Simulações de Monte Carlo de Ciclones Explosivos

O impacto da incerteza nas condições iniciais nas simulações de curto prazo (0–48 h) de ciclogênese explosiva de superfície é examinado no contexto de um ambiente de modelo perfeito. Onze simulações de Monte Carlo são realizadas em 10 casos de ciclogênese oceânica rápida que ocorreram em uma integração de janeiro de longo prazo e perpétua de um modelo espectral global. As perturbações usadas para representar o erro nas condições iniciais têm uma magnitude e decomposição espacial que correspondem estreitamente às estimativas de erro de análise global. Uma grande variabilidade caracteriza as taxas de crescimento do erro, tanto entre as simulações individuais de Monte Carlo quanto entre os valores médios dos casos. Algumas simulações individuais exibem tempos de duplicação de crescimento de erro tão rápidos quanto aproximadamente 12 h durante o período de 24 h de intensificação mais rápida, enquanto outras apresentam praticamente nenhum crescimento de erro. A variabilidade também se reflete nos amplos limites de confiança de 90% para muitos elementos meteorológicos superficiais, como a posição do ciclone e a pressão central. No entanto, nenhuma diferença estatisticamente significativa é encontrada entre os estados iniciais que levam a grandes erros de simulação e aqueles que levam a erros negligenciáveis. Esses resultados atestam a importância da incerteza nas condições iniciais como a principal causa da variabilidade da previsão e indicam uma forte sensibilidade a sutis diferenças na localização e estrutura da perturbação inicial. O efeito que a simples média de conjuntos tem na redução da incerteza é discutido. A média de um conjunto de 16 membros diminui o componente aleatório do erro nos dados iniciais em 80%–90% e os limites de confiança de 90% em 70%–80% para a posição do ciclone, pressão central e mudança de pressão em 12 h. Hipotetiza-se que a previsão em conjunto poderia beneficiar a utilidade das previsões de curto prazo para muitos elementos meteorológicos de interesse operacional e conclui-se que os esforços de pesquisa devem ser direcionados a examinar sua eficácia em um cenário operacional.