MET 563-3

Site do curso "Introdução à Assimilação de Dados (MET 563-3)" do Programa de Pós-Graduação em Meteorologia (PGMET) do INPE.

Horário das Aulas

• 🗓️ Segundas e quartas-feiras, das 14h30 às 16h30.

Repositório do Curso

• 🐙 https://github.com/cfbastarz/MET563-3

Assuntos

1. Apresentação da Disciplina

• 👉 Slides: HTML

2. Motivação

• Equação de Análise Empírica: Por que a assimilação de dados fornece uma estimativa ótima?
  • 👉 Aula 1 - HTML
  • 👉 Aula 2 - HTML

Atividades

• 🎲 Atividade 1: Equação de Análise Empírica Univariada - Google Colab
• 🎲 Atividade 2: Equação de Análise Empírica Multivariada - Google Colab

3. Histórico da Assimilação de Dados

• Revisão do histórico da assimilação de dados e das motivações para o seu desenvolvimento, passando pelos métodos de análise empíricos de Bergthórsson e Döös (1959) e Cressman (1955) - Método de Correções Sucessivas e Gandin (1963) - Interpolação Ótima
  • 👉 Aula 3 - HTML
  • 👉 Aula 4 - HTML
  • 👉 Linha do Tempo da Assimilação de Dados no CPTEC - PDF
  • 👉 Aula 6 - HTML

Leitura Complementar

• Livro - Richardson, 1922: Weather Prediction by Numerical Process
• Artigo - Panofsky, 1949: Objective Weather Map Analysis
• Artigo - Bergthórsson e Döös, 1955: Numerical Weather Map Analysis
• Artigo - Cressman, 1959: An Operational Objective Analysis System
• Livro - Gandin, 1963: Objective Analysis of Meteorological Fields
• Review - Gandin, 1963: Objective Analysis of Meteorological Fields
• Post - Lynch, 2015: Richardson’s Fantastic Forecast Factory
• Webpage - NOAA Teletypes
• Wikipedia - IBM 704
• Wikipedia - Baudot Code

Atividades

• 🎲 Atividade 3: Análise de Bergthórsson e Döös (1955) - Google Colab
• 🎲 Atividade 4: Análise de Cressman (1959) - Google Colab
• 🎲 Atividade 5: Análise de Gandin (1963) - Google Colab

4. O Sistema Global de Observações Meteorológicas

• O que é o Sistema Global de Observações Meteorlógicas
• Os diferentes tipos de observações (in situ, por sensoriamento remoto e plataformas oceânicas)
• O fluxo de dados operacional no CPTEC para a Assimilação de Dados

• Controle de Qualidade das Observações

• 👉 Aula 5 - PPT

Leitura Complementar

• WMO - Global Observing System (GOS)
• Newsletter ECMWF - How to evolve global observing systems
• Wikipedia - Global Climate Observing System

5. Método Variacional

• Cálculo variacional
• Revisão de Álgebra Linear (Operações com Matrizes)
  • 👉 Aula 7 - HTML

• Introdução do método 3DVar

  • Histórico e desenvolvimento
  • Características principais
  • PSAS
  • FGAT

• Componentes

  • Método de minimização da função custo do 3DVar
  • Matriz de Covariâncias dos Erros de Previsão
  • Modelo de Transferência Radiativa
  • Controle de Qualidade
• Visão geral sobre o método 4DVar
• Atividades realizadas no CPTEC com o método 3DVar
  • 👉 Aula 8 - HTML

Leitura Complementar

• RMetS - Analysis methods for numerical weather prediction
• ECMWF - Variational Data Assimilation: Theory and Overview
• ECMWF - Assimilation techniques (3): 3dVar
• JMSJ - Unified Notation for Data Assimilation: Operational, Sequential and Variational

Atividades

• 🎲 Atividade 6: Método do Gradiente Descendente - Google Colab

6. Métodos Baseados em Conjuntos (EnKF et al.)

• Introdução ao método EnKF
• Histórico e desenvolvimento
• Características principais
• Inflation e Localization
• Visão geral sobre os esquemas derivados
• Atividades realizadas no CPTEC com o método LETKF
  • 👉 Aula 9 - HTML

Leitura Complementar

• Artigo - Kalman (1960): A New Approach to Linear Filteringand Prediction Problems
• Artigo - Evensen (1994): Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics
• Artigo - Evensen (2003): The Ensemble Kalman Filter: Theoretical Formulation and PracticalImplementation
• Artigo - Katzfuss et al. (2016): Understanding the Ensemble Kalman Filter
• Artigo - Sapucci et al. (2016): Inclusion of Global Navigation Satellite System radio occultation data intoCenter for Weather Forecast and Climate Studies Local Ensemble TransformKalman Filter (LETKF) using the Radio Occultation Processing Package as anobservation operator
• Video - Ensemble Kalman Filter
• Webpage - Ensemble Kalman methods
• Webpage - Abakcus

Atividades

• 🎲 Atividade 7: Filtro de Bayes Recursivo - Google Colab

7. Métodos Híbridos

• Introdução aos métodos híbridos
• Histórico e desenvolvimento
• Sistema 3DVar híbrido
  • Características principais
  • Extensão da variável de controle
  • Ciclo de assimilação de dados 3DVar híbrido

• 3DVar híbrido baseado no modelo BAM e no GSI

  • Determinação do conjunto de previsões inicial
  • Cálculo da matriz B climatológica
  • Experimentos com observação única
  • Experimentos com o sistema 3DVar híbrido

• 👉 Aula 10 - HTML

• 👉 Aula 11 - PDF

Leitura Complementar

• Artigo - Penny (2014): The Hybrid Local Ensemble Transform Kalman Filter
• Artigo - Penny et al. (2015): A Hybrid Global Ocean Data Assimilation System at NCEP
• Artigo - Bonavita et al. (2015): EnKF and Hybrid Gain Ensemble Data Assimilation. Part II: EnKF and Hybrid Gain Results
• Artigo - Azevedo et al. (2020): Dynamically weighted hybrid gain data assimilation: perfect model testing

8. Frameworks de Assimilação de Dados

• Apresentação dos frameworks GSI e JEDI para a assimilação de dados operacional
• Paradigmas de desenvolvimento do JEDI

• Atividades realizadas no CPTEC com o GSI e JEDI

• 👉 Aula 12 - HTML

9. Assimilação de Dados Regional

• Apresentação sobre as particularidades de um sistema de assimilação de dados regional
• Assimilação de Dados de Radar

• Desenvolvimentos realizados no CPTEC

• 👉 Aula 13 - PDF

10. Impacto e Experimentos de Sistemas Observacionais

• Visão geral sobre a metodologia e a ferramenta para o estudo de impacto das observações empregada no sistema de assimilação de dados do CPTEC
• Impacto da Assimilação das Observações

• Observing System Experiment (OSE) e Observing System Simulation Experiment (OSSE)

• 👉 Aula 14 - PDF

Leitura Complementar

• Artigo - Todling (2013): Comparing Two Approaches for Assessing Observation Impact
• Artigo - Azevedo et al. (2017): Observing System Experiments in a 3DVAR Data Assimilation System at CPTEC/INPE
• Artigo - Viana e de Mattos (2024): Assessing the Impact of Observations on the Brazilian Global Atmospheric Model (BAM) Using Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) System
• Artigo - Diniz e Todling (2019): Assessing the impact of observations in a multi-year reanalysis
• Artigo - Diniz et al. (2020): A Brief Assessment of the Impact of Nearly 40 Years of Assimilated Observations Over the Amazon Basin
• Dissertação - Diniz (2012): Impacto das Observações nas Previsões de Curto Prazo

11. Assimilação de Dados de Superfície

• Apresentação sobre a assimilação de dados de superfície, seus impactos e desafios
• Desenvolvimentos realizados no CPTEC

12. Reanálises

• O que é reanálise
• Reanálise como ferramenta de validação de modelos numéricos
• Desenvolvimentos realizados no CPTEC com reanálise regional

Cronograma de Aulas

Legenda:

• X: Não houve aula
• S: Seminários dos alunos
• C: Aula Carlos
• D: Aula Dirceu
• E: Aula Éder
• H: Aula Helena
• J: Aula João
• L: Aula Liviany

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