previsão MAE (C) MAESS (%) BS BSS (%) Incert. Climatol. 1.16 0.25 1.19 Empírica 0.53 55 0.05 79 0.61 ECMWF 0.57 51 0.18 29 0.33 Integrada 0.31 74 0.04 81 0.32 MAESS = [1- MAE/MAE(clim.)]*100% BSS = [1- BS/BS(clim.)]*100%

15 b) Caso Multivariado Prévia: viés Likelihood: Matrizes Posterior:

16 Exemplo 2: TSM Pacífico Equatorial
DEMETER: 7 modelos acoplados (CON); defasagem (6 meses) OBS OBS CON INT Previsão Brier Score (BS) BSS (%) Climatol p=0.5 0.25 Conjunto (CON) 0.19 24 Integrada (INT) 0.17 31 BSS = [1- BS/BS(clim.)]*100% Anomalias TSM: Y (°C) Previsões de probabilidades: p

17 Brier Score em função da longitude
CON - - - INT Assimilação de previsões reduziu (melhorou) o Brier score no Pacífico equatorial leste e oeste

18 Porque melhorou? Qualidade das previsões depende:
Quão bem calibradas são as previsões (confiabilidade) Habilidade em discriminar diferentes situações observadas (resolução)

19 Decomposição do Brier Score
confiabilidade resolução incerteza

20 Confiabilidade em função da longitude
INT Assimilação de previsões melhorou a confiabilidade no Pacífico oeste

21 Resolução em função da longitude
CON - - - INT Assimilação de previsões melhorou a resolução no Pacífico leste

22 Exemplo 3: Anomalias de precip. América do Sul
Obs CON INT DEMETER: 3 modelos acoplados CON (ECMWF, CNRM, UKMO) Defasagem (1 mês) Início: Nov DJF Composições (ENSO): • 16 anos de El Niño • 13 anos de La Niña r=0.51 r=0.97 r=0.28 r=0.82 (mm/dia)

23 Anomalias de precip. DJF 1975/76 e 1982/83
Obs CON INT r=-0.09 r=0.59 r=0.32 r=0.56 (mm/dia)

24 Anomalias de precip. DJF 1991/92 e 1998/99
Obs CON INT r=0.04 r=0.32 r=0.08 r=0.38 (mm/dia)

25 Brier Skill Score para precipitação
CON INT Assimilação de previsões melhorou o Brier Skill Score (BSS) nos trópicos

26 Componente de confiabilidade do BSS
INT Assimilação de previsões melhorou a confiabilidade em várias regiões

27 Componente de resolução do BSS
CON INT Assimilação de previsões melhorou a resolução nos trópicos

28 Mapas de correlação de anomalias de precip.
EMP CON INT Comparável nível determinísticos de desempenho Melhor qualidade nos trópicos e sudeste da América do Sul

29 Anomaly Correlation Coefficient (ACC) médio
CON Baixo nível de skill (ACC<0.31) Melhor (maior) skill em anos de ENOS do que em anos neutros Calibração e combinação melhora o skill

30 Brier Skill Score para precipitação
EMP CON ENS INT Assimilação de previsões melhorou o Brier Skill Score (BSS) nos trópicos

31 Componente de confiabilidade do BSS
EMP CON INT Assimilação de previsões melhorou a confiabilidade em várias regiões

32 Componente de resolução do BSS
EMP CON INT Assimilação de previsões melhorou a resolução nos trópicos

33 Exemplo 4: Downscaling de anomalias de precip.
Conjunto de modelos (CON) 3 modelos acoplados (DEMETER) ECMWF, CNRM, UKMO Defasagem (1 mês) Início: Nov DJF Período

34 Caixa sul: anomalias de precipitação DJF
CON - - - Observação Previsão Previsão Correlação Brier Score CON 0.57 0.22 INT 0.74 0.17 INT Assimilação de previsões melhorou substancialmente o skill

35 Caixa norte : anomalias de precipitação DJF
CON - - - Observação Previsão Previsão Correlação Brier Score CON 0.62 0.21 INT 0.63 0.18 INT Assimilação de previsões melhorou marginalmente o skill

36 5. Resumo e conclusões: Desenvolvimento de um sistema integrado de previsões climáticas para a América do Sul Calibração e combinação : conceito de “assimilação de previsões” Método capaz de melhorar a qualidade de previsões Exemplo 1: Niño-3.4  melhoria na previsão do valor médio  melhoria na estimativa de incerteza Exemplo 2: TSM Pacífico Equatorial  melhoria confiabilidade (oeste) e resolução (leste)

37 5. Resumo e conclusões: Exemplo 3: Precipitação sobre a América do Sul
 previsões empíricas e integradas apresentam nível determinístico comparável de desempenho  melhoria da confiabilidade e resolução nos trópicos  melhoria da confiabilidade em várias regiões  melhor desempenho em anos de ENSO do que em anos neutros  regiões mais previsíveis: tropical e sudeste Amér. Sul  passos iniciais para um sistema integrado de previsões climáticas para a América do Sul  EUROBRISA

38 A EURO-BRazilian Initiative for Improving South American Seasonal Forecasts

39 Objetivos Produzir previsões sazonais probabilísticas
calibradas e combinadas em tempo real para a América do Sul Desenvolver produtos de previsão para atividades governamentais aplicadas (ex. manejamento de reservatórios, produção de energia elétrica, agricultura, etc...) Disponibilizar essas previsões para uso em atividades governamentais sem fins lucrativos

40 Parceiros Instituição Participantes CPTEC Coelho (P.I.), Cavalcanti,
Silva Dias, Pezzi ECMWF Anderson, Balmaseda, Doblas-Reyes, Stockdale INMET Moura, Silveira Met Office Graham Météo France Deque SIMEPAR Guetter Univ. Reading Stephenson USP Ambrizzi, Silva Dias

41 Mais informações … Coelho C.A.S., 2005: “Forecast Calibration and Combination: Bayesian Assimilation of Seasonal Climate Predictions”. PhD Thesis. University of Reading, 178 pp. Coelho C.A.S., D. B. Stephenson, F. J. Doblas-Reyes and M. Balmaseda, 2005a: “From Multi-model Ensemble Predictions to Well-calibrated Probability Forecasts: Seasonal Rainfall Forecasts over South America ”. CLIVAR Exchanges No 32, Vol. 10, No 1, Coelho C.A.S., D. B. Stephenson, M. Balmaseda, F. J. Doblas-Reyes and G. J. van Oldenborgh, 2005b: “Towards an integrated seasonal forecasting system for South America”. Submitted to J. Climate. Stephenson, D. B., C.A.S. Coelho, F. J. Doblas-Reyes, and M. Balmaseda, 2005: “Forecast Assimilation: A Unified Framework for the Combination of Multi-Model Weather and Climate Predictions.” Tellus A, Vol. 57, Coelho C.A.S., S. Pezzulli, M. Balmaseda, F. J. Doblas-Reyes and D. B. Stephenson, 2004: “Forecast Calibration and Combination: A Simple Bayesian Approach for ENSO”. Journal of Climate. Vol. 17, No. 7, Coelho C.A.S., S. Pezzulli, M. Balmaseda, F. J. Doblas-Reyes and D. B. Stephenson, 2003: “Skill of Coupled Model Seasonal Forecasts: A Bayesian Assessment of ECMWF ENSO Forecasts”. ECMWF Technical Memorandum No. 426, 16pp. Disponível em

42 Reliability diagram (Multi-model)
(oi) o (pi)

43 Reliability diagram (FA 58-01)
(oi) o (pi)

44 Operational Seasonal forecasts for S. America
• Coupled models Europe: U.K: • Atmospheric models forced by persisted/forecast SSTs U.S.A: Brazil:

45 Moment measure of skewness
Measure of asymmetry of the distribution