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Resumo Trabalhos recentes mostram que a assimilação de dados melhora a eficácia dos modelos de previsão de tempo, contudo o impacto da assimilação dos dados de radar é pouco quantificado com relação às parametrizações físicas do modelo, especialmente de microfísica. O objetivo deste trabalho é estudar o impacto do uso de dados de radar com diferentes parametrizações de microfísica do modelo Weather Research and Forecasting (WRF) com seu sistema de assimilação de dados (WRFDA-3DVAR) para casos de precipitação intensa. Foram selecionados três eventos de precipitação em 2014, com área de estudo abrangendo o oeste da região sul do Brasil e sudeste do Paraguai. Desta forma, são avaliados nove esquemas de parametrizações de microfísica com assimilação de dados convencionais e de radar, para determinar qual representa de forma mais adequada a precipitação e refletividade nas previsões de curto prazo, além de determinar o impacto relativo entre as mudanças de microfísica e a assimilação de dados convencionais e de radar. A comparação realizada através da métrica estatística Fractional Skill Score (FSS) mostra o impacto positivo da assimilação de dados do radar foi na média de até 20% no FSS, enquanto que o impacto positivo entre as opções de microfísica atingiu 70%.