INPE-10132-TDI/897
A VARIABILIDADE DA PRECIPITAÇÃO E SUAS RELAÇÕES
COM AS MEDIDAS POR SATÉLITE, RADAR E DIVERGÊNCIA
DO VENTO EM ALTOS NÍVEIS DURANTE O LBA - WETAMC
Alexandra Amaro de Lima
Dissertação de Mestrado do Curso da Pós-Graduação em Meteorologia, orientada pelo Dr. Luiz Augusto Toledo Machado, aprovada em 20 de julho de 2001.
INPE São José dos Campos
555.577
LIMA, A. A.
A variabilidade da precipitação e suas relações com as medidas por satélite, radar e divergência do vento em altos níveis durante o LBA-WETAMC / A. A. Lima. – São José dos Campos: INPE, 2001.
164p. – (INPE-10132-TDI/897).
1.Convecção. 2.Precipitação. 3.Meteorologia. lite. 5.Divergência. 6. Vento (meteorologia). 7.Cobertura de nuvens. I.Título.
À minha mãe, Maria da Graça, por todo amor, carinho e compreensão, ao longo da minha vida, dando-me força e coragem para lutar por meus sonhos.
Ofereço.
A meu Pai e Amigo (in memoriam), Dionísio, por me ensinar que sou capaz de realizar tudo que desejar.
AGRADECIMENTOS
Ao meu orientador, Dr. Luiz Augusto Toledo Machado, pela “paciência”, dedicação, e apoio, transmitindo-me o sentido do que é ser um pesquisador.
Aos grandes amigos Rosa Maria N. dos Santos, Iuri Rojahn da Silva e Rita de Cássia da Silva, pelo apoio e cumplicidade nos momentos difíceis.
Aos meus amigos, Paulo Kubota, Maria C. Valverde e Aurora Mota, pelo auxílio durante o desenvolvimento deste trabalho.
Ao diretor da Divisão de Ciências Atmosféricas ACA-CTA, Luiz Carlos de Castro, por permitir o desenvolvimento deste trabalho na instituição, e aos amigos que conquistei, pelo carinho com que sempre me trataram.
Ao Dr Henri Laurent pelas valiosas contribuições durante a execução deste trabalho.
Às minhas amigas, Dra. Roseli G. Gomes e Eliana Peter Braz por sempre ter acreditado na minha capacidade.
A todos os amigos e companheiros do curso, pelos constantes incentivos ao longo do Mestrado.
Aos Professores e funcionários do LMO, pelo auxílio nesses dois anos de trabalho.
RESUMO
Com os dados coletados no experimento WETAMC foi possível realizar um estudo detalhado do ciclo diurno da convecção tropical na Amazônia. A combinação de diferentes instrumentos tais como o radar (CAPPI 2 km), imagens de satélites, redes de pluviômetros e radiossondagens em alta resolução temporal foram fundamentais no estudo da variabilidade dos campos de nuvens e dos processos de precipitação. Foi analisado ciclo diurno da fração de cobertura de nuvens utilizando basicamente quatro limiares de temperatura de brilho, que representavam desde a cobertura total de nuvens até a cobertura essencialmente convectiva. Séries temporais de frações de cobertura para diferentes refletividade do radar e da precipitação foram comparadas às séries de cobertura de nuvens. Este estudo mostrou uma predominância durante a madrugada da cobertura total de nuvens, um mínimo de nebulosidade em torno do meio dia, seguido de um forte aumento da cobertura convectiva e forte precipitação. Analogamente a fração de cobertura de nuvens, foi investigada a fração de chuva utilizando desde os limiares que representavam a fração total de chuva até frações de chuva intensa/convectiva. A fração de chuva apresentou máximos em todos os limiares durante o horário de máxima precipitação. Relações existentes entre a temperatura de brilho (K) e a refletividade do radar (dBZ) foram verificadas proporcionando a utilização destas variáveis como estimadores de precipitação. A estimativa da precipitação foi abordada através da utilização de equações lineares no intervalo de tempo de 1, 3, 6, 24 horas. Essa estimativa melhorava à medida que escalas de tempo maiores eram utilizadas. O ciclo diurno da divergência do vento em altos níveis no canal do vapor d’água foi analisado em relação às demais variáveis, mostrando que a divergência do vento é um preditor da cobertura de nuvens convectivas, mostrando ser uma ferramenta potencial em estudos diagnósticos e prognósticos.
RAINFALL VARIABILITY AND RELATIONS WITH SATELITE, RADAR AND RAINGAUGE MESUREMENTS DURING THE WETAMC/LBA
ABSTRACT
Radiosonde, satellite data, TOGA radar 2 km CAPPI and rainfall collected from the TRMM-WETAMC/LBA experiment are used to investigate the diurnal cycle of the tropical convection, the relationship between brightness temperature and precipitation and the use of the high level wind divergence to estimate precipitation and convective cloud cover. GOES satellite images were used to describe the diurnal modulation of the total/high/convective cloud fraction. Radar 2km CAPPI were used to describe the diurnal cycle of the rain fraction for different thresholds. An average over the four networks rain gauge was applied to describe the average hourly rainfall. The cloud drift winds from water vapor images was used to compute the upper air wind divergence. High and convective clouds area reach their maximum some hours after the maximum rainfall detected by rain gauge and radar 2 km – CAPPI. The minimum cloud cover occurs only a few hours before the maximum precipitation and the maximum cloud cover occurs during the night. These results suggest the following mechanism controlling the diurnal cycle: in the morning, cloud cover decreases as the solar flux increases. In the beginning of the afternoon convection rapidly develops, high and convective clouds fraction increase rapidly and the maximum precipitation. The relationships between the brightness temperature and the radar reflectivity were also verified. Precipitation was estimated based on linear equations integrated in the time interval of 1, 3, 6, 24 hours, it was observed improvements in the estimate when was used larger scales of time. Finally, the diurnal cycle of the upper air wind divergence is very close to the diurnal cycle of the precipitation. The upper air divergence can be used to forecast the convective cloud cover or to evaluate the convective rainfall.
SUMÁRIO Pag. LISTA DE FIGURAS LISTA DE TABELAS CAPÍTULO 1 - INTRODUÇÃO ... 27
CAPÍTULO 2 - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ... 39
CAPÍTULO 3 - DADOS E METODOLOGIA ... 41
3.1 Introdução ... 41
3.2 Área de estudo ... 41
3.3 Aquisição de dados... 42
3.3.1 Satélite GÓES-8... 42
3.3.2 Radar Meteorológico TOGA... 43
3.3.3 Precipitação ... 46
3.3.4 Radiossondagens ... 47
3.3.5 Dados de Reanálise do NCEP... 47
3.4 Metodologia ... 47
3.4.1 Estudo da relação existente entre a temperatura de brilho, precipitação e refletividade ... 48
3.4.2 Produtos extraídos através das imagens de satélite ... 52
3.4.2.1 Temperatura de brilho ... 52
3.4.2.2 Fração de cobertura de nuvens ... 53
3.4.2.3 Variável sigma ... 54
3.4.2.4 Refletividade ... 54
3.4.2.5 Derivada da temperatura de brilho no tempo ... 55
3.4.2.6 Relação existente entre as variáveis sigma, precipitação, refletividade e
temperatura de brilho ... 56
3.4.2.7 Estimativa de precipitação 56 3.4.2.8 Relacionar diferentes tipos de cobertura de nuvens do ponto de vista do ciclo diurno ... 57
3.4.2.9 Teste de correlação ... 58
3.4.2.10 Curva Z-R ... 58
3.4.2.11 Erro médio quadrático ... 59
3.4.2.12 Análise da divergência do vento em altos níveis, por três métodos diferentes ... 59
3.4.2.12.1 Vento por satélite ... 59
3.4.2.12.2 Divergência do vento e a relação com a precipitação ... 60
CAPÍTULO 4 – RESULTADOS ... 67
4.1 Introdução ... 67
4.2 Ciclo diurno da fração de cobertura de nuvens e precipitação ... 67
4.2.1 Fração de cobertura de nuvens ... 67
4.2.2 Fração de chuva ... 74
4.3 Ciclo diurno da fração de cobertura de nuvens e da fração de chuva em floresta e pastagem ... 78
4.4 Comportamento da fração de cobertura de nuvens em relação aos regimes de Leste e Oeste nos sítios de medidas ... 84
4.4.1 Análise da correlação existente entre a fração de cobertura de nuvens e fração de chuva ... 88
4.4.2 Análise da correlação existente entre a fração de cobertura de nuvens para cada sítio de medidas (grade de 0,5o X 0,5o) ... 90
4.5 Relações entre a temperatura de brilho, refletividade e precipitação ... 91
4.5.1 Estudo da variabilidade dos estimadores de precipitação ... 91
4.5.2 Relação entre os estimadores de precipitação e o comportamento em relação aos regimes de leste e oeste em cada rede de trabalho ... 102
4.5.2.1 Temperatura de brilho e refletividade ... 102
4.5.2.3 Comporatmento da curva Z-R, em relação a cada rede de trabalho ... 112
4.5.2.4 Estimadores integrados a cada 3, 6 e 24 horas ... 114
4.5.2.5 Curvas médias ... 119
4.5.2.6 Estimativas de precipitação ... 121
4.5.2.7 Análise estatística dos estimadores ... 128
4.5.2.7.1 Análise do erro médio quadrático da curva de ajuste média, refletividade e a precipitação... 128
4.5.2.7.2 Utilização do erro médio quadrático entre a curva de ajuste média dos regimes de leste e oeste, da refletividade e precipitação ... 129
4.5.2.7.3 Utilização do erro médio quadrático nas estimativas de precipitação ... 130
4.6 Divergência do vento em altos níveis ... 132
4.6.1 Ciclo diurno ... 134
4.6.1.1 Ciclo diurno da precipitação e da divergência do vento em altos níveis no canal do vapor d’água ... 134
4.6.1.2 Ciclo diurno da divergência do vento em altos níveis no canal do vapor d’água, e a fração de cobertura de nuvens ... 136
4.6.1.3 Ciclo diurno da divergência do vento em altos níveis no canal do vapor d’água, e a fração de chuva ... 139
4.6.2 Relação existente entre a divergência do vento em altos níveis, precipitação, fração de cobertura de nuvens e fração de chuva ... 143
4.6.2.1 Relação entre a precipitação e a divergência do vento em altos níveis ... 143
4.6.2.2 Relação entre a fração de cobertura de nuvens, fração de chuva e a divergência do vento em altos níveis ... 141
CAPÍTULO 5 – CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES ... 151
LISTA DE FIGURAS
Pag.
3.1 - Localização dos sítios de medidas do WETAMC/LBA... 42
3.2 - Área onde ficam localizadas as quatro redes de trabalho. Os pontos vermelhos
indicam cada estação pluviométrica. Os verdes representam os pixels de radar utilizados. Os pretos, os pixels de satélite...
46
3.3: Representação de uma grade regular, onde os dados serão interpolados... 61
3.4 – Campos de vento (m/s) representado na figura pelos vetores e a divergência em
altos níveis (10-6 s-1) representada pelas cores, gerados por satélite para 14 de
fevereiro de 1999, a cada 3 horas (Laurent et al 2000)... 64
4.1 - Ciclo diurno da fração de cobertura de nuvens, para os limiares de: (a) limiares de
284 K, 273 K, 265 K; (b) limiares de 245 K, 235 K, 225 K, 210 K, 200 K... 69
4.2 -Ciclo diurno da fração de cobertura de nuvens e da precipitação, na área do
experimento (2.3º x 2.3º): (a) limiar de 284 K; (b) limiar de 235 K; (c) limiar de 210 K; (d) limiar de 200 K... 72
4.3 - Ciclo diurno da fração de chuva medida pelo radar TOGA – CAPI 2 Km, dentro
da área de 2.3º x 2.3º: (a) limiares de 0 dBZ, 5dBZ, 10 dBZ, 15 dBZ, 20 dBZ; (b) limiares de 25 dBZ, 30 dBZ, 35 dBZ... 73
4.4 - Ciclo diurno da fração de chuva medida pelo radar TOGA – CAPPI 2 Km, e
precipitação medida á superfície, em uma área de 2.3º x 2.3º: a) limiar de 0 dBZ, b) limiar de 20 dBZ, c) limiar de 30 dBZ, d) limiar de 35 dBZ... 77
cobertura vegetal predominante em cada uma delas: a) Rancho Grande (pastagem), b) Abraços (pastagem), c) Rolim de Moura (pastagem), d) Rebio Jaru (floresta)... 80
4.6 – Ciclo diurno da fração de cobertura de nuvens nos sítios de medidas de Abraços
(pastagem) e Rebio Jaru (floresta): a) limiar de 284 K; b) limiar de 235 K; c) limiar de 210 K... 82
4.7 – Ciclo diurno da fração de chuva nos sítios de medidas de Abraços (pastagem) e
Rebio Jaru (floresta): a) limiar de 0 dBZ; b) limiar de 20 dBZ; c) limiar de 30 dBZ... 83
4.8 – Média diária da fração de cobertura de nuvens, enfatizando os períodos de
regime de leste e oeste nos sítios de medidas: a) Abracos (pastagem); b) Rolim de
Moura (pastagem); c) Rancho Grande (pastagem); d) Rebio Jaru (floresta)... 86
4.9 - Relação entre a precipitação (mm/h) registrada em cada estação pluviométrica e a
média da rede de trabalho: (a) rede de trabalho 1 ; b) rede de trabalho 2; c) rede de trabalho 3; d) rede de trabalho 4; e) relação entre a precipitação média das 4 redes de trabalho e a média de cada rede de trabalho... 93
4.10 - Refletividade (dBZ) medida pelo radar TOGA (CAPPI 2 km), localizados
dentro de cada rede de trabalho e a refletividade média da rede de trabalho: a)rede de trabalho 1; b) rede de trabalho 2; c) rede de trabalho 3; d) rede de trabalho 4; e) Relação entre a refletividade média das quatro redes de trabalho e a média de cada rede de trabalho... 96
4.11 - Temperatura de brilho medida pelo satélite GOES-8, localizados dentro de cada
rede de trabalho e a Tir média entre os quatros pixels; (a) rede de trabalho 1; b)
rede de trabalho 2; c) rede de trabalho 3; d) rede de trabalho 4 e) relação entre a
de trabalho... 100
4.12 - Refletividade em função da temperatura de brilho e a distribuição dos regimes
de leste (1) e oeste (2) e suas respectivas curvas médias: a) Rede de trabalho 1; b) Rede de trabalho 2; c) Rede de trabalho 3; d) Rede de trabalho 4... 104
4.13 - Precipitação em função da temperatura de brilho verificada e distribuição dos
regimes de leste (1) e oeste (2) e suas respectivas curvas médias: a) rede de trabalho 1; b) rede de trabalho 2; c) rede de trabalho 3; d) rede de trabalho 4... 108
4.14 - Mapa do relevo da região das redes de trabalho, onde as redes de trabalho são
representadas pelos quadrados vermelhos... 111
4.15 - Curvas médias de refletividade para cada rede de trabalho e a curva média das
quatro redes de trabalho... 112
4.16 - Curvas médias de precipitação para cada rede de trabalho e a curva média das
quatro redes de trabalho... 112
4.17 - Precipitação em função da refletividade, superposta a curva Z-R a) rede de
trabalho 1; b) rede de trabalho 2; c) rede de trabalho 3; d) rede de trabalho 4... 113
4.18 - a) Refletividade média das quatro redes de trabalho a cada 3 horas em função da
temperatura de brilho; b) Precipitação média das quatro redes de trabalho a cada 3 horas em função da temperatura de brilho... 117
4.19 - a) Refletividade média das quatro redes de trabalho a cada 6 horas em função da
temperatura de brilho; b) Precipitação média das quatro redes de trabalho a cada 6 horas em função da temperatura de brilho... 118
4.20 - a) Refletividade média das quatro redes de trabalho a cada 24 horas em função
cada 24 horas em função da temperatura de brilho... 119
4.21 - a) Curva média da refletividade em relação a temperatura de brilho entre as
quatro redes de trabalho; b) Curva média da precipitação em relação a temperatura de brilho entre as quatro redes de trabalho... 120
4.22 – Precipitação estimada em relação a observada (média entre as quatro redes de
trabalho) com resolução temporal de 1 hora, utilizando as equações: a) 3.4; b) 3.5; c) 3.6; d) 3.7; e) 3.8; f) 3.9... 124
4.23 – Precipitação estimada em relação a observada (média entre as quatro redes de
trabalho) com resolução temporal de 3 horas, utilizando as equações: a) 3.4; b) 3.5; c) 3.6; d) 3.7; e) 3.8; f) 3.9... 125
4.24 – Precipitação estimada em relação a observada (média entre as quatro redes de
trabalho) com resolução temporal de 6 horas, utilizando as equações: a) 3.4; b) 3.5; c) 3.6; d) 3.7; e) 3.8; f) 3.9... 126
4.25 – Precipitação estimada em relação a observada (média entre as quatro redes de
trabalho) com resolução temporal de 24 horas, utilizando as equações: a) 3.4; b) 3.5; c) 3.6; d) 3.7; e) 3.8; f) 3.9... 127
4.26 – Série temporal da divergência do vento em altos níveis calculada a partir de três
diferentes fontes: radiossonda (linha preta), NCEP (linha azul) e canal do vapor d’água (vermelha)... 134
4.27 – Ciclo diurno da precipitação superposta a divergência do vento em altos níveis
no canal do vapor d’água... 136
4.28 – Ciclo diurno da divergência do vento em altos níveis no canal do vapor d’água e
4.29 - Ciclo diurno da divergência do vento em altos níveis no canal do vapor d’água e da fração de chuva... 141
4.30 – Precipitação (mm/h) plotada em relação a divergência do vento em altos níveis,
medidas na região de abrangência do radar TOGA... 144
4.31 – Fração de cobertura de nuvens plotada em relação a divergência do vento em
altos níveis, medidas na região de abrangência do radar TOGA: a) limiar de 284
K, b) limiar 235 K, c) limiar de 210 K, d) limiar de 200 K... 145
4.32 - Fração de chuva plotada em relação a divergência do vento em altos níveis,
medidas na região de abrangência do radar TOGA: a) limiar de 0 dBZ, b) limiar 20 dBZ, c) limiar de 30 dBZ, d) limiar de 35 dBZ... 147
LISTA DE TABELAS
Pag. 3.1 - Posição das estações pluviométricas localizadas na área de cada rede de trabalho
(0.09x0.09)... 48
3.2 - Posição dos pixels dos satélites escolhidos em cada rede de trabalho... 49
3.3 - Posição dos pixels de radar que fazem parte de cada rede de trabalho... 51
3.4 - Equivalência entre a temperatura de brilho no canal IR e a altura do topo das nuvens... 53
4.1 – Período marcado por regimes de leste/oeste (Rickenbach et al, 2001)... 85
4.2 – Valores de correlação encontrados para todos os limiares de fração de cobertura de nuvens e fração de chuva, para uma área de 2,3º x 2,3º... 89
4.3 - Valores de correlação entre os limiares de fração de cobertura de nuvens (284 K, 235 K e 210 K) e todos os limiares de fração de chuva... 89
4.4 – Valores de correlação entre os sítios de medidas, todos os limiares de temperatura de brilho... 91
4.5.1 - Erro quadrático médio verificado entre a curva média e as variáveis de precipitação e refletividade, no intervalo de tempo de 1, 3, 6 e 24 horas... 129
4.5.2 - Erro quadrático médio verificado entre a curva média e as variáveis de precipitação e refletividade, no intervalo de tempo de 1, 3, 6 e 24 horas, em relação aos episódios de regime de leste... 130
4.5.3 - Erro quadrático médio verificado entre a curva média e as variáveis de precipitação e refletividade, no intervalo de tempo de 1, 3, 6 e 24 horas, em relação aos episódios de regime de oeste... 130
4.5.4 - Erro quadrático médio verificado entre as equações que estimam a precipitação, no intervalo de tempo de 1, 3, 6 e 24 horas... 131
LISTA DE SIGLAS E/OU ABREVEATURAS
ABLE - Atmosphere Boundary Layer Experiment
ABRACOS - Anglo-Brasilian Amazonian Climate Observations Study CAPPI - Constant Altitude Plan Position Indicator
CCM - Complexos Convectivos de Mesoescala CLA - Camada Limite Atmosférica
FluAmazon - Amazon Water Vapor Flux
GOES-8 - Geoestacionary Operation Enviromental Satellite GPS - Global Positiong System
HN - Nort Hemisphere HS - South Hemisphere IR - infravermelho
LBA - Experimento de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia LST - Local Standard Time
NASA - National Aeronautics Space Administration NCEP - National Center for Environmental Prediction NOAA - National Oceanic Atmosferic Administration RADAR - Radio Detection and Ranging
RBLE - Rondônia Boundary Layer Experiment SCM – Sistema Convectivo de Mesoescala Tir - temperatura de brilho
TOGA – Tropical Ocean Global Atmosfere TRMM – Tropical Rainfall Measuring Mission
27 CAPÍTULO 1
INTRODUÇÃO
Localizada na região equatorial entre 5ºN e 10ºS e possuindo um clima quente e úmido, a Amazônia representa 39% da floresta tropical úmida do globo e constitui uma grande parte de área de savana tropical (Molion, 1985). Esta região possui uma pequena variação na temperatura do ar ao longo do ano, contudo, o regime de precipitação apresenta um forte comportamento sazonal.
A interação floresta-atmosfera afeta de maneira direta o equilíbrio do meio ambiente em seus diversos ecossistemas. Durante as últimas décadas, o interesse em compreender a Amazônia levou diversos pesquisadores a organizar experimentos meteorológicos/ ambientais que possibilitaram a obtenção de diversas informações sobre a região. Neste contexto, o Experimento de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia (LBA) tem como objetivo principal compreender o complexo funcionamento climático, ecológico, bioquímico e hidrológico da Amazônia. A estratégia de pesquisa do LBA aprimorou metodologias, redes de cooperação técnica e, em alguns casos, infraestrutura de campo, desenvolvidas e estabelecidas em uma série de estudos internacionais prévios.
Entre vários experimentos que antecederam o LBA na Amazônia, o “Atmosphere Boundary Layer Experiment” (ABLE) foi um dos pioneiros. Este experimento foi realizado na tentativa de caracterizar a química e a dinâmica da atmosfera sobre a bacia Amazônica durante a estação úmida (Harris et al 1990). O ABLE proporcionou vários estudos como o de Machado (2000) que através da utilização dos dados do ABLE-2B e “Amazon Water Vapor Flux” (FluAmazon) estudou os fluxos de energia na região. O transporte de umidade e calor e a estrutura cinemática das linhas de instabilidade na Amazônia foi objeto de estudo de Greco et al (1994).
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Outro experimento importante foi o “ Anglo-Brazilian Amazonian Climate Observations Study” (ABRAÇOS) que através do estudo detalhado dos fluxos na superfície obteve um melhor conhecimento dos efeitos do desflorestamento da Amazônia. Gash et al (1996) utilizando dados coletados durante o ABRACOS estudaram o balanço hídrico na Amazônia. Liebman et al (1998) comparam a divergência, a radiação de onda longa emitida pela superfície e a precipitação na bacia Amazônica. Os experimentos anteriores ao LBA proporcionaram vários estudos como o realizado por Greco et al (1990) que avaliaram a precipitação e as condições cinemáticas na superfície na região Amazônica. O “Rondônia Boundary Layer Experiment” 1,2,3 (RBLE) foram campanhas de medidas da Camada Limite atmosférica realizadas durante o projeto ABRACOS. Este experimento proporcionou uma série de publicações dentre as quais, o estudo de Carmo (1996) sobre a estrutura termodinâmica da atmosfera na Amazônia. Estes e outros experimentos realizados na região Amazônica contribuíram para o conhecimento desta complexa região e para compreensão das interrelações entre sistemas convectivos, circulações de meso e grande escala e os “feedbacks” com a superfície.
A campanha “Wet Season Atmospheric Mesoscale Campaign” (WETAMC), realizada em janeiro e fevereiro de 1999 durante a estação chuvosa, faz parte do experimento LBA. Com a utilização das informações coletadas no WETAMC/LBA, será possível aumentar o conhecimento a respeito dos processos associados à formação de nuvens e desenvolvimento da convecção na Amazônia, bem como o conhecimento do comportamento da modulação diurna da precipitação e da cobertura de nuvens.
O experimento WETAMC/LBA teve como um de seus objetivos a validação do satélite “Tropical Rainfall Measuring Mission” (TRMM) e a realização de observações de processos atmosféricos que governam a interação superfície, atmosfera. O satélite TRMM é o único satélite meteorológico que tem a bordo um radar para estimar precipitação. Durante o
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WETAMC/LBA, as observações foram realizadas a partir de sensores de superfície, torres micrometeorológicas, radiossondagens, radar e aeronaves em torno da área de Ji-Paraná/RO. Essas observações foram usadas para desenvolver e validar modelos conceituais da interação superfície-atmosfera, da formação dos processos de precipitação em nuvens convectivas e das circulações atmosféricas de mesoescala. A partir dos resultados apresentados neste trabalho e outros realizados com dados da campanha WETAMC/LBA será possível melhorar a destreza dos modelos de previsão de tempo e clima, o que trará benefícios diretos para o Brasil como um todo e especialmente para a sua porção tropical. O WETAMC/LBA/TRMM proporcionou aos cientistas uma oportunidade única de estudar a convecção tropical na Amazônia, e comparar as características da convecção da região com outras regiões tropicais e áreas temperadas.
A precipitação é uma das variáveis meteorológicas mais importante nos trópicos. Contudo, devido a sua grande variabilidade temporal e espacial tem sido difícil quantificar sua distribuição. A precipitação média anual na Amazônia é da ordem de 2300 mm/ano, embora em algumas regiões próximas à fronteira do Brasil com Colômbia e Venezuela a média anual alcance 3500 mm/ano. A temperatura do ar nesta região apresenta uma pequena variação durante o ano, com valores médios que variam entre 24 ºC e 27 ºC. O período chuvoso ou período de fortes atividades convectivas, de uma forma geral, acontece entre os meses de novembro a março, sendo o período seco, entre maio e setembro. Os meses de abril e outubro são considerados períodos de transição.
A proximidade da Cordilheira dos Andes (nas fronteiras do Brasil, Colômbia e Venezuela), a influência das linhas de instabilidade (litoral do Pará e Amapá) e a penetração de sistemas frontais da região sul interagindo e organizando a convecção local são algumas das razões que explicam os elevados índices de precipitação. A precipitação pode ser quantificada através de diversas técnicas e instrumentos de medidas, dentre os quais podemos citar os pluviógrafos e pluviômetros, radares meteorológicos e satélites ambientais.
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Métodos de estimativa remota de precipitação são importantes em regiões onde a utilização das técnicas citadas anteriormente é limitada, como na Amazônia. Através da estimativa de precipitação é possível conhecer a distribuição espacial e temporal da precipitação na região estudada. A precipitação pode ser estimada através de sensores remotos (satélites ambientais) e microondas passivo e ativo (radar). Os métodos de estimativa de precipitação por satélite utilizando os canais visível e infravermelho são utilizados desde os anos 60. Atualmente são utilizados diversos métodos de estimativa de precipitação por satélite, tais como: métodos de Indexação onde a precipitação depende do tipo de nuvens e independe do tempo; métodos que levam em conta a evolução temporal das nuvens; métodos bi-espectrais que são caracterizados pela utilização de diversos canais simultâneos; métodos climatológicos que consistem em calcular a precipitação para grandes áreas e períodos. Recentemente foram utilizados métodos mistos que combinam dados de satélites geoestacionários e de baixa órbita. Os satélites equipados com microondas passivos e ativos são utilizados para estimar a precipitação com precisão superior às estimativas usando satélites geoestacionários; contudo, devido à baixa resolução temporal os totais de precipitação são pobremente estimados.
A presença de cobertura de nuvens em uma determinada região inibe a quantidade de energia solar que alcança a superfície da terra. Deste modo a energia solar incidente na superfície diminui, consequentemente diminuindo os fluxos de calor latente e sensível. Através do estudo do comportamento do ciclo diurno da cobertura de nuvens, tenta-se compreender e encontrar relações entre os diferentes tipos de cobertura de nuvens e a precipitação. Com este enfoque Garreaud e Wallace (1997) descreveram a variação diurna da cobertura de nuvens sobre a América do Sul. Machado et al (1998) identificaram os limiares de temperatura de brilho representativos dos sistemas convectivos de mesoescala e das células convectivas. Recentemente Machado et al (2000) estudaram o ciclo diurno da fração de cobertura de nuvens e a fração de chuva e sua organização espacial, parâmetros termodinâmicos e o seu comportamento em regiões de pastagem e floresta.
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O estudo da cobertura de nuvens na região Amazônica contribuirá para o conhecimento do complexo comportamento da convecção. A convecção na Amazônia é um importante mecanismo de aquecimento da atmosfera tropical. Suas variações em termos de intensidade e posição possuem um papel importante na determinação do tempo e clima desta região. A convecção na escala cumulus fornece calor latente necessário para forçar os distúrbios de grande escala, e estes produzem a convergência de umidade (na baixa troposfera) necessária para manter a convecção cumulus. Isto significa que na escala cumulus existe convergência de umidade nos baixos níveis, movimento ascendente dentro das nuvens cumulus ou Cb; e por continuidade de massa, divergência nos altos níveis (Holton, 1979). Assim o conhecimento do campo de divergência é importante para compreender as circulações atmosféricas nos trópicos além de poder ser um traçador da atividade convectiva e conseqüentemente da precipitação.
Os dados utilizados neste trabalho são precipitação medida à superfície, imagens “Geoestacionary Operation Enviromental Satellite” (GOES-8) no canal infravermelho, radiossondagens, dados de reanálise do “National Centers for Environmental Prediction” (NCEP), imagens do radar “Tropical Ocean Global Atmosfere” (TOGA) obtidos durante a Missão WETAMC/LBA.
Este trabalho tem como objetivo principal descrever o ciclo diurno de diferentes tipos de cobertura de nuvens e da precipitação no período e na região do experimento. Além disso, pretende-se entender a relação entre as nuvens observadas por satélite e a precipitação medida por radar e rede pluviômetros, na região do experimento WETAMC/LBA em diferentes escalas temporais. Finalizando com o estudo da relação entre a divergência do vento em altos níveis, a precipitação e os diferentes tipos de cobertura de nuvens.
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O entendimento destas relações auxiliará na modelagem de mesoescala através da caracterização das perturbações dos sistemas convectivos de mesoescala nos campos de grande escala, além de contribuir para estudos do desenvolvimento da convecção e no entendimento do ciclo diurno. Uma outra contribuição será dada ao estudo das técnicas de estimativa de precipitação por satélite apresentando a potencialidade da estimativa na Amazônia utilizando o canal infravermelho e o vento em altos níveis.
A apresentação deste trabalho está organizada em 5 Capítulos: a) Capítulo 2, consiste em uma revisão bibliográfica descrevendo o estado da arte nos estudos específicos a serem abordados neste trabalho; b) Capítulo 3, descreve a metodologia utilizada; c) Capítulo 4, mostra os resultados encontrados; d) conclusões e considerações finais, mostradas no Capítulo 5.
33 CAPÍTULO 2
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
O conhecimento da nebulosidade em uma escala global é importante para o monitoramento e o entendimento climático e para a validação de modelos. Já em mesoescala o conhecimento da nebulosidade permite entender os mecanismo s de troca de energia entre a superfície e a convecção. As nuvens são um importante parâmetro no controle do balanço de radiação da Terra. A grande diversidade das condições dinâmicas e termodinâmicas que agem sobre o sistema climático são diretamente responsáveis pela formação de diversos tipos de nuvens com características estruturais e radiativas diferentes.
Uma ferramenta eficiente no estudo da cobertura de nuvens são os satélites ambientais, que permitem avaliar as relações entre a nebulosidade e o clima em diversas escalas espaciais e temporais. Pode-se observar globalmente o comportamento de um grande número de fenômenos e produzir análises em variadas escalas temporais.
As radiâncias são obtidas de forma quase direta, ou seja, necessita-se transformar “count” em radiância, utilizando-se parâmetros de calibração das imagens, produtos derivados das imagens de satélites necessitam passar por uma série de pré-processamentos e modelos antes de serem obtidos. Dessa forma, as comparações entre os produtos obtidos remotamente por satélite e dados medidos diretamente na superfície são importantes para sustentar a confiabilidade que se pode ter em ambos conjuntos de dados (Guedes et al, 2000).
Investigando imagens de satélite no canal infravermelho Hendon and Woodberry (1993) analisaram a temperatura de brilho associada à atividade convectiva profunda descrevendo a distribuição global da amplitude e fase do ciclo diurno da convecção. O ciclo diurno da cobertura de nuvens na região Amazônica foi estudado por Garreaud e Wallace (1997), através da utilização de diferentes limiares de temperatura de brilho. Os
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autores notaram um atraso entre o máximo na cobertura associada a temperatura de brilho mais fria com as mais quentes.
O limiar apropriado para representar as nuvens convectivas foi discutido em Machado e Rossow (1993), eles concluíram que, de um modo geral, um pixel de uma imagem de satélite contendo um campo de nuvens altas pode ser identificado por um limiar de temperatura de brilho em torno de 245 K e a parte mais convectiva da nuvem deste campo por uma temperatura de brilho menor do que 210 K. Janowiak et al (1994) descreveram o caráter diurno das nuvens frias sobre o Oceano tropical usando fração de cobertura de nuvens para três diferentes limiares de temperatura de brilho. Machado et al (1998) estudando os sistemas convectivos de mesoescala na América do Sul, identificaram nos intervalos de limiar de temperatura de brilho entre 241 e 245 K e as nuvens mais convectivas dentro deste sistema com limiares de temperatura de brilho entre 221 K e 215 K.
Guedes et al (2000) compararam cobertura total de nuvens obtidas por satélite com as observadas à superfície, na região de São Luís (MA). Eles concluíram que as observações por satélite da cobertura total de nuvens se ajustam muito bem às observadas em superfície. Contudo algumas discrepâncias foram encontradas na análise realizada para cada tipo de nuvem.
A precipitação é com certeza, a variável meteorológica mais importante nos trópicos, sendo considerada uma das maiores forçantes da circulação atmosférica. O conhecimento da precipitação média sobre uma área é importante para a previsão de tempo e simulações climáticas utilizando modelos de circulação geral (Mintz, 1981). Esta precipitação pode ser monitorada através de medidas diretas (feita através de instrumentos tais como os pluviógrafos e os disdrômetros) e indiretas (realizadas através de sensores remotos passivos e ativos).
Os sensores remotos diretos (radar) e indiretos (satélites) facilitaram o estudo da precipitação. Mas devido a algumas limitações encontradas com os sensores diretos,
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como sua escala espacial, os sensores indiretos são mais utilizados no monitoramento da precipitação. Estes sensores atualmente fornecem medidas médias para a estimativa de precipitação convectiva e estratiforme em grande escala. O modelo de estimativa indireta da precipitação utilizando a alta resolução temporal dos satélites geoestacionários geralmente baseia-se no uso de informações fornecidas pelos canais visível (VIS) e Infravermelho (IR). Considera-se a distribuição espacial e temporal da temperatura do topo das nuvens para fornecer a distribuição e intensidade da precipitação abaixo dessas nuvens (Arkin e Meisner, 1987). Para um monitoramento contínuo da precipitação normalmente utiliza-se somente o canal IR devido as limitações do canal VIS durante o período noturno.
Richards e Arkin (1981) utilizaram integrações instantâneas de observações de radar a cada 15 minutos e dados de fração de cobertura de nuvens entre 220 e 265 K para estimar a precipitação. Os autores concluíram que é possível construir uma estimativa de precipitação baseada na relação linear entre um simples parâmetro como a cobertura de nuvens e a precipitação sobre o oceano tropical.
A técnica de estimativa de precipitação mais tradicional é a chamada “GOES Precipitation Index” (GPI) desenvolvida por Arkin (1979). Esta técnica baseia-se na cobertura média fracional de nuvens frias para estimar a precipitação. Durante o “GARP Atlantic Tropical Experiment” (GATE) a precipitação média em 6 horas medida por uma série de radares banda C foi relacionada com a temperatura de brilho. Essas técnicas mostraram correlações significativas com a temperatura de brilho de 235 K (Arkin, 1979). As médias de três anos de precipitação estimadas para o período de dezembro de 1981 a novembro de 1984 foram agrupadas de três em três meses, de acordo com as estações do ano e comparadas com os campos de precipitação à longo prazo.
Richards e Arkin (1981) mostraram que 50 a 70 % da variação da precipitação média acumulada em uma área pode ser explicada por uma função linear da fração média da área coberta por nuvens com temperatura de brilho mais frias do que os limiares de 250
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K e 220K. Um dos resultados intrigantes neste trabalho foi uma relativa insensibilidade entre a fração de cobertura de nuvens e a precipitação em diferentes escalas temporais e espaciais.
A utilização da temperatura de brilho do topo das nuvens também é utilizada como estimador da precipitação na técnica “Convective Stratiform Technique” (CST). Esta técnica foi proposta por Adler e Negri (1988); ela estima a precipitação convectiva e estratiforme utilizando imagens no canal IR, e consiste em separar as regiões convectivas e estratiformes dos sistemas convectivos associando diferentes taxas de precipitação.
Scofield (1994) adaptou para a região de São Paulo a técnica CST, que permite estimar a precipitação convectiva e estratiforme a partir de imagens de satélite no canal IR. Os resultados obtidos foram posteriormente comparados com estimativas simultâneas de precipitação obtidas pelo radar meteorológico de Ponte Nova (São Paulo). Devido a técnica ter sido originalmente desenvolvida para algumas condições atmosféricas extratropicais, foram estabelecidos novos limiares a fim de separar as áreas de chuva e não chuva. Resultados mostraram o limiar de 229 K como o mais adequado para a região estudada
Scofield e Olivier (1977) estimaram a quantidade de precipitação em sistemas convectivos analisando as mudanças que ocorrem no topo das nuvens em duas imagens consecutivas (intervalos de 1 hora ou 30 minutos). Basicamente, as áreas de precipitação estão relacionadas com a temperatura (altura) e a taxa de crescimento dos topos, junção de linhas ou de células convectivas e a existência de topos protuberantes.
Trajetórias temporais das características da umidade produzem campos vetoriais coerentes espacialmente em ambos os regimes: nublados e livre de nuvens. Essas observações podem ser empregadas para aumentar os dados disponíveis operacionalmente já existentes e melhorar a análise do vento na alta troposfera e por conseqüência o estudo da convecção. Velden (1996) demonstrou que melhoramento na
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previsão de tempo pode ser obtido através da assimilação de campos vetoriais em sistema de previsão numérica de tempo. Estes resultados auxiliaram também no monitoramento da convecção através do acompanhamento da trajetória dos sistemas convectivos.
Estimativas de vento por satélite são ferramentas igualmente úteis no estudo dos sistemas convectivos. O vento pode ser estimado através dos canais VIS e IR e vapor d’água (WV). Laurent (1993) desenvolveu uma técnica de estimativa de vento via satélite utilizando o canal do vapor d’água. Geralmente os modelos utilizados para extrair os campos de vento por satélite utilizam imagens em intervalos de tempo sucessivos. A utilização de vários tamanhos de janelas de alvo e busca dos ventos mostram uma forte dependência dos resultados da seleção dos traçadores e sua influência na amostra dos vetores de vento derivados. A introdução de um máximo gradiente de temperatura de brilho nas imagens na redefinição dos traçadores melhora a representatividade dos campos de vento em relação aos sistemas meteorológicos observados. (Sakamoto e Laurent, 1998)
Utilizando campos de vento derivados de imagens do canal WV do Meteosat-5, o método de interpolação de Barnes (1964) e o método de aproximação por diferenças finitas, Sakamoto e Laurent (1998) calcularam a divergência do vento em altos níveis. Os autores verificaram que áreas mais intensas (mais frias) estão fortemente relacionadas com altos valores de divergência do vento. Foram utilizados os resultados dos modelos do NCEP e ECMWF para comparar o campo de vento resultante dos dados de satélite com o campo de divergência final. Os autores concluíram que os campos gerados pelo modelo ECMWF é mais suavizado do que aqueles derivados por satélite. Apesar de utilizarem um número limitado de casos, os resultados são encorajadores a ponto de que o método seja utilizado na entrada de modelos numéricos e para o monitoramento de SCM.
Estudos realizados durante o WETAMC/LBA mostraram que a convecção afeta diretamente a circulação de meso e grande escala. As propriedades de mesoescala da
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convecção na região oeste da Amazônia no contexto do regime dos ventos em grande escala foram estudadas por Rickenbach et al (2001). Os resultados mostraram que a alternância do regime de ventos de leste e oeste nos baixos níveis observados na região de Rondônia estão relacionados com as mudanças de escala-continental na circulação atmosférica na América do Sul.
Os regimes de ventos de leste e oeste foram igualmente explorados em Laurent et al (2001) e em Machado et al (2001), durante o experimento WETAMC/LBA. Laurent et al, (2001) analisando as características dos sistemas convectivos observados por satélite e radar verificaram diferentes comportamentos para os regimes de leste e oeste. Os autores concluem que a formação de SCM estaria mais associada à orografia do que à cobertura vegetal e que seu tempo de vida médio é da ordem de 12 horas.
Machado et al (2001) além de enfocaram os regimes de propagação de leste e oeste, realizaram um estudo completo da variabilidade diurna dos diferentes tipos de nuvens observadas por imagens de satélite e da intensidade das células de chuva observada pelo radar e a precipitação em superfície. A cobertura de nuvens altas alcança seu máximo algumas horas após o máximo de precipitação. A cobertura total de nuvens mínima acontece poucas horas antes da máxima precipitação. No horário em que foi verificada a máxima precipitação (e fração de chuva) notou-se o máximo crescimento da taxa de fração de cobertura de nuvens convectivas.
Recentemente, Halverson et al (2001) estudaram as propriedades cinemáticas e termodinâmicas gerais da convecção na estação úmida em Rondônia. Foi verificado que estas propriedades mostram um contraste significativo em regimes de leste e oeste. Durante o regime de oeste a taxa da precipitação convectiva média apresentou a metade da magnitude daquela apresentada para os regimes de leste, enquanto o total de precipitação estratiforme durante o regime de oeste é duas vezes maior do que o de leste. Por esta razão a variabilidade interdiurna do total de precipitação foi relativa mente baixa. Em relação às propriedades termodinâmicas, observou-se que períodos de regimes de oeste apresentaram um CAPE médio em torno de 1000 J/kg e umidade
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acima de 90 % na baixa troposfera. Em contraste, durante os regimes de leste prevaleceram condições de céu parcialmente nublado a ensolarado, com eventuais linhas de instabilidade durante a tarde. Nos regimes de leste o CAPE foi mais alto do que (1500 J/kg), a umidade foi mais baixa e apresentou uma camada de cisalhamento do vento mais forte e profunda.
Outros estudos sobre a convecção foram realizados durante o TRMM/LBA que concordam com aqueles apresentados acima, como Willians et al (2001) que apresentaram significativas taxas da atividade elétrica (indicativo do aumento de intensidade vertical da convecção) durante o regime de leste, Cifelli et al (2001) mostram que o fluxo ascendente dos sistemas convectivos no regime de leste são maiores, que aqueles do que no regime de oeste.
Este trabalho visa verificar o comportamento da cobertura de nuvens e as relações com a precipitação a superfície e a estimativa por radar. Além disso, pretende-se verificar a eficácia do GPI, sobre o continente na região Amazônica na estimativa de precipitação em diferentes escalas temporais. Finalmente, a divergência do vento em altos níveis será comparada com os parâmetros acima visando analisá-la do ponto de vista do monitoramento da convecção.
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CAPÍTULO 3
DADOS E METODOLOGIA
3.1 - Introdução
Os dados que serão descritos no decorrer desta seção fazem parte de um conjunto de dados obtidos durante a campanha WETAMC/LBA, realizada no período de janeiro a fevereiro de 1999. É importante salientar que a taxa de precipitação durante este período esteve acima da média climatológica, facilitando de certa forma o estudo da convecção. O WETAMC/LBA combinou uma grande diversidade de instrumentos a fim de estudar questões ainda não conhecidas na região Amazônica. Dentre esses equipamentos destacamos: estações de superfície, aeronaves, radiossondas, torres micrometeorológicas, satélites, radares e balão cativo.
Para a análise destes dados utilizamos diversas ferramentas que serão detalhadas neste capítulo.
3.2 - Área de estudo
A área de estudo está compreendida dentro da área de abrangência do Radar Meteorológico TOGA, localizado a 10º45’S, 62º21’W. A área monitorada pelo radar corresponde a um raio de 150 km, como mostra a Figura 3.1. A escolha desta região foi devida aos sítios de medidas de Rolim de Moura (11º42’ S, 61º46’W), Rebio Jarú (10º5’S, 61º55’W), Abracos (10º45’S, 62º21’W) e Rancho Grande (10º18’S, 62º52’W) estarem localizadas dentro desta, além da existência de uma grande concentração de pluviógrafos instalados.
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Fig. 3.1 - Localização dos sítios de medidas do WETAMC/LBA
3.3 - Aquisição de Dados
Para a realização deste trabalho foram utilizados 5 tipos de dados: imagens GOES-8 nos canais infravermelho (IR), imagens do Radar Meteorológico TOGA, precipitação medida à superfície, radiossondagens e dados de reanálise do modelo do NCEP.
3.3.1 - Satélite GOES-8
O satélite geoestacionário GOES-8 (Geoestacionary Operation Enviromental Satellite) está localizado a 35800 km acima da superfície da Terra, em uma órbita com a mesma velocidade de rotação do planeta, girando no plano do equador. O satélite GOES-8 é equipado por uma série de sensores, entre estes instrumentos um telescópio (fixo) mais
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dois conjunto de espelhos que permitem cobrir (executar varreduras) praticamente todo um hemisfério o disco terrestre na posição de visada do instrumento, dentro de uma abertura angular muito pequena. Esta abertura angular corresponde a cada amostra de forma que no nadir (ponto sub satélite) um elemento de imagem (“pixel”, picture element) mostra uma região de 1 x 1 km (visível), 4 x 4 km (infravermelho) ou 4 x 8 km (WV) dependendo do canal. O conjunto de dados fornecidos pela janela são organizados em matrizes regulares com “N” linhas por “M” colunas em cada varredura. Cada “pixel” possui um par de coordenadas linha-coluna bem definidas, estas coordenadas indicaram sua posição em relação à superfície.
Lançado em abril de 1994, o satélite GOES-8 fornece imagens (CPTEC/INPE) cobrindo entre outros, os seguintes setores: a) Northeast, compreendendo a região de 01º S a 18º S e 31º W a 47º W, canais 1, 2, 4, 5 (linhas 432 e colunas 524) e canal 3 (linhas 216 e colunas 262) ; b) South and Southeast, abrange a região de 20º S a 29º S e de 41º W a 54 ºW, canais 1, 2, 4, 5 (linhas 226 e colunas 551) e canal 3 (linhas 113 e colunas 276); c) Autral, compreendendo a região de 20º S a 47º S e 90º W a 30º W, canais 1, 2, 4, 5 (linhas 526 e colunas 2016) e canal 3 (linhas 263 e colunas 1008); d) Tropics, abrange a região de 19º S a 20º S e de 90º W a 30 ºW, canais 1, 2, 4, 5 (linhas 1026 e colunas 2522) e canal 3 (linhas 523 e colunas 1261). Ambos os setores estes setores fornecem imagens a cada trinta minutos. Esta alta resolução temporal permite o acompanhamento detalhado das frações de cobertura de nuvens e do ciclo de vida dos Sistemas Convectivos de Mesoescala.
Tendo em vista a diferente resolução temporal dos diferentes instrumentos e a falta de dados (falha nas medições), todos os valores utilizados neste estudo foram calculados com uma resolução de uma hora, isto é, um valor médio a cada hora.
44 3.3.2 - Radar Meteorológico TOGA
O RADAR (Radio Detection and Ranging) foi desenvolvido durante os anos 30 com objetivos militares. Uma das dificuldades encontradas na utilização para fins militares, durante a 2a Guerra Mundial, era a presença dos chamados “lixos” verificados na imagem devido à presença de nuvens; estas, por sua vez, impulsionaram o avanço posterior deste instrumento a fim de ser utilizado para fins meteorológicos. O radar consiste basicamente de quatro componentes: transmissor, que gera sinal de alta freqüência; antena, que envia e recebe sinais; receptor, que detecta e amplifica o sinal de retorno; sistema de exibição, que mostra na tela o alvo detectado. O uso do radar meteorológico possibilita realizar medições e inferir as características de “alvos” meteorológicos distantes, com ampla cobertura espacial e temporal.
Os radares meteorológicos digitalizados são dotados de computadores que controlam e processam os dados medidos. Existe uma grande quantidade de algorítimos para a identificação e acompanhamento de tempestades severas e previsão em curtíssimo prazo. Os dados gerados pelo radar comumente são processados fornecendo as seguintes variáveis ou refletividade:
- Constant Altitude Plan Position Indicator” (CAPPI) chuva acumulada: apresentam taxas de precipitação ou refletividade para planos horizontais em altitudes fixas, num raio de 150 km, discretizados em “pixel”s igualmente espaçados
- mapas ECHO TOP, topo de nuvens: apresentam a altura máxima dos ECOS de precipitação
- mapas de precipitação acumulada: computados através de medidas de precipitação fornecidas através do CAPPI e a precipitação acumulada dentro do intervalo de tempo estabelecido para a geração dos produtos especificados pelo operador
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- mapas de corte transversal (VIL): apresenta uma estrutura da água líquida integrada na vertical ao longo de dois pontos previamente escolhidos pelo operador
- mapas de previsão de chuva a curtíssimo prazo: apresentam o resultado da correlação espaço-temporal do campo de precipitação via CAPPI
- mapas de rajadas de vento (GUST) fornecidos somente por radares Doppler
O produto de radar utilizado neste trabalho é o CAPPI em 2 km (processado pela NASA), com resolução temporal de 10 minutos e espacial de 1 km x 1 km, fornecido pelo Radar Meteorológico TOGA (radar Doppler, banda C). Este radar opera na freqüência de 5,6 – 5,65 GHz, possui um ângulo de abertura da antena de 1.65º, potência de pico de 250 KW e largura do pulso de 2 m e abertura de 250 m.
O radar meteorológico pode apresentar erros como a atenuação atmosférica, espalhamento e “overshooting” do feixe (devido a resolução finita da antena e à curvatura da terra), dentre outros, que podem ser função do radar e sua localização, como por exemplo calibração do radar, procedimento de processamento e interpolação (Petty and Katsaros, 1992). Para compararmos as medidas obtidas pelo radar, pelo satélite e pelos pluviômetros consideramos as áreas mostradas na Figura 3.2. Através destes dados foi possível obter relações com os dados de superfície os radar e os obtidos através do GOES-8.
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Fig. 3.2 - Área onde ficam localizadas as quatro redes de trabalho. Os pontos vermelhos indicam cada estação pluviométrica. Os verdes representam centrados os “pixels” de radar utilizados. Os pretos, os centrados “pixels” de satélite.
3.3.3 - Precipitação
Durante o experimento WETAMC/LBA foram realizadas medidas pontuais da precipitação à superfície a fim de calibrar alguns instrumentos e estimar o regime de precipitação, investigando a variabilidade temporal e espacial sobre a área de estudo.
O registro da precipitação à superfície no período foi realizado através de uma rede de 40 pluviômetros do tipo “tip bucket”, distribuídos espacialmente numa área de 150 km centrado no radar TOGA, como mostrado na Figura 3.2. Estes instrumentos fornecem medidas instantâneas da precipitação à superfície, com resolução de 0.25 mm. Os valores utilizados foram os valores médios horários em “mm”, para cada pluviômetro da rede, em cada rede de trabalho.
-10.90 -10.80 -10.70 -10.60 -10.50 -10.40 -10.30 Latitude -62.75 -62.50 -62.25 -62.00 Longitude Pluviógrafos Radar (pixel) Satélite (pixel)
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É um tipo de sondagem da atmosfera em que um conjunto de equipamentos é transportado da superfície para a atmosfera superior por meio de um balão. O conjunto de equipamentos é constituído por elementos sensores de temperatura, umidade e pressão, juntamente com rádio transmissor e um “Global Positioning System” (GPS), utilizado para efetuar medidas de vento, além de uma bateria que alimenta o sistema.
Os dados de radiossondagem utilizados foram obtidos durante o WETAMC/LBA, dentro da área mostrada na Figura 3.1. As radiossondagens fornecem dados de temperatura, umidade, direção e velocidade do vento, sendo estes reportados a cada 3 horas com resolução vertical da ordem de 5 hPa.
3.3.5- Dados da Reanálise do NCEP
Os dados da reanálise do “National Center of Enviromental Prediction” (NCEP) utilizados neste trabalho foram obtidos através do modelo atmosférico operacional global, o qual possui uma resolução de 2,5º x 2,5º de latitude e longitude, em uma grade global de 144 x 173 pontos que cobre uma região entre 90º N a 90º S, 0º a 357,5º. A reanálise é feita a cada 6 horas, gerando campos em níveis de pressão padrão (1000, 925, 850, 700, 600, 500, 500, 400, 300, 200, 150, 100, 70, 50, 30, 20 e 10 hPa), campos de precipitação, fluxos à superfície, dentre outros campos diagnósticos largamente utilizados. Os dados a serem utilizados neste estudo foram os campos de vento em altos níveis.
3.4 - Metodologia
A metodologia utilizada no desenvolvimento deste trabalho encontra-se dividida em três partes que serão discutidas a seguir.
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3.4.1 - Estudo da relação existente entre a temperatura de brilho, precipitação e refletividade
Este estudo visa encontrar relações entre medidas de precipitação á superfície, temperatura de brilho (Tir) e refletividade medida pelo radar. Objetivando uma análise específica e localizada dos parâmetros mencionados acima, utilizou-se uma grade de 0.09º x 0.09º centrada em cada rede de pluviógrafos - áreas nas quais existe uma grande concentração de pluviógrafos (Tabela 3.1). Foram definidas quatro redes de trabalho compreendidas entre –11º a –10,20º de latitude e –61,7º a –62,2º de longitude como mostrado na Figura 3.2.
A partir da posição de cada rede de pluviômetros, foi possível calcular os “pixels” colocados tanto na imagem de satélite quanto na do radar, e suas respectivas informações (Tir, refletividade). Foram selecionados quatro “pixels” do satélite para cada rede de trabalho fornecendo as informações necessárias, em função da proximidade das redes pluviométricas. A posição dos quatro “pixels” escolhidos em cada rede de trabalho pode ser encontrada na Tabela 3.1. Para o radar também foram selecionados 4 “pixels” da imagem CAPPI-2 km representativos da área de trabalho (veja Tabela 3.3).
TABELA 3.1: POSIÇÃO DAS ESTAÇÕES PLUVOMÉTRICAS LOCALIZADAS NA ÁREA DE CADA REDE DE TRABALHO (0.09º X
0.09º).
Rede de Trabalho 1 Rede de Trabalho 2 Rede de Trabalho 3 Rede de Trabalho 4
Latitude Longitude Latitude Longitude Latitude Longitude Latitude Longitude
-10.8603 -61.8438 -10.7651 -62.1333 -10.5948 -62.3490 -10.3508 -62.5665
-10.8654 -61.8450 -10.7621 -62.1551 -10.5875 -62.3402 -10.3445 -62.5580
49 (conclusão) -10.8659 -61.8446 -10.7599 -62.1575 -10.5998 -62.3414 -10.3547 -62.5802 -10.8657 -61.8448 -10.7448 -62.1850 -10.5851 -62.3370 -10.3497 -62.5881 -10.8663 -61.8453 -10.7815 -62.1931 -10.6041 -62.3412 -10.3494 -62.5733 -10.8787 -61.8485 -10.7510 -62.1798 XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX -10.8792 -61.8487 -10.7505 -62.1800 XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX -10.8790 -61.8488 -10.7505 -62.1800 XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX -10.8790 -61.8489 -10.7504 -62.1798 XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX -10.8777 -61.8317 -10.7677 -62.1851 XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX -10.8800 -61.8563 -10.7847 -62.1850 XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX -10.8522 -61.8635 -10.7842 -62.1835 XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX -10.8755 -61.8635 -10.7845 -62.1840 XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX
TABELA: 3.2 POSIÇÃO DOS “PIXELS” DO SATÉLITE ESCOLHIDOS EM CADA REDE DE TRABALHO.
Rede de Trabalho 1
Longitude Latitude Coluna Linha
-61.86 -10.85 545 642
-61.83 -10.86 546 642
-61.86 -10.89 545 643
-61.82 -10.89 546 643
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(conclusão)
Rede de Trabalho 2
Longitude Latitude Coluna Linha
-62.18 -10.74 537 639
-62.14 -10.74 538 639
-62.18 -10.78 537 640
-62.14 -10.78 538 640
Rede de Trabalho 3
Longitude Latitude Coluna Linha
-62.37 -10.59 532 635
-62.33 -10.59 533 635
-62.37 -10.63 532 636
-62.33 -10.63 533 636
Rede de Trabalho 4
Longitude Latitude Coluna Linha
-62.58 -10.33 527 628
-62.54 -10.33 528 628
-62.57 -10.36 527 629
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TABELA: 3.3 POSIÇÃO DOS “PIXELS” DE RADAR ESCOLHIDOS EM CADA REDE DE TRABALHO.
Rede de Trabalho 1
Longitude Latitude Coluna Linha
-61.8562 -10.8410 47 38
-61.8104 -10.8410 48 38
-61.8562 -10.8859 47 39
-61.8104 -10.8859 48 39
Rede de Trabalho 2
Longitude Latitude Coluna Linha
-62.1767 -10.7514 40 36
-62.1310 -10.7514 41 36
-62.1767 -10.7963 40 37
-62.1310 -10.7963 41 37
Rede de Trabalho 3
Longitude Latitude Coluna Linha
-62.3598 -10.6165 36 33
-62.3141 -10.6165 37 33
-62.3598 -10.5715 36 32
-62.3141 -10.5715 37 32
Rede de Trabalho 4
Longitude Latitude Coluna Linha
52 (conclusão) -62.5883 -10.3466 31 27 -62.5426 -10.3466 32 27 -62.5883 -10.3916 31 28 -62.5426 -10.3916 32 28
3.4.2 - Produtos Extraídos Através das Imagens de Satélite
A partir das imagens GOES foram calculados parâmetros como; temperatura de brilho, fração de cobertura de nuvens. A seguir apresentamos a descrição completa desses parâmetros.
3.4.2.1 - Temperatura de Brilho
O canal infravermelho (canal 4) é destinado a avaliar as temperaturas de brilho no sistema Terra-Atmosfera. A radiância (fluxo de energia perpendicular ao sensor do satélite, por unidade de área do sensor, por unidade de ângulo sólido) medida pelo satélite é convertida em temperatura de brilho, considerando que a emissividade é igual a 1 (corpo negro).
No caso deste trabalho, o objeto de estudo é a temperatura de brilho dos topos das nuvens. Nuvens que possuem topos quentes são rasas e sua temperatura é próxima da verificada na superfície. Por outro lado, aquelas que apresentam temperaturas de topo muito baixas são consideradas nuvens com grande desenvolvimento vertical, logo, é possível identificar o tipo de nuvem presente em uma determinada região através da temperatura de brilho. Arkin (1979) utiliza a temperatura de brilho no topo das nuvens como indicador de convecção profunda, representativos de uma variedade de cobertura de nuvens (tipos diferentes de nuvens).
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De acordo, com Machado et al (1992), para uma atmosfera média tropical e considerando as nuvens como um corpo negro pode-se estabelecer a seguinte relação entre a Tir e a altura do topo das nuvens tropicais (Tabela 3.4).
TABELA 3.4 – EQUIVALÊNCIA ENTRE A TEMPERATURA DE BRILHO NO CANAL IR E A ALTURA DO TOPO DAS NUVENS (MACHADO ET AL 1992)
Tir (K) Altura (km) 253 7.9 241 9.6 230 11.3 218 13.0 207 14.7
A partir desses estudos foi possível determinar um intervalo de limiares de temperatura que podem fornecer uma descrição dos alvos (nuvens) com diferentes alturas de topo. A fim de investigar o comportamento das nuvens em várias alturas e sua possível relação com a precipitação foram estabelecidos vários limiares de temperatura de brilho. Uma discussão sobre a semi- transparência das nuvens será apresentada no capítulo de resultados.
3.4.2.2 - Fração de Cobertura de Nuvens
A fração de cobertura de nuvens é obtida primeiramente a partir da escolha dos limiares de temperatura de brilho, os quais descrevem os campos de nuvens na região do LBA. Para este estudo foram escolhidos os limiares de 284 K, 265 K, 255 K, 245 K, 235 K, 215 K, 210 K, 200 K, e a partir das imagens do satélite GOES-8 fornecidas pela “National Aeronautics Space Administration” (NASA) foi efetuado o cálculo da fração. Na imagem obtemos as frações como sendo a relação entre o número de “pixels” mais frio que o limiar e o número total de “pixels” na área determinada. A fração de cobertura obtida com o limiar de 284 K descreve aproximadamente, a variabilidade da
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cobertura total de nuvens. A medida que as frações são calculadas para limiares mais frios as frações passam a representar a cobertura mais convectiva. Por exemplo, a fração de cobertura para o limiar de 200 K descreve somente a cobertura de nuvens com topos próximos a tropopausa (Machado et al 1998).
3.4.2.3 - Variável Sigma
A variável sigma descreve a variabilidade espacial da Tir em cada rede de trabalho. O cálculo da variável sigma é feito a partir da temperatura de brilho (Tir) verificada nos quatro “pixels”, compreendidos na rede de trabalho:
4 , 1 , 1 1 , 1 ,j ij i j ij i j ij i j ij i T T T T T T T T SIGMA= + − + − − + + − + − − (3.1)
Onde os índices “i” e “j” representam a variação da temperatura de brilho no espaço.
3.4.2.4 – Refletividade
O funcionamento de um radar consiste basicamente na emissão de radiação eletromagnética por uma fonte, e na detecção da mesma radiação retroespalhada pelos alvos atingidos. A potência da radiação retroespalhada medida define a grandeza refletividade (Z) que depende diretamente das características físicas dos alvos. A conversão da refletividade do radar para taxa de precipitação é feita através da utilização da Equação 3.2, mostrada abaixo.
A radiação emitida pelo radar está na região de microondas do espectro eletromagnético, e é em geral definida por bandas, em função da freqüência: Banda S em 3 GHz, Banda C em 5 GHz e Banda X em 10 GHz. A fonte do radar necessita ser pulsada para que a distância dos alvos seja determinada a partir do tempo que um pulso emitido leva para atingir um alvo, ser retroespalhado e retornar ao radar. Os pulsos têm duração de alguns microssegundos e são emitidos numa taxa de repetição que depende da aplicação.
55 3.4.2.4.1 – Curva Z-R
Utilizada por Marshall e Palmer (1948) a equação Z-R possibilita converter a refletividade do radar para taxa de precipitação (mm/h), onde Z é o fator de refletividade do radar e R, por sua vez, a taxa de precipitação. As constantes “a” e “b”mostradas na equação abaixo, são determinadas de acordo com o tipo de radar utilizado. Essa relação é baseada em uma distribuição de gotas do tipo Marshall e Palmer.
Z = a(R)b (3.2)
Usando a equação acima foi realizada uma regressão não-linear com os dados de refletividade e precipitação registrados em cada rede de trabalho. Através desta regressão foi possível obter as constantes que melhor representassem os dados utilizados. Encontradas as constantes e utilizando a Equação 4.5.1 foi realizada uma estimativa da precipitação utilizando a equação Z-R, a fim de encontrar uma curva de ajuste a precipitação e a refletividade medida pelo radar TOGA.
3.4.2.5 - Derivada
A partir dos dados de temperatura de brilho/refletividade em cada “pixel” foi possível obter a derivada temporal. Esta variação foi calculada para a temperatura de brilho/refletividade média (entre os quatro “pixels”) em cada rede de trabalho, dada por:
t T T dt Tir d k l kl ∆ − = +1, , ) ( (3.3)
Sendo: Tk+1, j a temperatura de brilho/refletividade no tempo t+1; Tk,l a temperatura de
brilho/refletividade no tempo t e; ∆t = (t+1)-t, com ∆t = 1 hora. A partir desta variável é possível compreender como varia a temperatura de brilho/refletividade média no tempo
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e identificar seus horários de maior variação negativa/positiva e se esta variabilidade aumenta/diminui durante o período.
3.4.2.6 - Relação Existente Entre as Variáveis Sigma, Precipitação, Refletividade e Temperatura de Brilho.
As variáveis descritas acima fazem parte de um arquivo de séries temporais com medidas a cada hora, no qual é possível verificar se existe relação entre elas:
- analisaremos a variabilidade entre cada uma das variáveis em relação a média em cada rede de trabalho realizando um ajuste linear e estudando os coeficientes de correlação.
- tentaremos encontrar a existência de uma relação entre as quatro redes de trabalho através da temperatura de brilho precipitação, refletividade e precipitação, refletividade e temperatura de brilho e precipitação e a variação da refletividade e da precipitação no tempo.
3.4.2.7 - Estimativa de Precipitação
A estimativa de precipitação é uma importante ferramenta no estudo do clima em regiões tropicais onde as observações em superfície são precárias. A partir de uma análise realizada a qual foi conferida a relação existente entre os estimadores de precipitação utilizados neste trabalho, foi utilizado um conjunto de equações lineares mostradas abaixo:
Po =a+b(Tir) (3.4)
57 ∆ ∆ + + = t Tir Tir c Tir b a P1 ( ) (3.6) ∆ ∆ + + = t Tir Tir c Tir b a Z1 ( ) (3.7) 2 ( ) d(sigmaTir) t Tir Tir c Tir b a P + ∆ ∆ + + = (3.8) 2 ( ) d(sigmaTir) t Tir Tir c Tir b a Z + ∆ ∆ + + = (3.9) onde:
Z, refletividade (dBZ) entre as quatro redes de trabalho; P, precipitação entre as quatro redes de trabalho; as constantes a,b,c,d são constantes de regressão, Tir, temperatura de brilho média entre as quatro redes de trabalho (resolução temporal de 1, 3, 6, 24 horas);
t Tir ∆ ∆
, derivada da temperatura de brilho no tempo; sigmaTir, variável sigma obtida
através da temperatura de brilho (veja Equação 3.1).
3.4.2.8 – Relação dos Diferentes Tipos de Cobertura de Nuvens e a Precipitação do Ponto de Vista do Ciclo Diurno
Esta análise é realizada envolvendo duas áreas, uma área de 2.3° x 2.3° que abrange toda a região do experimento e uma segunda região com uma área de 0.5° x 0.5° representando uma região de pastagem e outra de floresta. Faremos uma avaliação do ciclo diurno da fração de cobertura de nuvens, a inter-relação entre os diferentes tipos de cobertura obtidas para as duas áreas em questão e suas relações com a precipitação. Um ponto importante de ser destacado é o fato de ser avaliada a variabilidade da
