BRAMS
O modelo BRAMS (The Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System) foi desenvolvido tendo como ponto de partida o modelo RAMS (Regional Atmospheric Modeling System, Cotton et al., 2003), originalmente desenvolvido na Universidade do Estado do Colorado, em Fort Collins, EUA. BRAMS/RAMS são modelos numéricos de previsão do tempo multiuso, projetados para simular circulações atmosféricas que vão desde ondas em escala planetária até grandes turbilhões da camada limite planetária. O BRAMS desenvolveu sua própria identidade e divergiu do RAMS com vários novos recursos e modificações que foram incluídos para melhorar a representação numérica de processos físicos fundamentais em regiões tropicais e subtropicais (Freitas et al., 2005b, 2009, 2017). Adicionalmente, o BRAMS inclui um módulo para processos de química de gases e aerossóis (Longo et al., 2013), bem como um esquema de superfície de última geração para simular os ciclos biogeoquímicos de energia, água, carbono, dentre outros (Moreira et al., 2013). Estas funcionalidades adicionais do BRAMS, relativas às originais do RAMS, o promovem a um modelo ambiental totalmente integrado. A Figura abaixo ilustra os principais processos de escala sub-grade envolvidos na distribuição de gases e aerossóis no sistema BRAMS, bem como o esquema de superfície.
O BRAMS versão 6.0, conta com as características e opções de configuração física listadas a seguir. Para maiores detalhes, veja Freitas et al. (2017) e referências lá citadas.
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Equações básicas |
Não hidrostático, time-split compressível. Com opção para formulação com conservação de massa completa para a equação prognóstica da função de Exner. |
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Coordenadas |
Cartesiana padrão na vertical, acompanhando a altura do terreno. Cartesiana padrão na horizontal com transformação polar-estereográfica rotacionada. |
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Grade Computacional |
Arakawa-C escalonada na horizontal.Lorenz na vertical, com espaçamento vertical da grade variável com a altura. Aninhamento unilateral. |
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Esquemas de integração temporal |
Combinação híbrida de leapfrog e forward-in-time, com opção para filtro de tempo. Robert-Asselin-William (William, 2009). Runge-Kutta de 2ª e 3ª ordem (Wicker e Skamarock, 1998, 2002, Rodrigues et al., 2019). Adams-Bashforth-Moulton 3ª ordem (Wicker, 2009). Passo no tempo pequeno dividido no tempo para os modos de onda acústica e gravitacional. Passo no tempo pequeno horizontalmente explícito, verticalmente implícito. Opção de amortecimento de divergência. |
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Esquemas de Advecção |
Forward upstream de 2ª ordem (Tremback et al., 1987). Esquema de advecção monotônica para escalares (Walcek, 2000). Opções de advecção de 1ª a 6ª ordem (horizontal e vertical, Wicker e Skamarock, 1998, 2002) com restrição de positividade (Skamarock, 2006). |
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Fechamento de Turbulência |
Formulações de fechamento de Smagorinsky (1963), Lilly (1962) e Hill (1974). Esquema de Deardorff (1980) level 2.5. Esquema Mellor-Yamada level 2.5 (Mellor&Yamada, 1982). Formulação baseada em TKE Nakanishi & Nino (2004). Formulação baseada na teoria de Taylor (Campos Velho, 1998). |
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Microfísica de nuvens |
Esquema de um único momento (Walko et al., 1995). Esquema de dois momentos (Meyers et al., 1997). Esquema de dois momentos de Thompson e ciente do aerossol (Thompson and Eidhammer, 2014). |
| Radiação |
CARMA (Toon et al., 1989) esquemas para radiação de onda longa e onda curta. RRTMG (Iacono et al., 2008) esquemas para radiação de onda longa e onda curta. |
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Convecção |
Kuo modificada para convecção profunda (Tremback, 1990). Para convecção rasa com base na abordagem do motor térmico (Souza, 1999). Versão de conjunto para convecção profunda (Grell&Deveny, 2002). Versão de conjunto para convecção profunda e rasa, ciente da escala e do aerossol, (Grell&Freitas, 2014). |
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Processos de superfície e camada limite inferior |
LEAF-3 parametrização solo-vegetação-neve (Walko et al., 2000). Esquema para áreas urbanas TEB (Town Energy Budget) (Freitas et al., 2007). Parametrização de superfície JULES (Joint UK Land Environment Simulator scheme) (Moreira et al., 2013). |
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Aplicações em energia eólica |
Parametrização para geração de energia eólica e perturbação da energia cinética turbulenta causada por aerogeradores (Rodrigues et al., 2020). |
O BRAMS é equipado com um esquema de aninhamento unilateral de múltiplas grades para realizar redimensionamento em malhas computacionais de resolução espacial crescente. Capacidades originais e formulações físicas disponíveis no modelo RAMS e herdadas pelo BRAMS são descritas em Cotton et al. (2003) e suas referências.
O BRAMS pode ser executado em supercomputadores, clusters e sistemas pessoais X86 massivamente paralelos com alta eficiência. O seu desenvolvimento segue uma abordagem modular para design de código, permitindo que os usuários escrevam e conectem módulos adicionais conforme necessário. Do ponto de vista computacional, a otimização e estrutura de código aprimorada do BRAMS garantem grande escalabilidade em diversas arquiteturas. Atualmente, o BRAMS está na versão 6.0 e o seu código é mantido por uma equipe de desenvolvedores multi-institucional, liderado pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). O BRAMS e seus componentes são de código aberto e estão disponíveis sob a Licença Pública Geral GNU na página http://brams.cptec.inpe.br.
REFERÊNCIAS
Cotton, W. R., Pielke Sr., R. A., Walko, R. L., Liston, G. E., Tremback, C. J., Jiang, H., McAnelly, R. L., Harrington, J. Y., Nicholls, M. E., Carrio, G. G., McFadden, J. P.: RAMS 2001: Current status and future directions. Meteorol. Atmos. Phys., 82, 5–29, 2003.
Deardorff, J.W.: Stratocumulus-capped mixed layers derived from a three-dimensional model, Boundary Layer Meteorol., 18, 495-527, 1980.
Freitas, S. R., Longo, K. M., Silva Dias, M., Silva Dias, P., Chatfield, R., Prins, E., Artaxo, P., Grell, G., and Recuero, F.: Monitoring the transport of biomass burning emissions in South America, Environ. Fluid Mech., 5, 135–167, doi:10.1007/s10652-005- 0243-7, 2005.
Freitas, S. R., Longo, K. M., Silva Dias, M. A. F., Chatfield, R., Silva Dias, P., Artaxo, P., Andreae, M. O., Grell, G., Rodrigues, L. F., Fazenda, A., and Panetta, J.: The Coupled Aerosol and Tracer Transport model to the Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System (CATT-BRAMS) – Part 1: Model description and evaluation, Atmos. Chem. Phys., 9, 2843–2861, doi:10.5194/acp-9-2843-2009, 2009.
Freitas, S. R., Rodrigues, L. F., Longo, K. M., and Panetta, J.: Impact of a monotonic advection scheme with low numerical diffusion on transport modeling of emissions from biomass burning, J. Adv. Model. Earth Syst., 4, M01001, doi:10.1029/2011MS000084, 2012.
Freitas S.R., J. Panetta, K. M. Longo, et al., The Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS 5.2): an integrated environmental model tuned for tropical areas. Geosci. Model Dev., 10, 189–222, 2017. https://doi.org/10.5194/gmd-10-189-2017.
Grell, G. A. and Devenyi, D.: A generalized approach to parameterizing convection combining ensemble and data assimilation techniques, Geophys. Res. Lett., 29, 38-1, doi:10.1029/2002GL015311, 2002.
Grell, G. A. and Freitas, S. R.: A scale and aerosol aware stochastic convective parameterization for weather and air quality modeling, Atmos. Chem. Phys., 14, 5233–5250, doi:10.5194/acp-14-5233-2014, 2014.
Hill, G. E.: Factors Controlling the Size and Spacing of Cumulus Clouds as Revealed by Numerical Experiments, J. Atmos. Sci., 31, 646–673, 1974.
Iacono, M. J., J. S. Delamere, E. J. Mlawer, M. W. Shephard, S. A. Clough, and W. D. Collins (2008), Radiative forcing by long‐lived greenhouse gases: Calculations with the AER radiative transfer models, J. Geophys. Res., 113, D13103, doi:10.1029/2008JD009944.
Lilly, D. K.: On the numerical simulation of buoyant convection, Tellus, 14, 148–172, doi:10.1111/j.2153-3490.1962.tb00128.x, 1962.
Longo, K M., S. R. Freitas, M. Pirre, V. Marécal, L. F. Rodrigues, J. Panetta, M. F. Alonso, N. E. Rosário, D. S. Moreira, M. S. Gácita, J. Arteta, R. Fonseca, R. Stockler, D. M. Katsurayama, A. Fazenda, M. M. Bela, M. The chemistry CATT-BRAMS model (CCATT-BRAMS 4.5): a regional atmospheric model system for integrated air quality and weather forecasting and research. Geosci. Model Dev., 6, 1389-1405, 2013.
Mellor, G. L. and Yamada, T.: Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems, Rev. Geophys. Space Phys., 20, 851–875, doi:10.1029/RG020i004p00851, 1982.
Meyers, M. P., Walko, R. L., Harrington, J. Y., and Cotton, W. R.: New RAMS cloud microphysics parameterization: Part II. The two-moment scheme, Atmos. Res., 45, 3–39, 1997.
Moreira, D. S., Freitas, S. R., Bonatti, J. P., Mercado, L. M., Rosário, N. M. É., Longo, K. M., Miller, J. B., Gloor, M., and Gatti, L. V.: Coupling between the JULES land-surface scheme and the CCATT-BRAMS atmospheric chemistry model (JULES-CCATT-BRAMS1.0): applications to numerical weather forecasting and the CO2 budget in South America. Geos. Model Devel., 6, 1243-1259, 2013.
Nakanishi, M., and Niino, H.: An Improved Mellor–Yamada Level-3 Model with Condensation Physics: Its Design and Verification, Boundary-Layer Meteorol., 112, 1–31, doi:10.1023/B:BOUN.0000020164.04146.98, 2004.
Nakanishi, M., and Niino, H.: An Improved Mellor–Yamada Level-3 Model: Its Numerical Stability and Application to a Regional Prediction of Advection Fog, Boundary-Layer Meteorol., 119, 397–407, doi:10.1007/s10546-005-9030-8, 2006.
Rodrigues, L. F., Tomita, S. S., R.S.R. Ruiz, Panetta, J., Freitas, S. R., Campos Velhos, H. F.. Large Parallel version for the BRAMS with Runge-Kutta dynamicalcore. In: Conference of Computational Interdisciplinary Science (CCIS 2019), 2019, Atlanta USA.Proceedings of the Conference of Computational Interdisciplinary Science (CCIS 2019). Campinas(BR): Galoá, 2019
Rodrigues, L. F., Velho, H. F. C., Freiras, S. R.. Wind farm: a new module for BRAMS. Ciência e Natura, v. 42, p. e37, 2020.
Skamarock, W. C.: Positive-definite and monotonic limiters for unrestricted-time-step transport schemes. Mon. Wea. Rev., 134, 2241–2250, 2006.
Skamarock, W.C., and Klemp, J.B.: A time-split non-hydrostatic atmospheric model for weather research and forecasting applications. J. Comput. Phys., 227, 3465-3485, doi: 10.1016/j.jcp.2007.01.037, 2008.
Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Duda, M. G., Fowler, L. D., Park, S.H., and Ringler, T.D.: A multi-scale non-hydrostatic atmospheric model using centroidal Voronoi tesselations and C-grid staggering. Mon. Wea. Rev., 240, 3090-3105, 2012.
Smagorinsky, J.: General circulation experiments with the primitive equations, Mon. Wea. Rev., 91, 99–164, doi:10.1175/1520-0493(1963)091<0099:GCEWTP>2.3.CO,2, 1963.
Souza, E. P.: Theoretical and numerical study of the relationship between convection and heterogeneous surfaces in the Amazon region, 121 pp., PhD Dissertation – University of São Paulo, São Paulo, 1999.
Thompson, G. and Eidhammer, T.: A study of aerosol impacts on clouds and precipitation development in a large winter cyclone, J. Atmos. Sci., 71, 3636–3658, doi:10.1175/JAS-D-13-0305, 2014.
Toon, O. B., McKay, C. P., Ackerman, T. P., and Santhanam, K.: Rapid Calculation of Radiative Heating Rates and Photodissociation Rates in Inhomogeneous Multiple Scattering Atmospheres, J. Geophys. Res., 94, 16287–16301, doi:10.1029/JD094iD13p16287, 1989.
Tremback, C., Powell, J., Cotton, W., and Pielke, R.: The forward-in-time upstream advection scheme: Extension to higher orders. Mon. Wea. Rev., 115, 540-555, 1987.
Tremback, C. J.: Numerical simulation of a mesoscale convective complex: model development and numerical results. Ph.D. dissertation, Atmos. Sci. Paper No. 465, Department of Atmospheric Science, Colorado State University, Fort Collins, CO, 80523, 247 pp., 1990.
Walcek, C. J.: Minor flux adjustment near mixing ratio extremes for simplified yet highly accurate monotonic calculation of tracer advection, J. Geophys. Res., 105, 9335–9348, doi:10.1029/1999JD901142, 2000.
Walko, R. L., Tremback, C. J., Pielke, R. A., Cotton, W. R.: An interactive nesting algorithm for stretched grids and variable nesting ratios. J. Appl. Meteor., 34: 994–999, 1995.
Walko, R., Band, L., Baron, J., Kittel, F., Lammers, R., Lee, T., Ojima, D., Pielke, R., Taylor, C., Tague, C., Tremback, C., and Vidale, P.: Coupled atmosphere-biophysics- hydrology models for environmental modeling, J. Appl. Meteorol., 39, 6, 931–944, 2000.
Wicker, L. J., and Skamarock, W. C.: A time-splitting scheme for the elastic equations incorporating second-order Runge-Kutta time differencing. Mon. Wea. Rev., 126, 1992–1999, 1998.
Wicker, L. J., and Skamarock, W. C.: Time-splitting methods for elastic models using forward time schemes. Mon. Wea. Rev., 130, 2088–2097, 2002.
Wicker, L. J.: A two-step Adams-Bashforth-Moulton split-explicit integrator for compressible atmospheric models, Mon. Wea. Rev., 137, 3588-3595, 2009.
Williams, P. D.: A proposed modification to the Robert-Asselin time filter. Monthly Weather Review 137(8), 2538-2546, 2009.