Downscaling Dinâmico através do Modelo RegCM para Diferentes Inicializações Utilizando Dados do CFSv2
AUTOR(ES)
Freitas, Ismael Guidson Farias de; Gomes, Helber Barros; Mariano, Glauber Lopes; Silva, Maria Cristina Lemos da; Lyra, Matheus José Arruda; Nova, Thayna Silva Vila; Silva, Fabrício Daniel dos Santos; Ribeiro, Laurizio Emanuel; Oliveira, Cristiano Prestrelo de
FONTE
Rev. bras. meteorol.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2020-12
RESUMO
Resumo O objetivo deste trabalho é avaliar as previsões climáticas regionais de precipitação sobre o Brasil durante a estação do inverno de 2018 através do modelo RegCM4.7 com diferentes inicializações, tanto espacial como em 5 áreas específicas. Para realizar alertas de possíveis anomalias abaixo/acima da normal climatológica, é necessário verificar a habilidade destes modelos em prever de forma antecipada a precipitação. O modelo RegCM4.7 foi conduzido com dados do modelo Global Climate Forecast System Version 2. As destrezas das previsões foram avaliadas de forma qualitativa e quantitativa, comparando resultados com os dados do Climate Prediction Center (CPC). Os resultados mostraram que o RegCM4.7 conseguiu prever de forma coerente a precipitação com alguns meses de antecedência para o trimestre junho, julho e agosto (JJA), com menores erros sobre as regiões Nordeste e Sudeste do Brasil, onde maiores erros foram identificados sobre os subdomínios AMZ e SUL. Observou-se que as correlações das previsões foram inferiores a 0,8 durante todos os experimentos e subdomínios, exceto para região do Nordeste que apresentou os maiores valores de correlação. De maneira geral, destaca-se que o modelo foi hábil em prever a distribuição espacial de precipitação com antecedência sobre todo domínio, porém com tendência de subestimar o observado.
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