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    NRL atualiza modelo de previsão do tempo de ciclone tropical

    Bombeiros atribuídos ao Comandante, O Corpo de Bombeiros da Região Naval do Japão fornece cuidados simulados para o Companheiro do Maquinista de 3ª classe Michael Foster durante um exercício de condição de prontidão do ciclone tropical. O evento faz parte do Exercício Reliant Gale, projetado para manter o nível de preparação para emergências de Atividades da Frota de Yokosuka, responsabilidade pessoal, e operações de evacuação e recuperação durante um desastre natural. Crédito:Foto da Marinha dos EUA por Mass Communications Specialist 3ª classe Gregory A. Harden II / Lançado

    Pesquisadores do Laboratório de Pesquisa Naval dos EUA (NRL) pensam que seu modelo de previsão do tempo, Sistema acoplado de previsão de mesoescala oceano / atmosfera para ciclones tropicais (COAMPS-TC), rastreou as tempestades do Golfo do México em 2017 melhor do que nunca.

    Usado pelo National Hurricane Center (NHC), um componente da Administração Oceânica e Atmosférica Nacional (NOAA), O COAMPS-TC é atualizado anualmente antes da temporada de furacões com novas inovações para melhorar a modelagem e as previsões do TC.

    "Em um intervalo de tempo de 72 horas, o COAMPS-TC tem uma média de erro de rastreamento significativamente baixa de cerca de 100 milhas náuticas e um erro de intensidade de apenas 17 nós, "disse James Doyle, um meteorologista de pesquisa no NRL-Monterey (NRL-MRY). "O COAMPS-TC melhora as previsões e a exatidão da evacuação nos oceanos Pacífico e Atlântico e aumenta a segurança dos navios da Marinha dos EUA, aeronave, e a população civil. "

    Em 617, 800 milhas quadradas, todo o Golfo do México em proporção ao tamanho do furacão Harvey, 200 milhas de diâmetro, um erro de rastreamento de 100 milhas náuticas é significativamente preciso, de acordo com Doyle.

    "Descobrimos que a versão deste ano do COAMPS-TC é a mais habilidosa em nossa área de responsabilidade, bacia do Pacífico Norte oriental e do Atlântico Norte, "disse o Dr. Michael Brennan, Chefe de Filial da Unidade de Especialistas em Furacões do NHC. "Esta variedade de COAMPS-TC está incluída nas ajudas de consenso de vários modelos para rastreamento e intensidade que criamos na NHC para combinar nossa melhor orientação de modelo disponível."

    Além de prever a atividade de ciclones tropicais para a Marinha e o Corpo de Fuzileiros Navais em todo o mundo, Ter previsões precisas também é importante na missão do Departamento de Defesa de apoiar as autoridades civis.

    "É fundamental que os cidadãos tenham fé em suas instituições para fornecer informações precisas para sua segurança e subsistência, "disse o prefeito de Baton Rouge, Sharon Weston Broome." Fornecer um modelo preditivo mais forte do caminho e da intensidade de uma tempestade ou furacão reforçará a necessidade de os cidadãos obedecerem aos avisos de evacuação. "

    As melhorias neste modelo numérico de previsão do tempo dão às agências estaduais e aos órgãos de meteorologia locais mais tempo para entregar pedidos de evacuação com base em dados.

    "A diferença entre os furacões de categoria 1 e 2 na escala Saffir / Simpson é de cerca de 15 nós, "disse Doyle." Portanto, embora o erro de intensidade de 17 nós do COAMPS-TC seja digno de nota, ainda buscamos aprimorar suas capacidades. "

    Essas atualizações também dão à NRL a oportunidade de continuar e promover a colaboração com institutos de previsão do tempo relevantes ao longo da Costa do Golfo. Louisiana State University expressou interesse em fazer parceria com a NRL em empreendimentos futuros.

    "A LSU espera fazer parceria com a NRL em esforços futuros para avaliar as melhorias no desempenho do modelo, o que poderia ajudar a melhorar a preparação e evacuação da tempestade ao longo do Golfo, "disse o Dr. Robert Rohli, professor da Faculdade de Costas e Meio Ambiente da Louisiana State University.

    COAMPS-TC - um modelo numérico de previsão do tempo - usa programas de computador e supercomputadores para prever a pista, estrutura e intensidade dos ciclones tropicais (TC) em todo o mundo, usando camadas de dados ambientais históricos e atuais.


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