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A Assimilação de Dados e OceanografiaUma introdução.
Jairo Gomes.
INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS
MESTRADO EM METEOROLOGIA
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Sumário
Introdução.Introdução. Aspectos históricos. A Assimilação de Dados – aspectos
iniciais. Conclusão. Referência Bibliográfica.
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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.
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Introdução (2)
A Oceanografia Operacional (Flemming).
Desafio dos Centros de Pesquisa.
Dificuldades para obtenção de dados.
Comparação com a Meteorologia (benefícios e visibilidade).
www.esa.int
www.polmar.com
www.inf.ufsc.br
www.lomba.blogs.sapo.pt
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Introdução (3)
A visibilidade da Meteorologia.
Meteorologia aeronáutica
(www.cepa.if.usp.br)
Agrometeorologia
(www.upeclube.com.br)
Turismo
(www.maceio.at)
Operações militares
(www.satlers.org)
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Introdução (4)
Uma nova era para a Oceanografia:
Novas demandas. Novas
possibilidades. Novos
investimentos!!!
Fonte: www.cptec.inpe.br
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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.
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Sumário
Introdução. Aspectos HistóricosAspectos Históricos. A Assimilação de Dados – aspectos
iniciais. Conclusão. Referência Bibliográfica.
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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
Samuel MorseEvangelista
Torricelli
Fonte: wikipedia
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Aspectos Históricos (2)
Século XX
A Proposição de Bjerknes.
A experiência de Richardson (1922). Richardson
Vilhelm Bjerknes
Fonte: wikipedia
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Aspectos Históricos (3)
A “geração supercomputador”:
Von Neuman Charney. Rossby. Os “estranhos
atratores” de Lorenz.
Rossby
LorenzCharney
Von Neuman
Fonte: wikipedia
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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)
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Aspectos Históricos (5)
A Oceanografia contemporânea: World Ocean
Circulation Experiment (WOCE)- o mais ambicioso experimento oceanográfico até então (1990-2002)
WCRPWord Climate Research Program
www. woce.nodc.noaa.gov
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Aspectos Históricos (6)
Argo (bóias de deriva “perfiladoras” de temperatura e salinidade)
CLIVAR -CLIMATE VARIABILITY AND PREDICTABILITY
www.argo.ucsd.edu
www.clivar.org
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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.
www.usgodae.org
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Sumário Introdução. Aspectos históricos. A Assimilação de Dados – aspectos iniciaisA Assimilação de Dados – aspectos iniciais..
Modelagem numérica da atmosferaModelagem numérica da atmosfera Modelagem numérica dos oceanosModelagem numérica dos oceanos A Assimilação de Dados A Assimilação de Dados A Assimilação de Dados na OceanografiaA Assimilação de Dados na Oceanografia A Assimilação de Dados no modelos oceânico do A Assimilação de Dados no modelos oceânico do
CPTECCPTEC Conclusão. Referência Bibliográfica.
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A Assimilação de Dados
Aspectos de Modelagem numérica da atmosfera.Processos
estocásticosProcessos
determinísticosSensibilidade às condições iniciais. Experimento com 900 integrações.
Fonte: Navarra A., in Pinardi e Woods.
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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.
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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.
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A Assimilação de Dados (4)
O ciclo da Assimilação de Dados:Controle de qualidadeAnálise objetivaInicializaçãoPrevisão curta para preparar a
estimativa a priori
Fonte: Nowosad, 2001.
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A Assimilação de Dados (5)
Um pouco de definições:Vetor de estado xVetor 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
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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
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A Assimilação de Dados (7)
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 39277 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.
NAVAREA 5
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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
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A Assimilação de Dados (9)
Fonte: Herdies, 2006.
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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.
www.iag.usp.br
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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.
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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.
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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
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A Assimilação de Dados (14)
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A Assimilação de Dados (15)
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A Assimilação de Dados (16)
Sem QuikScat Com QuikScat
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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.
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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!
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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, 2001. INPE-8481-TDI/779.
Pinardi, N., e Woods, J. (Editors), 2002: Ocean Forecasting – Conceptual Basis and Applications, Ed. Springer. ISBN 3-540-67964-2.
Quadro, M., 2004: Meteorologia Fundamental, Centro Federal de Educação Tecnológica de Santa Catarina. Apostila de Previsão do Tempo (MEF-02).
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Finalizando... Muito obrigado pela atenção de todos!
Canal de Kiel, 2003.