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Caio A. S. Coelho Agradecimentos: D. B. Stephenson, F. J. Doblas-Reyes (*) and M. Balmaseda (*) Departamento de Meteorologia,

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

2 Objetivo: 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) Melhorar a qualidade das previsões probabilísticas de precipitação para a América do Sul

3 Organização do seminário 1.Principais tópicos abordados 2.Esquema conceitual (Assimilação de previsões) 3.DEMETER 4.Exemplos de aplicação: 0-d (índice Niño-3.4) 1-d (TSM Pac. Equat.) 2-d (precip. Amér. Sul) Downscaling 5.Resumo e conclusões 6.Trabalho futuro

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

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

6 3. Previsão por conjunto de modelos DEMETER Development of a European Multi-Model Ensemble System for Seasonal to Interannual Prediction Solução: Vários-modelos Conjunto Errors: Formulação Condições iniciais

7 Sistema de conjunto de modelos do DEMETER Período de hindcasts : ( ) 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 ModeloPaís ECMWFInternacional LODYCFrança CNRMFrança CERFACSFrança INGVItália MPIAlemanha UKMOReino Unido 7 modelos acoplados

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 Maioria das observações dentro do intervalo de previsões (I.P.) de 95% bem calibradas I.P. 95% Previsões empíricas

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

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

12 Modelando a likelihood p(X|Y) y

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

14 Todas as previsões PrevisãoMAE ( C) MAESS (%) BSBSS (%) Incert. ( C) Climatol Empírica ECMWF Integrada MAESS = [1- MAE/MAE(clim.)]*100% Empírica ECMWF Integrada BSS = [1- BS/BS(clim.)]*100%

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

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

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

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

19 Decomposição do Brier Score confiabilidade resolução incerteza

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

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

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

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

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

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

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

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

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

29 Anomaly Correlation Coefficient (ACC) médio 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 CON

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

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

32 Componente de resolução do BSS INTCONEMP 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 PrevisãoCorrelaçãoBrier Score CON INT Caixa sul: anomalias de precipitação DJF CON INT Assimilação de previsões melhorou substancialmente o skill Observação Previsão

35 CorrelaçãoBrier Score CON INT Caixa norte : anomalias de precipitação DJF CON INT Observação Assimilação de previsões melhorou marginalmente o skill

36 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) 5. Resumo e conclusões:

37 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 5. Resumo e conclusões:

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 InstituiçãoParticipantes CPTECCoelho (P.I.), Cavalcanti, Silva Dias, Pezzi ECMWFAnderson, Balmaseda, Doblas-Reyes, Stockdale INMETMoura, Silveira Met OfficeGraham Météo FranceDeque SIMEPARGuetter Univ. ReadingStephenson USPAmbrizzi, Silva Dias

41 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 Mais informações …

42 Reliability diagram (Multi-model) (p i ) (o i ) o

43 Reliability diagram (FA 58-01) o (p i ) (o i )

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

45 Moment measure of skewness Measure of asymmetry of the distribution


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