Impact of wrf-3dvar data assimilation on the prediction of rainfall over Southern Brazil

Abstract

The procedure to combine mathematical models with noise data, in order to improve numerical weather forecasting by statistical methods, is an important and challenging meteorology research field, known as data assimilation. The 3DVAR approach, state of the art in data assimilation technique, is applied in this study. The aim of present development is to evaluate the results of the data assimilation from INMET automatic weather stations and atmospheric soundings in the weather forecast produced by WRF model. The region of interest is the South of Brazil. The specific aim is to evaluate the assimilation procedure of two precipitation events occurred in 2012. This study is especially important, because the INMET automatic weather stations data are not transmitted by GTS. Therefore, these data were not assimilated by prediction systems generated by global models, such as GFS, which provides initial and boundary conditions for regional models, such as WRF. The results showed that the WRF with data assimilation procedure, reproduces satisfactorily the true synoptic scenario given by GFS model in the two cases evaluated, and produces better forecasts then WRF without data assimilation. The thermodynamic analysis showed that the WRF with data assimilation producing vertical profiles of air temperature and dew point temperature very close to the observed profiles. Additional experiments indicate that data assimilated from other sources, in addition to the INMET automatic weather stations and atmospheric soundings, as well as the increases of horizontal resolution in the integration of the WRF with inclusion of subset, provide significant improvements in weather forecasting fields. Рассмотрена процедура подачи на вход математической модели данных, сопровождаемых шумом, с целью улучшения статистическими методами моделирования метеорологических полей при прогнозировании погоды. Этот процесс, называемый ассимиляцией данных, является передовым методом в моделировании метеорологических полей. Подход 3DVAR, применяемый в представленном исследовании, является современной технологией ассимиляции данных. Поставлена цель оценить результаты ассимиляции данных сети автоматических станций и данных атмосферного зондирования Бразильского национального метеорологического института (INMET) для прогноза погоды с помощью модели WRF. Регион исследования – южная часть Бразилии. В частности, рассматриваются два события 2012 г., связанные с интенсивными осадками. Представленное исследование важно, поскольку данные автоматических станций INMET не поступают в глобальную телекоммуникационную систему и, следовательно, не используются при производстве прогноза глобальными прогностическими моделями, такими как GFS, которые рассчитывают начальные и граничные условия для региональных моделей, например, WRF. Результаты исследования показывают, что модель WRF с использованием ассимиляции данных в обоих рассмотренных случаях удовлетворительно воспроизводит синоптическую ситуацию, предоставляемую глобальной моделью GFS, и это воспроизведение лучше, чем без использования ассимиляции данных. Термодинамический анализ демонстрирует, что WRF с использованием ассимиляции данных воспроизводит вертикальные профили температуры и точки росы очень близко к наблюдаемым. Дополнительные эксперименты показывают, что усваиваемые данные из других источников в дополнении к данным INMET, а также увеличение пространственного разрешения по горизонтали при интегрировании в WRF с включением дополнительных наборов приводит к значительному улучшению прогнозируемых полей метеорологических величин.