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Melhor previsão do tempo por meio da assimilação de dados de isótopos de satélite
Diferentes isótopos de hidrogênio e oxigênio tornam as moléculas de água individuais mais pesadas ou mais leves, e processos climáticos como evaporação e precipitação influenciam a distribuição desses isótopos
Por Universidade de Tóquio - 14/09/2021


Crédito: Universidade de Tóquio

Como o clima global continua a mudar e eventos climáticos extremos ameaçam cada vez mais as regiões em todo o mundo, a previsão do tempo precisa está se tornando mais importante do que nunca.

Em um novo estudo publicado na Scientific Reports , uma equipe de pesquisa liderada pelo Institute of Industrial Science, da Universidade de Tóquio, relata que a precisão da previsão do tempo pode ser melhorada em vários pontos percentuais se as observações de satélite de composições de isótopos de vapor de água forem incorporadas a uma circulação geral modelo .

Diferentes isótopos de hidrogênio e oxigênio tornam as moléculas de água individuais mais pesadas ou mais leves, e processos climáticos como evaporação e precipitação influenciam a distribuição desses isótopos. Esses isótopos têm potencial para revelar o sistema meteorológico, mas geralmente têm sido negligenciados nos modelos meteorológicos por causa da relativa escassez de dados de isótopos em comparação com as medições meteorológicas convencionais, como temperatura e velocidade do vento. No entanto, os avanços na tecnologia de satélites tornaram possível preencher essa lacuna e melhorar a capacidade de previsão.

"Um filtro Kalman de transformação de conjunto local foi usado para assimilar os dados IASI no modelo de previsão", explica o primeiro autor do estudo, Masataka Tada. "Quase 230.000 pontos de dados medidos durante abril de 2013 foram usados ​​nos experimentos de assimilação. Usamos o Modelo Espectral Global incorporado por isótopo (IsoGSM) como modelo de previsão."


Para este estudo, os pesquisadores usaram dados de isótopos de vapor de água do Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), um espectrômetro baseado em satélite que observa dados de vapor de água na troposfera média entre 60 ° S a 60 ° N duas vezes por dia. As medições de uma altitude de 4,5 km foram usadas porque essa altitude era onde as medições do isótopo eram mais confiáveis.

"Um filtro Kalman de transformação de conjunto local foi usado para assimilar os dados IASI no modelo de previsão", explica o primeiro autor do estudo, Masataka Tada. "Quase 230.000 pontos de dados medidos durante abril de 2013 foram usados ​​nos experimentos de assimilação. Usamos o Modelo Espectral Global incorporado por isótopo (IsoGSM) como modelo de previsão."

Os experimentos foram conduzidos para determinar como a incorporação desses dados de isótopos afetou a modelagem de outras variáveis ​​meteorológicas em ambas as escalas global e local. O experimento global mostrou habilidade de modelo aprimorada, especialmente nas latitudes médias e no hemisfério norte. A maioria das variáveis ​​climáticas apresentou modelagem aprimorada, principalmente temperatura do ar e umidade específica.

Para testar o modelo em um ambiente local, os pesquisadores investigaram um evento de baixa pressão no Japão que ocorreu em abril de 2013. Com os dados do isótopo de vapor d'água incluídos, o modelo foi mais capaz de simular o padrão geral de pressão desse evento.

O autor correspondente Kei Yoshimura diz: "O nosso é o primeiro estudo a assimilar observações reais de satélite de isótopos de vapor de água com um modelo de circulação geral e examinar os efeitos na modelagem da dinâmica global e local. Com as melhorias que observamos e com o aumento disponibilidade de medições de isótopos de satélite, esperamos melhorias adicionais na previsão do tempo no futuro com base em dados de isótopos. "

 

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