Origem e tratamento dos dados

Para a realização deste estudo foram utilizados dados relativos às ocorrências de DEA no período entre 2003 e 2009 e sobre PTC. Estes dados foram registados pela rede LDN do IPMA e cedidos através do protocolo estabelecido entre esta entidade e o Projeto RAIDEN. Foram ainda utilizados os dados relativos a algumas variáveis meteorológicas e índices de estabilidade da atmosfera, recolhidos através de diferentes bases de dados de reanálises para o mesmo período temporal e para as janelas espaciais A1 e A2, como mostra a Tabela 2.1.

Os dados das descargas elétricas fornecidos pela rede LDN do IPMA obedeceram a critérios de validação prévia e controlo de qualidade por parte do fabricante dos detetores (e.g. coeficiente Qui-quadrado (χ2) inferior a 10 para garantir que o erro máximo de localização da DEA fosse inferior a 50 km). Além destes filtros, serviram também como restrições as distâncias entre o detetor e a ocorrência de DEA, que foi sempre inferior a 645 km, e medições de intensidades de corrente sempre superiores a 1 kA. Outros filtros foram ainda aplicados pelo IPMA aos dados brutos recolhidos pelo sistema de processamento LP2000, como sendo a limitação da área geográfica (apenas sobre PTC) e o número de detetores envolvidos em simultâneo.

A base de dados original foi, já no âmbito do presente estudo, definida sobre uma malha regular com uma resolução espacial de 0,10º latitude × 0,10º longitude, que corresponde a uma resolução espacial de aproximadamente 10 km2. Relativamente à resolução temporal, a base de dados original apresenta o tempo real das ocorrências das DEA em décimos de segundo. Contudo, a informação foi compilada em períodos horários, intervalo perfeitamente suficiente para os objetivos do presente estudo.

Quanto aos dados relativos às variáveis meteorológicas, a proveniência foi diversificada, principalmente pela possibilidade de aquisição gratuita e online de dados de reanálises, mas também numa perspetiva da contínua melhoria dos resultados obtidos.

Primeiramente foi selecionado um vasto leque de variáveis meteorológicas com o propósito de caraterizar o estado do tempo em situações de ocorrências de DEA (caraterização dos regimes). A variável basilar selecionada à superfície foi a MSLP. Contudo, para os diversos níveis superiores foram considerados ainda as variáveis HGT, componentes U e V do vento e

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através da base de dados da Modern Era Retrospective-analysis for Research and

Applications, MERRA-300 (Rienecker et al., 2011). Esta base de dados é produzida pelo

núcleo de investigação Modelling and Assimilation Data and Information Services Center (MDISC) e mantida pela National Aeronautics and Space Administration - Goddard Earth

Sciences (NASA-GES). Os dados foram extraídos do portal: http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/.

Outras variáveis foram ainda extraídas desta mesma base de dados (RH, q e PV), mas com objetivos diferentes (modelação), como é mostrado na Tabela 2.1.

A base de dados MERRA-300 apresenta uma malha com resolução espacial elevada, 0,50º latitude × 0,67º longitude, e com uma resolução temporal de 6 horas (00h00, 06h00, 12h00 e 18h00 UTC). Outra malha de menor resolução espacial (1,25º Latitude × 1,25º Longitude) apresenta maior resolução temporal de 3 horas (00h00, 03h00, 06h00, 09h00, 12h00, 15h00, 18h00 e 21h00 UTC). Esta base de dados permite também extrair 42 níveis isobáricos (1000 a 0,4 hPa) em todas as variáveis com representação a 3 dimensões. Todavia, depois de efetuados vários ensaios, verificou-se que os níveis verticais de maior relevo para esta investigação foram os de 850, 700, 500 e 300 hPa, além dos dados relativos à MSLP, que são por definição ao nível médio do mar.

Tabela 2.1 – Descrição das bases de dados utilizadas e respetivas aplicações.

Dados Variáveis Acrónimos Níveis

Resolução Espacial (Lat × Long) Resolução Temporal (horas) Aplicações Rede LDN

(IPMA) Descargas elétricas DEA Superfície 0,10º × 0,10º 1

Caraterização Regimes Modelação

MERRA-300 (MDISC-GES)

Pressão nível médio do mar MSLP Superfície 0,50º × 0,67º 6 Caraterização Regimes Altura de Geopotencial HGT 850,700,500,300 0,50º × 0,67º 6 Caraterização Regimes Componentes do Vento U, V 850,700,500,300 0,50º × 0,67º 6 Modelação

Temperatura do ar T 850,700,500,300 0,50º × 0,67º 6 Caraterização Regimes Modelação Humidade Relativa RH 850,700,500,300 0,50º × 0,67º 6 Modelação Humidade Específica q 850,700,500,300 0,50º × 0,67º 6 Modelação Vorticidade Potencial PV 850,700,500,300 1,25º × 1,25º 3 Modelação NCEP-FNL

(UCAR/GDAS) Best 4-layer lifted index LI --- 1,00º × 1,00º 6 Modelação JRA-25

(JMA-CRIEPI) Componentes do Vento U, V 10 m 1,25º × 1,25º 6 Caraterização Regimes ERA – Interim

ECMWF Precipitação RR Superfície 1,50º × 1,50º 8 Análise Sinóptica

Simulação WRF

Altura de Geopotencial HGT 700,500 0,18º × 0,18º 1 Validação Temperatura do ar T 700,500 0,18º × 0,18º 1 Validação Componentes do Vento U, V 10 m 0,18º × 0,18º 1 Validação

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Uma vez que as reanálises da base de dados MERRA-300 apresentam falta de dados em alguns pontos da malha em níveis inferiores da atmosfera (1000 a 850 hPa) foi também utilizada a base de dados das reanálises japonesas JRA-25 (Onogi et al., 2007), produzidas pela Japan Meteorological Agency (JMA) e pelo Central Research Institute of Electric Power

Industry (CRIEPI). Esta base de dados apresenta uma malha regular com resolução espacial

de 1,25º Latitude × 1,25º Longitude e resolução temporal de 6 horas, fornecendo informação relativa às componentes do vento (U e V) aos 10 m de altitude para todo o globo. Estes dados serviram essencialmente para a caraterização dos regimes de DEA, muito embora tenham também sido utilizados na realização de alguns ensaios de modelação.

Para a modelação das DEA foi também utilizada a base de dados do National Centers for

Environmental Prediction Final Operational Model Global Tropospheric Analyses (NCEP-

FNL), que é mantida pela University Corporation for Atmospheric Research (UCAR). A variável recolhida nesta base de dados foi o best 4-layer lifted index (LI), com resolução espacial de 1,0º latitude × 1,0º longitude e resolução temporal de 6 horas. A informação pode ser descarregada através do portal: http://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/.

Os dados relativos à precipitação total (RR) foram obtidos da base de dados ERA-Interim

Reanalysis (Dee et al., 2011), mantida pelo European Centre For Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). A resolução espacial desta base de dados é de 1,50º latitude × 1,50º

longitude e a resolução temporal é de 3 horas (00h00, 03h00, 06h00, 09h00, 12h00, 15h00 e 18h00 UTC). Os dados de RR foram utilizados na análise sinóptica dos regimes de DEA, embora se tenha tentado aplicar também à modelação mas com resultados infrutíferos.

Por último, foi também utilizada uma base de dados gerada pelo modelo Weather Research

and Forecasting, mais conhecido por WRF (Skamarock e Klemp, 2007; Skamarock et al.,

2008). Os dados simulados pelo WRF (HGT, T e componentes do vento U e V aos níveis 700 e 500 hPa e 10 m) foram utilizados na validação dos resultados da modelação das DEA. Estes dados estão definidos sobre uma malha regular de 0,18º latitude × 0,18º longitude e a resolução temporal para estas variáveis foi de 1 hora

Alguns estudos foram já realizados no Mediterrâneo, usando o WRF para prever a distribuição das descargas elétricas (Lynn e Yair, 2010; Yair et al., 2010). Outros autores, como Zepka et al. (2012), Lynn et al. (2012) também utilizaram o WRF para aferir a influência das condições iniciais do modelo na previsão de DEA. Na região sudeste do Brasil,

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Zepka et al. (2013) aplicaram este modelo para modelarem as DEA. O WRF é, por isso, muito utilizado em estudos de meso e microescala (Soares et al., 2012), principalmente porque possibilita trabalhar com elevadas resoluções espaciais, permitindo assim uma melhor simulação dos efeitos orográficos. As simulações do WRF utilizadas no presente estudo foram geradas pela equipa do RAIDEN na Universidade de Évora. Contudo, não foi possível correr o modelo em tempo útil para todo o período de estudo (2003 a 2009) e, por isso, o WRF foi utilizado apenas para a caraterização dinâmica de um episódio (estudo de caso).

Descritas as bases de dados utilizadas neste estudo, interessa agora discutir a aplicação dada à informação recolhida. Uma vez que esta investigação esteve focada nas DEA, a sua base de dados foi a que mereceu maior tratamento estatístico. Assim, tanto o número de ocorrências de DEA como todos os parâmetros disponíveis, i.e. localização, hora de ocorrência, intensidade de corrente, polaridade, multiplicidade e número de detetores envolvidos, obedeceram a um tratamento estatístico mais detalhado. Foi verificada a variabilidade espacial das DEA e dos parâmetros referidos, bem como a sua variabilidade temporal, incluindo os ciclos diários e sazonais, conforme será descrito no Capítulo seguinte.

Quanto aos dados das variáveis meteorológicas, como vimos, provenientes de diferentes bases de dados, serviram não só para caraterizar o estado do tempo em situações de ocorrência de DEA e para identificar os diferentes regimes de DEA, mas também para suportar o estudo da modelação estatístico-dinâmica desenvolvido no Capítulo IV.

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