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Assimilação de dados para a nova geração de modelos de tempo e clima

Processo: 23/04579-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2023
Vigência (Término): 30 de junho de 2025
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
Pesquisador responsável:Pedro da Silva Peixoto
Beneficiário:Guilherme Luiz Torres Mendonça
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:21/06176-0 - Métodos numéricos para uma nova geração de modelos de previsão de tempo e clima, AP.PFPMCG.JP2
Assunto(s):Análise numérica   Dinâmica da atmosfera   Dinâmica dos fluidos computacional   Assimilação de dados
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Assimilacao de Dados | Assimilação de dados de energia eólica | Assimilação no Subespaço Instável | Assimilação para dinâmica não-linear | Model for Prediction Across Scales | Modelos do tempo e clima modernos | Computational Fluid Dynamics

Resumo

Assimilação de dados constitui uma área fundamental para modelagem e previsão do tempo e clima. Com o desenvolvimento de modernos modelos meteorológicos e climáticos de altíssima resolução espacial, novos problemas em assimilação de dados estão surgindo. Esta proposta é motivada por dois destes problemas. O primeiro é que embora o aumento de resolução permitirá resolver explicitamente importantes processos não-lineares de pequena escala como convecção, métodos de assimilação de dados baseiam-se tradicionalmente em suposições lineares. Para lidar com este desafio, abordagens que levam em conta a dinâmica não-linear do sistema estão sendo desenvolvidas. Em particular, a Assimilação no Subespaço Instável ("Assimilation in the Unstable Subspace"; AUS) busca um ganho de eficiência computacional confinando o processo de assimilação ao subespaço gerado pelos vetores de Lyapunov associados a expoentes não negativos. Esta abordagem, embora a princípio promissora, sofre com o custo computacional de calcular estes vetores. Nesta proposta exploraremos potenciais soluções para este problema através da análise numérica do AUS aplicado a modelos simples. O segundo problema motivando esta proposta é o desafio de como assimilar dados provenientes das cada vez mais diversas fontes de observação disponíveis atualmente. Nesta linha de pesquisa, examinaremos em particular a robustez de métodos de assimilação já implementados no Model for Prediction Across Scales (MPAS), que será o componente atmosférico do modelo brasileiro do sistema terrestre MONAN (Model for Ocean-LaNd-Atmospheric PredictioNs). O objetivo aqui será avaliar o funcionamento destes métodos quando aplicados a dados de torres de geração de energia eólica, com consequências não só para o MONAN mas também para outro projeto na área de energia eólica no qual nosso grupo de pesquisa está envolvido.

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