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A Assimilação de Dados e Oceanografia

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Apresentação em tema: "A Assimilação de Dados e Oceanografia"— Transcrição da apresentação:

1 A Assimilação de Dados e Oceanografia
INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS MESTRADO EM METEOROLOGIA A Assimilação de Dados e Oceanografia Uma introdução. Jairo Gomes.

2 Sumário Introdução. Aspectos históricos.
A Assimilação de Dados – aspectos iniciais. Conclusão. Referência Bibliográfica.

3 Introdução (1) Strategic Planning for Operational Oceanography, Nicholas C. Flemming. Atmosferic Data Assimilation and Quality Control, Andrew C. Lorenc. The Oceanographic Data Assimilation Problem: Overview, Motivation and Purposes, P. Malanotte-Rizzoli and E. Tziperman. Recent Developments in Prognostic Ocean Modeling, William R. Holland and Antonieta Capotondi.

4 Introdução (2) A Oceanografia Operacional (Flemming).
Desafio dos Centros de Pesquisa. Dificuldades para obtenção de dados. Comparação com a Meteorologia (benefícios e visibilidade).

5 Meteorologia aeronáutica
Introdução (3) A visibilidade da Meteorologia. Meteorologia aeronáutica (www.cepa.if.usp.br) Operações militares (www.satlers.org) Agrometeorologia (www.upeclube.com.br) Turismo (www.maceio.at)

6 Fonte: www.cptec.inpe.br
Introdução (4) Uma nova era para a Oceanografia: Novas demandas. Novas possibilidades. Novos investimentos!!! Fonte:

7 Introdução (5) Visão esquemática da relação entre previsão de escala semanal, mensal e sazonal, e suas dependências das Condições Iniciais e Condições de Contorno. Fonte: Navarra, A., in Pinardi e Woods.

8 Sumário Aspectos Históricos. Introdução.
A Assimilação de Dados – aspectos iniciais. Conclusão. Referência Bibliográfica.

9 Evangelista Torricelli
Aspectos Históricos Em 335 a.C, Aristóteles escreveu “Meteorologica”. A evolução da Ciência ao longo dos séculos: invenção do barômetro (1644), a dedução de leis da Física e o desenvolvimento do Cálculo (1687), a invenção do telégrafo (1837), etc. Aristóteles Sir Isaac Newton Evangelista Torricelli Samuel Morse Fonte: wikipedia

10 Aspectos Históricos (2)
Século XX A Proposição de Bjerknes. A experiência de Richardson (1922). Vilhelm Bjerknes Richardson Fonte: wikipedia

11 Aspectos Históricos (3)
A “geração supercomputador”: Von Neuman Charney. Rossby. Os “estranhos atratores” de Lorenz. Von Neuman Rossby Charney Lorenz Fonte: wikipedia

12 Aspectos Históricos (4)
Desenvolvimento da Oceanografia: início como ciência em 1872, com o cruzeiro do HMS Challenger. Desenvolvimento inicial com fins militares, após a 1ª e 2ª Guerras Mundiais (SONAR- Sound Navigation And Ranging). Utilização de dados de satélites e uso de modelagem computacional. Sonar (www.pt.wikipedia.org)

13 Aspectos Históricos (5)
WCRP Word Climate Research Program A Oceanografia contemporânea: World Ocean Circulation Experiment (WOCE)- o mais ambicioso experimento oceanográfico até então ( ) www. woce.nodc.noaa.gov

14 Aspectos Históricos (6)
Argo (bóias de deriva “perfiladoras” de temperatura e salinidade) CLIVAR -CLIMATE VARIABILITY AND PREDICTABILITY

15 Aspectos Históricos (7)
Provê uma fonte de dados regular e uma completa descrição de: Salinidade,temperatura e estrutura da velocidade dos oceanos. Apoio a: Oceanografia operacional; Previsão e análise climática (sazonal to decadal); e Pesquisa oceanográfica.

16 Sumário A Assimilação de Dados – aspectos iniciais. Introdução.
Aspectos históricos. A Assimilação de Dados – aspectos iniciais. Modelagem numérica da atmosfera Modelagem numérica dos oceanos A Assimilação de Dados A Assimilação de Dados na Oceanografia A Assimilação de Dados no modelos oceânico do CPTEC Conclusão. Referência Bibliográfica.

17 A Assimilação de Dados Aspectos de Modelagem numérica da atmosfera.
Processos estocásticos Processos determinísticos Sensibilidade às condições iniciais. Experimento com 900 integrações. Fonte: Navarra A., in Pinardi e Woods.

18 A Assimilação de Dados (2)
Aspectos de Modelagem numérica da atmosfera. Problemas de valor inicial Falta de dados (graus de liberdade = 107) Dados a cada 3h ~ 105. Distribuição espacial e temporal não uniformes. interpolação Fonte: Herdies, 2006.

19 A Assimilação de Dados (3)
A modelagem numérica dos oceanos Dificuldades para realizar as parametrizações: leis físicas “complexas” e altamente não lineares. Custo computacional. Modelos que capacitados a resolver vórtices x modelos que não resolvem vórtices.

20 A Assimilação de Dados (4)
O ciclo da Assimilação de Dados: Controle de qualidade Análise objetiva Inicialização Previsão curta para preparar a estimativa a priori Fonte: Nowosad, 2001.

21 A Assimilação de Dados (5)
Um pouco de definições: Vetor de estado x Vetor de estado real (true) xt Vetor de estado de fundo (backscattering) xb Vetor de estado de assimilação xa Vetor de observação yo Operador de Observação H(x) Matriz Peso K

22 A Assimilação de Dados (6)
Um pouco de matemática e estatística: Equação da Assimilação: Xa = Xb + K [ yo - H (xb)] Função custo do método variacional

23 A Assimilação de Dados (7)
NAVAREA 5 As matrizes envolvidas numa operação de modelo regional (HRM - NAVAREA 5) são da ordem de 181 x 217 informações por ponto de grade. São 43 variáveis em pontos, gerando cerca de 1012 elementos. Se cada elemento tiver 8bytes, serão 8x1012 = 8 Terabytes por matriz!!! A capacidade de armazenamento do SX-6 é de 15Terabytes.

24 A Assimilação de Dados (8)
Algumas técnicas de Assimilação de Dados: Relaxação Newtoniana (Nudging) – BRAMS Interpolação Ótima (OI) - Physical-space Statistical Analysis System (PSAS) – CPTEC e NASA Filtro de Kalman: EKF, EnKF, LEKF – Canadá Análise Variacional: 3D-Var - NCEP 4D-Var – ECMWF

25 A Assimilação de Dados (9)
Fonte: Herdies, 2006.

26 A Assimilação de Dados (10)
A Assimilação de Dados na Oceanografia Não houve um foco principal como na Meteorologia (PNT). Altimetria, salinidade e temperatura. proibitivo requisito mínimo computacional (Lueng Fu e Fukumori, 1996). Assimilação de dados para modelos oceânicos globais e regionais. Assimilação de dados em métodos de previsão de marés. Assimilação em sistemas de previsão climáticas.

27 A Assimilação de Dados (11)
Informações sobre algumas técnicas de Assimilação de Dados: Interpolação ótima: É uma das mais “simples”; e usada em modelos de alta resolução, na previsão de curta escala e para estimativas. Filtro de Kalman: pode calcular as matrizes de variâncias na saída do modelo; requer elaborados recursos computacionais.

28 A Assimilação de Dados (12)
A Assimilação de Dados no CPTEC: Modelo de Ondas WWATCH III – 2.22 Não opera com assimilação de dados. Modelo oceânico “MOM-3” No momento, opera sem assimilação de dados. Em processo de implantação do Filtro de Kalman.

29 A Assimilação de Dados (13)
Grupo de Assimilação de Dados no CPTEC: Dr. Dirceu L.Herdies Dr. José A. Aravéquia Dr. Julio Pablo R. Fernandes Dr. Luciano P. Pezzi Dr. Luiz F. Sapucci Dra. Rita V. Andreoli M.Sc. Sergio H. Ferreira Técnicas Utilizadas: PSAS (oper.) e LEKF (desenv.) Modelos: Global e Regional Eta

30 A Assimilação de Dados (14)

31 A Assimilação de Dados (15)

32 A Assimilação de Dados (16)
Sem QuikScat Com QuikScat

33 Conclusão A oceanografia está em vias de obter maior visibilidade junto à comunidade internacional, deixando de ficar à sombra da Meteorologia. O desenvolvimento de modelos de maior qualidade está proporcionando estudos mais completos dos oceanos.

34 Conclusão (2) A Assimilação de dados está possibilitando a utilização de uma maior “massa da dados” na integração dos modelos. Está lançado o desafio para que mais pesquisadores se dediquem às pesquisas na área de Assimilação de Dados em Oceanografia!

35 Referências Bibliográficas
Costa Neves, A. P., 2005: Implementação de um sistema de Assimilação de Dados atmosféricos baseado em filtro de Kalman local em conjuntos. Proposta de Tese de Doutorado em Engenharia Civil, ênfase em Modelagem ambiental, LAMCE/PEC/COPPE/UFRJ, 2005. Herdies, D. L., 2006: Assimilação de Dados - uma visão geral. Apresentação para o EPGMET/2006. Kalnay, E., 2003: Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predicability. Cambridge University Press. Malanotte-Rizzoli, P. (Editor), 1996: Modern Approaches to Data Assimilation in Ocean Modeling. Elsevier. Nowosad, A. G., 2001: Novas abordagens em Assimilação de Dados Meteorológicos. Tese de Doutorado em Computação Aplicada, INPE, São José dos Campos, INPE-8481-TDI/779. Pinardi, N., e Woods, J. (Editors), 2002: Ocean Forecasting – Conceptual Basis and Applications, Ed. Springer. ISBN Quadro, M., 2004: Meteorologia Fundamental, Centro Federal de Educação Tecnológica de Santa Catarina. Apostila de Previsão do Tempo (MEF-02).

36 Finalizando... Muito obrigado pela atenção de todos!
Canal de Kiel, 2003.


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