Desenvolvimento de uma ferramenta de previsão biometeorológica para a América Latina e Caribe

Desenvolvimento de uma ferramenta de

previsão biometeorológica para a

América Latina e Caribe

• Modelo Regional de Previsão do Tempo BRAMS,

• Integração com Modelo Numérico PRONBIOMET

• Sistema de Alerta de Doenças

Luiz Bartolomé Lecha Estela, Saulo Ribeiro de Freitas, Ariane Frassoni dos Santos, Fábio Luiz Teixeira Gonçalves, Adelaide Cassia Nardocci

Ricardo Almeida de Siqueira

Introdução

• A integração entre o modelo BRAMS e o

PRONBIOMET fornece uma oportunidade para mostrar a contribuição do CPTEC nesta questão.

• Disponibilizaria o produto no Brasil

• Modelo BRAMS e suas principais características. • O acoplamento com o modelo PRONBIOMET.

• Considerações Finais com relação ao Produto de previsão biometeorológica.

Modelo BRAMS

• Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System

• Desenvolvimento iniciado com inclusão de

características da América do Sul para o modelo RAMS – National Center for Atmospheric

Research - NCAR

• Modelo Regional (Área Limitada)

• Condições Iniciais e de Contorno

• Modelos Globais

• Em operação desde 2003 no CPTEC/INPE

• NOAA/ESRL: physical parameterizations, data assimilation, fire emissions and plumerise

• DWD/Germany: new dynamic core

• KIT/Germany: fire emissions and plumerise • NASA/Goddard: fire emissions and plumerise • SENAMHI/PERU: air quality forecast

• CNEA/Argentina: Emissions and air quality research • LNCC, USP, UFRJ, UFCG, UNIFESP(2), UFRN, SISAM,

UFPEL, UNESP,

• Several computer companies (SGI, INTEL…)

LNCC UFRJ UFJS CPTEC/INPE LAC/INPE UNIFESP(2) UNESP MASTER/USP UFPR/COPEL

Instituições que atualmente estão usando

o BRAMS para pesquisa e previsão

operacional

Modelo BRAMS

Resumo e Processos Físicos Representados

Processos Simulados JULES-CCATT-BRAMS _{• O}

JULES é um modelo de vegetação responsável pela simulação dos fluxos de energia em superfície e processos hidrológicos

• O BRAMS é um modelo numérico meteorológico capaz de simular circulações atmosféricas em escalas hemisféricas até escalas de grandes turbilhões da camada limite planetária.

• O CCATT é um sistema numérico para simular e estudar emissões, transporte, deposição e processos físicos e químicos associados a gases traço e aerossóis atmosféricos.

• O esquema CARMA de radiação calcula a interação de ondas curtas e longas em aerossóis e hidrometeoros. Propriedades ópticas dos aerossóis obtidas via tabela de cálculos do espalhamento Mie usando valores climatológicos da AERONET

Moreira et al. (2013) JULES – Joint UK Land Environment Simulator

CCATT – Coupled Chemistry Aerosol-Tracer Transport

BRAMS

Equação Continuidade – Incluindo Emissões

Q: emissions (biomass burning, urban-industrial processes, biogenic, etc…) W: wet removal

R: dry removal

Solver for chemistry: based on the Rosenbrock’s methods with dynamic timestep selection based on prescribed

PREP-CHEM-SRC

A preprocessor of trace gas and aerosol emissions fields

Source Database Resolution Species

Urban Industrial transportation

RETRO 0.5o_{x 0.5}o_{, monthly}

26 chemical species

EDGARv4.2 , EDGAR-HTAP 0.1o_{x 0.1}o_{, monthly} CH4, NMVOC, CO, SO2, NOx, NH3, PM10, PM2.5, BC

and OC S. America inventory by

Alonso et al., 2011 Model resolution, monthly CO, NOx

Biogenic

GEIA 1ox 1o, monthlly Acetone, C2H4, C2H6, C3H6, C3H8, CO, CH3OH, _{DMS, NO, isoprene, terpenes and NVOC} MEGAN (Guenther et al., 2006) 0.5o_{x 0.5}o_{, monthly} CO, CH4, C2H4, C2H6, C3H6, C3H8, CH3OH, _{formaldehyde, acetaldehyde, acetone, other ketones,}

toluene, isoprene, monoterpenes and sesquiterpenes

Biomass Burning

3BEM (Freitas et al., 2005; Longo et al., 2009)

3BEM FRE (Pereira et al., 2009)

Model resolution,

daily 110 chemical species (Andreae & Merlet) GFED (Giglio et al. (2006) and van

der Werf et al. (2006)

1o _{x 1}o_{, 8}

days/monthly 110 chemical species (Andreae & Merlet)

Volcanoes

Mastin et al. (2009)

Pontual (1535 volcanoes)

Ash AEROCON (Diehl, 2009; Diehl et

al., 2011) SO2

Biofuel use, charcoal prod. and

burning of agricultural waste

Yevich and Logan (2003) 1o_{x 1}o_{, annually}

110 chemical species (Andreae & Merlet)

Freitas et al., GMD 2011

For regional and global models: BRAMS, WRF-Chem (including NASA-Unified WRF), FIM. Also emission fields on polar-stereo, Lambert-conformal, Mercator, lat-lon, gaussian grids.

Modelo BRAMS

Modelo BRAMS

Inventário de Emissões – PREP-CHEM-SRC Emissões Globais Regionais e Locais

Modelo BRAMS

Previsão Meteorológica

Rainfall estimated by TRMM BRAMS 5 km Forecast

Comparação de chuva acumulada em 24-h accum. TRMM x BRAMS 5 km

Provides:

 Weather+air quality FCT

 (CO, NOx, O3, PM2.5, AOD)

 24 h + 72h fct

 25 km grid spacing

http://meioambiente.cptec.inpe.br

AOD @ 550 nm

Forecast valid for 18 UTC 22 SEP 2015

Modelo BRAMS

Surface level CO (ppbv) 500 hPa CO (ppbv)

Old biomass burning pollution plumes

Mega Cities pollution new fresh plumes

injected by pyrocumulus 12Z-12SEP2007

Modelo BRAMS

Longo, K M., S. R. Freitas, M. Pirre, et al. The chemistry CATT-BRAMS model (CCATT-BRAMS 4.5): a regional atmospheric model system for integrated air quality and weather forecasting and research. Geosci. Model Dev., 6, 1389-1405, 2013.

O₃ (ppbv)

NO_x(ppbv)

CO (ppbv)

Modelo BRAMS

Modelo BRAMS

Desenvolvimentos

e implementações

no CPTEC/INPE:

13 Anos de

História

Metodologia – Integração BRAMS

PRONBIOMET

• Acoplamento de ambos os modelos permite a criação de um produto de prognóstico biometeorológico para toda a América e do Sul e Caribe.

• Saídas geograficamente parecidas em termos de resolução espacial.

• Fácil integração do ponto de vista da física-matemática e da programação.

Metodologia – Integração BRAMS

PRONBIOMET

L. B. L. Estela e T. D. Fernández; On a Regional Health Watch and Warning System - 1996

Metodologia – Integração BRAMS

PRONBIOMET

Previsão BRAMS _PRONBIOMET

Temperatura Pressão Reduzida ao Nível do Mar Pressão de Vapor do Ar

Considerações Finais

• Integração entre os modelos BRAMS e

PRONBIOMET reprentam os estágios iniciais para a elaboração de um produto de previsão

biometeorológica.

• Abruptas mudanças no tempo.

• Qualidade do ar

• Produto gerado ainda precisa por extensa

validação antes de se tornar operacional.

• Validação necessita de ampla participação dos profissionais de saúde

Considerações Finais

• O CPTEC/INPE com certeza possui interesse em participar no desenvolvimento de melhores

produtos e de incentivar a troca de informação

entre profissionais de diferentes áreas e assim

melhores resultados sejam obtidos.

• Segundo estágio do projeto, com o desenvolvimento de capacidade interdicilinar entre o CPTEC e

institutos de saúde.

• Os resultados da previsão biometeorológica seriam claramente “entendíveis” (acessíveis) para os