Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI: Visão Geral sobre sua Importância para a Qualidade das Condições Iniciais na PNT do CPTEC. Assimilação de Dados de Radiância do Sensor AMSU-A no GSI/BAM/CPTEC: Descrição e Importância para a PNT

Resumo O Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) é o sistema de assimilação de dados utilizado no Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) desde 2013 e atualmente integra, de maneira acoplada ao Brazilian Global Atmospheric Model (BAM), o Sistema de Modelagem Global (SMG). Por meio da abordagem variacional aplicada ao SMG, esse sistema permite assimilar de forma direta dados de radiância, os quais são atualmente o sistema de observação que apresenta o maior impacto positivo para a melhoria da qualidade das Previsão Numérica de Tempo (PNT) em escala sinótica. Com intuito de detalhar as particularidades necessárias para a assimilação desses dados e evidenciar sua importância para a qualidade dos produtos obtidos ao utilizar o SMG, o presente estudo destaca os principais pontos do tratamento dos dados de radiância dentro do GSI e apresenta resultados de um experimento usando dados do sensor AMSU-A a bordo de diversos satélites para descrever o comportamento espacial e temporal dos dados assimilados, em termos quantitativos e qualitativos. Usando os dados de radiância como referência, em uma comparação da previsão de curto prazo do modelo com as análises, observa-se que essas últimas apresentam uma diminuição dos erros indicando a eficiência do processo de assimilação de radiância, com impacto positivo na assimilação de outras bases de dados, como os da Rádio Ocultação GNSS aqui avaliados. Esse impacto deve contribuir para a melhoria da qualidade dos produtos de PNT gerados pelo CPTEC, o que deverá ser avaliado na continuidade dessa pesquisa. Abstract The Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) is the data assimilation system used in the Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC) of the National Institute for Space Research (INPE) since 2013 and is currently part of the Brazilian Global Atmospheric Model (BAM), the GLobal Modeling System (SMG). Through the variational approach applied to the SMG, this system allows for the direct assimilation of radiance data, which currently represents the greatest impact for obtaining a better Numerical Weather Forecast (NWP) quality on a large scale. In order to detail the particularities necessary for the assimilation of these data and call attention to its importance for the quality of the products obtained using the SMG, this study highlights the main points of the treatment of radiance data within the GSI and presents results of an e