Modelización regional del clima: aplicaciones en la Península
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Modelización regional del clima: aplicaciones en la Península
evaluación de las simulaciones Rosmeri P. da Rocha •Departamento de Ciências Atmosféricas – IAG •12 a 23 de abril -2010 - Ourense Modelización regional: contenidos • Ecuaciones dinámicas; • Condiciones de fronteras y sus impactos en las climatologías de los modelos regionales; • procesos físicos y sus parametrizaciones ; • Interacciones biosfera-atmósfera; • Impacto de lo refinamiento de resolución en los aspectos regionales del clima; • técnicas para evaluación de las simulaciones climáticas; • aplicaciones de los modelos regionales en estudios en la Península Ibérica y en Sudamérica (RegCM3). Técnicas para evaluación de las simulaciones climáticas regionales 2 técnicas más importantes: - Aplicaciones de índices estadísticos - errores medios, correlaciones, rmse, distribuciones de probabilidad, EOF (padrones de circulación) - Giorgi y Mearns (1999) - Machado et al (2009) -Buscando en las simulaciones sistemas meteorológicos específicos: - ciclones - Reboita et al. (2009) - huracanes – muchos…. - DANAS – Reboita et al. (2009) - LLJ – Silva et al. (2010 – submetido) - inicio y fin de la estación lluviosa - periodos secos/ humidos -Transporte de humidad (?) - composiciones Índices estadísticos Error medio (bias) N 1 bias N ( X i 1 Mi X si ) Error medio absoluto (b): 1 b N N X i 1 Mi X si Raíz cuadrada de el error medio cuadrado (rmse) 1 rmse ( N N 2 1/ 2 ( X X ) Mi si ) i 1 Índices estadísticos Correlación temporal o correlación en espacio (r) para medir la asociación entre los valores previstos (m) y los valores observados (s): Es E s Em E m n r i 1 Es E s Em E m n i 1 2 n 2 i 1 Coeficiente de eficiencia (COE) de Nash e Sutcliffe (1970): -∞ < COE ≤ 1 COE = 1 - perfecto ajuste entre modelo y lo promedio de los valores observados. COE < 0 – malo ajuste Ciclones extra tropicales – Reboita et al. (2009): Características de la simulación • Área: 60ºS - 5ºS e 84ºW - 14 ºE Domínio da Simulação o 10 S • Período: 09/1989 a 01/2000 o 15 S 20oS 25oS • Níveis verticais: 18 (topo em 80 hPa) o 30 S 35oS o • Espaçamento de grade: 60 km 40 S • Passo no tempo de integração: 120 s 50 S • Condições iniciais e de fronteira: o 45 S o 55oS Domínio da Simulação o 60 S o o o o o o o o 80 W 70 W 60 W 50 W 40 W 30 W 20 W 10 W o 0 – Reanálises do NCEP com dt = 6 horas – TSM mensal (Reynolds et al., 2002) • Parametrização da precipitação convectiva: Grell com fechamento de FritschChappell (Greel, 1993) • Parametrização dos fluxos no oceano: Zeng (Zeng et al., 1998) o 10 E Validación de la simulación -5 Climatologias sazonal e -10 mensal determinadas -15 para o domínio de análise e para os 3 subdomínios. 6000 Domínio da Simulação -20 -25 3500 -30 RG 1 -35 -40 RG 2 2000 -45 Climatologia sazonal: resultados mostrados apenas para o Verão (DJF) 1500 -50 RG 3 Domínio de Análise -55 -60 -80 -70 -60 -50 -40 Subdomínios são as regiões mais propícias à ciclogênese (Sinclair, 1996; Hoskins e Hodges, 2005; Reboita et al., 2005) -30 -20 -10 0 10 1000 750 500 250 100 0 Densidade Ciclogenética entre 1990-1999 D=(número de sistemas/km2)104 10 -1,5 x 10-5 s-1 10 -2,5 x 10-5 s-1 Densidade Anual - NCEP Densidade Anual - NCEP -15 8 -15 2.4 -20 7 -20 2.1 -25 6 -25 1.8 -30 5 -30 1.5 -35 4 -35 1.2 -40 3 -40 0.9 -45 2 -45 0.6 -50 1 -50 0.3 0 -55 -70 -55 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 0 Densidade Anual - RegCM Densidade Anual - RegCM -15 8 -15 -20 7 -20 2.1 -25 6 -25 1.8 -30 5 -30 1.5 -35 4 -35 1.2 -40 3 -40 0.9 -45 2 -45 0.6 -50 1 -50 0.3 -55 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 0 -55 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 Como os modelos representam as regiões de formação dos ciclones? 2.4 0 RegCM3 NCEP Ciclo Anual – Atlântico Sul 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 RegCM NCEP Monthly Mean Média Mensal -5 -1 10 -1,5 -1.5 X x 10-510 s-1 s J F M A M J J A S O N D 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 -5 -1 10 -2,5 x -510 -2.5 X 10 s-1 s RegCM NCEP J F M A M J J A S O N D Variabilidade mensal é muito similar, em padrão e valores absolutos, à do NCEP. Considerando sistemas com 10 -2,5x10-5s-1 há um ciclo anual bastante definido com máximos nos meses de inverno e mínimos-5nos meses de verão e primavera. Considerando sistemas com 10 -1,5x10 s-1 não há um ciclo anual bem definido. Similar ao obtido por Sinclair (1996) Máximos NCEP junho (12,2) e RegCM3 junho (9,9) Ciclo anual similar (padrão e valores absolutos) ao de Gan e Rao (1991), exceto por estes Máximos autores mostrarem maior freqüência de sistemas em maio NCEP maio (27,6) e RegCM3 dezembro (26,3) Subestimativa em junho é devido ao ano 1996, quando ocorre maior freqüência de Diferença em função do RegCM3 superestimar o número de sistemas em dez/90 vórtices ciclônicos próximos no NCEP. CUTOFF-LOW SYSTEMS: COMPARISON NCEP VERSUS RegCM3 – Reboita et al. (2009) – RCM2009, Lund Verify as the Objectives Regional Climate Model (RegCM3) simulates the COLs over South America and South Atlantic Ocean from 1990 to 1999. Simulation Domain Study Area COLs Identification COLs were identified using the objective method proposed by Nieto et al. (2005) based on imposing the four main physical characteristics of the conceptual model of COLs (Winkler et al., 2001): 1) 200 hPa closed cyclonic circulation, 2) 200 hPa cutoff circulation (positive wind southern of COL) 3) Higher equivalent thickness (200-300 hPa) eastern of COL center 4) Higher thermal front parameter (200 hPa) eastern of COL center Number of grid points that were considered COLs by the algorithm from 1990 to 1999 NCEP2 RegCM3 RegCM3 overestimates COLs in the northern of domain and western South Atlantic RegCM3 underestimates COLs over southeastern of South America What happens in RegCM3? 200 hPa temperature difference for 1990 RegCM3 – R2 200 hPa Geopotential difference for 1990 RegCM3 – R2 G (RegCM3-NCEP2) T (RegCM3-NCEP2) 20 1.5 -10 20 -10 -15 -15 1 -20 10 10 0 0 -10 -10 -20 -20 -30 -30 -40 -40 -20 -25 -25 -30 -30 0.5 -35 -35 -40 -40 0 -45 -45 -50 -50 -0.5 -55 -60 -80 -55 -60 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 -10 Horizontal temperature gradients are more intense in RegCM3 than R2 a stronger upper level jet that is unfavorable to COLs’ genesis. (these systems need weaker winds to detach from the main westerly current). RegCM3 simulates higher (lower) geopotential height than NCEP2 in the region where underestimates (overestimates) COLs. Since the COLs are identified using geopotential minimum this explain the absence of COLs in the RegCM3 near Paraguay-Uruguay and the excessive frequency of COLs at lower latitudes (near 15oS). Modeling of the Atlantic tropical cyclone activity with the RegCM3 – Cruz-Prestana et al. (2009) -RCM2009, Lund Trayectorias de ciclones tropicales para el periodo de 1982-91: (a) RegCM3 con el algoritmo de Sugahara modificado. (b) Best-Track de la base de datos de HURDAT. Climatic simulations of eastern Andes low-level jet and its dependency on the convective parameterizations Silva et al. (2010?) Composiciones del viento meridional para días de jet Santa Cruz – Bolivia Promedio estacional: viento meridional Santa Cruz – Bolivia 7500 7500 6500 6500 5500 4500 height (m) height (m) 5500 3500 4500 3500 2500 2500 1500 1500 500 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 wind (m/s) v - observ. v - simul. (Grell) 500 -15 -12 v - simul (Eman) -9 -6 -3 0 wind (m/s) Observed Grell Emanuel 3 Variaciones en escala tiempo menores que estacionales lluvia diaria (mm/día) observada (CPC) y RegCM3 en las áreas SDN y SDS – Cuadra y da Rocha (2006) SDN - 1998 SDN - 1990 (a) (c) SDS - 1990 SDS - 1998 (b) (d) summer SDN SDS 1990 1998 SDN SDS SDN SDS Precipitation (mm/day) –CPC RegCM3 7.2 (7.7) 6.2 (6.2) 5.5 (4.0) 6.8 (7.2) Relative bias (%) 7.0 0.0 -27.0 6.6 Correlation coefficient 0.82 0.44 0.46 0.39 Muchas posibilidades de evaluación de las simulaciones. De la variabilidad inter-anual hasta la variabilidad inter-estacional • Actividad 1. Defina una área importante de su dominio y calcule: (a) Bias y el rmse para el promedio mensuales; (b) Calcule el indices de (a) para el promedio de 5 días (c) haga series temporales de los promedios diarios observados y simulados. 2. Haga un resumo de las sugerencias presentadas en el paper de Giorgi y Mearns (1999) para la verificación de las climatologías generadas de modelos climáticos regionales. Bibliografía: Giorgi, F., and L.O. Mearns, 1999: Introduction to special section: Regional climate modeling revisited. Journal of Geophysical Research, 104, 6335-6352 Reboita, M.S., R.P. da Rocha, T. Ambrizzi and S. Sugahara, 2009: South Atlantic Ocean cyclogenesis climatology simulated by regional climate model (RegCM3). Climate Dynamics, DOI: 10.1007/s00382-009-0668-7.