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Título: Análise da influência da especificação do uso e ocupação do solo e do uso da técnica de assimilação de dados meteorológicos na performance do modelo WRF
Autor(es): Aylas, Georgynio Yossimar Rosales
Orientador: Reis Junior, Neyval Costa
Santos, Jane Meri
Coorientador: Albuquerque, Taciana Toledo de Almeida
Data do documento: 6-Abr-2017
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Os modelos de qualidade do ar requerem campos meteorológicos e dados geográficos acurados para fazer a correta modelagem do transporte químico. Para este fim, na Região Metropolitana da Grande Vitória (RMGV) utiliza-se o modelo numérico de mesoescala WRF. A propriedade física e biológica da superfície terrestre tem sido afetada progres-sivamente como consequência da mudança de uso do solo. Isto deve-se principalmente a urbanização e praticas agrícolas e de floresta. No entanto, o problema de usar parâmetros como a cobertura de solo fornecidos pelo USGS e que são disponibilizados com data de atualização em 1993. Alem disso, tem-se o alto custo computacional da assimilação de dados reais (dados meteorológicos de observação) para obter previsões mais acuradas. Para o qual tem-se como objetivo principal avaliar a influência da especificação de dados de entrada referentes ao uso e cobertura da terra, juntamente com a assimilação de dados meteorológicos (observações diretas) para avaliar o desempenho do modelo WRF para a Região Metropolitana da Grande Vitória (RMGV). Como parte do trabalho de gerar dados geográfico acurados foi realizado analises de imagens de satélite. Estas fornecem dados de excelente qualidade, com informações suficientes para gerar os dados geográfico desejados. Por tanto, trabalhou-se especificamente para uma área pequena de 120km x 120km que abrange toda a RMGV e centrado na Estação Aeroporto. Por outro lado, para fazer o tratamento de dados com o objetivo de implementar a base de dados geográfico novos para a RMGV foram seguidos vários passos. Estas foram agrupados no processamento de imagens para o Uso e cobertura da terra com as 24 categorias de Uso do solo sugerido pela USGS e as equivalências para o sistema brasileiro para a área da RMGV. No entanto, para a Granulométrica e textura não teve maior problema do que acurar as informações existentes, assim como para a Topografia. De resto, para a Assimilação de dados em quatro dimensões (FDDA), o relaxamento Newtoniano ou nudging (método de assimilação de dados continuo que ajusta as variáveis dinâmicas do modelo gradualmente para as observações mediante a adição de uma ou mais equações prognosticas) foram gerados arquivos contendo relatórios dos registros de dados meteorológicos superficiais da Estação Aeroporto. Em consequência, o desempenho da modelagem da direção e velocidade do vento e temperatura, utilizando para a modelagem a base de dados geográfica atualizada teve uma leve melhora com parado com o uso da fonte de dados USGS. Embora, não todos os meses atingiram as faixas para os indicadores sugeridas para todas as estações. No entanto, para avaliar o desempenho da modelagem da direção e velocidade do vento e a temperatura para todas as estações, fazendo uso dos dados geográficos atualizados com a influência do nudging afetando o domínio d01 melhora em todos os meses. Assim, quando e utilizado a influência do nudging para domínio d01 e d02 juntos melhora as modelagens ainda mais que quando for influenciado só o domínio d02.
Air quality models require accurate meteorological elds and geographic data to make the correctly modeling of chemical transport. For this purpose, the Metropolitan Region of Greater Victoria (RMGV) uses the numerical mesoscale model WRF. The physical and biological property of the land surface has been progressively a ected as a consequence of the change in land use. This is mainly due to urbanization and farming and forest practices. However, the problem about the use of parameters such as soil coverage provided by the USGS is that they are available with ultimate update date in 1993. In addition, there is the high computational cost about the assimilating of real data (observational meteorological data) to obtain more improve on the forecasts. For this purpose this study has the main goal evaluate the input datas regarding to land use and cover, together whit speci cation the meteorological assimilation data (pontual observations) to evaluate the performance of the WRF model for the Região Metropolitana da Grande Vitória (RMGV). As part of the work of generating accurate spatial data, satellite image analysis was performed. These provide excellent data quality, with enough information to generate the desired geographic data. Therefore, we have worked speci cally for a small 120km x 120km area that covers the RMGV whole and is centered at the Airport Station. On the other hand, to make the data treatment with the objective of implementing the new geographic database for the RMGV, several steps were followed. These was grouped on the preprocessing of images for the land use and cover with the 24 categories of land use suggested by the USGS and the equivalent to the brazilian sistem for the RMGV area. However, for soil granulometry and texture it had no greater problem than accurate the existing information, as well as to Topography. As well as, for the four-dimensional data assimilation (FDDA), the Newtonian relaxation or nudging (continuous data assimilation method that adjusts the model's dynamic variables gradually for observations by adding one or more prognostic equations) were generated les containing the reports of the surface meteorological data of the Aeroporto station. As a consequence, the modeling performance of the direction and speed of the wind and temperature. In consequence, the modeling performance of the speed and direction of the wind and temperature, using to modeling with updated geographical database has a slight improve compared with using USGS data source. Although, not every month they hit the ags for the suggested indicators for all seasons. However, to evaluate the modeling performance of wind direction and speed and temperature for all seasons, making use of the updated geographic data with the in uence of nudging a ecting the domain d01 improvement in every month. Thus, when the in uence of nudging for domain d02 is used, it improves modeling even more than when was used together domains d01 and d02 is in uenced.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9444
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