Convergência dos Fluxos na CLA

A fim de confirmar como a modificação dos fluxos de superfície causada pela EF transforma a CLA e, portanto, suas variáveis, é interessante identificar se os fluxos de su- perfície estão convergindo para dentro desta camada atmosférica. A partição de energia entre calor sensível e latente determina o conteúdo de vapor d’água e calor da atmosfera, o que em dado momento, conduz aos fenômenos sinóticos e climatológicos. Já localmente, esta partição determina a taxa de crescimento e as propriedades da CLA, influenciando a convecção, transporte de umidade, calor e poluentes (PIELKE et al., 1998; BALDOC- CHI; WILSON, 2001; WILSON et al., 2002). Por exemplo, se a partição de energia da superfície estiver favorecendo H, a altura da CLA tende a ficar mais alta. Se estiver fa- vorecendo LE, como durante a estação de crescimento, o surgimento de nuvens no topo da CLA é favorecido (FREEDMAN et al., 2001; DONOHOE; BATTISTI, 2011). Com isso, o albedo planetário devido às nuvens é alterado. Isto causa mudanças na precipitação e na circulação atmosférica.

A temperatura e umidade nas figuras 4.23 e 4.24 foram obtidas fazendo-se médias horárias destas variáveis em todos os níveis do modelo que estivessem dentro da CLA. Por isso, estes resultados representam os NGP de Harvard Forest e GMF, os dois pontos de grade utilizados para representar os sítios estudados. O limite superior para cada hora foi a altura da CLA (h) do modelo. Com isso, a temperatura e umidade representam a média para toda a CLA, Tcla e qcla, respectivamente.

Observou-se que o máximo de Tclaocorreu no meio do verão, como esperado, para

os dois sítios. Já o máximo de H, como visto, ocorreu logo antes de EF com brusca queda posteriormente. Isso evidencia que outros fatores contribuíram para a entrada de calor na CLA ou mesmo o acúmulo da energia de H ao longo do tempo. qcla apresentou o máximo

anual bem próximo ao de LE, apenas alguns dias depois, o que mostra o controle sazonal deste fluxo sobre a umidade média vertical da CLA.

97 Figura 4.23 – Para dados modelados de Harvard Forest: (a) H e Tcla médios para cada

dia do ano; (b) H e Tcla médios para cada hora; (c) como em (a) mas para LE e qcla; (d)

como em (b) mas para LE e qcla.

No ciclo diário, médio horário para todos os dias analisados, observou-se que os máximos dos fluxos ocorreram próximos ao máximo esperado de energia radiante. En- quanto o máximo de Tcla ocorreu no meio da tarde, o que é esperado, pois a energia de

H vai se acumulando na CLA até o ponto de não conseguir repor as perdas, seja estas via radiação, mistura com a atmosfera livre, advecção, entre outros. Já qcla apresentou um

mínimo pouco tempo após o máximo de LE, o que poderia ser contraintuitivo. Entretanto, isto é explicado pelo fato de que a CLA cresce mais rapidamente que a quantidade de umidade que a superfície, por meio de LE, consegue repor. Uma vez que com a expansão da CLA o conteúdo de umidade diminui devido a diluição ao longo de alturas cada vez maiores. E esta expansão é causada principalmente por H. Portanto, o crescimento da CLA é mais rápido que a entrada de umidade por LE. Além disso, à medida que a CLA cresce, ocorre o entranhamento de ar mais seco da atmosfera acima.

É interessante analisar o quanto contribuições externas à CLA, como parcelas de ar provenientes da atmosfera livre via entranhamento, estão influenciando nos valores de temperatura e umidade média da camada. Para isso, calculou-se Tclae qclaa partir de H e

LE, respectivamente. Assim, analisou-se a modificação de temperatura e umidade apenas a partir da distribuição de energia dos fluxos de superfície ao longo da altura da CLA. Com isso, pode-se notar a convergência dos fluxos para dentro da camada. As relações foram

Figura 4.24 – O mesmo que na figura 4.23, mas para GMF.

obtidas da seguinte forma:

Tcla(i+1)= Tcla(i)+  (Hi+1+ Hi)/2 (hi+1+ hi) /2 ∆t ρcp  , para H; e qcla(i+1)= qcla(i)+  (LEi+1+ LEi)/2 (hi+1+ hi) /2 ∆t ρLv  , para LE, (4.2)

em que i é um subíndice que identifica cada hora e ∆t o intervalo de uma hora. Estas relações foram calculadas para o período diurno, CLC, quando os fluxos superficiais estão positivos. O primeiro valor de Tcla(i) e qcla(i) são os observados.

A partir da relação 4.2 utilizada tanto com dados das torres quanto do modelo, comparou-se os valores obtidos com a temperatura próxima à superfície observada e mo- delada. Esta comparação é útil, pois o principal interesse foi analisar o perfil de compor- tamento e não precisamente a magnitude, uma vez que as quantidades que entram na CLC são eficientemente distribuídas, de modo que uma medição em determinado ponto representa as características mais gerais da camada. As figuras 4.25 e 4.26 apresentam esta comparação para Ha1. Os valores apresentados são médias horárias para cada mês, entre 09 e 19 hora local, a fim de se observar o comportamento da CLC característico de

99 cada época do ano.

Figura 4.25 – T 2m e Tcla observadas e modeladas médias a cada hora e cada mês, para

Ha1.

Observou-se que a temperatura calculada a partir de H cresceu com menos in- tensidade que T 2m, com exceção da época mais fria, quando a camada é mais rasa. A CLC pode ser aquecida por outros motivos, como radiação de onda longa, advecção, en- tranhamento de ar, entre outros, o que faz com que a temperatura calculada apenas pelo fluxo de superfície não consiga acompanhar a real. Da mesma forma, para o inverno e

primavera, Tcla continuou crescendo após o meio da tarde, enquanto que T 2m já come-

çou a baixar bruscamente. Novamente, outros fatores contribuem para este fenômeno na realidade, como perdas radiativas a partir do ar dentro da camada. De qualquer forma, o comportamento de Tcla acompanhou de forma geral T 2m, o que mostra que H está con-

vergindo para a CLC e controlando esta variável. Apenas no meio do verão, quando H estava muito mais baixo que LE, esta relação não foi tão clara. Aqui, a grande quantidade de umidade na CLC devido ao forte LE da superfície deve contribuir, por meios radiativos, para o aquecimento da camada. Além do próprio acúmulo de energia ao longo da estação quente, que não se dissipa totalmente nas noites que são mais curtas.

Estes resultados, uma vez analisados de forma geral, também foram observados para os dados modelados. Entretanto, a falta de concordância observada para o verão com os dados da torre não foi tão clara no modelo. As figuras para os demais sítios, que apresentaram relações parecidas às de Ha1, estão no Apêndice 1.

O mesmo foi feito para relacionar LE e umidade. A figura 4.26 mostra os resultados para Ha1. Ao contrário de T 2m e H, aqui LE não apresentou relação com q2m. Enquanto qcla aumentou ao longo do dia, q2m diminuiu, com exceção de alguns meses de inverno,

que apresentaram boa relação. O modelo também mostrou tal comportamento, apenas levemente mais divergente. Novamente isto é explicado, em boa parte, pelo crescimento rápido da CLC em que a entrada de umidade via LE não consegue acompanhar. Assim, o conteúdo de umidade fica mais diluído com alturas maiores, uma vez que o ar acima da CLC entranhado com a expansão da CLA é mais seco. As figuras dos demais sítios para q2m e qcla também estão no Apêndice 1. Em LPH há ausência da observação em alguns

meses devido à falta de dados. Não se observou diferenças marcantes entre os sítios. O modelo apresentou comportamentos distintos nestas relações, como maior diver- gência que as variáveis de observação no inverno e menor divergência entre T 2m e Tclano

verão, que teve alta divergência nos dados observados. Como notado por Dirmeyer et al. (2018), modelos tem dificuldade em reproduzir os feedbacks entre os fluxos de superfície e as propriedades da CLA. Eles ressaltaram que uma correlação entre a umidade do solo e os fluxos superficiais implica em um controle da umidade do solo nos fluxos, enquanto que em situações limitantes de energia na superfície, o estado da atmosfera controla mais os fluxos. Sendo que os modelos tendem a superestimar o acoplamento terrestre aos fluxos e subestimar o acoplamento atmosférico a eles. Isto pode ser observado na sub- representação da variabilidade diária do nível de condensação por levantamento (LCL, do inglês lifting condensation level).

Ao se analisar a convergência dos fluxos de superfície na CLA, percebeu-se que muitos outros fatores devem atuar para explicar a modificação das variáveis médias da CLA, temperatura e umidade, como processos radiativos, de advecção, entranhamento de ar da atmosfera livre, etc. Entretanto, pode-se notar uma forte relação entre H e T 2m, enquanto para LE e q2m isto não é evidente. Portanto, conclui-se que variáveis associadas

101 Figura 4.26 – O mesmo que na figura 4.25, mas com q2m e qcla.

a H, como temperatura, são mais interessantes para identificar a modificação dos fluxos de superfície, por exemplo durante a chegada da primavera com a EF.