WRFDA innovation report — Macaé 2023-11-30

Caso radar Macaé INEA, 4 ciclos 3DVAR horários (12–15Z) · Geração: 2026-06-12 00:49:46

Este relatório mostra quanto a assimilação mexeu no estado do modelo em cada um dos 8 ciclos. As três peças que importam são:

Cost function — o quanto a minimização reduziu J = Jb + Jo. Reduções grandes em Jo (obs term) com Jb pequeno indicam que a análise se aproximou das observações sem se afastar demais do background.
OmB vs OmA — para cada pixel de radar (refletividade e velocidade radial), comparamos a departure antes (OmB = obs − bg) e depois (OmA = obs − ana) da análise. Pontos abaixo da linha y=x = a análise melhorou o fit; pontos em cima = a DA não mexeu naquele pixel.
Incremento 3D — diferença wrfvar_output − wrfinput_d01 nas variáveis prognósticas (U, V, T, QVAPOR), em vários níveis e em perfil vertical.

Convenções (rev. auditoria 2026-06): cada ciclo roda max_ext_its=2 outer loops; OmB é o desvio do background verdadeiro (OI do loop 1) e OmA é o fit da análise final (AO do último loop) — a v1 deste relatório mostrava o fit linearizado do loop 1 (achado AU4-1). O n pode mudar entre OmB e OmA porque as obs são re-QCadas contra o novo first guess. As duas janelas de ciclagem são independentes: a da tarde (06–09Z) parte de um cold restart do pré-forecast GFS 2024-01-20 12Z, não da cadeia da manhã.

1. Resumo por ciclo

ciclo	Velocidade radial (m/s)	Refletividade (dBZ)
cycle_12z	591/591	12.67	8.04	+37%	1/1	39.04	39.04	+0%
cycle_13z	513/518	12.21	11.43	+6%	3/3	35.82	35.82	+0%
cycle_14z	526/530	12.89	11.20	+13%	4/4	38.23	38.23	+0%
cycle_15z	528/546	12.63	10.58	+16%	10/10	32.91	32.92	-0%

ciclo

Velocidade radial (m/s)

Refletividade (dBZ)

n OmB/OmA

RMSE OmB

RMSE OmA

impacto

n OmB/OmA

RMSE OmB

RMSE OmA

impacto

cycle_12z

591/591

12.67

8.04

+37%

1/1

39.04

+0%

cycle_13z

513/518

12.21

11.43

+6%

3/3

35.82

+0%

cycle_14z

526/530

12.89

11.20

+13%

4/4

38.23

+0%

cycle_15z

528/546

12.63

10.58

+16%

10/10

32.91

32.92

-0%

2. Incrementos da análise — quanto mudou cada variável

Diferença análise − background (an − bg) das 4 variáveis prognósticas no nível selecionado. Cores divergentes centradas em zero, escala simétrica auto-ajustada por painel. A estrela preta marca o radar Macaé.

3. Visualizador interativo

Ciclo: Produto:

4. Notas

Como ler o gráfico de cost function

WRFDA minimiza J = Jb + Jo, onde Jb penaliza o afastamento do background (pesado pela background error covariance B) e Jo penaliza o afastamento das observações. No início Jb ≈ 0 (estamos no próprio background) e Jo é grande. A cada iteração interna, Jb sobe (estamos nos afastando do bg) e Jo cai (estamos nos aproximando das obs). A redução total de J e o equilíbrio Jb/Jo final dizem o quão "convergida" e "balanceada" está a análise.

Como ler OmB vs OmA

Cada ponto é uma observação de radar (qc=0 = aceita). O eixo x é a departure antes da DA, o eixo y é a departure depois. A linha y=x marca "DA não impactou esta obs". Pontos abaixo da diagonal (em magnitude) significam que a análise melhorou o fit (departure menor). O título traz RMSE OmB → OmA e a redução percentual.

Como ler o increment map

Três painéis: background (campo do wrfinput_d01), analysis (campo do wrfvar_output), e o increment (analysis − bg). A estrela preta marca a posição do radar Macaé. Increments concentrados perto do radar e nos níveis baixos (k 0–10) são esperados — é onde os dados de radar têm sensibilidade.