Definição e ajustes das variaveis do MONAN para ser utilizadas no JEDI

[sapucci]

Essa atividade é para avaliar e ajustar as variaveis disponiveis nos arquivos de previsão do MONAN para serem utiliazadas no JEDI, especificamente no operador de radiâncias. Essa tarefa está no escopo pdo projeto de mestrado da Thaisa Lopes e nesse primeiro momento para o sensor AMSU-A seguindo a estratégia apresentada no tutorial do MPAS-JEDI. Outros sensores serão avaliados oportunamente.

[thaisa-lopes]

No tutorial do MPAS, na pasta do hofx tem o arquivo bg.2018-04-15_00.00.00.nc que contém as variáveis do MPAS usadas no H(x), inclusive as necessárias para simular a radiância. As variáveis encontradas nesse arquivo são mostradas abaixo:

No projeto de mestrado, vamos utilizar as previsões do MONAN. Um exemplo, é esse arquivo de rodada do MONAN (MONAN_DIAG_G_MOD_GFS_2024021700_2024021700.00.00.x1024002L55.nc):

Todas as variáveis presentes nesse arquivo podem ser visualizadas nesse pdf: variaveis_MONAN.pdf

[thaisa-lopes]

Existe algumas variáveis do arquivo do MPAS que não foram setadas na rodada do MONAN, listadas abaixo. Dentre essas variáveis, as que estão grifadas são possivelmente as necessárias para simular a radiancia no hofx no JEDI.

snowh = physical snow depth (profundidade física da neve)
tmn = deep soil temperature (temperatura do solo profundo)
vegfra = vegetation fraction (fração de vegetação)
seaice = sea-ice flag (0=no seaice; =1 otherwise)
xice = fractional area coverage of sea-ice (cobertura de área fracionária de gelo marinho)
xland = land-ocean mask (1=land including sea-ice ; 2=ocean)
initial_time = Model initialization time
xtime = Model valid time
precipw = precipitable water
re_cloud = effective radius of cloud water droplets (raio efetivo das gotas de água da nuvem)
re_ice = effective radius of cloud ice crystals (raio efetivo dos cristais de gelo da nuvem)
re_snow = effective radius of snow crystals (raio efetivo dos cristais de neve)
u = Horizontal normal velocity at edges (Velocidade normal horizontal nas bordas)
ter = terrain height (altura do terreno)
rho = Dry air density
pressure_p = Perturbation pressure
pressure_base = Base state pressure
theta = Potential temperature
rho_base = Base state dry air density
theta_base = Base state potential temperature
uReconstructZonal = Zonal component of reconstructed horizontal velocity at cell centers (Componente zonal da velocidade horizontal reconstruída nos centros das células)
uReconstructMeridional = Meridional component of reconstructed horizontal velocity at cell centers (Componente meridional da velocidade horizontal reconstruída nos centros das células)
refl10cm_max = 10 cm maximum radar reflectivity
lai = leaf area index (índice de área foliar)
isice_lu = Index category for snow/ice
iswater_lu = Index category for water
sfc_albbck = background surface albedo
sfc_albedo = surface albedo
sfc_emibck = background surface emissivity
mavail = surface moisture availability (between 0 and 1)
sfc_emiss = surface emissivity
thc = thermal inertia
ust = U* in similarity theory
xicem = sea-ice flag from previsous time-step (bandeira de gelo marinho de passo de tempo anterior)
z0 = roughness height (altura da rugosidade)
znt = roughness length (comprimento de rugosidade)
skintemp = ground or water surface temperature (temperatura da superfície do solo ou da água)
snow = snow water equivalent
tslb = soil layer temperature (temperatura da camada do solo)
smois = soil moisture
dzs = soil layer thickness (espessura da camada do solo)
zs = depth of centers of soil layers (profundidade dos centros das camadas do solo)
sh2o = soil equivalent liquid water (solo equivalente água líquida)
h_oml_initial = ocean mixed layer depth at initial time (profundidade da camada mista do oceano no momento inicial)
snowc = flag for snow on ground (=0 no snow; =1,otherwise)
relhum = Relative humidity (umidade relativa)
w = Vertical velocity at vertical cell faces
qv = Water vapor mixing ratio
qc = Cloud water mixing ratio
qr = Rain water mixing ratio
qi = Ice mixing ratio
qs = Snow mixing ratio
qg = Graupel mixing ratio
cldfrac = horizontal cloud fraction

[thaisa-lopes]

A escolha das variáveis acima (em destaque) se baseiam de acordo com a documentação do CRTM, que apresenta algumas categorias requeridas para o calculo da radiância. Alguns componentes presentes no modelo são: (AtmOptics) esta categoria inclui o cálculo da absorção por gases atmosféricos (AtmAbsorption) e dispersão e absorção por nuvens (CloudScatter) e aerossóis (AerosolScatter).

Para calcular radiâncias de satélite, você precisa declarar estruturas para as seguintes informações,

1. Dados de perfil atmosférico, como pressão, temperatura, quantidades de absorvedores, nuvens, aerossóis, etc. Manipulados
   usando a estrutura Atmosphere.
2. Dados de superfície, como tipo de superfície, temperatura, parâmetros específicos do tipo de superfície, etc. Manipulados usando a estrutura Surface.
3. Informações de geometria, como ângulo de varredura do sensor, ângulo zenital, etc. Manipulados usando a estrutura Geometry.
4. Informações do instrumento, particularmente qual(is) instrumento(s) ou sensor(es), você deseja simular. Manipulados usando a estrutura ChannelInfo.
5. Resultados do cálculo de transferência radiativa. Manipulados usando a estrutura RTSolution.
6. Entradas opcionais. Manipulados usando a estrutura Options.

Na Tabela 4.2 temos os componentes atmosféricos como, pressão, temperatura, gases absorvedores....

Segundo a documentação do JEDI-MPAS:

Então, pressão =(pressure_p, pressure_base), temperatura = (theta).

A tabela 4.3 e 4.4 mostra a descrição dos componentes Cloud e Aerosol. No arquivo do MPAS, não há dados de aerossóis, então este será desconsiderado da discussão.

Podemos observar que essa descrição também tem o raio efetivo das partículas da nuvem, então podemos considerar os componentes: re_cloud, re_ice, re_snow.

Na tabela 4.8 vemos que o CRTM precisa dos componentes qv,qr ,qi, qs, qg. E como é uma Cloud structure, as informações qc e cldfrac também podem ser requeridas.

Na tabela 4.6 e 4.7 mostra os componentes absorvedores :

"Temperatura, umidade e gases traço como CO 2 , O 3 , N 2 O, CO e CH 4 na atmosfera são suportados. Dependendo do tipo de instrumento, o CRTM pode contabilizar diferentes números de gases variáveis. Para instrumentos de micro-ondas, o CRTM pode dizer a diferença entre ar úmido e seco. Para instrumentos infravermelhos convencionais, ele pode contabilizar vapor de água, CO 2 e O 3 , enquanto para interferômetros, ele pode contabilizar toda a gama de gases variáveis" (Johnson et al. 2023).

Segundo o texto, para instrumentos micro-ondas o CRTM consegue mostrar a diferença entre o ar úmido e seco, ou seja, tem haver com o H2O presente na atmosfera. A presença do H2O tem relação com a umidade relativa (relhum).

A tabela 4.11 mostra os componentes de superfície:

Ainda segundo a documentação do CRTM: "O modelo de emissividade terrestre de micro-ondas usa mais informações sobre as características da superfície, especificamente tipos de solo e vegetação, bem como o índice de área foliar (LAI), para calcular a emissividade". Portanto, entende-se que o próprio CRTM calcula a emissividade/refletividade com base nas características de superfície.

As variáveis de superfície que existe no arquivo MPAS são e que podem ser requeridas pelo CRTM: z0, znt, skintemp, snow, tslb, smois, lai, snowh, vegfra, ter, sh2o, uReconstructZonal,uReconstructMeridional. Inclusive as mascaras e flags de tipo de superfície: xland, xice, snowc, seaice, isice_lu, iswater_lu.

[thaisa-lopes]

Referências

JOINT CENTER FOR SATELLITE DATA ASSIMILATION. CRTM: v2.4.0 User Guide. Rev. 1.0, 28 out. 2020.
JOINT CENTER FOR SATELLITE DATA ASSIMILATION. JEDI Documentation. 2023. Disponível em: https://jointcenterforsatellitedataassimilation-jedi-docs.readthedocs-hosted.com/en/1.0.0/index.html.
JOHNSON, B. T.; DANG, C.; STEGMANN, P.; LIU, Q; MORADI, I.; AULIGNE, T. The Community Radiative Transfer Model (CRTM). Bulletin of the American Meteorological Society, v. 104, n. 10, 2023. Disponível em: https://journals.ametsoc.org/view/journals/bams/104/10/BAMS-D-22-0015.1.xml.