AVALIAÇÃO DO ESQUEMA ESTATÍSTICO DE COMBINAÇÃO E CORREÇÃO DE
PREVISÕES CLIMÁTICAS (ECCOCLIM) SOBRE O BRASIL
Ana Cleide N. Bezerra1, Luciano P. Pezzi1, Mary T. Kayano1 e Andréa Cardoso1
RESUMO As previsões de tempo e de clima por conjuntos são estatisticamente mais consistentes com
as observações do que previsões de modelos individuais. Técnica de pós-processamento é aplicada para
corrigir estatisticamente as previsões de precipitação geradas pelos modelos climáticos numéricos
disponíveis no CPTEC. O esquema usado, chamado de Esquema Estatístico de Combinação e Correção
de Previsões Climáticas (ECCOCLIM), é determinístico e baseia-se no método de Regressão Linear
Múltipla (RLM). A verificação do desempenho do ECCOCLIM é feita com a técnica de validação
cruzada. Apesar dos ganhos observados nas previsões com o novo método serem localizados e variados
ao longo dos anos, destacam-se melhorias da previsão sobre o Brasil, principalmente em áreas que
usualmente apresentam baixa previsibilidade, como no caso das regiões Sudeste e Centro-oeste.
Palavras-Chave: ECCOCLIM, Conjuntos e Multi-modelos
ABSTRACT Ensemble forecasts for weather and seasonal climate are statistically more consistents
with observations than the forecast with individual models. Postprocessing tecnique is applied to
statistically correct the rainfall forecasts done by numerical climate models available at CPTEC. The
Statistical algorithm used, called Climate Forecast Combining and Correcting Statistical Scheme
(ECCOCLIM), is deterministic and based on the Linear Multiple Regression (RLM) method. The skill
of the ECCOCLIM is verified with the cross-validation method. Although the forecast improvements
using the new method are localized in certain regions and vary year round, they are remarkable over
Brazil, mainly in those areas whose previsibility is commonly low as the case of Southeast and Centralwest regions.
Key-Words: ECCOCLIM, Ensemble and Multi-model
INTRODUÇÃO
Melhorar as previsões de tempo e clima é um constante desafio, em vista da importância destas
informações para diversas atividades humanas cujos resultados finais são os impactos sócio1
Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos/Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – CPTEC/INPE
Rod. Presidente Dutra Km 40 – 12630-00 - Cachoeira Paulista, SP
Tel: (12) 3186-8400, email: [email protected]
econômicos positivos ou negativos ao País. Visando esta melhoria, várias técnicas têm sido testadas.
Umas de tais técnicas, cujos resultados são bastante satisfatórios, é o uso de conjuntos de previsões
numéricas calculadas a partir de condições iniciais ligeiramente distintas entre si (Gneiting e Raftery,
2005). Outra é a de diversas integrações com inúmeros modelos, ou modelos com parametrizações
físicas diferentes (Krishnamurti et al., 1999). Aumentar o prazo de uma previsão de qualidade sempre
foi um dos objetivos principais dos centros de previsão do tempo em todo mundo. O National Centers
for Environmental Prediction (NCEP) e o European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
(ECMWF) têm realizado experimentos utilizando conjuntos de previsões, com bons resultados para a
previsão do tempo. O Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) utiliza
operacionalmente o sistema de previsão de tempo global por conjunto, desde outubro de 2001, para as
previsões diárias com validade até 7 dias (detalhes no site do CPTEC).
As previsões por conjunto são estatisticamente mais consistentes com as observações do que a
previsão de um modelo individual. De fato, Danard et al. (1968) e Thompson (1977) mostraram que o
erro médio quadrático de previsões construídas para uma combinação de dois previsores é menor do
que o de uma previsão individual.
No caso das previsões sazonais, uma alternativa é implementar técnicas de pós-processamento no
sentido de se tentar corrigir estatisticamente as previsões geradas pelos modelos numéricos climáticos.
Insere-se neste contexto a técnica de previsão por Super-conjuntos testada anteriormente por
Krishnamurti et al. (1999, 2000a, 2000b, 2001) e Cane e Milelli (2006).
O objetivo deste trabalho é mostrar o uso de técnicas de pós-processamento para a correção
estatística das previsões de precipitação geradas pelas diferentes versões dos modelos numéricos
climáticos disponíveis no CPTEC. É feita uma avaliação para algumas áreas selecionadas sobre o
Brasil. O método usado é o Esquema Estatístico de Combinação e Correção de Previsões Climáticas
(ECCOCLIM) descrito em Pezzi et al. (2006).
METODOLOGIA, DADOS E ÁREAS DE ESTUDO
O ECCOCLIM é determinístico e baseia-se no método de Regressão Linear Múltipla (RLM). A
verificação do desempenho do ECCOCLIM é feita com a técnica de validação cruzada. O esquema é
composto por uma fase de treinamento e uma de previsão como em Krishnamurti et al. (2001). A
formulação, descrição detalhada do funcionamento bem como as características de como o
ECCOCLIM foi programado podem ser vistos em Pezzi et al. (2006). Os dados de precipitação mensal
derivados dos experimentos numéricos usados na avaliação do ECCOCLIM, como em Pezzi et al.
(2006), foram obtidos por integrações no modo climático do modelo de circulação global atmosférico
(MCGA) do CPTEC. Em cada rodada, foi usado um esquema diferente de parametrização da
convecção cumulus (profunda). Isto caracteriza cada grupo de integração como sendo um modelo
diferente do outro. Na primeira rodada usou-se o esquema Kuo (KUO), na segunda o esquema
modificado de Arakawa e Schubert (RAS) e na terceira o esquema de Grell (GRELL). Foram usados
20 anos de dados mensais, de janeiro de 1982 a dezembro 2001. O conjunto de dados observados de
precipitação utilizados para validação é o do GPCC (Global Precipitation Climatology Centre).
A acurácia das previsões é medida com o cálculo do erro quadrático médio (RMSE) para a média
aritmética dos modelos e para o ECCOCLIM. Foram realizados testes para as regiões mostradas na
Figura 1.
Figura 1 – Áreas testadas com o ECCOCLIM, com as seguintes correspondências: área A ⇔ norte do
NEB, área B ⇔ sul do NEB, área C ⇔ norte do Brasil; área D ⇔ sudeste do Brasil; área E ⇔ Centro
Oeste do Brasil; e área F ⇔ sul do Brasil
RESULTADOS E DISCUSSÕES
As Figuras 2, 3, 4, 5, 6 e 7 mostram as medidas dos erros nas áreas indicadas na Figura 1 para
alguns meses selecionados. Em geral, os meses correspondem aos mais chuvosos de cada área, segundo
Rao e Hada (1990). Reduções nos RMSE para as previsões corrigidas com o ECCOCLIM são
particularmente notáveis para as áreas na faixa subtropical e noroeste do Brasil. Por outro lado, na
região A (Figura 2), a média aritmética fornece previsões confiáveis com RMSE relativamente
pequenos.
Figura 2 – A linha tracejada mostra a média espacial observada sobre a área A do erro médio
quadrático (RMSE) da precipitação corrigida pelo ECCOCLIM comparada com a precipitação
observada. A linha continua é o RMSE da média aritmética dos modelos, que neste estudo é tomada
como o controle. Unidades em mm/dia durante 1982 a 2001.
Na área B (Figura 3), um importante aspecto observado com o ECCOCLIM é a minimização dos
erros no final do verão e outono (exceto abril), sendo o melhor desempenho do ECCOCLIM mais
aparente em maio. Durante o inverno, apenas julho apresenta erros pequenos, tanto na média dos
modelos quanto no ECCOCLIM. No início da primavera, houve correção significativa do ECCOCLIM.
Na estação seguinte, em janeiro foram encontrados os menores erros na média dos modelos oscilando
em torno de 1 mm (Figura não mostrada), e invertendo o comportamento em fevereiro, quando o
ECCOCLIM apresenta menores erros do que a média no decorrer dos 20 anos.
Figura 3 – Idem à Fig. 2, porém para a área B
Sobre a área C (Figura 4) o ECCOCLIM corrige a previsão em todas as estações do ano.
Ressalta-se que o mês de dezembro (Figura não mostrada) apresenta os menores erros, tanto nos
resultados da média quanto do ECCOCLIM.
A região D (sudeste do Brasil) mostra uma melhoria com a utilização do método ECCOCLIM
com alguns meses isolados dentro de cada estação em que a média tem menor RMSE (Figura 5), como:
nos meses de janeiro, abril, junho, agosto e novembro.
Figura 4 – Idem à Fig. 3, porém para a área C
Figura 5 – Idem à Fig. 4, porém para a área D
O Sul do Brasil (área F), região considerada de média previsibilidade, mostra resultados
satisfatórios com o ECCOCLIM apenas no final do verão (Figura 6), e início das estações de outono
(exceto maio) e inverno (Figura não mostrada). O Centro-oeste, assim como o Sudeste, também é uma
região de baixa previsibilidade. Em geral o ECCOCLIM melhora a previsão desta região, deixando-a
com erros ligeiramente menores do que os encontrados com a média aritmética dos modelos (Figura 7).
Esta região apresenta melhora na previsão com o uso do ECCOCLIM para todas as estações, exceto em
junho (como observado também na área D).
Figura 6 – Idem à Fig. 5, porém para a área F
Figura 7 – Idem à Fig. 6, porém para a área E
CONCLUSÃO
Neste estudo são apresentados os resultados preliminares do Esquema Estatístico de Combinação
e Correção de Previsões Climáticas (ECCOCLIM) descrito em Pezzi et al. (2006). Foram realizadas
análises de desempenho do ECCOCLIM comparando-se os erros das previsões dos Super-conjuntos de
multi-modelos com os erros produzidos pela média aritmética, para algumas áreas selecionadas sobre o
Brasil. Apesar dos ganhos notados com a geração do Super-conjuntos serem localizados e variados ao
longo dos anos, destacam-se para alguns meses a melhoria da previsão do Sudeste e Centro-Oeste do
Brasil, áreas que usualmente apresentam baixa previsibilidade. Uma melhoria significativa na
qualidade das previsões de precipitação para a Região Norte do Brasil é alcançada através do uso do
ECOOCLIM. Esforços estão sendo realizados no sentido de se melhorar ainda mais esses índices de
previsibilidade. Para isso, estudos mais refinados estão em andamento.
AGRADECIMENTOS O ECCOCLIM é um trabalho financiado pelo CPCLIM (472224/2004-2)
Edital Universal/CNPq (19/2004) e pelo projeto PROTIM3/FINEP (0105091200). Esta é a contribuição
022006 do CPCLIM.
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