A teoria é simples, mas a prática é bem mais complicada. Incluir dados na análise é um processo bem delicado e deve-se ter cuidado para o modelo numérico não ficar com "má digestão" ao absorver um dado diferente do que ele esperaria. Várias técnicas existem e cada uma tem seu ponto forte e seu ponto fraco.Durante o tempo em que estive no CPTEC (entre 2004 e 2006) a equipe de assimilação de dados do centro estava investindo pesado na reformulação dos modelos global e regional (GPSAS e RPSAS respectivamente) utilizando a tecnologia PSAS (Physical-Space Statistical Analysis System), da NASA . Na época, ambos os modelos ainda estavam em estado bem embrionário, recebendo atualizações que melhoravam muito pouco sua performance e qualidade.
Nesta semana eu assisti a duas palestras na UFRJ, ministradas pelo Dr Pedro Leite da Silva Dias (diretor do LNCC/MCT) e pela Dra Maria Assunção Faus da Silva Dias (coordenadora do CPTEC/INPE). O nome das palestras foram, respectivamente, "Limitações para as previsões estendidas - a teoria do caos" e "Integrações de alta resolução: possibilidades e limitações tecnológicas".
Na palestra do Pedro Dias ele gastou um bom tempo mostrando as melhorias que o modelo RPSAS obteve em uma recente atualização. A assimilação estava tão boa num dos meses avaliados que seu skill de pressão foi muito competitivo em relação ao do AVN (modelo global do NCEP), chegando a passar em um caso no primeiro dia de previsão (gráfico de abril, rodadas de 12Z). Isso para quem conhecia o RPSAS antigo é um grande passo rumo a um modelo estável e robusto.
Estou colocando aqui no post dois slides demonstrando a melhoria do RPSAS que o Pedro Dias falou na palestra.
Creio que este imenso avanço da equipe de assimilação do Dirceu Herdies é apenas o começo de todo um esforço em botar a meteorologia nacional mais competitiva e menos dependente de informações estrangeiras para alimentar nossos modelos numéricos.
Estão de parabéns!
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