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      AVALIAÇÃO DA TEMPERATURA DE BRILHO NOS CANAIS SENSÍVEIS À SUPERFÍCIE TERRESTRE NO SISTEMA G3DVAR DO CPTEC/INPE: SÉRIE NOAA Translated title: EVALUATION OF THE WINDOWS CHANNEL BRIGHTNESS TEMPERATURE IN G3DVAR SYSTEM OF CPTEC/INPE: SERIE NOAA

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          Abstract

          As medidas do AMSU-A para os canais que são sensíveis à superfície terrestre sobre os continentes não tem sido amplamente utilizadas para ajustar a previsão numérica de tempo de curto prazo (PNTs), devido à complexidade das características da superfície terrestre. Nesse sentido, o presente artigo utiliza o Sistema de Assimilação de Dados (G3DVAR) do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (CPTEC/INPE), que inclui tais medidas de radiâncias feitas pelo sensor que está a bordo dos satélites da série NOAA. A versão operacional do sistema G3DVAR contempla apenas o satélite NOAA-15. Adicionalmente, foram realizados experimentos numéricos que incluíram os satélites NOAA-18 e NOAA-19. É feita uma avaliação sobre a variável temperatura de brilho simulada para os canais sensíveis à superfície terrestre (i), através de uma comparação com observações, e (ii) através da avaliação da equação de transferência radiativa, para os três satélites. Os resultados indicaram que o modelo de transferência radiativa em média superestima a temperatura de brilho nos canais sensíveis à superfície terrestre para os três satélites na região da América do Sul para os meses de verão. Além disso, as observações dos satélites incorporadas no sistema tiveram um aceite superior ao do satélite NOAA-15, de maneira que os satélites NOAA-18 e NOAA-19 podem ser incorporados no modo operacional do Sistema G3DVAR.

          Translated abstract

          Channels sensitive to the terrestrial surface have not been widely used in Numerical Weather Prediction (NWP) due to the inherent complexities of the land surface. Thus, the present paper tested the tridimensional variational data assimilation framework implemented in the Global Model (G3DVAR) at the Center for Weather Forecast and Climate Studies (CPTEC) from the National Institute for Space Research (INPE) with near surface radiances from the NOAA-15 satellite. Since the operational version of the G3DVAR uses only NOAA-15, other experiments including the NOAA-18 and NOAA-19 satellites were performed. An assessment of the simulated brightness temperature for the near surface channels was made (i) through a comparison against observations and (ii) through a validation of the radiative transfer equation for the three satellites. The results indicate that the radiative transfer model overestimate, on average, the brightness temperature from the channels sensitive to the earth surface for all the considered satellites over South America during the austral summer. Furthermore, the number of observations accepted by the assimilation system increased substantially when NOAA-18 and NOAA-19 satellites were included, suggesting that incorporating these two new satellites should bring a positive impact to the G3DVAR operational system at CPTEC/INPE.

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          An Introduction to Atmospheric Radiation

           K.N. Liou,  K. Liou,  KN Liou (2012)
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            Atmospheric, modeling, data assimilation and predictability

             E KALNAY,  E Kalnay (2003)
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              A Assimilação de Dados no CPTEC/INPE

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                Author and article information

                Contributors
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                Journal
                rbmet
                Revista Brasileira de Meteorologia
                Rev. bras. meteorol.
                Sociedade Brasileira de Meteorologia (São Paulo )
                1982-4351
                September 2015
                : 30
                : 3
                : 340-350
                Affiliations
                [1 ] Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Brazil
                Article
                S0102-77862015000300340
                10.1590/0102-778620140030

                http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

                Product
                Product Information: SciELO Brazil
                Categories
                METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES

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