Avaliando a previsibilidade estendida do HYCOM com o sistema de assimilação de dados da remo (RODAS) no oceano Atlântico Sula

Abstract

Sistemas de previsão oceânica tem o papel fundamental na sociedade, pois fornecem informações sobre o estado do oceano que são relevantes para diversas finalidades. A evolução operacional desses sistemas tem sido extremamente significativa nos últimos anos. A Rede de Modelagem e Observação Oceanográfica (REMO) desenvolveu o Sistema de Assimilação de Dados da REMO (RODAS), que emprega o método da Interpolação ótima por conjuntos (EnOI) aplicado ao modelo HYCOM na porção oeste do Oceano Atlântico Sul. Este estudo visa investigar a previsibilidade estendida do sistema HYCOM+RODAS. A análise produzida pelo RODAS foi utilizada como condição inicial para 48 integrações de 30 dias do modelo livre (hindcasts), que foram comparadas com a persistência (condição inicial fixa em toda a janela de previsão) e com uma rodada livre do modelo inicializada sem assimilação. Os hindcasts tiveram o menor desvio quadrático médio (RMSD) e maior correlação de temperatura da superfície do mar (TSM) e anomalia da altura do nível do mar (AANM) com relação às análises do RODAS em toda a janela de 30 dias. O RMSD da persistência aumentou de 0°C para 1.09°C no último dia e de 0 m para 0.08 m no mesmo período, para TSM e AANM respectivamente. O RMSD do hindcast atingiu valores máximos de 0.46°C e 0.05 m. O RMSD (correlação) da rodada livre foi sempre maior (menor) que o do hindcast, com uma média de 0.88°C e 0.13 m. Na coluna d’água, o aumento de RMSD do hindcast foi ainda menor. Os resultados indicam que a capacidade do sistema HYCOM+RODAS em prever o estado do oceano se estende por mais de um mês e o estado termohalino do oceano melhorou de forma substancial quando comparado à rodada livre. Um estudo de caso de um evento de ressurgência costeira na costa sudeste do Brasil demonstrou que o HYCOM+RODAS foi eficientemente capaz de reproduzir este fenômeno de circulação.

Ocean forecasting systems (OFS) have a fundamental role to deliver ocean services to society and their operational evolution has been extremely significant over the last years. The Brazilian Oceanographic Modelling and Observation Network (REMO) has developed the REMO Ocean Data Assimilation System (RODAS), which is based on an Ensemble Optimal Interpotalion (EnOI) scheme applied into HYCOM over the western South Atlantic Ocean. This study aims to investigate the extended-range forecast skills of the HYCOM+RODAS system. The analysis produced by RODAS are used as initial condition for 48 HYCOM 30-day simulations, which are then compared to persistence (no change from the initial condition) and to a model free run initialized with no assimilation. The model hindcasts had the lowest root mean square difference (RMSD) and highest correlation of sea surface temperature (SST) and sea level anomaly (SLA) with respect to RODAS analysis at all lead times. Persistence RMSD increased from 0°C to 1.09°C by the 30th day and from 0 m to 0.08 m in the same period for SST and SLA, respectively, while the hindcast RMSD increased to 0.46°C and 0.05 m. The free run RMSD (correlation) was always higher (lower) than that of the hindcast with an average of 0.88°C and 0.13 m. In the subsurface, hindcast RMSD increase was even lower. The results suggest that HYCOM+RODAS predictive skill extends for more than a month and the thermohaline state of the ocean was consistently improved. A case study on a coastal upwelling event in the southeast coast of Brazil demonstrated that the HYCOM+RODAS system was efficiently able to reproduce this ocean feature.