Revista Brasileira de Meteorologia (Mar 2010)
Impacto da utilização de previsões "defasadas" no sistema de previsão de tempo por conjunto do CPTEC/INPE The impact of using lagged forecasts on the CPTEC/INPE ensemble prediction system
Abstract
Neste trabalho é descrita a aplicação da técnica de previsões defasadas no sistema de previsão de tempo por conjuntos do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (EPS-CPTEC/INPE). Os dados do CPTEC/INPE consistem em uma amostra de dois meses com previsões de 15 dias para as variáveis: altura geopotencial em 500 hPa, temperatura do ar no nível de 850 hPa, e pressão atmosférica ao nível médio do mar. O estudo consiste em investigar: 1) o desempenho do EPS-CPTEC/INPE utilizando a técnica de previsões defasadas comparado àquele do conjunto operacional; 2) a relação entre o espalhamento e o desempenho da previsão, a fim de avaliar o uso da dispersão como preditor do desempenho. Os resultados indicam que a utilização de previsões defasadas em 12h, melhora o desempenho do conjunto operacional, contribuindo para aumentar o espalhamento do conjunto e, conseqüentemente, reduzir a sub-dispersão do sistema. Também foi observado que o conjunto defasado tem desempenho comparável àquele do conjunto operacional e que há uma tendência de desempenho alto quando o espalhamento é baixo, para os prazos de 5 e 7 dias de previsão. Estes resultados servem como base para a implementação operacional desta técnica, que apresenta baixo custo computacional, e contribui para a utilização mais eficiente das previsões por conjunto do CPTEC/INPE.In this work we report the application of the lagged average forecasting technique to CPTEC/INPE ensemble forecast. The CPTEC/INPE data consist of two months samples of 15 days forecast for the variables: geopotential height at 500 hPa, air temperature at 850 hPa and mean sea level atmospheric pressure. We focus on the following: 1) Does the lagged averaged ensemble forecast improve forecast skill compared to the CPTEC/INPE operational ensemble? 2) Is the dispersion of the ensemble useful in predicting forecast skill? The results indicate that the utilization of 12h-lagged average forecasts improves the performance of the operational ensemble contributing to increase the ensemble spreading and, consequently, to reduce the under-dispersion of the system. Also we observed that lagged average forecast (LAF) shows similar performance of the operational EPS-CPTEC/INPE and that there is a tendency to higher performance when spread forecast is low, for 5 and 7 day forecast. These results provide the basis for the operational implementation of the LAF technique, which has low computational cost, and contribute to a more efficient utilization of the CPTEC/INPE ensemble predictions.
Keywords
