Estudo do impacto da assimilação de dados do sistema Argo em previsões de curto prazo do modelo HYCOM sobre o oceano Atlântico

Abstract

O impacto da assimilação de dados de temperatura e salinidade do sistema Argo na previsibilidade de curto-prazo do modelo oceânico Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) sobre a METAREAV do Oceano Atlântico foi investigado neste trabalho. Dois experimentos de previsão foram realizados para o período de 1 de janeiro até 31 de março de 2011, um de controle sem assimilação e outro com assimilação chamado apenas de previsão. Os experimentos partiram da mesma condição inicial em 1 de janeiro de 2011 e usaram as forçantes do modelo Global Forecast System (GFS) do National Centers for Environmental Prediction (NCEP/NOAA). Na previsão, os dados do sistema Argo foram assimilados em níveis z padrão de Levitus através do método de Bergthorsson e Döös, no qual a matriz de pesos é prescrita, de forma que a análise é sub-ótima. A qualidade da previsão, da análise e do controle foi investigada objetivamente comparando os resultados do modelo com os resultados de análises globais, dados observados in situ e por sensoriamento remoto. O método de assimilação de dados (MAD) empregado foi capaz de corrigir o estado do modelo na direção das observações, já que foram observadas grandes reduções do erro da análise em relação ao controle nos locais dos perfiladores Argo. A maior acurácia das análises proporcionou um ganho de previsibilidade em relação ao controle nos locais das observações Argo, especialmente com relação à salinidade. Na comparação dos resultados com as bóias do PIRATA, o impacto da assimilação na temperatura foi mínimo, enquanto que a salinidade apresentou erros menores do que a análise do HYCOM+NCODA. A previsão com assimilação evidenciou avanços positivos na temperatura da superfície do mar e no conteúdo de calor, reduzindo o forte viés positivo apresentado por ambas às variáveis, especialmente no oceano Atlântico Equatorial Oeste. Embora essa redução não seja suficiente para que o modelo siga a mesma tendência sugerida pelas análises globais ao longo dos três meses de integração, o MAD empregado já seria capaz de prover uma reanálise de melhor qualidade do que o controle puramente. Contudo, o MAD não conseguiu promover nenhuma modificação significativa na altura da superfície do mar (ASM) do modelo. Assim, o impacto da assimilação na circulação do oceano Atlântico Equatorial Oeste foi mínimo, o que sugere a necessidade de uma assimilação multivariada que considere a alteração mais significativa da espessura das camadas isopicnais e dados de ASM.

The impact of Argo data assimilation on the short-range forecasts into a Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) over the Atlantic Ocean, especially over the METAREAV, was investigated in this work. Two forecast experiments were performed from January 1 to March 31 of the year 2011: a control run without data assimilation and a run with data assimilation, called by the name of forecast only. Both experiments used the same initial condition on January 1 and the same forcings were provided from the Global Forecast System (GFS), which is a model from the National Centers for Environmental Prediction (NCEP/NOAA). In the forecast, the Argo data were assimilated on the Levitus standard depth levels using the Bergthorsson and Döös scheme, in which one the weight matrix is prescribed in order to generate a sub-optimal analysis. The forecast, the analysis and the control quality were investigated objectively comparing the model results with global analysis, in situ measurements and remote sensing results. The data assimilation method (DA) used was able to correct the model towards the observations, since was observed big reductions of the analysis error at the Argo data points. The higher accuracy of the analysis provided a gain of predictability at these same Argo data points related to the control run, especially when it’s considered the salinity variable. Comparing the model results with PIRATA buoys data, it was possible to see that the impact of data assimilation on the temperature was minimal, whereas the salinity presented the lowest errors, even when it’s compared with the HYCOM+NCODA analysis. The experiment with data assimilation showed positive impacts on the sea surface temperature and the heat content, reducing the strong and positive bias presented by both variables, especially in the West Equatorial Atlantic. Although this reduction is not enough to the model follow the same trend suggested by the global analysis during the three months of integration, the DA used would already be able to provide a higher quality reanalysis than the control run itself. However, since the DA was not able to change significantly the model sea surface height (SSH), the impact of data assimilation on the circulation of the West Equatorial Atlantic was minimal. This fact indicates an extreme need to perform a multivariate data assimilation, which must consider the most significant change in the model layer thickness and the SSH data.