The role of sea surface temperature diurnal cycle in daily, subseasonal, and seasonal atmospheric variability

The objective in this thesis is to investigate the interaction of the Sea Surface Temperature (SST) diurnal cycle and the atmospheric systems across daily, subseasonal, and seasonal timescales. A wavelet filtering method based on the ContinuousWavelet Transform (CWT) was applied to timeseries of SST and key variables affecting the diurnal cycle, such as wind speed and outgoing longwave radiation. Results over the tropical western Pacific revealed a spectral signal of the SST diurnal cycle that propagates from the daily to the subseasonal scale. This signal suggests an inverse energy cascade, where thermal energy associated with the SST diurnal cycle is redistributed to longer-period oscillations within the subseasonal range. Furthermore, the propagation patterns of wind speed and outgoing longwave radiation anomalies highlighted a strong connection between the SST diurnal cycle and subseasonal phenomena such as the MaddenJulian Oscillation (MJO). These results reinforced the importance of developing a mathematical model to represent the physical processes of the SST diurnal cycle. For this purpose, a Simplified Ocean Surface Model (SOSM) was formulated to estimate SST and airsea fluxes, explicitly resolving the SST diurnal cycle as a function of radiative forcing and wind-driven mixing. The SOSM reproduced the observed diurnal SST variability from buoy measurements across different tropical regions, demonstrating physical consistency. The model also includes an Artificial Neural Network (ANN) to estimate the surface drag coefficient. The ANN module minimized errors in turbulent flux estimates in SOSM offline experiments. In the last part of the thesis, the SOSM was coupled to the Brazilian Atmospheric Model (BAM) to improve the simulation of airsea energy exchanges and, consequently, the representation of atmospheric systems on subseasonal and seasonal timescales. In the BAMSOSM coupled experiments, enhanced low-level heating and moisture led to stronger deep convection. The spatial distribution of precipitation was better represented in the tropics, along with deep convection associated with the MJO. In general, the numerical experiments demonstrated that explicitly representing the SST diurnal cycle improves energy exchanges across daily, subseasonal, and seasonal atmospheric scales, contributing to more realistic simulations of subseasonal-to-seasonal variability. RESUMO: O objetivo desta tese é investigar a interação entre o ciclo diurno da Temperatura da Superfície do Mar (TSM) e os sistemas atmosféricos em escalas diária, subsazonal e sazonal. Um método de filtragem por wavelet baseado na Transformada de Ondaleta Contínua (TOC) foi aplicado a séries temporais de SST e de variáveis-chave que influenciam o ciclo diurno, como velocidade do vento e radiação de onda longa emitida (ROL). Os resultados sobre o Pacífico Tropical Oeste revelaram um sinal espectral do ciclo diurno da TSM que se propaga da escala diária para a subsazonal. Esse sinal sugere uma cascata inversa de energia, na qual a energia térmica associada ao ciclo diurno da SST é redistribuída para oscilações de maior período dentro da faixa subsazonal. Além disso, os padrões de propagação das anomalias de velocidade do vento e de ROL evidenciaram uma forte conexão entre o ciclo diurno da SST e fenômenos subsazonais, como a Oscilação MaddenJulian (MJO). Esses resultados reforçaram a importância de desenvolver um modelo matemático capaz de representar os processos físicos do ciclo diurno da TSM. Para esse fim, um Modelo Simplificado da Superfície do Oceano (SOSM) foi formulado para estimar a TSM e os fluxos ar-mar, resolvendo explicitamente o ciclo diurno da TSM como função do forçamento radiativo e da mistura induzida pelo vento. O SOSM reproduziu a variabilidade diurna da TSM observada em medições de bóias em diferentes regiões tropicais, demonstrando consistência física. O modelo também inclui uma abordagem em Rede Neural Artificial (ANN) para estimar o coeficiente de arrasto superficial. O módulo de ANN minimizou os erros nas estimativas de fluxos turbulentos em experimentos offline do SOSM. Na última parte da tese, o SOSM foi acoplado ao Modelo Atmosférico Brasileiro (BAM) com o objetivo de melhorar a simulação das trocas de energia ar-mar e, consequentemente, a representação dos sistemas atmosféricos em escalas subsazonais e sazonais. Nos experimentos acoplados BAMSOSM, houve aumento do aquecimento e da umidade em baixos níveis, resultando na intensificação da convecção profunda. A distribuição espacial da precipitação foi melhor representada nos trópicos, incluindo a convecção profunda associada à MJO. Portanto, os experimentos numéricos demonstraram que a representação explícita do ciclo diurno da SST melhora as trocas de energia nas escalas atmosféricas diária, subsazonal e sazonal, contribuindo para simulações mais realistas da variabilidade subsazonal e sazonal.