Climate estimates for Eastern Amazon with OLAM model

O modelo OLAM tem como característica a vantagem de representar simultaneamente os fenômenos de escala global e regional através de um esquema de refinamento de grades. Durante o projeto REMAM o modelo foi aplicado para alguns estudos de caso com objetivo de avaliar o desempenho do modelo na estimativa do clima da região leste da Amazônia em períodos de El Niño e La Niña. Estudos de caso foram feitos para os períodos chuvosos dos anos 2010 e 2011que apresentaram condições oceânicas distintas. Inicialmente, os resultados do modelo foram comparados com dados observados da região de estudo. Os resultados mostraram que o modelo consegue representar bem os principais centros convectivos da região e adjacências, da evolução local do ciclo diurno de temperatura, e da dinâmica dos ventos. Posteriormente, a análise dos resultados mostrou que, se tivermos bons dados de condição inicial e boa representação da evolução das condições de temperatura da superfície do mar, o modelo consegue prever com antecedência de dois e três meses se uma estação chuvosa será mais seca ou úmida.

ABSTRACT: The OLAM model has as its characteristics the advantage to represent simultaneously the regional and global meteorological phenomena using a refining grid scheme. During REMAM project OLAM was applied for a few case studies with the goal to evaluate its performance to estimate the regional climate for the eastern Amazon during periods of El Niño and La Niña. Case studies were performed for the rainy periods of the years 2010 and 2011 that were driven by distinct oceanic conditions. Initially, the model results were compared with local observations. The results demonstrated that OLAM was able to represent well the major precipitating regions, the diurnal temperature cycle evolution, and the wind dynamics. After that, analysis of the results demonstrated that if we provide good initial conditions and a good representation of the sea surface temperature evolution, OLAM is able to forecast with two or three months in advance if a rainy season would be wet or dry.