Assimilação de dados de umidade do solo derivada de satélite no modelo SSiB acoplado ao MCGA/CPTEC

• Main Author: Bianca Buss Maske
• Other Authors: Luis Gustavo Gonçalves de Gonçalves
• Language: Portuguese
• Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2016
• Online Access: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/05.03.20.12

A umidade do solo exerce papel fundamental na partição dos fluxos de superfície, além disso, devido as suas interações com as demais variáveis do ciclo hidrológico e pelo seu tempo de persistência exerce um papel importante na previsão de tempo e clima, sendo fundamental ser determinada adequadamente na inicialização de modelos numéricos. Por esse motivo, tem-se utilizado assimilação de dados de umidade do solo para melhor estimativa da própria variável e pelo seu impacto direto na previsão de precipitação. Porém a umidade do solo possui uma rede esparsa de observações in situ, sendo assim, uma das maneiras encontradas para contornar este problema é utilizar estimativas de satélites, que são capazes de fornecer a variabilidade em escala global de umidade do solo. Além disso, muitos eventos de seca tem afetado o Brasil nos últimos anos, prejudicando a economia, produção de energia e abastecimento de água para a população. E dada a dificuldade de prever a precipitação pelos modelos meteorológicos a previsão desse tipo de evento é dificultada. Diante disso, este trabalho teve por objetivo realizar assimilação de dados de umidade do solo, estimados por satélite, no modelo de superfície SSiB acoplado ao modelo MCGA do CPTEC/INPE. Neste trabalho foram estudados três eventos de seca ocorridos nos anos de 1998/1999, 2007 e 2012/2013, foi investigado o comportamento da umidade do solo nesse tipo de situação, através dos dados de satélite e modelos. Posteriormente, foi realizada assimilação de dados de umidade do solo no período entre janeiro de 1998 e janeiro de 2000, utilizando o método nudging, afim de verificar o impacto na própria umidade do solo e na precipitação. === Soil moisture plays a fundamental role in the partition of the surface flux, in addition, due to their interactions with other variables of the hydrological cycle and its persistence time, plays an important role in weather and climate prediction, it is fundamental to be determined properly in initialization of numerical models. For this reason, it has been used assimilation of soil moisture data to better estimate the variable itself and because its have a direct impact on precipitation forecast. But soil moisture has a sparse network of observations, one of the ways found to get around this is to use estimates of satellites. In addition, many drought events have affected Brazil in recent years, harming the economy, energy production and water supply for the population, given the difficulty of predicting precipitation by meteorological models, the forecast of this type of event is difficult. Thus, this study aims to aply the assimilation of soil moisture data, estimated by satellite in SSiB land surface model coupled to AGCM model CPTEC/INPE. In this work we studied three of drought events in the years 1998/1999, 2007 and 2012/2013, was investigated soil moisture behavior in this type of situation, through the satellite data and models. Later, data assimilation was applied in soil moisture between 1998-January and 2000- January, using nudging method, in order to verify the impact on own soil moisture and precipitation.