Pesquisadores criam ferramenta para melhorar as projeções geográficas na modelagem atmosférica
p Yanni Cao desenvolveu uma ferramenta para melhorar a precisão da localização para modelos meteorológicos enquanto fazia seu mestrado em geografia na Penn State. Cao detectou erros de localização de até 13 milhas em modelos meteorológicos devido à forma da Terra quando comparada com os dados de satélite e desenvolveu uma ferramenta para melhorar a precisão da localização dos modelos. Crédito:Penn State
p O código-fonte aberto desenvolvido por um graduado da Penn State pode melhorar a previsão do tempo e uma série de outros esforços de pesquisa que dependem do emparelhamento de modelos atmosféricos com imagens de satélite. p Yanni Cao, que obteve seu mestrado em geografia em 2016, desenvolveu o código enquanto membro do laboratório de Geoinformática e Observação da Terra (GEOlab) da Penn State como uma forma de corrigir erros criados quando dados de satélite são combinados com o modelo de Pesquisa e Previsão do Tempo (WRF). O trabalho foi feito em colaboração com seu consultor, Guido Cervone, chefe do GEOLab, professor associado de geoinformática e diretor associado do Institute for CyberScience, e o Centro Nacional de Pesquisas Atmosféricas (NCAR).
p Para agilizar os cálculos, o modelo WRF comumente usado - como a maioria - assume que a Terra é uma esfera perfeita. No entanto, os satélites capturam uma forma esferóide achatada mais realista da Terra, como os planetas são abaulados devido à gravidade e rotação. As imprecisões nos cálculos são causadas pela mudança da localização dos modelos de uma esfera perfeita para os dados observacionais na Terra que se achatam perto dos pólos e se projetam ao redor do equador.
p "A ideia básica é que a Terra não é uma esfera perfeita, "disse Cao." Para fazer cálculos fáceis, maioria, se não todos, os modelos meteorológicos veem a Terra como uma esfera perfeita. Contudo, a maioria dos sistemas de sensoriamento remoto vê a Terra como um esferóide. Há uma diferença entre os dois. Quando você usa sistemas de coordenadas geográficas esferóides com um modelo esférico, uma incompatibilidade é criada. "
p Isso é amplamente conhecido por causar erros de cálculo, Cao disse, mas esses erros são mais pronunciados quando os modelos são configurados para rodar com alta resolução espacial. Por exemplo, erros de localização de até 13 milhas foram introduzidos no modelo WRF quando ele foi executado em um tamanho de grade de 0,6 milhas, causando erros de temperatura e outras variáveis meteorológicas, particularmente perto de montanhas e corpos d'água.
p Para analisar esses erros e desenvolver uma metodologia que corrige esses problemas, Cao analisou uma área dos EUA que tem cerca de 17, 000 milhas quadradas. Ela usou o modelo WRF em três cenários:dados de satélite de baixa resolução, dados de satélite de alta resolução, e os dados corrigidos pelo WRF usando o código que ela criou. Cao selecionou uma área no nordeste dos Estados Unidos porque continha grandes gradientes de elevação e diversos padrões de uso da terra, como florestas, áreas urbanas e pântanos.
p Ela usou os dados para quantificar como o emparelhamento de modelos WRF com diferentes resoluções de satélite tem um impacto na projeção de variáveis meteorológicas, como temperatura, Direção do vento, velocidade do vento e taxas de mistura atmosférica.
p "Embora alguns desses erros possam ser pequenos, eles ainda introduzem viés na saída do modelo, "Cao disse." Para simulações de resoluções muito altas, esses vieses são combinados e podem levar a erros significativos nos resultados do modelo. "
p Seus resultados mostram que a incompatibilidade resultou em erros nos resultados do modelo para cada variável.
p Cao usou essa metodologia para melhorar a precisão dos modelos de emissões de metano e agora trabalha como um cientista de dados detectando vazamentos de metano para Picarro, uma empresa privada com sede no Vale do Silício.
p Cervone acrescentou que o código será benéfico em uma série de áreas de pesquisa. "Esta pesquisa se encaixa bem com as questões que estão sendo investigadas no NCAR, razão pela qual os pesquisadores estavam tão interessados em desenvolver esta nova ferramenta, "disse Cervone." E só vai provar ser ainda mais útil à medida que imagens de satélite de alta resolução se tornarem mais comuns. "
p A pesquisa foi publicada em
Desenvolvimento de modelo geocientífico .