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1. Identity statement
Reference TypeJournal Article
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier8JMKD3MGP3W34P/3PPA452
Repositorysid.inpe.br/mtc-m21b/2017/10.06.15.00
Last Update2017:10.06.15.00.37 (UTC) administrator
Metadata Repositorysid.inpe.br/mtc-m21b/2017/10.06.15.00.37
Metadata Last Update2021:01.02.03.54.13 (UTC) administrator
DOI10.1590/0102-77863230012
ISSN0102-7786
Citation KeyBastarzHerdSapu:2017:ExObÚn
TitleMatriz de covariâncias dos erros de previsão aplicada ao sistema de assimilação de dados global do CPTEC: experimentos com observação única
Year2017
Access Date2024, Apr. 26
Type of Workjournal article
Secondary TypePRE PN
Number of Files1
Size3290 KiB
2. Context
Author1 Bastarz, Carlos Frederico
2 Herdies, Dirceu Luis
3 Sapucci, Luiz Fernando
Resume Identifier1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGTU
Group1 MET-MET-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Affiliation1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Author e-Mail Address1 carlos.frederico@cptec.inpe.br
2 dirceu.herdies@inpe.br
3 luiz.sapucci@inpe.br
JournalRevista Brasileira de Meteorologia
Volume32
Number3
Pages459-472
Secondary MarkA2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_GEOCIÊNCIAS B2_ENGENHARIAS_I B3_BIODIVERSIDADE B4_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B4_ENGENHARIAS_IV B4_ENGENHARIAS_III B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIOTECNOLOGIA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
History (UTC)2017-10-06 15:00:37 :: simone -> administrator ::
2017-10-06 15:00:38 :: administrator -> simone :: 2017
2017-10-06 15:00:44 :: simone -> administrator :: 2017
2017-10-14 02:57:12 :: administrator -> simone :: 2017
2017-12-11 18:22:21 :: simone -> administrator :: 2017
2021-01-02 03:54:13 :: administrator -> simone :: 2017
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Version Typepublisher
Keywordsmatriz de covariâncias dos erros de previsão
assimilação de dados
previsão numérica do tempo
background error covariance matrix
data assimilation
numerical weather prediction
AbstractA matriz de covariâncias dos erros de previsão representa uma importante componente de um sistema de assimilação de dados. Pode-se mostrar matematicamente que os incrementos de análise são diretamente proporcionais à matriz de covariâncias. Considerando-se este resultado, é correto afirmar que a habilidade de um sistema de assimilação de dados está diretamente relacionada às características da matriz de covariâncias, sejam elas representadas por comprimentos de escala horizontais e verticais e amplitudes (desvios-padrão e variâncias). Se o sistema de assimilação de dados utiliza as observações para corrigir as previsões do modelo, ponderando-se os erros das observações e previsões, então o uso de uma matriz de covariâncias não ajustada pode impactar de forma significativa o processo de assimilação de dados. No CPTEC, tem-se investido esforços para o ajuste da matriz de covariâncias utilizada na assimilação de dados. Neste trabalho é feita, portanto, uma discussão conceitual da matriz de covariâncias, expressando a sua importância e a forma como é aplicada em um sistema operacional. Além disso, é apresentada uma caracterização quantitativa e qualitativa dessa matriz para o modelo de circulação geral da atmosfera do CPTEC, e quais são as características resultantes dos incrementos de análise produzidos no sistema GSI utilizado pelo centro. ABSTRACT: The background error covariance matrix represents a key component of a data assimilation system. It can be shown mathematically that the analysis increments are directly proportional to the covariance matrix. As a result it is correct to state that the performance of a data assimilation system is related to the characteristics of the covariance matrix, in terms of: horizontal and vertical length scales, standard deviations and variances. Considering the information that the data assimilation system uses the observations to correct the model forecasts weighting the model and observations errors, thus the use of an unadjusted covariance matrix can impact the resulting analysis at a great level. At CPTEC efforts has been made in order to adjust the covariance matrix for its application at the operations. In this work it is presented a conceptual overview on the subject, enlightening the importance of the background error covariance matrix and how it is treated in an operational data assimilation system. Furthermore, it is also made a quantitative and qualitative characterization of the background error covariance matrix calculated using the CPTEC global forecast model and the differences in the resulting analysis increments.
AreaMET
Arrangement 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > MET > Matriz de covariâncias...
Arrangement 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Matriz de covariâncias...
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agreement Directory Content
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4. Conditions of access and use
data URLhttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3PPA452
zipped data URLhttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3PPA452
Languagept
Target Filebastarz_matriz.pdf
User Groupsimone
Reader Groupadministrator
simone
Visibilityshown
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Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Linking8JMKD3MGP3W34P/3P5MHFL
Mirror Repositorysid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3F35TRS
8JMKD3MGPCW/43SKC35
Citing Item Listsid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.44.41 1
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6. Notes
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