Dependência de Escala da Previsibilidade da Precipitação a partir de Imagens de Radar Continental. Parte II: Previsões de Probabilidade

A persistência euleriana e lagrangiana de padrões de precipitação derivados de imagens compostas de radar em escala continental são usadas como uma medida de previsibilidade e para previsão imediata com o algoritmo McGill para previsão de precipitação por extrapolação lagrangiana (MAPLE). Um artigo anterior introduziu o método e focou na duração dos padrões de taxas de precipitação e na dependência de escala da previsibilidade. Este artigo mostra como o método de persistência de padrões de precipitação do radar pode ser estendido para produzir previsões probabilísticas. Para muitas aplicações, a informação probabilística é pelo menos tão importante quanto o valor pontual esperado. Quatro técnicas são apresentadas e comparadas. Uma é completamente nova e utiliza a relação intrínseca entre escala e previsibilidade. Os resultados com esta técnica sugerem um uso potencial para a reanálise das saídas de modelos numéricos. Para as 143 horas de precipitação analisadas até agora, obteve-se aproximadamente um fator de 2 entre os tempos de antecedência das técnicas euleriana e lagrangiana. Três das quatro técnicas envolvem um parâmetro de escala. A inclinação da relação entre a escala ótima e o tempo de antecedência é de cerca de 1 e 2 km min−1 para as técnicas lagrangiana e euleriana, respectivamente. As pontuações de habilidade obtidas para as quatro técnicas podem ser usadas como uma medida de previsibilidade em termos de taxas de precipitação probabilísticas. O progresso de outros métodos de previsão probabilística, como sistemas especialistas ou modelos numéricos, pode ser avaliado em comparação com o padrão estabelecido pela persistência simples.