Teraflop 73 - Novembre - cesca

Comissió Europea i dedicat a desenvolupar
noves tècniques per a
millorar les prediccions meteorològiques
de major impacte hidrològic, el nostre
grup de la Universitat de Barcelona s’ocupa
d’ajustar el comportament d’un model
numèric de predicció del temps a escala
regional per tal que doni bons resultats
durant les primeres hores de simulació.
Aquests models consisteixen en una
col·lecció d’algorismes que resolen el sistema
no lineal d’equacions diferencials en
derivades parcials que expressen els
principis físics que governen l’atmosfera.
Des del punt de vista matemàtic, es tracta
d’un problema de valors inicials, de manera
que donades les condicions inicials
(quin temps fa ara) la solució esdevé perfectament
determinada (quin temps farà).
El problema és que el temps que fa ara es
coneix només vagament i, per tant, les
prediccions no són exactes.
Si, com passa sovint, el model s’inicialitza
en fred, és a dir, utilitzant un estat
atmosfèric caracteritzat per les observacions
meteorològiques en un instant inicial
de temps, la solució del sistema d’equa-
Cap Bernat Codina
Integrants
J. Vidal, M. Picanyol, J. Miró i X. Sáenz
Període 2002-2004
Nombre de publicacions 5
Hores usades (1%)
CPQ: 151 h
N/V: 73 h
IBM: 11.007 h
Altres: 4.478 h
• “CARPE DIEM-Looking for an Advanced
Use of Radar Data”. URSI Comission-F Open
Symposium on Radiowave Propagation and
Remote Sensing, 2002.
• “Using Satellite and Radar Data in a NWP
Model to Improve the Short-Term Rain Fore-
PUBLICACIONS En aquest projecte finançat per la
Ciències de la Terra
CARPE DIEM: assimilació contínua de
dades meteorològiques en models numèrics
de mesoescala
“Millorant les previsions meteorològiques a molt curt termini”
cions diferencials no convergeix cap a la
solució real fins al cap d’uns quants passos
d’integració. Simplificant, el motiu d’aquest
curiós comportament és que l’estat
inicial obtingut a través d’un conjunt discret
d’observacions disperses constitueix
una representació incompleta i poc acurada
de la realitat, i introdueix inestabilitats
que no s’eliminen completament fins que
la simulació no es troba prou avançada.
La conseqüència d’això, i encara
que sembli sorprenent a primera vista, és
que la qualitat de les prediccions d’un model
d’aquestes característiques és clarament
superior unes quantes hores després
de la inicialització que no pas de bon
començament. L’estratègia que el nostre
grup utilitza per superar aquest problema
consisteix a evitar les arrencades en fred i
reajustar a intervals discrets l’estat atmosfèric
descrit pel model mitjançant les
dades observacionals disponibles.
A més de les dades meteorològiques
tradicionals, és a dir, les variables
d’estat atmosfèriques (temperatura, humitat,
pressió i vent), utilitzem també informació
provinent de fonts no convencionals,
com el radar i el satèl·lit. La metodologia
emprada es desenvolupa en el
marc d’un altre projecte en curs finançat
per l’Agència Catalana de l’Aigua. Els
cast". EGS-AGU-EUG Joint Assembly 2003,
France.
• “Monthly and Daily Variations of Radar Anomalous
Propagation Conditions: How Normal
is Normal Propagation?”. European Conference
on Radar Meteorology, p. 35-39, 2002.
El mapa de l’esquerre mostra una previsió de
pluja acumulada a 3 hores amb una simulació
convencional inicialitzada a les 12 UTC, i el del
mig, la mateixa previsió obtinguda mitjançant la
nostra metodologia. El patró de precipitació que
mostra el mapa central és el que més s’assembla
al capturat pel radar i representat a la dreta.
avantatges d’utilitzar aquestes fonts de
dades són la seva disponibilitat a freqüències
més elevades i amb una cobertura
i densitat més grans que les convencionals.
L’inconvenient, en canvi, és que
les dades que proporcionen no són variables
d’estat, de manera que s’han de
transformar d’alguna manera que no és,
ni de bon tros, immediata.
Els resultats, com mostra la figura,
són encoratjadors, i han de permetre satisfer
una mancança important en el món de
la predicció meteorològica operativa: la
predicció a molt curt termini o nowcasting.
Actualment, la predicció a escales temporals
de molt poques hores es basa gairebé
exclusivament en l’extrapolació per persones
experimentades, però amb un gran
component de subjectivitat, de les dades
obtingudes per les diferents plataformes
d’observació. Manquen, doncs, sistemes
addicionals, com el que estem desenvolupant,
per portar a terme aquesta tasca de
forma més robusta i objectiva. ■
• “Sensitivity of Single Polarization Weather
Radar Beam Blockage Correction to Variability
in the Vertical Refractivity Gradient”. Journal of
Atmospheric and Oceanic Technology, Vol.
20, n. 6, p. 845-855, 2003.
TERAFLOP
Novembre 2003