Este trabalho investigou a previsibilidade de curto-prazo do sistema previsor formado pelo modelo Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) e o sistema de assimilação de dados da Rede de Modelagem e Observação Oceanográfica (REMO), chamado de RODAS. A partir da condição inicial produzida pelo sistema HYCOM+RODAS, foram realizadas previsões oceânicas de 9 dias, a cada 3 dias, de 3 de janeiro de 2017 até 29 de dezembro de 2017. Previsões atmosféricas geradas pelo National Centers for Enviromental Prediction (NCEP) foram empregadas na previsão do HYCOM+RODAS. O HYCOM foi configurado em duas grades, uma com resolução horizontal de 1/12° com ênfase no Atlântico Sul aninhada a outra com 1/4° sobre quase todo o Atlântico, ambas com 21 camadas verticais. Um total de 121 previsões foi realizado. As previsões foram avaliadas por meio do cálculo do erro quadrático médio (RMSE) e da correlação do campo previsto com observações considerando o domínio da grade HYCOM 1/12°. Para isso foram utilizados dados de anomalia da superfície do mar (ASM) do AVISO; perfis verticais de temperatura (T) e salinidade (S) do Argo; e análises de temperatura da superfície do mar (TSM) do OSTIA. Os maiores erros ocorreram no oceano superior, associado à camada de mistura e à termoclina/picnoclina, seguido por uma diminuição gradual dos mesmos com o aumento da profundidade. Na superfície os erros de T e S do HYCOM 1/12°, em média, foram superiores aos do HYCOM 1/4°, cerca de 1,0 °C e 0,3 psu. A média de RMSE para 9 dias de previsão mostrou que o HYCOM 1/12° possui erros menores de T/S no fundo do oceano, enquanto que o HYCOM 1/4° apresentou RMSE de T/S menor na superfície. O RMSE de ASM e TSM da persistência do HYCOM 1/12° – na qual a condição inicial é usada como previsão – apresentou valores 12,5% e 17% maiores que o RMSE da previsão. O erro de TSM da persistência do HYCOM 1/4° foi cerca de 3,3% maior que o erro da previsão. Um estudo de caso verificou que o sistema HYCOM+RODAS pode reproduzir com sucesso dois eventos de ressurgência próximos a Cabo Frio (RJ) nos meses de fevereiro e março
This work investigated the predictability of a short-term prediction system of the Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) and the data assimilation system of the Oceanographic Modeling and Observation Network (REMO), called RODAS. From the initial condition programmed by the HYCOM+RODAS system, the prediction led to the national forecast of 9 days, every 3 days, from January 3, 2017 until December 29, 2017. Atmospheric forecasts generated by the National Center for Environmental Prediction (NCEP) were used in the prediction of HYCOM+RODAS. HYCOM was adapted in two classes, with a horizontal resolution of 1/12° with the South Atlantic nestled in another with 1/4 ° over almost the entire Atlantic, both with 21 vertical layers. A total of 121 predictions were made. The predictions were evaluated by means of the calculation of the mean square error (RMSE) and the correlation of the predicted field with observations considering the domain of the HYCOM 1/12° grid. For this purpose, the sea level anomaly (SLA) data of AVISO were used; vertical profiles of temperature (T) and salinity (S) of Argo; and sea surface temperature (SST) analyzes of OSTIA. The largest errors occurred in the upper ocean, associated with the mixing layer and the thermocline/picnocline, followed by a gradual decrease of the same with the increase in depth. At the surface, HYCOM 1/12° T and S errors on average were higher than HYCOM 1/4°, about 1.0 °C and 0.3 psu. The mean RMSE for 9-day forecast showed that HYCOM 1/12° has lower T/S errors at the bottom of the ocean, while HYCOM 1/4° showed lower T/S RMSE at the surface. The SLA and SST persistence RMSE of HYCOM 1/12° - in which the initial condition is used as hindcast - presented values 12.5% and 17% higher than the RMSE of the prediction. The SST persistence error of HYCOM 1/4° was about 3.3% greater than the prediction error. A case study verified that the HYCOM+RODAS system can successfully reproduce two up-welling events near Cabo Frio (RJ) in the months of February and March.
