Strong rainfall events have unquestionably one of the largest economic and social impacts of any atmospheric phenomena. The purpose of this paper is to simulate the weather conditions associated with the heavy precipitation episode during 11-13 March 2002, which generated intense rainfall as well as hail and snow in the central and northern regions of Continental Portugal. The simulation was carried out using the Regional Atmospheric Modeling System (RAMS), through a three nested grids configuration 48 km, 12 km and the highest resolution being 3 km, to capture the synoptic and mesoscale circulation patterns. The initial and lateral boundary conditions necessary to drive RAMS were taken from the Brazilian Center of Weather Prediction and Climate Studies (CPTEC) global model forecasts in the form of spectral coefficients with T62 triangular truncation equivalent to 1.825° resolution in the meridional and zonal directions. The model results show that the RAMS model is a useful framework to describe the rainfall patterns over the region, reproducing the area without rainfall within the domain reasonably well, although the model overestimated or underestimated the observed values at different periods. The spatial distribution of the total accumulated rainfall showed some tendency to predict more precipitation over higher elevations, probably influenced by dynamical forcing and associated microphysical processes.

Los eventos fuertes de precipitación incuestionablemente tienen, de entre todos los fenómenos atmosféricos, los mayores impactos económicos y sociales. El propósito de este trabajo es simular las condiciones climáticas asociadas con el episodio de precipitación fuerte que ocurrió entre el 11 y el 13 de marzo de 2002 y que generó lluvia intensa así como granizo y nieve en las regiones central y norte de Portugal continental. La simulación se llevó a cabo utilizando el sistema de modelación atmosférica regional (Regional Atmospheric Modelling System, RAMS) con redes de configuración de 48 y 12 km y una resolución máxima de 3 km para capturar los patrones de circulación sinópticos y de mesoescala. Las condiciones iniciales y laterales de frontera necesarias para ejecutar el RAMS se obtuvieron de los modelos globales de pronóstico del centro brasileño de predicción del tiempo y estudios climáticos (Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos, CPTEC) en la forma de coeficientes espectrales con triangulación truncada T62 equivalente a 1.825° de resolución en las direcciones meridional y zonal. Los resultados del modelo muestran que el RAMS es un marco útil para describir los patrones de lluvia de la región, reproduciendo razonablemente bien el área sin precipitación dentro del dominio; sin embargo el modelo sobreestima o subestima los valores observados en diferentes periodos. La distribución espacial de la precipitación total acumulada mostró una tendencia a predecir mayor precipitación sobre los lugares elevados, probablemente por la influencia del forzamiento dinámico y la asociación con procesos microfísicos.

Este artigo é um ensaio na quantificação de incertezas espaciais associadas à resposta de temperaturas extremas, avaliando dados derivados de um determinado modelo de clima. Isto é empreendido por uma comparação entre o padrão espacial de séries temporais agregadas de longo termo (1960/61-1989/90) para temperaturas extremas simuladas de um particular MCG, o "UK Met Office - Hadley Centre" modelo de clima, HadCM3, e das reanálises do "USA NCAR NCEP", que são considerados como ‘verdade’, no domínio espacial do projeto MICE ("Modelling the Impacts of Climate Extremes" - Projeto Europeu). Posto que a avaliação de modelos é crucial na determinação de cenários futuros, a meta deste estudo é investigar se os valores extremos obtidos através do HadCM3 são hábeis para reproduzir as reanálises do NCEP, assumindo que os extremos de ambos os modelos sejam realizações do mesmo processo estocástico no espaço. Para adquirir informações mais úteis sobre as incertezas acerca da projeção espacial de clima, deve-se também analisar o padrão de extremos de temperatura em termos de suas anomalias. Uma técnica comum na avaliação de modelos numéricos está baseada na Análise de Componentes Principais ou na Classificação Bayesiana Empírica para o reconhecimento do padrão espacial. Estas metodologias são muito importante e úteis para guiar o processo de estatístico evolutivo na construção de modelos. Este estudo conduz à conclusão que as simulações do HadCM3 não reproduzem realisticamente as reanálises do NCEP, apesar da climatologia de extremos ter demonstrado padrões espaciais semelhantes. É provável, então, que tal instabilidade possa persistir no futuro.

This article attempts to quantify the spatial uncertainties associated with extreme temperature’s response, by assessing data derived from climate model. This is undertaken by a comparison of the spatial pattern of a long-term time-series aggregation (1960/61-1989/90) for extreme temperatures simulated by a particular GCM (the UK Met Office - Hadley Centre climate model, HadCM3) to that of the USA NCAR NCEP Reanalyses, which are considered as ‘truth’, over the MICE (Modelling the Impacts of Climate Extremes - EU Project) spatial domain. Since evaluation of models is crucial to assessing future scenarios, the aim of this study is to investigate whether the extreme values predicted by the HadCM3 climate model can simulate those produced by NCEP Reanalyses, assuming that the extremes of both models are realizations of the same spatial stochastic process. To get more useful information about the uncertainties surrounding spatial climate projection, one also has to analyze the pattern of temperature extremes in terms of their anomalies. A common technical issue in the assessment of numerical spatial models is based on the Principal Components Analysis and Bayesian Classification for spatial pattern recognition. These methodologies are very important and useful for guiding an evolutionary statistical model-building process. This study leads to the conclusion that the HadCM3 Simulations do not realistically reproduce the NCEP Reanalyses, despite the fact that the climatology of extremes has demonstrated very similar spatial patterns. It is likely therefore that such instability may persist in the future.