Impacto da assimilação de dados de aerossóis no modelo ambiental CCAT-BRAMS: um estudo de caso da campanha CLAIM

• Main Author: Gabriel Bonow Münchow
• Other Authors: Dirceu Luis Herdies
• Language: Portuguese
• Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 2011
• Online Access: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/02.03.12.46

Todos os anos no Brasil central, grandes áreas de floresta, cerrado e pasto são queimadas, emitindo aerossóis de carbono primário para a atmosfera, especialmente no final da estação seca. Os aerossóis interferem no balanço de radiação, afetando diretamente a quantidade de radiação refletida e retroespalhada de volta ao espaço, a radiação absorvida pela atmosfera, e também a radiação de onda longa. Além dos efeitos diretos, os aerossóis afetam a microfísica de nuvens, agindo como núcleos de condensação, modificando o regime de precipitação e o albedo da nuvem. Durante a estação de queima na América do Sul, a qualidade do ar também é significativamente afetada pelos aerossóis, diminuindo a visibilidade e causando doenças respiratórias devido às partículas inaláveis. Modelos numéricos de transporte químico da atmosfera podem ser usados para estudar e prever o comportamento dos aerossóis e seus efeitos. As simulações feitas por estes modelos podem obter melhores resultados através de métodos de assimilação de dados, utilizando observações disponíveis para corrigir as simulações do modelo. Neste estudo, foi utilizado um sistema de assimilação baseado no método variacional em duas dimensões (2D-Var), acoplado ao modelo \textit{Coupled Chemical-Aerosol-Tracer Transport - Brazilian developments on the Regional Modeling System} (CCATT-BRAMS). O sistema 2D-Var foi utilizado para assimilar observações de concentração de massa de material particulado menor que 2,5$\mu$m (PM$_{2.5}$). Estas observações foram coletadas durante a campanha \textit{Cloud-Aerosol Interaction Measurements} (CLAIM), realizada em outubro de 2007, na região norte do Estado do Mato Grosso, Brasil. As medidas foram realizadas utilizando o instrumento DataRAM abordo de uma aeronave que coletou informações com uma freqüência de 10 segundos e 30 segundos. Durante a campanha, foram realizados 17 vôos ao todo, dos quais 13 puderam ser utilizados neste estudo. Os resultados apresentam uma considerável melhora nos valores de PM$_{2.5}$ modelados, aproximando o modelo das observações, mesmo assimilando uma observação média por vôo. Os melhores resultados foram obtidos com a utilização do Erro Relativo de \textit{Background} igual a 200\%, com um fator de correção calculado pela assimilação adaptado ao tipo de observações assimiladas, com raios de influência inomogêneos, calculados individualmente para cada vôo, e com um banco de dados observados suavizados, sem picos singulares de concentração. Com estas configurações o sistema de assimilação foi capaz de aproximar de maneira ótima as análises às observações. === In Central Brazil every year large areas of forest, cerrado and pasture land are bumed emitting primary carbonaceous aerosols into the atmosphere, especially in the end of the dry season. The aerosols interfere with the radiative budget, affecting directly the amount of solar radiation that is reflected and scattered back to space, and partly absorbed by the atmosphere. The long wave terrestrial radiation is also affected. Aerosols also affect cloud microphysics acting as cloud condensation nuclei (CCN), modifying precipitation patterns and cloud albedo. During the South American burning season, aerosols have a significant impact on local and regional air quality affecting visibility and human health by particle inhalation causing pulmonary diseases. Atmospheric chemical numerical models can be used to study and forecast aerosol behavior and effects. Better simulations of aerosols by numerical models can be achieved through data assimilation methods including available aerosol observations to correct the model simulations. In this study an assimilation system was used based on a two dimensional variational data assimilation method (2D- VAR) coupled to the Coupled Chemical-Aerosol-Tracer Transport - Brazilian developments on the Regional Modeling System (CCATT-BRAMS). The assimilated observations are mass concentration (MC) of particular matter smaller than 2,5$\mu$m (PM$_{2.5}$). The observations were collected in October 2007, during the Cloud-\textit{Aeroso}l Interaction Measurements (CLAIM) campaign, which took place in the northern region of the state of Mato Grosso, Brazil. The measurements of PM$_{2.5}$were collected by a DataRAM instrument aboard the aircraft that collected information with a frequency of 10s or 30s. During the campaign 17 flights were carried out, 13 of which could be used in this study. The assimilation system shows a considerable improvement of the modeled PM$_{2.5}$ field, approaching its values to the observations, as expected, even assimilating an average observation for each flight. The best guess was obtained using the Relative Background Error equal to 200\%, the correction factor calculated by assimilation system adapted to the kind of assimilated observations, inhomogeneous radii of influence, and smoothed observational data without outliers. With these parameters the assimilation system was able to approach, in a optimal way, the analysis to the observations.