Padrões atmosféricos associados a extremos de precipitação na primavera no estado do Rio Grande do Sul

Texto

(1)UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA CENTRO DE CIÊNCIAS NATURAIS E EXATAS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA. PADRÕES ATMOSFÉRICOS ASSOCIADOS A EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO NA PRIMAVERA NO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL. DISSERTAÇÃO DE MESTRADO. Daniel Caetano Santos. Santa Maria, RS, Brasil 2012.

(2) PADRÕES ATMOSFÉRICOS ASSOCIADOS A EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO NA PRIMAVERA NO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL. Daniel Caetano Santos. Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Área de Concentração em Climatologia, da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS), como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Meteorologia.. Orientador: Prof. Everson Dal Piva. Santa Maria, RS, Brasil 2012.

(3) Ficha catalográfica elaborada através do Programa de Geração Automática da Biblioteca Central da UFSM, com os dados fornecidos pelo(a) autor(a).. Caetano Santos, Daniel PADRÕES ATMOSFÉRICOS ASSOCIADOS A EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO NA PRIMAVERA NO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL / Daniel Caetano Santos.-2012. 97 p.; 30cm Orientador: Everson Dal Piva Coorientadora: Simone Erotildes Teleginski Ferraz Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, RS, 2012 1. Eventos Extremos de Precipitação 2. Análise de Agrupamento 3. Padrões Atmosféricos 4. Primavera 5. Rio Grande do Sul I. Dal Piva, Everson II. Erotildes Teleginski Ferraz, Simone III. Título.. ©2012 Todos os direitos autorais reservados a Daniel Caetano Santos. A reprodução de partes ou do todo deste trabalho só poderá ser feita mediante a citação da fonte. End. Eletr.: danielcae@ufsm.br.

(4) Universidade Federal de Santa Maria Centro de Ciências Naturais e Exatas Programa de Pós-Graduação em Meteorologia. A Comissão Examinadora, abaixo assinada, aprova a Dissertação de Mestrado. PADRÕES ATMOSFÉRICOS ASSOCIADOS A EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO NA PRIMAVERA NO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL elaborada por Daniel Caetano Santos. como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Meteorologia. COMISSÃO EXAMINADORA: Everson Dal Piva, Dr. (Presidente/orientador). Simone Erotildes Teleginski Ferraz, Dra. (UFSM) (co-orientadora). Pedro Leite da Silva Dias, Dr. (LNCC). Ernani de Lima Nascimento, Dr. (UFSM). Santa Maria, 18 de setembro de 2012..

(5) Aos meu pais Douglas e Elibete e a minha namorada Priscila.

(6) AGRADECIMENTOS. Primeiramente gostaria de agradecer a Deus por tudo. Ao Prof. Dr. Everson Dal Piva pela orientação técnica e discussões ao longo do desenvolvimento deste trabalho. À Profa. Dra. Simone Ferraz pela amizade e sugestões que foram de extrema valia para o andamento do trabalho. À Universidade Federal de Santa Maria e ao Centro de Ciências Naturais e Exatas (CCNE/UFSM) pelo incentivo à qualificação de seus servidores. Aos meus pais pelo incentivo a minha qualificação e pelo apoio em todos os momentos, além de servirem de exemplos a quem me espelho e busco seguir os mesmos passos e ao meu irmão William pela sua presença em minha vida. À minha namorada Priscila, por todos os momentos maravilhosos que passamos juntos durante estes anos, ao seu companheirismo e apoio sem o qual não teria conseguido alcançar meus objetivos. Saiba que esta conquista é tua também! Aos meus tios Margaret e Sérgio que sempre estiveram ao meu lado. Aos alunos do curso de graduação em Meteorologia da UFSM pelas conversas e dúvidas que contribuíram ao meu crescimento profissional e pessoal. Aos amigos Carlos Renato e Christopher Cunningham por toda ajuda no trabalho. Aos meus amigos, Alixandra Muniz, Bruna Barbosa, Cátia Braga, Fernanda Couto, Lucía Chipponelli, Luciane Luz, Luiz Alberto "Zing", Vanessa Farias e Vinicius Alves que sempre estiveram ao meu lado. Aos meus amigos, Adriano Batistti, Bruno Brum, Diego Jatobá, Diogo Arsego, Diogo Custódio, Franciano Puhales, Lucas Peres e Pablo Oliveira pela ajuda e descontração na hora do cafezinho. A gurizada do futebol, onde compartilhei ótimos momentos de descontração além da ajuda em descobrir meu verdadeiro rumo na vida ... no caso a ciência. Aos Professores da UFPel, em especial à Profa. Maria Helena, em ajudar a descobrir um dos meus grandes amores, a Meteorologia. Ao Grupo de Pesquisa Clima da UFSM em especial ao aluno Gustavo Verardo pela ajuda na obtenção dos dados da ANA. Ao Dr. José Marengo e aos colegas do Grupo de Mudanças Climáticas do INPE pelas experiências passadas e amigos conquistados durante meu período no grupo. E a todos que direta ou indiretamente me ajudaram no andamento desta dissertação..

(7) RESUMO Dissertação de Mestrado Programa de Pós-Graduação em Meteorologia Universidade Federal de Santa Maria PADRÕES ATMOSFÉRICOS ASSOCIADOS A EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO NA PRIMAVERA NO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL AUTOR : DANIEL C AETANO S ANTOS O RIENTADOR : E VERSON DAL P IVA Data e Local da Defesa: Santa Maria, 18 de setembro de 2012. O objetivo desta dissertação é a definição de padrões atmosféricos associados a eventos extremos de precipitação no estado do Rio Grande do Sul (RS), na primavera. Os dados utilizados foram as séries pluviométricas disponibilizada pela Agência Nacional das Águas (ANA) e os dados de reanálise de alta resolução do Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) das 00 e 12 UTC. A partir dos dados da ANA, sobre o RS, foram obtidas seis regiões homogêneas de precipitação, por meio da técnica de Análise de Agrupamento hierárquica, que são: o Leste e Litoral Norte (R1), Extremo Sul e Litoral Sul (R2), Oeste e Fronteira com o Uruguai (R3), Extremo Norte (R4), Centro-Oeste (R5) e Noroeste (R6). Com as séries médias para cada uma das regiões homogêneas foram localizados, por meio da técnica dos quantis, os dias em que a precipitação sobre cada região foi igual ou superior ao quantil 99%. Com os dados do CFSR foi gerada uma matriz N x M sendo o N as datas de eventos extremos e o M são dados normalizados, em pontos de grade, dos campos meteorológicos selecionados em uma grade 21x19 sobre o RS. Os campos meteorológicos escolhidos foram: Pressão ao Nível Médio do Mar, Espessura entre 500hPa e 1000hPa, Altura Geopotencial em 500hPa, Componente Zonal do vento em 850hPa, Componente Meridional do vento em 850hPa, Componente Zonal do vento em 200hPa, Componente Meridional do vento em 200hPa e Umidade Específica em 850hPa. Aplicando a Análise de Agrupamento Não-Hierárquica sobre a matriz dos campos meteorológicos foram obtidos 5 agrupamentos atmosféricos, definidos como os padrões atmosféricos. Para o Agrupamento 1 os extremos de precipitação ficaram localizados principalmente sobre as regiões R2, R3, R5 e R6. No Agrupamento 2 o extremo de precipitação ficou principalmente sobre a região R1. No Agrupamento 3 os extremos de precipitação ficaram sobre as regiões litorâneas (R1 e R2), de fronteira com o Uruguai (R3) e de regiões com elevação no relevo (R4 e R5). No Agrupamento 4 os extremos de precipitação ficaram generalizados sobre o todas as regiões e no Agrupamento 5 ocasionaram extremos de precipitação nas regiões R2, R3 e R4. O Agrupamento 3 apresenta fortes características de uma incursão frontal, enquanto que as características de um Sistema Convectivo de Mesoescala (SCM) estão presentes nos Agrupamentos 1, 4 e 5. Assim, dos três principais sistemas meteorológicos que causam precipitação extrema no RS, os SCM são os mais importantes e somente o Vórtice Ciclônico em Altos Níveis não foi claramente identificado, mas o Agrupamento 2 apresenta algumas características que podem indicar a sua presença, que são por exemplo, o eixo do cavado sobre o RS e a formação de um ciclone em superfície sobre o litoral. Palavras chave: Eventos Extremos de Precipitação, Análise de Agrupamento, Padrões Atmosféricos, Primavera, Rio Grande do Sul..

(8) ABSTRACT Dissertação de Mestrado Programa de Pós-Graduação em Meteorologia Universidade Federal de Santa Maria ATMOSPHERIC FEATURES ASSOCIATED WITH EXTREME RAINFALL EVENTS IN SPRING IN THE STATE OF RIO GRANDE DO SUL AUTOR : DANIEL C AETANO S ANTOS O RIENTADOR : E VERSON DAL P IVA Data e Local da Defesa: Santa Maria, 18 de setembro de 2012. The goal of this work is to define the atmospheric patterns associated with the extreme precipitation events in the Rio Grande do Sul (RS) state in spring. The data used were the rainfall series provided by the Agência Nacional das Águas (ANA, in portugues) and reanalysis data of high resolution of the Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) of 00 and 12 UTC. From the data of the ANA, on the RS, six homogeneous regions of precipitation were obtained through of Hierarchical Cluster Analysis technique, which are: the East and North Coast (R1), Southern and South Coast (R2), the West and the border with Uruguay (R3), Northern (R4), Midwest (R5) and Northwest (R6). With the averages series for each homogeneous regions, utilizing the technique of quantis, has located the days that precipitation over each region was equal or superior to the quantile 99%. With data of the CFSR was generated a matrix (NxM) being N the dates of extreme events and M are meteorological fields normalized in grid points, selected in a grid 21x19 on the RS. The fields chosen are: mean sea level pressure, thickness between 500 and 1000hPa, geopotential height at 500, zonal component of wind at 850hPa, meridional component of wind at 850hPa, zonal component of wind at 200hPa, meridional component of wind at 200hPa and specific humidity at 850hPa. Using the Non-Hierarchical Cluster Analysis, over the array, were obtained 5 atmospheric clusters, defined as the patterns. For the Cluster 1 the principal events of extreme precipitation had locating in the regions R2, R3, R5 and R6. In Cluster 2, the events of extreme of precipitation was, principally, over the region R1. In Cluster 3, the events of extreme precipitation ocurred in the coastal regions (R1 and R2), border with Uruguay (R3) and regions wit high topography (R4 and R5). In Cluster 4, the rainfall extremes is widespread over all regions. And in Cluster 5, extreme precipitation ocurred principally in the R2, R3 and R4 regions. The Cluster 3 showed strong features of a front incursion, while the characteristics of a Mesoscale Convective System (MCS) are present in Cluters 1, 4 and 5. Thus, the three major weather systems that cause extreme precipitation in RS, the MCS are the most important and only the Upper-level cut-off low not has been clearly identified, but the Cluster 2 presents some features that may indicate their presence, which are for example, the trough axis on the RS and the formation of a surface cyclone on the coast. Key Words: Extreme Rainfall Events, Cluster Analysis, Atmospheric Features, Spring, State of Rio Grando do Sul..

(9) LISTA DE FIGURAS Figura 1.1 – Total Sazonal de Precipitação para o Brasil, Climatologia 1961-1990. As letras A, B, C e D referem-se aos trimestres de DJF, MAM, JJA e SON, respectivamente. Fonte: CRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 1.2 – Porcentagem Sazonal sobre o Total Anual de Precipitação para o Brasil, Climatologia 1961-1990. As letras A, B, C e D referem-se aos trimestres de DJF, MAM, JJA e SON, respectivamente. Fonte: CRU . . . . . . . . . . . . . . Figura 1.3 – Total Mensal de Precipitação para o Rio Grande do Sul, Climatologia 1961-1990. As letras de A a L referem-se aos meses de Janeiro a Dezembro, respectivamente. Fonte: CRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 1.4 – Média (cores) e Desvio Padrão mensal (linhas) da Precipitação para o Rio Grande do Sul, Climatologia 1961-1990. Fonte: CRU . . . . . . . . . . . . . . Figura 2.1 – Total Anual de precipitação para o Hemisfério Sul, Climatologia 19611990. Fonte: CRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 2.2 – Distribuição mensal do número de SF para a faixa latitudinal de 35°S a 25°S, as linhas tracejadas representam desvios-padrão. Fonte: Adaptado de Oliveira (1986) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 2.3 – Isolinhas da frequência de ciclogênese para a primavera. Fonte: Adaptado de Gan e Rao (1991) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 3.1 – Localização das Estações Pluviométricas da ANA utilizadas no estudo . Figura 4.1 – Dendograma da série de precipitação da ANA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.2 – Distância Euclidiana nos estágios de agrupamento, com as quebras indicadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.3 – Distribuição das estações e espacialização das regiões homogêneas de precipitação, para o trimestre SON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.4 – Grade utilizada para a extração dos dados atmosféricos de reanálise . . Figura 4.5 – Dendograma da Análise Hieráquica dos eventos extremos de precipitação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.6 – Escoamento em 200hPa (linhas de corrente) e velocidade do vento (hachurado) [ms−1 ] do Agrupamento 1. Dia − d refere-se ao dia anterior ao evento extremo observado, dados das 00 e 12 UTC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.7 – Similar a Figura 4.6 para o composto Agrupamento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.8 – Similar a Figura 4.6 para o composto Agrupamento 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.9 – Similar a Figura 4.6 para o composto Agrupamento 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.10 – Similar a Figura 4.6 para o composto Agrupamento 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.11 – Geopotencial em 500hPa [pgm/10] do Agrupamento 1. Dia − d referese ao dia anterior ao evento extremo observado, dados das 00 e 12 UTC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.12 – Similar a Figura 4.11 para o composto Agrupamento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.13 – Similar a Figura 4.11 para o composto Agrupamento 3 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.14 – Similar a Figura 4.11 para o composto Agrupamento 4 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.15 – Similar a Figura 4.11 para o composto Agrupamento 5 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.16 – Escoamento em 850 hPa (vetores) [ms−1 ] e velocidade da componente meridional (hachurado) [ms−1 ] do Agrupamento 1. Dia − d refere-se ao dia anterior ao evento extremo observado, dados das 00 e 12 UTC . . . . Figura 4.17 – Similar a Figura 4.16 para o composto Agrupamento 2 . . . . . . . . . . . . . . . .. 14. 15. 16 16 19. 22 23 26 32 33 34 36 37. 41 42 43 44 45. 47 48 49 50 51. 54 55.

(10) Figura 4.18 – Similar a Figura 4.16 para o composto Agrupamento 3 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.19 – Similar a Figura 4.16 para o composto Agrupamento 4 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.20 – Similar a Figura 4.16 para o composto Agrupamento 5 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.21 – Fluxo de umidade em 850 hPa (vetores) [gkg −1 ms−1 ] e advecção de temperatura (hachurado) [K/h] do Agrupamento 1. Dia − d refere-se ao dia anterior ao evento extremo observado, dados das 00 e 12 UTC . . . . Figura 4.22 – Similar a Figura 4.21 para o composto Agrupamento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.23 – Similar a Figura 4.21 para o composto Agrupamento 3 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.24 – Similar a Figura 4.21 para o composto Agrupamento 4 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.25 – Similar a Figura 4.21 para o composto Agrupamento 5 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.26 – Pressão ao nível médio do mar [hP a] do Agrupamento 1. Dia − d refere-se ao dia anterior ao evento extremo observado, dados das 00 e 12 UTC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.27 – Similar a Figura 4.26 para o composto Agrupamento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.28 – Similar a Figura 4.26 para o composto Agrupamento 3 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.29 – Similar a Figura 4.26 para o composto Agrupamento 4 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.30 – Similar a Figura 4.26 para o composto Agrupamento 5 . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.31 – Modelos Conceituais obtidos de cada Agrupamento referente ao Dia 0 às 12 UTC. Estão indicados PNMM (linha azul), fluxo de umidade em 850 hPa (hachurado), eixo do cavado em 500 hPa (tracejado vermelho), o núcleo da corrente de jato em 200 hPa (tracejado preto) e a posição do centro da Circulação Anticiclônica (CA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.32 – Mapa com o número de ocorrência de eventos e frequência (%, cores) associados ao Agrupamento 1 em cada uma das Regiões Homogêneas (a), Média da precipitação (mm/dia) do dia anterior (b) e no dia dos eventos (c) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.33 – Similar a Figura 4.32 para o Agrupamento 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.34 – Similar a Figura 4.32 para o Agrupamento 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.35 – Similar a Figura 4.32 para o Agrupamento 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.36 – Similar a Figura 4.32 para o Agrupamento 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 56 57 58. 59 60 61 62 63. 66 67 68 69 70. 72. 74 75 76 77 78.

(11) LISTA DE TABELAS Tabela 4.1 – Quantil (Q99) utilizado para cada uma das regiões homogêneas . . . . . . . Tabela 4.2 – Número de Membros para os Agrupamentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Tabela 4.3 – Eventos extremos ocorridos em cada uma das regiões homogêneas associados a cada um dos agrupamentos atmosféricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Tabela 4.4 – Número de Eventos Extremos associados aos Agrupamentos para os meses de Setembro, Outubro e Novembro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Tabela A.1 – Esquema da matriz construída com os dados padronizados de reanálise Tabela A.2 – Identificação das estações utilizadas e sua região homogênea . . . . . . . . . Tabela A.3 – Data, região e agrupamento dos eventos extremos de precipitação. . . . .. 35 38 79 79 83 84 86.

(12) SUMÁRIO RESUMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ABSTRACT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 INTRODUÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1 Objetivo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 Ciclones e Sistemas Frontais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCMs). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Vórtices Ciclônicos em Altos Níveis (VCANs) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 MATERIAIS E MÉTODOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1 Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 Dados Pluviométricos ANA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1.1 Preenchimento de Falhas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.2 Dados de Reanálise CFSR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Métodos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Definição de Eventos Extremos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.2 Análise de Agrupamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.2.1 Técnica Hierárquica: Método de Ward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.2.2 Técnica Não-Hierárquica: Método de K-means . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 RESULTADOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1 Aplicação da Análise de Agrupamento nos dados da ANA . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.1 Regiões Homogêneas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.2 Eventos Extremos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Aplicação da Análise de Agrupamento nos dados de Reanálise (CFSR) . . . 4.3 Agrupamentos Atmosféricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.1 Escoamento em 200hPa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.2 Geopotencial em 500hPa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.3 Escoamento em 850hPa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.4 Pressão ao Nível Médio do Mar (PNMM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Modelos Atmosféricos Conceituais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 Relação dos Agrupamentos Atmosféricos com as Regiões Homogêneas. . 5 CONCLUSÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1 Sugestão para trabalhos futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Apêndice A – Tabelas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 7 8 13 18 19 21 23 24 25 25 25 26 27 28 28 29 30 30 31 31 33 35 35 38 38 46 52 64 71 73 80 82 83 90.

(13) 1. INTRODUÇÃO. O Brasil é caracterizado por diferentes regimes de precipitação como descrito por Rao e Hada (1990), Rao, Cavalcanti e Hada (1996), Silva et al. (2007) e Reboita et al. (2010). Em grande parte do Brasil (BR), nas Regiões Centro-Oeste (CO), Sudeste (SE) e parte do Nordeste (NE), os maiores volumes de chuva são registrados no período quente do ano, no qual as precipitações dos meses de Setembro a Fevereiro correspondem a 70% do total anual (RAO; CAVALCANTI; HADA, 1996). Tal comportamento pode ser visto nas Figuras 1.1 e 1.2 as quais apresentam os totais trimestrais e a porcentagem sobre o total anual de precipitação, respectivamente, segundo dados do Climate Research Unit (CRU) (NEW et al., 2001) para o período de 1961-1990. Nos meses de Dezembro, Janeiro e Fevereiro (DJF), Figuras 1.1A e 1.2A, as precipitações variam de valores inferiores a 300 milímetros (mm) a valores superiores a 800 mm durante o trimestre, evidenciando a ocorrência de elevados acumulados desde a região Amazônica até a Região Sudeste, próximo ao Oceano Atlântico Sul. Este sinal é semelhante ao padrão do fenômeno chamado de Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) (SATYAMURTY; NOBRE; SILVA-DIAS, 1998; CARVALHO; JONES; LIEBMANN, 2002) que é responsável por mais de 45% da precipitação anual nesta região. Em Março, Abril e Maio (MAM), Figuras 1.1B e 1.2B, as precipitações mais significativas localizam-se no Norte e extremo norte da Região Nordeste, totalizando mais de 45% da precipitação anual. Em Junho, Julho e Agosto (JJA), Figuras 1.1C e 1.2C, boa parte do território brasileiro apresenta valores menores de precipitação, principalmente sobre as regiões CO e SE e oeste do NE. Nas demais regiões as precipitações atingem valores superiores a 300 mm com participação inferior a 20% no total anual. Nas regiões Sul e sul do Centro-Oeste as precipitações são em decorrência, principalmente, da passagem de sistemas frontais, que nos meses de mais baixas temperaturas têm seu deslocamento mais proeminente, atingindo pontos mais ao norte, como o mostrado por Marengo et al. (1997) e Andrade (2005). Para Setembro, Outubro e Novembro (SON), Figuras 1.1D e 1.2D, as precipitações em maior volume começam a atingir boa parte do território brasileiro, com valores acima de 400 mm em pontos da Região Sudeste e no norte do Centro-Oeste, tendo o mês de outubro como o início da estação chuvosa sobre essas áreas (KOUSKY, 1988; RAO; CAVALCANTI; HADA, 1996; MARENGO et al., 2001; SILVA et al., 2007). Esta característica foi descrita por Rao e Hada (1990) que mostraram que períodos de maior aquecimento continental são mais chuvosos devido a convecção diurna tropical e os meses de inverno (JJA) são caracterizados por menores precipitações sobre o continente..

(14) 14 Rao, Cavalcanti e Hada (1996) apresentam os regimes de precipitação para o Brasil como divididos em 5. São eles: 1. o Sul do Brasil com chuvas bem distribuídas; 2. grande região do Brasil central com verão chuvoso e inverno seco; 3. a Região Norte com precipitações bem distribuídas; 4. o norte do Nordeste com mais chuvas em MAM; 5. o leste do Nordeste com a principal estação de chuvas no inverno.. Figura 1.1 – Total Sazonal de Precipitação para o Brasil, Climatologia 1961-1990. As letras A, B, C e D referem-se aos trimestres de DJF, MAM, JJA e SON, respectivamente. Fonte: CRU.

(15) 15. Figura 1.2 – Porcentagem Sazonal sobre o Total Anual de Precipitação para o Brasil, Climatologia 1961-1990. As letras A, B, C e D referem-se aos trimestres de DJF, MAM, JJA e SON, respectivamente. Fonte: CRU.

(16) 16 No sul do Brasil, mais especificamente no estado do Rio Grande do Sul (RS), o regime de chuvas é bastante uniforme ao longo do ano, como pode ser visto na Figura1.3, com valores variando de 80 mm a 180 mm, sendo o norte do estado com maiores volumes de chuva, principalmente em Setembro e Outubro (Figura 1.3 I e J, respectivamente) ultrapassado os 180 mm. Quanto à variabilidade, notamos na Figura 1.4 que, apesar de pequena, há significante variabilidade em boa parte do estado com valores superiores a 12 mm/mês com um pico de maior intensidade no nordeste e oeste, superiores a 20 mm/mês.. Figura 1.3 – Total Mensal de Precipitação para o Rio Grande do Sul, Climatologia 1961-1990. As letras de A a L referem-se aos meses de Janeiro a Dezembro, respectivamente. Fonte: CRU. Figura 1.4 – Média (cores) e Desvio Padrão mensal (linhas) da Precipitação para o Rio Grande do Sul, Climatologia 1961-1990. Fonte: CRU.

(17) 17 Satyamurty, Nobre e Silva-Dias (1998) e Reboita et al. (2010) sugerem padrões atmosféricos que influenciam na condição de tempo na Região Sul do Brasil, que por sua localização geográfica em médias latitudes, tem uma grande variedade em comparação as demais regiões do BR. São eles: 1. Ciclones e Frentes Frias; 2. Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS); 3. Nuvens Vírgula; 4. Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCMs); 5. Vórtices Ciclônicos em Altos Níveis (VCANs) Subtropicais; 6. Jatos de Baixos Níveis; 7. Circulação de Brisa; 8. Bloqueios Atmosféricos. A precipitação é uma importante variável meteorológica que influencia diretamente em diversas esferas da sociedade, tais como produção de alimentos, planejamento urbano, planejamento energético e saúde pública. O conhecimento do seu comportamento e de mecanismos que favoreçam e propiciem a sua ocorrência é de grande interesse para diversos órgãos públicos e privados, servindo como uma ferramenta para o planejamento estratégico a curto, médio e até mesmo de longo prazo. Outro fator de relevância sobre o assunto são os eventos extremos, que podem ser de excesso ou de falta de chuvas, e suas consequências aparecem de forma contundente na sociedade, por exemplo, fenômenos como enchentes ocasionam perdas de safras, danificação de moradias, falta de água tratada, aumento de doenças, erosão do solo e apodrecimento da vegetação. Para a previsão do tempo, a definição quantitativa do volume de chuvas ainda é um desafio para a modelagem global e regional, e a previsão de eventos extremos de chuva é ainda mais difícil, sendo que as diferenças atmosféricas entre a ocorrência de eventos extremos e não extremos são bastante sensíveis (FRITSCH et al., 1998; HARNACK et al., 2001). Heideman e Fritsch (1988) mostram o decréscimo na previsibilidade do tempo na estação quente do ano para os Estados Unidos da América (EUA) em decorrência da maior frequência de sistemas convectivos, assim como a interação simultânea de fenômenos meteorológicos de diferentes escalas, tais como os sistemas sinóticos e de mesoescala. Assim, padrões que definam de maneira objetiva potenciais configurações atmosféricas, bem como a região preferencial de ocorrência dos eventos extremos, surgem como ferramentas úteis para o ambiente operacional de previsão (BROWNING, 1986)..

(18) 18 1.1. Objetivo Baseado no exposto acima, o objetivo da presente dissertação é definir os prin-. cipais padrões sinóticos que causam ou propiciam elevado acumulado diário regional de chuva a fim de auxiliar no aprimoramento da previsão de tempo para o Rio Grande do Sul (RS)..

(19) 2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA. A região sudeste da América do Sul (AS) que compreende o Uruguai, sul do Paraguai, nordeste da Argentina e sul do Brasil, é caracterizada por um expressivo volume de chuvas quando comparada a regiões de mesma latitude no Hemisfério Sul (HS) como visto no total anual de precipitação para o HS (Figura 2.1). Ao redor do globo essa região latitudinal (30o Norte e Sul) está sobre influência do ramo descendente da célula de Hadley e Ferrel, que inibe os movimentos verticais ascendentes (WALLACE; HOBBS, 2006; PEIXOTO; OORT, 1992). Para o HS, no sul do continente Africano e no interior da Oceânia, as precipitações não ultrapassam 1000 mm ao longo do ano, diferentemente do que acontece no continente sul-americano Figura 2.1.. Figura 2.1 – Total Anual de precipitação para o Hemisfério Sul, Climatologia 1961-1990. Fonte: CRU. Em altos níveis, é observado um sistema tropical de circulação anticiclônica, posicionada sobre o continente Sulamericano, primeiramente observado por Gutman e Schwerdtfeger (1965). Com sua máxima intensidade nos meses de dezembro a fevereiro, quando é conhecido como Alta da Bolivia (AB) (CAVALCANTI et al., 2009). A sua formação se deve à intensa atividade convectiva sobre região tropical da América do Sul, a convergência de vapor d’água em baixos níveis e a liberação de calor latente em altos níveis (SATYAMURTY; NOBRE; SILVA-DIAS, 1998; LENTERS; COOK, 1997). Estes, ajudam a sustentar o desenvolvimento vertical ascendente de uma região relativamente quente em altos níveis, que adquire circulação anticiclônica e a seu leste, por conservação de vorticidade absoluta, é observado o giro ciclônico, sobre a região nordeste do BR, caracterizando assim o Cavado do Nordeste (VIRJI, 1982; SATYAMURTY; NOBRE; SILVA-DIAS, 1998; LENTERS; COOK, 1997; CHEN; WENG; SCHUBERT, 1999). Uma análise sobre a circulação anticiclônica em altos níveis em termos de onda foi feita por Silva-Dias, Shubert e DeMaria (1983). Seu trabalho mostrou que o máximo de aquecimento em altos níveis próximo ao equador, representando o aquecimento por condensação, é capaz de gerar ondas de Rossby mista e Kelvin. A onda de Rossby é gerada para sudeoeste desta fonte de calor com velocidade de fase negativa mas com.

(20) 20 velocidade de grupo dependendo do número de onda, ondas longas tem velocidade de grupo negativa fazendo com que a circulação seja alongada para oeste da circulação. Já as ondas curtas de Rossby com velocidade de grupo positiva fazem com que a CA seja extreita na sua fase leste. E as ondas de Kelvin propagam-se para leste tão rápida quanto a fonte for próxima ao equador. A Corrente de Jato (CJ), por sua vez, é uma região em altos níveis com velocidade dos ventos superiores a 30 ms−1 geralmente associado a gradientes horizontais de temperatura (PEZZI; ROSA; BATISTA, 1996; FEDOROVA, 1999). Normalmente dividido em duas correntes: o Jato Subtropical (JST) e o Jato Polar (JP). O JST apresenta uma variação meridional sazonal entre 20°S e 40°S, localizado aproximadamente em 200hPa e sua formação deve-se a convergência de momento da célula de Hadley e a contribuição de sistemas transientes. O JP tem grande variabilidade espacial, ficando entre 30°S e 70°S, em aproximadamente 300hPa e é associado a convergência de momento dos sistemas transientes e ao forte gradiente horizontal de temperatura que ocorre nas zonas frontais (PEIXOTO; OORT, 1992; TRENBERTH, 1991; NAKAMURA; SHIMPO, 2004). Próximo ao núcleo de velocidades máximas da CJ (Jet Streak), há a indução de uma circulação secundária que é transversa a circulação do jato e a sua formação é em função da divergência da componente ageostrófica que favorece a movimentos verticais ascendentes na entrada equatorial e saída polar do Jet Streak (UCCELLINI; JOHNSON, 1979; MADDOX; DOSWELL, 1982; CAMMAS; RAMOND, 1989). No continente sul-americano há uma característica diferencial na sua geografia, quando comparada com regiões de mesma latitude, uma extensa e proeminente barreira de montanhas no litoral oeste do continente, conhecida como Cordilheira dos Andes, a partir daqui citado como Andes. Gan e Rao (1994) mostraram a influência dos Andes na intensidade e deslocamento de ciclones e anticiclones transientes, vindos do Oceano Pacífico, que atravessam a barreira de montanhas. Durante a aproximação dos Andes os transientes perdem intensidade e após cruzar a barreira de montanhas, ganham intensidade. A interação de possíveis ondas topográficas estacionárias de Rossby, induzidas pelos Andes sobre os sistemas transientes, fazem com que o seu deslocamento, próximo ao zonal, adquira uma componente nordeste, indo assim na direção de latitudes mais baixas. Outra importante consequência da presença dos Andes é na formação do Jato de Baixos Níveis (JBN) (LIEBMANN et al., 2004; MARENGO et al., 2004). Insel, Poulsen e Ehlers (2010) por meio de simulações com o modelo climático hidrostático e compressível, Regional Climate Model (RegCM3), com 5 tipos de relevo (100%, 75%, 50%, 25% e 0% da atual altitude das montanhas) mostraram que a forçante mecânica induzida pelos Andes é crítica na formação do JBN. O JBN é uma forte corrente de ventos, na baixa troposfera, a leste os Andes direcionado dos trópicos em direção a médias latitudes, e é um importante meio de distribuição.

(21) 21 e transporte de umidade e calor da região equatorial até o sudeste da AS (VIRJI, 1981; INZUNZA; BERRI, 1990; STENSRUD, 1996; LABRAGA; FRUMENTO; LÓPEZ, 2000; BERBERY; BARROS, 2002; MARENGO et al., 2004; VERA et al., 2006). Liebmann et al. (2004) mostraram a relação de anomalias de precipitação com a intensidade do JBN. Cerca de 50% dos episódios de anomalias positivas de precipitação, no sudeste da AS nos meses de DJF, são associados com episódios de JBN de forte intensidade em oposição às anomalias de precipitação sobre a região de ocorrência das ZCAS. Um aspecto importante sobre o JBN é a sua interação com sistemas transientes e atividade convectiva, no sudeste da AS, como o meio de manutenção e fornecimento de calor e umidade em baixos níveis da atmosfera, atuando como uma esteira transportadora (BROWNING, 1986; SALIO; NICOLINI; ZIPSER, 2007; SAULO; RUIZ; SKABAR, 2007; ANABOR; STENSRUD; MORAES, 2008; ROMATSCHKE; HOUZE, 2010). Em superfície, o campo de pressão ao nível médio do mar (PNMM) é um importante indicativo das condições atmosféricas de uma maneira geral. Na América do Sul, alguns estudos relativos ao comportamento da PNMM são apresentados por Gan e Rao (1991), Compagnucci e Salles (1997) e Seluchi et al. (2003). A grande flutuabilidade do campo de PNMM torna difícil a simplificação do seu comportamento, mas para o sudeste da AS alguns padrões transientes de pressão podem ser citados, tais como: Sistemas de Baixa Pressão, Sistemas de Alta Pressão, Baixa do Chaco e Baixa do Noroeste Argentino. Conforme Satyamurty, Nobre e Silva-Dias (1998) e Reboita et al. (2010), podemos citar os seguintes sistemas meteorológicos, de escala sinótica e mesoescala, que geram chuvas na região sul do BR em especial sobre o RS: 1. Ciclones e Sistemas Frontais; 2. Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCMs); 3. Vórtices Ciclônicos em Altos Níveis (VCANs).. 2.1. Ciclones e Sistemas Frontais Durante o ano o Brasil é atingido por diversos sistemas frontais (SF) que provocam. chuvas por onde passam, mas sua frequência varia ao longo do ano, sendo que a maior frequência de passagem de SF e incursão de massas de ar frio sobre o sul do Brasil ocorrem nos meses de inverno e primavera (OLIVEIRA, 1986; ANDRADE, 2005; GARREAUD, 2000; LUPO et al., 2001). Sobre o continente sul-americano o setor do sistema frontal mais atuante é o ramo frio. Satyamurty e Mattos (1989) fizeram um estudo climatológico das regiões mais favoráveis para a frontogênese identificando, para o mês de outubro, como altamente.

(22) 22 favorável a região do centro ao sul da América do Sul, compreendendo o sul do Paraguai, a Argentina, o Uruguai e parte do sul do BR. Em Oliveira (1986) é apresentado uma climatologia do período de 1975 a 1984 da ocorrência dos SF e a sua interação com a convecção tropical. Para a faixa latitudinal que compreende o RS, Banda 2 (35-25°S), a Figura 2.2 mostra a distribuição mensal do número de incursões de SF, sendo os meses de inverno e primavera o período de maior número de incursões.. Figura 2.2 – Distribuição mensal do número de SF para a faixa latitudinal de 35°S a 25°S, as linhas tracejadas representam desvios-padrão. Fonte: Adaptado de Oliveira (1986). Andrade (2005) mostrou quantitativamente a variação anual e local do deslocamento de SF sobre o continente sul americano, durante o período de 1980 até 2006. Sobre o RS o número de sistemas que passam sobre o estado difere levemente ao longo do seu território, com os maiores valores ao sul do estado com uma média de 64 SF, seguido da região litonânea (55 SF) e do noroeste (49 SF) do estado. Evidenciando a diferenciação entre a passagem próxima ao litoral de uma incursão continental. Os resultados obtidos por Andrade (2005) quanto à distribuição sazonal de ocorrência de SF concordam com os mostrados por Oliveira (1986). Para os ciclones extratropicais, Gan e Rao (1991) estudaram as características da ciclogênese sobre a AS, durante os anos de 1979 até 1988. Constataram que, para a primavera, há duas regiões com maior frequência de ciclogêneses que encontram-se sobre o RS e Uruguai (30°S de latitude) e sobre o litoral central da Argentina (42°S) como mostrado na Figura 2.3. Simmonds e Keay (2000) e Hoskins e Hodges (2005) apresentam uma climatologia da trajetória preferencial de ciclones extratropicais para o Hemisfério Sul, utilizando dados de reanálise do NCEP-NCAR (KALNAY et al., 1996) e do 40-yr ECMWF Re-Analysis (ERA-40), respectivamente. Seus resultados mostram que, para médias e baixas latitudes, a região sudeste da AS apresenta uma maior densidade de ciclones ao longo de todo o ano. A associação e a frequência com que ocorrem os sistemas frontais e os ciclones, indicam a grande participação destes no regime de chuvas do RS..

(23) 23. Figura 2.3 – Isolinhas da frequência de ciclogênese para a primavera. Fonte: Adaptado de Gan e Rao (1991). 2.2. Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCMs) Baseado nos dados dos Satélites do TRMM (The Tropical Rainfall Measuring Mis-. sion), Zipser et al. (2006) classificou o sudeste da AS como uma das regiões com os mais intensos eventos convectivos do globo, com ocorrência em todas as estações do ano. Na AS o período de maior incidência dos SCM’s é na estação quente de outubro até maio (SALIO; NICOLINI; ZIPSER, 2007; DURKEE; MOTE; SHEPHERD, 2009). Para a sua formação, a presença do JBN, a leste dos Andes, funciona como um importante mecanismo assim como a incursão de massas de ar frio e cavados baroclínicos em médios níveis cruzando os Andes, na organização da atividade convectiva sobre o sudeste da AS (LIEBMANN et al., 1999; BERBERY; COLLINI, 2000; GARREAUD, 2000; CARVALHO; JONES; LIEBMANN, 2002; LIEBMANN et al., 2004; SIQUEIRA et al., 2005; SALIO; NICOLINI; ZIPSER, 2007; SAULO; RUIZ; SKABAR, 2007; ANABOR; STENSRUD; MORAES, 2008; ROMATSCHKE; HOUZE, 2010; SIQUEIRA; MARQUES, 2010; RASMUSSEN; HOUZE, 2011). Um tipo de SCM bastante comum sobre o sudeste da AS são os Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM’s) (MADDOX, 1980; VELASCO; FRITSCH, 1987; DURKEE; MOTE, 2010). Durkee, Mote e Shepherd (2009) mostra a contribuição substancial dos CCM’s no total de precipitação sobre o sudeste da AS, atingindo valores superiores a 30% sobre o nordeste da Argentina e sul do Paraguai para o mês de dezembro. Em Berbery e Collini (2000), Salio, Nicolini e Saulo (2002), Liebmann et al. (2004), Salio, Nicolini e Zipser (2007) e Durkee, Mote e Shepherd (2009) é mostrada a participação dos SCM’s no regime de chuva da região sudeste da AS, apresentando-o como um importante sistema precipitante, principalmente na estação quente do ano. As condições sinóticas necessárias para a formação e manutenção do sistema estendem-se em todos os níveis troposféricos; em 850 hPa há o abastecimento de umidade e calor causado pelo JBN, em médios níveis há a advecção de vorticidade ciclônica (mesmo que fraca) e em altos níveis a circulação secundária gerada pelo Jet Streak, que.

(24) 24 acoplados geram elevados valores de Ômega (dp/dt = -ω ) (REYNOLDS, 1990; WHITNEY, 1977; UCCELLINI; JOHNSON, 1979; MADDOX; DOSWELL, 1982; SILVA-DIAS, 1996; LAING; FRITSCH, 2000).. 2.3. Vórtices Ciclônicos em Altos Níveis (VCANs) Os VCANs são sistemas ciclônicos observados na média e alta atmosfera, com. um núcleo mais frio que sua vizinhança. Eles são classificados por sua localização podendo ser chamados: Palmer ou Palmén (PALMER, 1951; PALMEN, 1949). Os vórtices do tipo Palmer ocorrem em latitudes tropicais e sua maior frequência é no verão, os do tipo Palmén ou vórtices desprendidos (cutoff low), ocorrem em latitudes subtropicais, principalmente no inverno e primavera (LOURENÇO; FERREIRA; GAN, 1996; FUENZALIDA; SÁNCHEZ; GARREAUD, 2005; SATYAMURTY; SELUCHI, 2007). Para a AS, Campetella e Possia (2007) mostraram a alta variabilidade temporal de ocorrência dos VCAN’s e também apontou o sudeste do Oceano Pacífico como a região com maior número de ocorrências. Garreaud e Fuenzalida (2007) com uso do modelo atmosférico Weather and Research Forecasting (WRF), simularam a incursão de um VCAN a partir do Oceano Pacífico mostrando a pequena influência dos Andes na sua formação e intensificação, mas atuando de forma efetiva no aumento do tempo de duração do vórtice, bloqueando o escoamento quente sobre o interior do continente, que enfraquece o sistema. Satyamurty e Seluchi (2007) mostraram, em um estudo de caso, que apesar de índices de instabilidade tais como, CAPE (Convective Available Potential Energy ) e LI (Lifted Index) não apresentarem valores expressivos, por meio de imagens do canal Infravermelho do satélite GOES-8, observaram nuvens convectivas na vizinhança do vórtice e sugerem que processos dinâmicos que ocorrem em médios e baixos níveis troposféricos são responsáveis pelo movimento vertical necessário para a precipitação. Os VCAN’s que se formam desprendidos do escoamento básico de oeste, com máximo de anomalia negativa de temperatura próximo a 500 hPa, após cruzarem os Andes movem-se para a Argentina, o Paraguai e o sul do BR. Durante o seu deslocamento podem iniciar intensa convecção e ciclogênese em superfície, proporcionando eventos com elevados acumulados de chuva (GAN; RAO, 1996; FEDOROVA; CARVALHO; FEDOROV, 1999; FUNATSU; GAN; CAETANO, 2004). Segundo Campetella e Possia (2007) a frequência anual, na América do Sul, foi de até 25% de ocorrências de VCAN’s com formação de circulações ciclônicas nas baixa troposfera, durante os anos de 1979 até 1988..

(25) 3. MATERIAIS E MÉTODOS. Como pôde ser visto na revisão bibliográfica, a diversidade de sistemas de precipitação que ocorrem sobre o RS depende da estação do ano; por exemplo, sistemas frontais, assim como vórtices em altos níveis, ocorrem com mais frequência nas estações de inverno e primavera enquanto que sistemas convectivos nos meses quentes de outubro até maio. Sendo assim, a fim de abranger uma maior variedade de sistemas o período a ser estudado serão os meses de Primavera (SON) do ano de 1980 até 2006. Foram utilizados dados pluviométricos observados da Agência Nacional das Águas (ANA) e dados diários de reanálise do Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) (SAHA et al., 2010), obtidos do National Centers for Environmental Predicition (NCEP). Os seguintes passos foram realizados para o desenvolvimento da pesquisa: • selecionar as estações pluviométricas no RS com falhas inferiores a 20% das observações e preenchê-las, descartando as demais; • definir regiões homogêneas de precipitação para o RS através da metodologia de Análise de Agrupamento; • selecionar as datas de ocorrência dos eventos extremos de precipitação ocorridos em cada uma das regiões homogêneas; • para as datas selecionadas acima, por meio da Análise de Agrupamento, gerar os Agrupamentos com os campos atmosféricos de reanálise; • definir os padrões atmosféricos responsáveis por eventos extremos de precipitação e suas frequências em cada uma das regiões homogêneas do estado do Rio Grande do Sul.. 3.1. 3.1.1. Dados. Dados Pluviométricos ANA O banco de dados pluviométrico da ANA é disponibilizado através do site http :. //hidroweb.ana.gov.br/ e constitui uma vasta base de dados. Com a colaboração de diversas entidades, dentre elas o Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), Centrais Elétricas Brasileiras S.A. (ELE-.

(26) 26 TROBAS) e Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), apresenta cobertura em todo o território brasileiro. É disponibilizado o dado de total diário, em série bruta e, também, em série submetida a uma análise de consistência (consistida), com a leitura às 12 UTC (Coordinated Universal Time), dados estes também utilizados por Liebmann e Allured (2005) para a produção de um banco de dados binários de precipitação diária sobre a América do Sul. Foi utilizada a série consistida de 87 estações pluviométricas, mostradas na Figura 3.1, que foram selecionadas conforme o número de falhas nas obervações inferiores a 20%. Os dados passaram por um tratamento prévio quanto a valores espúrios e o preenchimento das falhas é descrito no próximo item.. Figura 3.1 – Localização das Estações Pluviométricas da ANA utilizadas no estudo. 3.1.1.1. Preenchimento de Falhas O uso de dados observados, apesar de ser de grande confiabilidade, contém pro-. blemas quanto a continuidade das observações; é frequente a ocorrência de falhas, ou seja, intervalos em que não há medições disponíveis. Para minimizar essas falhas foram desenvolvidos métodos para preenchimento de falhas, dentre eles o método de Ponderação Regional (BERTONI; TUCCI, 2001; OLIVEIRA et al., 2010), equacionado da seguinte forma:.

(27) 27. n. 1 � MX PX (d) = Pi (d) n i=1 Mi. (3.1). sendo:. PX (d) Precipitação a ser preenchida na estação X no dia d; MX Precipitação média anual da estação X ; Pi (d) Precipitação das estações vizinhas a X no dia d; Mi Precipitação média anual das estações vizinhas a X ; n Número de estações vizinhas. Como visto na Equação 3.1, para o preenchimento de falhas em observações de precipitação é necessário que haja observações em estações vizinhas. Apesar de ser um método simples, a Ponderação Regional, em alguns casos, apresenta um melhor desempenho quando comparada com metodologias mais sofisticadas, tais como os métodos de vetor regional e ponderação regional com base em regressões lineares (OLIVEIRA et al., 2010). Para cada uma das estações a serem preenchidas, a metodologia adotada para o preenchimento de falhas, foi: 1. listagem de todas as estações distantes em um raio de aproximadamente 1o da estação a ser preenchida; 2. cálculo de correlação, da série anual da média diária (1980-2006), das estações vizinhas com a estação a ser preenchida; 3. seleção das 3 estações (n=3) de maior correlação para aplicação da Equação 3.1. Com isso foi obtida a série sem falhas das primaveras de 1980 a 2006 para cada estação pluviométrica mostradas na Figura 3.1.. 3.1.2. Dados de Reanálise CFSR Os dados de reanálise são uma importante ferramenta para o estudo de padrões. atmosféricos em diversas escalas. A ideia básica da reanálise é usar um sistema de análise/previsão com um modelo do estado da arte, sem modificá-lo, e realizar a assimilação com dados do passado (KALNAY et al., 1996). Diversos centros de pesquisa trabalham no desenvolvimento e aprimoramento de reanálises utilizando vários modelos atmosféricos (KALNAY et al., 1996; GIBSON et al., 1997; PAOLINO et al., 1995; SCHUBERT et al., 1997), recentemente dados de alta resolução (SAHA et al., 2010) estão disponíveis, o que amplia as escalas atmosféricas de estudo..

(28) 28 Serão utilizados dados diários de alta resolução do CFSR/NCEP, disponíveis em. http : //cf s.ncep.noaa.gov/cf sr/, com grade de 0,5 graus de resolução nos horários das 00 e 12 UTC, do trimestre SON no período de 1980-2006, das variáveis: 1. Pressão ao Nível Médio do Mar (PNMM) [hP a]; 2. Componentes Zonal e Meridional do Vento em 850 e 200 hPa [ms−1 ]; 3. Umidade Específica em 850 [g/kg ]; 4. Geopotencial em 500 hPa [gpm]; 5. Temperatura em 850 hPa [K ].. 3.2. 3.2.1. Métodos. Definição de Eventos Extremos A definição de eventos extremos de precipitação é subjetiva e varia de acordo com. os objetivos e local do estudo. Inúmeros trabalhos utilizam diferentes critérios para determinar a ocorrência de extremos de precipitação. Konrad (1997) apresentou um estudo de padrões sinóticos associados a precipitações extremas no sudeste dos Estados Unidos da América (EUA), caracterizando os eventos extremos como sendo os que apresentassem precipitações iguais ou superiores a 50 mm em um período de 6 horas. Harnack, Apffel e Cermak (1999) determinou os eventos extremos de precipitação na região de New Jersey (EUA) como sendo os casos de chuvas iguais ou superiores a 51 mm em uma área igual ou superior a 10.000 km² com duração de um ou dois dias. Na América do Sul, Carvalho, Jones e Liebmann (2002) e Liebmann, Jones e Carvalho (2001) usaram a climatologia da precipitação como referência para a determinação de ocorrência de eventos extremos, na qual eventos com precipitação diária superior a 20% da climatologia da precipitação total sazonal são considerados eventos extremos. Teixeira e Satyamurty (2007) determinaram o chuva extrema como sendo precipitações superiores a 50 mm em uma área de 10.000 km² no período de 24 horas. Recentemente Teixeira e Satyamurty (2011) aplicaram a técnica dos quantis para a determinação dos casos extremos, com a análise dos quantis 99% e 99.9% para as regiões Sudeste e Sul do Brasil, mesma metodologia aplicada por Xavier e Xavier (1999) para o estado do Ceará e por Silva-Dias et al. (2012) para a cidade de São Paulo..

(29) 29 A técnica dos quantis é uma ferramenta estatística útil para a determinação de patamares baseados na sua distribuição de probabilidades. O método consiste em organizar a série de dados na ordem crescente e então é divido em n partes, que consistem nos quantis. Por exemplo, a divisão da série em 3 partes, corresponde ao quantil de ordens 25%, 50% e 75%, a divisão em 99 partes corresponde ao percentil, assumindo a probabilidade de 1% para cada ordem (XAVIER; XAVIER; ALVES, 2007). Para este estudo foi utilizado a técnica dos quantis, sendo utilizado o quantil 99% (Q99) como a definição de evento extremo.. 3.2.2. Análise de Agrupamento Com a idéia de separar dados em pequenos grupos de comportamento similar, a. técnica de Análise de Agrupamento em estudos meteorológicos é uma importante ferramenta, a fim de determinar padrões atmosféricos de conjuntos de dados (STOOKSBURY; MICHAELS, 1991; DAVIS; ROGERS, 1992; KONRAD, 1997; WILKS, 2006). O método consiste em, por meio da medida de distância, agregar em diferentes níveis, vetores de dados padronizados, estabelecendo assim grupos e seus membros. Uma medida de distância dos membros bastante utilizada na Análise de Agrupamento é a Distância Euclidiana, dada por:. � � K �� ||X − Y || = � (Xk − Yk )2. (3.2). k=1. sendo:. X k e Yk Observações dos membros X e Y, respectivamente; K Número de observações. Além do cálculo das distâncias entre os membros é necessária a aplicação de uma técnica com a finalidade de distinguir e separar os membros, com relação às suas semelhanças. Assim é possível utilizar duas técnicas com a mesma finalidade mas com diferente desenvolvimento, sendo ela hierárquica ou não-hierárquica. Foi aplicada a metodologia de Análise de Agrupamento para as séries de dados observados da ANA, para a obtenção das regiões homogêneas de precipitação no RS e nos campos atmosféricos de reanálise do CFSR a fim de obter os compostos atmosféricos associados aos eventos extremos de precipitação. Para o desenvolvimento e geração das Análises de Agrupamento apresentadas na presente dissertação, foi utilizado o software estatístico R, disponibilizado em http :. //www.r − project.org/..

(30) 30 3.2.2.1. Técnica Hierárquica: Método de Ward Análise de agrupamento hierárquico proposta por Ward (1963) consiste na análise. de variância, unindo membros aos grupos que promovem a menor variância intragrupo, sendo um método altamente eficiente na formação de grupos. O cálculo da variância entre os grupos é dados por:. W =. n � i=1. 1 x2i − n. �. n � i=1. xi. �2. (3.3). sendo:. x. Distância Euclidiana para n grupos.. Logo, é gerado o dendograma com a árvore de similaridades, e com isto determinados os membros homogêneos conforme o grau de similaridade exigido. Para isso, Wilks (2006) propõe que a escolha do número de grupos seja em função do número de quebras no gráfico da distância Euclidiana em cada um dos estágios de agrupamento das estações (ver Figura 14.3 de Wilks (2006)).. 3.2.2.2. Técnica Não-Hierárquica: Método de K-means Assim como os métodos hierárquicos, os métodos não-hierárquicos agrupam mem-. bros de acordo com as medidas de distância. No Método de K-means (WILKS, 2006), sendo k os grupos a serem arranjados, é calculada a distância entre os k membros referência (centróides), definidos aleatoriamente, e os demais membros, por meio do algoritmo proposto e descrito por Hartigan e Wong (1979). Maiores detalhes da aplicação do método e seus resultados são apresentados na próxima seção..

(31) 4. 4.1. RESULTADOS. Aplicação da Análise de Agrupamento nos dados da ANA A aplicação da Análise de Agrupamento nos dados pluviométricos da ANA teve. por objetivo determinar as regiões homogêneas presentes no estado do RS na estação de primavera. Primeiramente foi criada uma matriz N xM (87x2457), sendo N as 87 estações pluviométricas resultantes da filtragem e do preenchimento de suas falhas e M são as observações diárias referentes aos meses de SON dos 27 anos de dados. A distância Euclidiana (ver Equação 3.2) foi calculada obtendo uma nova matriz (N -1)x(M -1) triangular inferior, com as distâncias entre cada uma das estações. O próximo passo foi determinar, por meio do Agrupamento Hierárquico segundo Ward (1963), as menores variâncias (ver Equação 3.3) entre as estações. Como resultado é mostrado o dendograma (Figura 4.1) e o gráfico com as quebras na distância Euclidiana em cada um dos estágios de agrupamento das estações (Figura 4.2). Na Figura 4.2 há no mínimo quatro quebras no gráfico, porém, para um maior refinamento no estudo foi determinado o número de seis regiões homogêneas..

(32) 32. Figura 4.1 – Dendograma da série de precipitação da ANA.

(33) 33. Figura 4.2 – Distância Euclidiana nos estágios de agrupamento, com as quebras indicadas. 4.1.1. Regiões Homogêneas As regiões homogêneas agrupam as estações que apresentam menor variância,. ou seja, as que apresentam comportamento similar. Apesar de tratar-se de um método puramente estatístico, sem levar em conta características físicas tais como distâncias geográficas e altitude, o método apresentou resultados satisfatórios (FILHO; ASSAD; LIMA, 2005; MARTIN et al., 2008; SANTOS et al., 2011), unindo pontos geograficamente próximos, como pode ser visto na Figura 4.3. As regiões encontradas (Figura 4.3) e que serão usadas no estudo são: 1. Leste e Litoral Norte (R1); 2. Extremo Sul e Litoral Sul (R2); 3. Oeste e Fronteira com o Uruguai (R3). 4. Extremo Norte (R4); 5. Centro-Oeste (R5); 6. Noroeste (R6)..

(34) 34. Figura 4.3 – Distribuição das estações e espacialização das regiões homogêneas de precipitação, para o trimestre SON. Com isto, podemos sintetizar as 87 séries de dados em seis séries representando o comportamento médio da precipitação sobre toda a região. O processo de criação das séries médias deu-se por meio de uma média aritmética simples, como segue:. PR =. �n. i=1. pi. n. (4.1). sendo:. n pi PR. Número total de estações pertencentes a região homogênea; Precipitação diária para a estação i; Precipitação diária para a região R.. A lista com as estações utilizadas e suas respectivas regiões encontram-se na Tabela A.2 do Apêndice A. Supoe-se que um dos mecanismos de diferenciação entre as regiões homogêneas seja o relevo, mas este ponto não será abordado nesta dissertação..

(35) 35 4.1.2. Eventos Extremos Na Tabela 4.1 são apresentados os resultados obtidos referente ao quantil 99%. (Q99), para cada uma das regiões homogêneas do RS. Assim valores igual ou superiores a Q99 são tidos como eventos extremos. Tabela 4.1 – Quantil (Q99) utilizado para cada uma das regiões homogêneas. Região Q99. R1 41,64. Q99 (mm/dia) R2 R3 R4 42,17 42,14 48,84. R5 57,87. R6 50,30. Nos valores obtidos do Q99 é possível verificar a diferença na distribuição das chuvas, com uma maior discrepância entre o sul (R1, R2 e R3) e o norte (R4, R5 e R6). Assim, com base nos patamares de Q99 foram obtidas as datas em que ocorreram os eventos extremos, ou seja, dias em que a precipitação total diária foi igual ou superior ao valor de Q99, em cada uma das seis regiões homogêneas, totalizando 83 casos. Na Tabela A.3 do Apêndice A estão as datas utilizadas para a extração dos campos atmosféricos dos dados de reanálise, cujos procedimentos são descritos na seção que segue.. 4.2. Aplicação da Análise de Agrupamento nos dados de Reanálise (CFSR) A aplicação da Análise de Agrupamento nos dados de reanálise do CFSR teve. por objetivo obter os campos médios com os padrões atmosféricos para a ocorrência de eventos extremos de precipitação em cada uma das seis regiões homogêneas de precipitação do RS. Para o desenvolvimento da metodologia foi utilizado o procedimento de análise de agrupamento em dois passos, descrito por Stooksbury e Michaels (1991) e Davis e Rogers (1992). O primeiro passo consiste na análise de agrupamento hierárquico para a definição de um número aproximado de grupos, e o segundo passo, no uso do agrupamento não-hierárquico onde serão dispostos os membros em agrupamentos. Foram extraídos do CFSR, em uma área sobre o RS (Figura 4.4), dados em ponto de grade 21x19, de 8 variáveis meteorológicas (399 dados de cada variável, totalizando 3192 informações em pontos de grade para cada dia de evento extremo). As variáveis meteorológicas dos dados de reanálise são: • pressão ao nível médio do mar (PNMM); • espessura entre 500hPa e 1000hPa (Esp);.

(36) 36 • geopotencial em 500hPa (Z500); • componente zonal do vento em 850hPa (U850); • componente meridional do vento em 850hPa (V850); • componente zonal do vento em 200hPa (U200); • componente meridional do vento em 200hPa (V200); • umidade específica em 850hPa (UE850). Foi construída uma matriz N xM (83x3192), sendo N o dia de ocorrência do evento extremo e M o dado meteorológico das 12 UTC, padronizados e distribuídos conforme a Tabela A.1 no Apêndice A. Das variáveis citadas na seção de materiais e métodos, a temperatura em 850hPa foi utilizada na análise dos resultados e não na composição da matriz.. Figura 4.4 – Grade utilizada para a extração dos dados atmosféricos de reanálise. O primeiro passo foi, por meio do método hierárquico de Ward (1963), obter o dendograma e verificar, de maneira subjetiva, nas ramificações, o nível de similaridade na qual é possível distinguir com maior facilidade os agrupamentos. Na Figura 4.5 é observado o número de cinco possíveis agrupamentos atmosféricos..

(37) 37. Figura 4.5 – Dendograma da Análise Hieráquica dos eventos extremos de precipitação.

(38) 38 No segundo passo, com o uso do método não-hierárquico (K-Means) e com o número de centróides já definido (k =5), foi realizado o cálculo de agrupamento. No entanto, não só a determinação do número de centróides influencia na distribuição dos membros entre os agrupamentos, mas quais os membros que serão utilizados como centróides. O software estatístico R determina, de maneira aleatoria, os centróides. Assim para um melhor ajuste na distribuição dos centróides é necessário que o processo seja feito de maneira iterativa, com diferentes centróides, obtendo assim a melhor e mais estável distribuição dos membros nos k grupos. Na Tabela 4.2 são mostrados o número de Casos (Membros), para cada um dos cinco Agrupamentos, obtidos através da Análise de Agrupamento, descrito nesta seção. Tabela 4.2 – Número de Membros para os Agrupamentos. Agrupamento Membros. 1 15. 2 14. 3 16. 4 25. 5 13. Na Tabela A.3 do Apêndice A são mostrados os casos e seus respectivos agrupamentos resultantes da metodologia. Com isto foram gerados compostos atmosféricos médios entre os membros para cada Agrupamento, das variáveis de Escoamento em 200 hPa [ms−1 ], Geopotencial em 500 hPa [pgm/10], Escoamento em 850 hPa [ms−1 ], Advecção de Temperatura em 850 hPa [Kh−1 ], Fluxo de Umidade em 850 hPa [gkg −1 ms−1 ] e Pressão ao Nível Médio do Mar [hP a] que são discutidos na sequência.. 4.3. Agrupamentos Atmosféricos Na análise dos cinco Agrupamentos Atmosféricos resultantes foi verificado o com-. portamento de três dias, às 00 e 12UTC, que antecedem inclusive o dia do evento extremo de precipitação. Abaixo a discussão dos campos compostos atmosféricos de cada um dos agrupamentos obtidos.. 4.3.1. Escoamento em 200hPa Em altos níveis o escoamento apresentou-se similar nos cinco agrupamentos com. a presença de uma circulação anticiclônica (CA), um cavado sobre o Nordeste (CN), Corrente de Jato (CJ) sobre o RS e um cavado sobre a Argentina. Não foi possível distinguir a CJ entre JST ou JP, pois este último tem alta variabilidade espacial e o uso de campos médios pode mascarar os traços relativos a sua.