O Regional Atmospheric Modeling System (RAMS) foi desenvolvido na Colorado State University para unificar vários códigos existentes de simulação numérica de tempo (Pielke,1974; Tripoli e Cotton, 1982; Tremback et al., 1985). Concluiu-se que a unificação desses códigos, mantendo-se os atributos originais de cada um , facilitava mais efetivamente a pesquisa científica no Departamento de Ciências Atmosféricas da Universidade Estadual do Colorado. Além disso, na fusão dos modelos uma gama de melhorias foram introduzidas no RAMS, entre as quais a capacidade de aninhamento de grades, que é uma das mais importantes. Baseado no método de grades iterativas de Clark e Farley (1984), o RAMS possui a habilidade para representar a larga escala, e então aninhar-se progressivamente para escalas menores. Mais do que uma grade aninhada pode ser setada dentro do grid de grande escala. As figuras 1, 2, 3 e 4 exemplificam um aninhamento de grades, onde na figura 1 temos o campo de larga escala fornecido como condições de contorno para o modelo RAMS, a figura 2 mostra a previsão obtida pelo RAMS com uma resolução de 80km, a figura 3 mostra o mesmo campo válido para o mesmo horário aninhado à primeira grade com uma resolução de 40Km, e a figura 4 mostra o mesmo campo válido para o mesmo horário aninhado à segunda grade com uma resolução de 20Km. Notamos que com essa capacidade podemos obter, com o RAMS, um melhor detalhamento dos campos. Na figura 5 temos uma visão de como é feito o aninhamento. O RAMS possui uma opção não hidrostática para que todas as escalas espaciais meteorológicas relevantes possam ser representadas. O conceito de módulos "plug-compatible" (Pielke e Aritt, 1984) é usado no RAMS para fazer a assistência no desenvolvimento de parametrizações de interfaces no RAMS. O termo Plug-compatible quer dizer que a interface entre as subrotinas (i.é., os módulos) e o resto do RAMS é claramente definido pelos usuários do código. Características atuais e opções do RAMS são mostradas na Tabela 1 (Pielke et al., 1992) . Um detalhado overview do RAMS e suas opções é dado em Walko e Tremback (1991).

Inicialização e Análise

Análise Sinótica

O RAMS inclui o Isentropic ANalise package (RAMS/ISAN) como opção 4 de inicialização (ver Tabela 1.) que realiza a tarefa de análise de dados para as condições iniciais e de fronteiras para rodadas de grande escala. Considerando que o fluxo de escala sinótica é, em uma primeira aproximação, adiabático, uma análise objetiva feita numa superfície isentrópica irá melhorar a aproximação da variabilidade inter estações dos campos atmosféricos. As isentrópicas tendem a se compactar nas áreas frontais, aumentando assim a resolução ao longo das descontinuidades. Finalmente, porque as isentrópicas são inclinadas nas proximidades das frentes, características de comprimentos de onda curta em coordenadas cartesianas são transformadas em sistemas isentrópicos com características de comprimentos de onda longa, que podem ser objetivamente analisadas com muito menos suavização que com outros sistemas de coordenadas. Há algumas desvantagens nas coordenadas isentrópicas, que são, a resolução vertical decresce com o decréscimo da estabilidade atmosférica. (i.é., na camada limite planetária), e as isentrópicas freqüentemente interceptam a terra.

RAMS/ISAN tem a habilidade de combinar ou misturar alguns conjuntos de dados para análise e uma estrutura modular simplifica a inserção de dados não convencionais. O código corrente suporta análises globais do NMC e ECMWF, radiosonda do NMC e dados observacionais de superfície, todos no formato do NCAR. Todos os níveis mandatários de vento, temperatura e umidade podem ser usados a partir de observações de radiosondas. Podemos também assimilar dados de sondagens especiais, falsas sondagens, ou alguma observação adicional de superfície que são disponíveis. O código é também incivilizado com NOAA Forecast System Laboratory MAPS (Mesoscale Analysis and Prediction System). A técnica de análise de dados pode ser sumarizada como se segue. As componentes horizontais do vento, pressão e umidade relativa a partir da grade da análise global e alguns dados de radiosonda disponíveis são interpolados verticalmente (linearmente em pR/Cp) para níveis isentrópicos. O esquema de análise objetiva de Barnes (1973) é então aplicado para essas variáveis nas superfícies isentrópicas com o uso de parâmetros específicos no esquema de controle da intensidade de suavização. Depois que as variáveis foram objetivamente analisadas, a função de corrente Montgomery é então obtida em uma integração hidrostática a partir da análise objetiva das funções de corrente "condições de contorno" num nível isentrópico próximo da tropopausa. Algumas interpolações horizontais são usadas sobrepondo a técnica polinomial de Bleck e Haagenson (1968).

As variáveis atmosféricas na superfície terrestre são analisadas de uma maneira similar às variáveis de níveis superiores. Componentes de vento, temperatura potencial e umidade relativa são objetivamente analisadas. Pressão e função de corrente Montgomery são obtidas hidrostaticamente a partir do primeiro nível isentrópico abaixo da terra.

Como a análise isentrópica é completa, as variáveis atmosféricas e topografia são transferidas para o modelo usando superposição de interpolações polinomiais. Primeiro, as componentes do vento, função de corrente Montgomery, e umidade relativa são interpoladas de uma superfície isentrópica para a grade do modelo. A altura da superfície isentrópica pode ser estabelecida e o vento, temperatura potencial e umidade relativa são interpoladas linearmente na altura para os níveis na coordenada z. Uma última integração hidrostática é feita para encontrar a pressão na grade do modelo.

Nudging

Assimilação de dados em 4 dimensões (4DDA) implica uma integração eficaz dos dados observacionais dependentes do tempo num modelo prognóstico. Isto pode ser feito nos estágios iniciais de uma rodada do modelo como uma relaxação Newtoniana (mais comumente conhecida como "nudging") ou num esquema variacional como método adjacente.

No esquema de nudging um termo de tendência extra é adicionado para cada equação prognóstica, que força a variável prevista em direção às observações.

Onde x é a variável do modelo , F(x) representa a física do modelo, N(x,y,z,t) é o peso do nudging, e x0 a observação da variável do modelo (Wang e Warner, 1988).

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Tabela 1. Características e Opções do modelo. Tabela 1.

Tabela 1. Continuação a Tabela 1.

Tabela 1. Continuação b Tabela 1.