Resumo O Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) é o sistema de assimilação de dados utilizado no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) desde 2013 e atualmente integra, de maneira acoplada ao Brazilian Global Atmospheric Model (BAM), o Sistema de Modelagem Global (SMG). Por meio da abordagem variacional aplicada ao SMG, esse sistema permite assimilar de forma direta dados de radiância, os quais são atualmente o sistema de observação que apresenta o maior impacto positivo para a melhoria da qualidade das Previsão Numérica de Tempo (PNT) em escala sinótica. Com intuito de detalhar as particularidades necessárias para a assimilação desses dados e evidenciar sua importância para a qualidade dos produtos obtidos ao utilizar o SMG, o presente estudo destaca os principais pontos do tratamento dos dados de radiância dentro do GSI e apresenta resultados de um experimento usando dados do sensor AMSU-A a bordo de diversos satélites para descrever o comportamento espacial e temporal dos dados assimilados, em termos quantitativos e qualitativos. Usando os dados de radiância como referência, em uma comparação da previsão de curto prazo do modelo com as análises, observa-se que essas últimas apresentam uma diminuição dos erros indicando a eficiência do processo de assimilação de radiância, com impacto positivo na assimilação de outras bases de dados, como os da Rádio Ocultação GNSS aqui avaliados. Esse impacto deve contribuir para a melhoria da qualidade dos produtos de PNT gerados pelo CPTEC, o que deverá ser avaliado na continuidade dessa pesquisa.

Abstract The Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) is the data assimilation system used in the Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC) of the National Institute for Space Research (INPE) since 2013 and is currently part of the Brazilian Global Atmospheric Model (BAM), the GLobal Modeling System (SMG). Through the variational approach applied to the SMG, this system allows for the direct assimilation of radiance data, which currently represents the greatest impact for obtaining a better Numerical Weather Forecast (NWP) quality on a large scale. In order to detail the particularities necessary for the assimilation of these data and call attention to its importance for the quality of the products obtained using the SMG, this study highlights the main points of the treatment of radiance data within the GSI and presents results of an experiment using AMSU-A sensor data on board several satellites to describe the spatial and temporal behavior of the assimilated data, in quantitative and qualitative terms. Using the radiance data as a reference, in a comparison of a short-term forecast of the model with the analyses, it is observed that the latter shows a decrease in error indicating the efficiency of the radiance assimilation process, with a positive impact on the assimilation of other databases, such as the GNSS Concealment Radio evaluated here. This impact should contribute to improving the quality of the PNT products generated by CPTEC, which should be evaluated in the continuation of this research.

Neste trabalho, utilizando a técnica ForTrACC (Forecasting and Tracking of Active Cloud Clusters ), foram estudadas, para o período de 2004 a 2008,as características físicas sazonais dos Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) cuja gênese e manutenção ocorreram ao sul de 20ºS, no qual apresentaram ciclo devida de no mínimo 6 h, tiveram nascimento espontâneo e dissipação normal e afetaram o Estado do Rio Grande do Sul-RS (SCM). Foram utilizadas as imagens brutas do satélite GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite ) do canal 4, com resolução espacial no seu ponto subsatélite de 4 km × 4 km e resolução temporal de 1/2 hora, do período de 01/01/2004 a 31/12/2008. Essas imagens foram fornecidas pela Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (DSA/CPTEC/INPE) e serviram como base de dados para a utilização da técnica ForTrACC. Os resultados mostraram que dos SCM: i) a maioria ocorreu nos trimestres mais quentes do ano e apresentou tempo de vida entre 6 e 12 h;ii) aqueles com maior tempo de vida cobriram áreas maiores; iii) os maiores e mais longos foram observados em JAS (jul, ago, set) devido à maior ocorrência de frentes frias neste trimestre o que favorece a maior atividade convectiva; iv) apresentaram as 3 fases do ciclo de vida distribuídas ao longo do dia; v) tiveram seus nascimentos dentro e em torno da grade que cobre o RS, com iniciação preferencial sobre o continente; e vi) apresentaram trajetória média preferencial de oeste para leste.

In this work, using ForTrACC method (Forecasting and Tracking of Active Cloud Clusters), were studied, from 2004 to 2008, the seasonal physicsfeatures of the Mesoscale Convective Systems (MCS), whose genesis and maintenance happened southward of 20ºS, with life cycle longer than 6 hours, with spontaneous initiation and normal dissipation and that reached the Rio Grande do Sul (RS) State (MCS). Channel 4 Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES) images from 2004/01/01 to 2008/12/31, with 4 km × 4 km spatial resolution in the subsatellite point and 1/2 hour temporal resolution were used. These images were provided by DSA/CPTEC/INPE (Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais ) and were the data basis to the ForTrACC method. The results showed that from MCS: i) the majority occurred in the warmest quarter and showed lifetime between 6 and 12 h; ii) those with higher lifetime covered larger areas; iii) the largest and most long were observed in JAS (Jul, Aug, Sept) due to higher occurrence of cold fronts in this quarter that favors greater convective activity; iv) presented the three phases of the life cycle distributed throughout the day; v) had their initiation inside and around the grid that covers RS, with preferential initiation over the continent; and vi) presented mean preferential trajectory from west to east.