Um estudo observacional de rajadas de vento geradas por tempestades severas no sul do Brasil

Texto

(1)UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA CENTRO DE CIÊNCIAS NATURAIS E EXATAS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA. Vanessa Ferreira. UM ESTUDO OBSERVACIONAL DE RAJADAS DE VENTO GERADAS POR TEMPESTADES SEVERAS NO SUL DO BRASIL. Santa Maria, RS 2017.

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(3) Vanessa Ferreira. UM ESTUDO OBSERVACIONAL DE RAJADAS DE VENTO GERADAS POR TEMPESTADES SEVERAS NO SUL DO BRASIL. Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Área de Concentração em Estudos e aplicações em tempo e clima, da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS), como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Meteorologia.. ORIENTADOR: Prof. Ernani de Lima Nascimento COORIENTADOR: Prof. Vagner Anabor. Santa Maria, RS 2017.

(4) Ficha catalográfica elaborada através do Programa de Geração Automática da Biblioteca Central da UFSM, com os dados fornecidos pelo(a) autor(a).. Ferreira, Vanessa Um estudo observacional de rajadas de vento geradas por tempestades severas no sul do Brasil / Vanessa Ferreira.- 2017. 122 p.; 30 cm Orientador: Ernani de Lima Nascimento Coorientador: Vagner Anabor Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, RS, 2017 1. Rajadas de vento 2. Tempestades severas 3. Correntes descendentes I. Nascimento, Ernani de Lima II. Anabor, Vagner III. Título.. ©2017 Todos os direitos autorais reservados a Vanessa Ferreira. A reprodução de partes ou do todo deste trabalho só poderá ser feita mediante a citação da fonte. End. Eletr.: assenavmet@gmail.com.

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(6) Vanessa Ferreira. UM ESTUDO OBSERVACIONAL DE RAJADAS DE VENTO GERADAS POR TEMPESTADES SEVERAS NO SUL DO BRASIL. Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Área de Concentração em Estudos e aplicações em tempo e clima, da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS), como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Meteorologia.. Aprovado em 7 de Março de 2017:. Ernani de Lima Nascimento, Dr. (UFSM) (Presidente/Orientador). Vagner Anabor, Dr. (UFSM) (Coorientador). Everson Dal Piva, Dr. (UFSM). Maria Assuncao Faus da Silva Dias, Dra. (USP). Santa Maria, RS 2017.

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(8) AGRADECIMENTOS. Agradeço ao meu orientador, Dr. Ernani de Lima Nascimento pelo imenso apoio, incentivo, paciência e dedicação ao longo desta pesquisa. Agradeço ao meu co-orientador Dr. Vagner Anabor e aos demais professores do curso de Graduação e Pós-Graduação em Meteorologia da UFSM, que muito contribuíram para a minha formação. Agradeço aos membros componentes da Comissão Examinadora deste trabalho, Dra. Maria Assunção Faus da Silva Dias e Dr. Everson Dal Piva pelos importantes comentários e revisões. Agradeço à Coordenação de Aperfeiçoamento Pessoal de Nível Superior (CAPES) e ao Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), pelo suporte financeiro. Ao Centro Regional Sul de Pesqueisas Espaciais (CRS/INPE) pela estrutura cedida. Agradeço aos meus amigos e colegas do curso de Meteorologia, em especial ao Maurício Ilha, Daiane Brondani, Amanda Rehbein e Diogo Custódio pela amizade e apoio. Agradeço à todos os meus amigos, que de alguma forma me ajudaram no decorrer desta caminhada. Agradeço à minha família, em especial a minha mãe e meus irmãos Daniela (in memoriam) e Felipe, pelo carinho, incentivo e apoio durante esta jornada..

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(10) RESUMO UM ESTUDO OBSERVACIONAL DE RAJADAS DE VENTO GERADAS POR TEMPESTADES SEVERAS NO SUL DO BRASIL AUTORA: Vanessa Ferreira ORIENTADOR: Ernani de Lima Nascimento COORIENTADOR: Vagner Anabor Neste trabalho é apresentada uma climatologia de rajadas (RAJ) de vento convectivas intensas ocorridas na região sul do Brasil entre 2005 e 2015. A seleção destes eventos foi feita com base nos dados horários da rede operacional de estações meteorológicas automáticas (EMAs) de superfície do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e imagens de satélites meteorológicos geoestacionários. As séries temporais das variáveis atmosféricas registradas pelas EMAs durante os eventos de RAJ foram avaliadas para detectar piscinas de ar frio e mesoaltas. O ambiente atmosférico durante a ocorrência das RAJ foi analisando utilizando-se perfis atmosféricos extraídos de sondagens de proximidade e de dados de reanálise do Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) e Climate Forecast System Version 2 (CFSv2). Avaliou-se se as condições atmosféricas ressaltam ambientes que discriminem a ocorrência das rajadas convectivas mais intensas daquelas menos intensas. Foi conduzida também uma comparação entre os perfis atmosféricos extraídos da reanálise CFSR/CFSv2 e os perfis obtidos de sondagens operacionais realizadas no sul do Brasil para o período entre 1996 e 2015. Os resultados mostraram que as EMAs-INMET conseguiram amostrar as piscinas de ar frio e mesoaltas que acompanham as rajadas convectivas. As rajadas intensas ocorreram com mais frequência na primavera e verão, e predominantemente entre o final da tarde e a madrugada. Em geral, houve uma ligeira tendência para uma maior ocorrência de RAJ nas EMAs-INMET do setor oeste da Região Sul. A mediana das variações de pressão acompanhando a RAJ foi de +4,6 hPa, com valores mais extremos (percentil 95%) atingindo +8,2 hPa. A mediana das variações de temperatura foi -6,5 ◦ C, com valores extremos abaixo de -13,0 ◦ C. De maniera geral, os parâmetros atmosféricos conseguiram demonstrar alguma discriminação entre a classe de RAJ intensas e as rajadas mais fracas. O Downdraft Convective Available Potential Energy (DCAPE) e o Derecho Composite Parameter (DCP) foram os parâmtros que melhor discriminaram ambientes atmosféricos favoráveis à ocorrência de rajadas de vento intensas. A comparação entre reanálise CFSR/CFSv2 e sondagens observadas mostrou que a reanálise reproduziu bem os parâmetros termodinâmicos, mas subestimou significativamente os parâmtros cinemáticos.. Palavras-chave: Rajadas de vento. Tempestades severas. Correntes descendentes..

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(12) ABSTRACT AN OBSERVATIONAL STUDY OF INTENSE WIND GUSTS GENERATED BY SEVERE STORMS IN SOUTHERN BRASIL AUTHOR: Vanessa Ferreira ADVISOR: Ernani de Lima Nascimento CO-ADVISOR: Vagner Anabor This study presents a climatology of convectively-generated strong wind gusts (SWG) occurred in Southern Brazil in the 2005-2015 period. The selection of these events was based on surface hourly data from the operational network of automated weather stations (AWSs) operated by Brazil’s National Meteorological Institute (INMET, in portuguese) and geostacionary meteorological satellite imagery. The time series of the atmospheric variables recorded by the AWSs during the SWGs events were evaluated aiming at detecting cold pools and mesohighs. Proximity soundings and Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) and Climate Forecast System Version 2 (CFSv2) reanalysis data were used to assess the atmospheric environment during the occurence of the wind gust events. It was evalueted whether the atmospheric conditions highlight environments that discriminates the occurence of the SWG of those less intense. Moreover, a comparision was conducted among atmospheric profiles generated from CFSR/CFSv2 reanalysis and profiles obtained from operational soundings taken in Southern Brazil in the 1996-2015 period. The results showed that INMET’s AWS were able to sample convectively-driven cold pools and mesohighs following the wind gusts. The highest frequency of SWGs was in the spring and summer months. Most SWGs were detected from mid-afternoon to overnight hours. The western portion of Southern Brazil displayed the largest frequency of SWGs. The median value of pressure variations following the SWG +4,6 hPa, with extreme values (95% percentile) reaching +8,2 hPa. The median value for temperature variations was -6,5 ◦ C, with extremes values below -13,0 ◦ C. Overall, the results showed that the atmospheric parameters demonstrate some discrimination between SWGs and weaker wind gusts. The Downdraft Convective Available Potential Energy (DCAPE) and the Derecho Composite Parameter (DCP) were the atmospheric parameters that better discriminate the atmospheric environment favorable to the occurence of SWGs. The comparision between atmospheric profiles generated from CFSR/CFSv2 data and observed soundings showed that the reanalysis reproduce well the thermodynamic parameters, but significantly underestimates the kinematic parameters.. Keywords: Wind gusts. Severe storms. Downdraft..

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(14) LISTA DE FIGURAS. Figura 1.1 – Eventos de vendavais ocorridos no Brasil no período de 1991 a 2012 registrados oficialmente pelos órgãos de Defesa Civil do país. (a) Porcentagem de eventos de acordo com a região geográfica: região Norte (N), Nordeste (NE), Centro-Oeste (CO), Sudeste (SE), Sul (S); (b) número de pessoas atingidas por vendavais na Região Sul em função de diferentes níveis de gravidade. (c) Igual a (b), mas para a Região Sudeste (atente para a diferente escala horizontal). Fonte: Atlas Brasileiro de Desastres Naturais (obtido em http://www.ceped.ufsc.br/atlas-brasileiro-dedesastres-naturais-1991-a-2012/). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 1.2 – Episódios recentes de danos causados por rajadas de vento intensas de origem convectiva no estado do RS. (a) e (b): Porto Alegre, em decorrência do vendaval da noite de 29 de janeiro de 2016; (c) um dos oito aerogeradores derrubados na região de Santana do Livramento pela tempestade do final da tarde de 20 de dezembro de 2014; (d) cilos tombados em São Borja pelo vendaval da noite de 10 de novembro de 2015. Em todo estes episódios rajadas de vento acima de 25 m s−1 foram registradas em estações automáticas de superfície do INMET. Créditos das fotos: painel (a): Diego Guichard; (b): André Avila; (c) Fabian Ribeiro; (d) Patrick Aranda. Figura 2.1 – Resultados obtidos por Srivastava (1985) e extraída de Houze (2014). Os números plotados no painel representam a velocidade vertical (em m s−1 ) no nível correspondente a 3,7 km abaixo do topo da corrente descendente, é função do lapse rate do ambiente e da razão de mistura de água líquida neste nível. Os números na escala superior indicam a refletividade do radar (reflectivity ; em dBZ) e a taxa de precipitação (rainfall rate; em mh−1 ). A linha tracejada curvada separa as correntes descendentes intensas das menos intensas. A linha vertical tracejada separa as microexplosões úmidas (> 35 dBZ) e secas (< 35 dBZ). A umidade relativa do ambiente é 70% e não há entranhamento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 2.2 – Perturbações no campo de pressão induzidas pela flutuabilidade (B). (a) volume de ar com flutuabilidade positiva (B > 0) e (b) volume de ar com flutuabilidade negativa (B < 0). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 2.3 – Modelo conceitual de observações de superfície durante a passagem de uma frente de rajada em seu estágio maduro,as escalas horizontal e vetical são aproximadas. Figura de Markowski e Richardson (2010), adaptada apartir do original de Wakimoto (1982). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 2.4 – Representação esquemática da seção vertical de um SCM em estágio maduro de evolução. A região em cinza mais claro delimita a área de nebulosidade do SCM. O tom de cinza mais escuro representa a área de precipitação estratiforme, e a região em preto representa a precipitação convectiva. As flechas retas finas junto à região de precipitação convectiva indicam as correntes ascendentes e descendentes de escala convectiva. As flechas largas abertas indicam ascensão e subsidência em mesoescala na região de precipitação estratiforme, onde a deposição de vapor (“Dep.”) e a evaporação da água da chuva (“Evap.”) ocorrem. O derretimento dos hidrometeros sólidos (“Melting”) no setor estratiforme. 26. 27. 32. 34. 36.

(15) também é indicado. LW representa a radiação de onda longa, e SW a radiação de onda curta. Figura extraída de Houze (2004). . . . . . . . . . . . . . Figura 2.5 – Representação esquemática de um intenso influxo de retaguarda em médios níveis (indicado pela seta preta) de uma tempestade em um ambiente com muita CAPE. Os círculos verdes indicam a região de baixa pressão induzida como resposta ao aquecimento latente devido a convecção. As setas roxas indicam o sentido de rotação da vorticidade horizontal e a seta vermelha indica a corrente ascendente da tempestade. Uma sondagem é mostrada esquematicamente no lado direito do painel. Extraída de Markowski e Richardson (2010). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 2.6 – Ilustração gráfica do cálculo da DCAPE para uma parcela de ar que descende a partir do nível de 850 hPa conservando sua temperatura potencial do bulbo úmido (θw ). A camada atmosférica indicada por traços horizontais tem “área” proporcional à DCAPE para esta parcela de ar. Figura extraída de Nascimento (2005). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 3.1 – Localização geográfica das estações automáticas de superfície do INMET utilizadas neste trabalho. O raio de cada círculo de localização e a escala de cinza informam a razão percentual de observações de rajadas horárias disponíveis em cada estação e o total de horas do período estudado (96408 horas = 11 anos). Menores percentuais indicam estações inauguradas muito após o início do período estudado e/ou com grande número de falhas nas séries de dados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 3.2 – Diagramas de caixas (boxplots) comparando a distribuição percentílica entre as medições de RAJ (a), e entre as medições de VEL (b) realizadas na EMA-INMET de Santa Maria/RS antes e depois da substituição do anemômetro de concha pelo anemômetro sônico. Os percentis extremos inferior e superior mostrados são os de 5% e 95%, respectivamente. O período “antes” [“depois”] refere-se a 08/03/2009 - 18/07/2012 [20/07/2012 - 31/12/2015]. Atente para as escalas de velocidade diferentes usadas nos painéis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 3.3 – Procedimento para a obtenção das séries de anomalias médias horárias de PRS e TMP. Na abscissa o instante zero representa o momento em que a rajada convectiva foi reportada, de modo que os tempos negativos [positivos] indicam registros horários que a antecederam [sucederam]. Dada uma série temporal hipotética da variável escalar Mt (curva azul), Mi representa o valor médio desta variável no intervalo de 21 horas entre a hora -10 e a hora +10; Mh são os desvios horários em relação a média Mi , destacando-se, como exemplos, os desvios na hora -10 e na hora -2. A média das anomalias horárias Mh considerando-se todos os episódios de rajadas resulta na curva indicada em vermelho Mh , e é esta série que será analisada para PRS e TMP. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 3.4 – Procedimento para a estimativa da magnitude de mesoaltas e de piscinas de ar frio utilizando dados das EMA-INMET. As curvas em azul [vermelho] representam comportamentos hipotéticos da PRS [TMP] desde o início da hora correspondente ao registro da RAJ (i.e., entre hora -1 e hora 0 no eixo x) até o final do período de duas horas seguintes ao registro da RAJ (i.e., entre hora 0 e hora 2). Em todos os três painéis a variação de PRS [∆P ] é dada pela diferença entre o máximo das três PRS máximas. 37. 38. 42. 47. 49. 52.

(16) reportadas nas horas 0, 1 e 2 e a PRS mínima reportada na hora 0. A variação (negativa) de TMP [∆T ] é dada pela diferença entre a menor das três TMP mínimas reportadas nas horas 0, 1 e 2 e a TMP máxima horária reportada na hora 0. Em (a) os maiores [menores] valores de PRS máxima [TMP mínina] foram registrados na mesma hora em que RAJ foi reportada, mas poderiam ter sido registrados em quaisquer dos intervalos de 3 horas representados na figura (isto é, entre -1 e 0, ou entre 0 e 1, ou entre 1 e 2, como indicado nos painéis (b) e (c)). Os valores da ordenada servem tanto para a escala de PRS (em hPa) quanto de TMP (em ◦ C). . Figura 3.5 – Séries temporais de 3,5 horas para pressão atmosférica (linha azul; hPa) e temperatura do ar (linha vermelha; ◦ C) amostradas pela estação móvel de superfície Mesomóvel (CUSTÓDIO, 2012) para dois eventos de rajadas de vento ocorridos em Santa Maria/RS: (a) 20 de dezembro de 2014, e (b) 17 de fevereiro de 2016. A área sombreada em cinza indica o período em que as variações de pressão são induzidas por processos sub-sinóticos; a linha vertical preta refere-se ao horário exato em que a rajada de vento foi registrada; a abscissa indica o tempo em segundos começando nos 70 minutos antecedentes à ocorrência da rajada de vento. . . . . . . . . . . . . . Figura 3.6 – Representação esquemática dos modos convectivos utilizados para classificar as tempestades que produziram RAJ ≥ 25 m s−1 no Rio Grande do Sul. LI refere-se a sistemas lineares. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 3.7 – Localização geográfica dos radares meteorológicos e das estações meteorológicas de altitude cujos dados são investigados neste estudo. Os retângulos vermelhos mostram a localização dos radares de Santiago (SNTG) e de Canguçu (CNGÇ). O círculos azuis indicam as estações de altitude de Santa Maria (SBSM), Uruguaiana (SBUG), Porto Alegre (SBPA), Florianópolis (SBFL), Curitiba (SBCT), Londrina (SBLO) e Foz do Iguaçu (SBFI). A escala em cinza informa a elevação do relevo, em metros. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Figura 4.1 – Histogramas com as frequências relativas de ocorrências de rajadas convectivas acima de 25,0 m s−1 (RI; em azul), entre 20,0 e 24,9 m s−1 (roxo), entre 15,0 e 19,9 m s−1 (verde), e entre 10,0 e 14,9 m s−1 (vermelho) detectadas pelas EMA-INMET no setor sul do Brasil no período entre 2005 a 2015. Frequência (a) sazonal e (b) horária. Estas frequências percentuais são em relação ao tamanho da amostra de cada classe de rajada. . . . . . Figura 4.2 – Distribuição espacial dos registros de rajadas de vento convectivas de intensidade igual ou maior que 25 m s−1 nas EMA-INMET no período de 2005 a 2015. Os diâmetros dos círculos são proporcionais ao número absoluto de registros, como indicado na escala ao lado da figura. . . . . . . Figura 4.3 – Séries temporais horárias de valores médios de (a) rajada máxima (RAJ; em m s−1 ) e (b) precipitação acumulada (PLU; em mm) registradas pelas EMA-INMET em situações convectivas para as classes de RAJ ≥ 25 m s−1 (linha azul), RAJ entre 20,0 e 24,9 ≥ 25 m s−1 (roxa), RAJ entre 15,0 e 19,9 ≥ 25 m s−1 (verde), e RAJ entre 10,0 e 14,9 ≥ 25 m s−1 (vermelha) no setor sul do Brasil no período de 2005 a 2015. O período de 21 horas mostrado é centrado no horário do relato da rajada máxima pela EMA, indicado como hora 0 (zero) na abscissa dos painéis e pela linha vertical preta. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 53. 55. 56. 57. 62. 63. 64.

(17) Figura 4.4 – Histogramas de distribuição de frequência absoluta da (a) velocidade da rajada máxima (m s−1 ) e (b) precipitação acumulada (mm) no intervalo de 1 hora em que a rajada foi reportada para os 250 episódios de RAJ ≥ 25 m s−1 registradas pelas EMA-INMET no setor sul do Brasil entre 2005 e 2015. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 Figura 4.5 – Anomalias médias horárias das variáveis termodinâmicas em relação aos seus respectivos valores médios ao longo do período de 21 horas centrado no horário do registro das RAJ (indicado como hora 0 (zero) nas abscissas) para as classes de RAJ ≥ 25 m s−1 (linha azul), RAJ entre 20,0 e 24,9 m s−1 (roxo), RAJ entre 15,0 e 19,9 m s−1 (verde), e RAJ entre 10,0 e 14,9 m s−1 medidas pelas EMA-INMET no setor sul do Brasil no período de 2005 a 2015. (a) pressão atmosférica (PRS, em hPa), (b) temperatura do ar (TMP, em ◦ C), e (c) temperatura do ponto de orvalho (ORV, em °C). As horas negativas [positivas] indicam o período antecedente [posterior] às rajadas de vento, com a linha vertical preta ressaltando a hora do registro das RAJ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 Figura 4.6 – Diagramas de caixas (boxplots) para as variações de (a) pressão atmosférica (∆P , em hPa) e (b) temperatura do ar (∆T , em ◦ C) dentro do intervalo entre a hora de registro das RAJ e duas horas depois do registro, extraídas das EMA-INMET durante a passagem de tempestades convectivas para o período entre 2005 e 2015. Em cada painel as diferentes caixas representam os resultados para as quatro classes de intensidade de RAJ (em m s−1 ). As caixas informam a distribuição dos valores entre os percentis de 25% e 75%; as linhas verticais estendem-se até os percentis de 95% e 5%; a linha horizontal preta dentro de cada caixa indica a mediana. Atente para a ordenada invertida no painel (b). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 Figura 4.7 – Indicadores planos de posição (PPIs) a 0,5◦ grau de elevação para o campo de refletividade (dBz) em quatro eventos de tempestades convectivas que produziram RAJ ≥ 25 m s−1 . Cada painel exemplifica uma classe de modo convectivo: (a) célula discreta (18/08/2015; radar CNGÇ); (b) agrupamento de células (09/10/2012; SNTG); (c) sistema linear (15/10/2015; SNTG); (d) sistema não-linear (10/11/2015; SNTG). Os horários das imagens em UTC são indicados no topo de cada painel. Em (a) há uma falha no campo de refletividade na célula de tempestade; o caráter discreto da célula foi confirmado averiguando-se a animação das imagens de radar. O ponto azul [vermelho] em cada painel indica a localização da EMAINMET [do radar]. As imagens são do horário mais próximo ao registro da RAJ ≥ 25 m s−1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 Figura 4.8 – Diagramas skew-T-log-P das sondagens de proximidade identificadas neste estudo: (a) SBSM, às 12UTC de 12/01/2010, sendo perfil de proximidade para a RAJ de 27,8 m s−1 registrada na EMA-INMET de São Gabriel/RS às 15UTC; (b) SBSM, às 00UTC de 11/12/2012, para a RAJ de 29,3 m s−1 registrada em Caçapava do Sul/RS às 03UTC; (c) SBSM, às 12UTC de 29/05/2013, para a RAJ de 25,4 m s−1 registrada em Santa Maria/RS às 14UTC; (d) SBFI, às 00UTC de 02/01/2015, para a RAJ de 27,3 m s−1 registrada em Planalto às 01UTC. As barbelas são fornecidas em m s−1 . Em cada painel o traçado pontilhado preto mostra a ascensão da parcela de ar mais instável, o traçado pontilhado vermelho representa a correção.

(18) do perfil térmico pela temperatura virtual (usado efetivamente para o cálculo das CAPEs), a linha vermelha mais fina entre TMP e ORV mostra o perfil da temperatura do bulbo úmido, e também em vermelho é indicada a estimativa da camada de influxo das tempestades junto com a HRT correspondente. Os níveis de condensação por levantamento, de convecção espontânea e de equilíbrio também são indicados. Os parâmetros fornecidos nos painéis foram calculados utilizando o pacote SHARPpy (BLUMBERG et al., 2017). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 Figura 4.9 – Diagramas skew-T-log-P gerados a partir do CFSR/CFSv2 para o ponto de grade mais próximo: (a) do evento de rajada fraca ( 14,6 m s−1 ) registrada no dia 13/11/2015 na EMA-INMET de São Miguel Arcanjo (São Paulo). (b) evento de rajada intensa (29,5 m s−1 ) registrada na EMAINMET de Sete Quedas (Mato Grosso do Sul) no dia 12/01/2015. O traçado pontilhado preto mostra a ascensão da parcela de ar mais instável, o traçado pontilhado vermelho representa a correção do perfil térmico pela temperatura virtual (usado efetivamente para o cálculo das CAPEs), a linha vermelha mais fina entre TMP e ORV mostra o perfil da temperatura do bulbo úmido, e também em vermelho é indicada a estimativa da camada de influxo das tempestades junto com a HRT correspondente. Os níveis de condensação por levantamento, de convecção espontânea e de equilíbrio também são indicados. Os parâmetros fornecidos nos painéis foram calculados utilizando o pacote SHARPpy (BLUMBERG et al., 2017). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 Figura 4.10 – Diagramas de caixas (boxplots) para (a) MLCAPE, (b) MUCAPE, (c) SBCAPE, e (d) DCAPE (todas em J kg−1 ) calculadas da reanálise CFSR/CFSv2, e separadas pelos quatro horários sinóticos indicados em azul e pelas quatro classes de rajadas convectivas detectadas pelas EMA-INMET ordenadas da esquerda para a direita: RAJ entre 10,0 e 14,9 m s−1 , RAJ entre 15,0 e 19,9 m s−1 , RAJ entre 20,0 e 24,9 m s−1 e RAJ ≥ 25 m s−1 . As caixas representam a distribuição dos valores entre os percentis 25% e 75%; as linhas verticais estendem-se até os percentis de 95% e 5%; a linha horizontal preta dentro das caixas indica a mediana. Diferentes escalas foram usadas para MLCAPE e DCAPE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 Figura 4.11 – Como na Figura 4.10, mas com os resultados estratificados pelas estações do ano. MAM representa os meses de outono, JJA o inverno, SON a primavera, e DJF o verão. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 Figura 4.12 – Como na Figura 4.10, mas para os lapse rates (LRs) das camadas: (a) entre 700-500hPa (MLLR; ◦ C km−1 ); (b) entre 850-500hPa (LR_850; ◦ C km−1 ); (c) entre a superfície e 3 km de altura (LR03; ◦ C km−1 ); e (d) para a umidade relativa média na camada entre a superfície e os primeiros 100 hPa (lowRH, %). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 Figura 4.13 – Como na Figura 4.12, mas com os resultados estratificados pelas estações do ano. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 Figura 4.14 – Como na Figura 4.10, mas para a razão de mistura média nos primeiros 100 hPa (QVM; g kg−1 ); (b) como na Figura 4.11, mas para QVM (g kg−1 ). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 Figura 4.15 – Como na Figura 4.10, mas para o parâmetro theta-e index (TEI; K); (b) como na Figura 4.11, mas para TEI (K). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85.

(19) Figura 4.16 – Como na Figura 4.10, mas para os parâmetros cinemáticos: (a) “cisalhamento” vertical do vento na camada 0-6km (CVV6; m s−1 ); (b) “cisalhamento” vertical do vento na camada 0-1km (CVV1; m s−1 ); (c) vento médio na camada 0-6km (VM6; m s−1 ); (d) vento médio na camada 0-1km (VM1; m s−1 ). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 Figura 4.17 – Como na Figura 4.16, mas com os resultados estratificados pelas estações do ano. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 Figura 4.18 – (a) Como na 4.10, mas para a helicidade relativa à tempestade verticalmente integrada nos primeiros 3 km (HRT3; m2 s−2 ); (b) como na Figura 4.11, mas para HRT3 (m2 s−2 ). Atente para a escala invertida nas ordenadas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 Figura 4.19 – (a) Como na Figura 4.10, mas para o “parâmetro composto para derecho” (DCP; adimensional); (b) como na Figura 4.11, mas para DCP (adimensional). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 Figura 4.20 – Comparação entre as estatísticas percentílicas de parâmetros calculados das sondagens observadas ("Obs") e dos perfis extraídos da reanálise CFSR/CFSv2 ("Rean") para as 00UTC e 12UTC na região Sul do Brasil no período entre janeiro de 1996 e dezembro 2015. (a) MLCAPE (J kg−1 ); (b) MUCAPE (J kg−1 ); (c) SBCAPE (J kg−1 ); (d) DCAPE (J kg−1 ). As caixas representam a distribuição dos valores entre os percentis de 25% e 75%; as linhas verticais estendem-se até os percentis de 95% e 5%; a linha horizontal preta dentro de cada caixa indica a mediana. Cada painel está dividido em 00UTC e 12UTC. Ver Figura 3.7 para a localização das estações de altitude usadas nesta análise. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 Figura 4.21 – Como na Figura 4.20, mas para: (a) MLLR (◦ C km−1 ); (b) LR_850 (◦ C km−1 ); (c) LR03 (◦ C km−1 ); e (d) lowRH (%). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 Figura 4.22 – Como na Figura 4.20, mas para: (a) CVV06; (b) CVV01; (c) VM06; e (d) VM01, todos em m s−1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 Figura 4.23 – Como na Figura 4.20, mas para: (a) HRT03 (m2 s-2); (b) TEI (K); e (c) DCP (adimensional). Atente para a ordenada invertida para HRT3. . . . . 98 Figura A.1 – Diagramas de caixas (boxplots) para o Microbursts Composite Parameter (MCP) calculado da reanálise CFSR/CFSv2: (a) separado pelos quatro horários sinóticos indicados em azul e pelas quatro classes de rajadas convectivas detectadas pelas EMA-INMET ordenadas da esquerda para a direita: RAJ entre 10,0 e 14,9 m s−1 , RAJ entre 15,0 e 19,9 m s−1 , RAJ entre 20,0 e 24,9 m s−1 e RAJ ≥ 25 m s−1 . (b) da mesma forma que (a), mas com os resultados estratificados pelas estações do ano. MAM representa os meses de outono, JJA o inverno, SON a primavera, e DJF o verão. As caixas representam a distribuição dos valores entre os percentis 25% e 75%; as linhas verticais estendem-se até os percentis de 95% e 5%; a linha horizontal preta dentro das caixas indica a mediana. . . . . . . .111 Figura A.2 – Como na Figura A.1, mas para: (a) e (b) Umidade relativa média na camada entre 150 hPa e 350 hPa acima da superfície (midRh em %). (c) e (d) Lapse rate na camada entre 3 e 6 km (◦ C km−1 ). . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 Figura A.3 – Como na Figura A.1, mas para: (a) e (b) água precipitável (em mm). (c) e (d) Altura do Nível de Condensação por Levantamento (NCL) da parcela de superfície (em metros). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .113 Figura A.4 – Como na Figura A.1, mas para: (a) e (b) Inibição convectiva para a parcela.

(20) média (J kg−1 ). (c) e (d) Índice de levantamento (Lifted Index para a parcela média). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .114 Figura A.5 – Como na Figura A.1, mas para: (a) e (b) Inibição convectiva para a parcela mais instável (J kg−1 ). (c) e (d) Índice de levantamento (Lifted Index para a parcela mmais instável). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 Figura A.6 – Como na Figura A.1, mas para: (a) e (b) Inibição convectiva para a parcela de superfície (J kg−1 ). (c) e (d) Índice de levantamento (Lifted Index para a parcela de superfície). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 Figura A.7 – Como na Figura A.1, mas para: (a) e (b) Altura do Nível de Condensação por Levantamento (NCL) da parcela média (em metros). (c) e (d) Altura do Nível de Condensação por Levantamento (NCL) da parcela mais instável (em metros). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .117 Figura A.8 – Como na Figura A.1, mas para o cisalhamento vertical do vento: (a) e (b) Na camada entre 0 e 3 km (em m s−1 ). (c) e (d) Na camada entre 0 e 10 km (em m s−1 ). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .118 Figura A.9 – Como na Figura A.1, mas para o vento médio: (a) e (b) Na camada entre 0 e 3 km (em m s−1 ). (c) e (d) Na camada entre 0 e 10 km (em m s−1 ). 119 Figura A.10 – Como na Figura A.1, mas para a helicidade relativa a tempestade na camada entre 0 e 1 km (m2 s−2 ). Atente para a escala invertida nas ordenadas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 Figura A.11 – Como na Figura A.1, mas para o vento médio relativo a tempestade: (a) e (b) Na camada entre 0 e 1 km (em m s−1 ). (c) e (d) Na camada entre 0 e 3 km (em m s−1 ). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 Figura A.12 – Como na Figura A.1, mas para o vento médio relativo a tempestade: (a) e (b) Na camada entre 0 e 6 km (em m s−1 ). (c) e (d) Na camada entre 0 e 10 km (em m s−1 ). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .122.

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(22) LISTA DE TABELAS. Tabela 3.1 – Especificações técnicas instrumentais e de amostragem de dados das EMA-INMET. Os valores com * referem-se ao tempo de resposta. . . . . . . . 48 Tabela 4.1 – Número de eventos de rajadas de vento geradas por tempestade convectivas severas no perído entre 2005 e 2015. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 Tabela 4.2 – Rajadas de vento medidas pelas EMA-INMET e as correspondentes estimativas da intensidade da rajada usando os índices WI (MCCANN, 1994), GU1 (GEERTS, 2001) e GU2 (DOTZEK; FRIEDRICH, 2009) calculados para as quatro sondagens de proximidade identificadas neste estudo. . . . 73.

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(24) LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS. CAP E. Convective Available Potential Energy. CIN. Convective Inhibition. CF SR. Climate Forecast System Reanalysis. CF Sv2. Climate Forecast System Version 2. CLP. Camada Limite Planetária. CN G. Radar Meteorológico localizado em Canguçu (RS). CP T EC. Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos. CV V. Cisalhamento Vertical do Vento. CV V 03. Cisalhamento vertical do vento na camada entre 0 e 3 km. CV V 1. Cisalhamento Vertical do Vento na camada entre 0 e 1 km. CV V 6. Cisalhamento Vertical do Vento na camada entre 0 e 6 km. DCAP E. Downdraft Convective Available Potential Energy. DCP. Derecho Composite Parameter. DJF. Trimestre de verão: dezembro, janeiro e fevereiro. DSA. Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais. EM A. Estação Meteorológica Automática. GOES. Geostationary Operational Environmental Satellite. HRT. Helicidade relativa à tempestade. HRT 3. Helicidade relativa à tempestade na camada entre 0 e 3 km. IN M ET. Instituto Nacional de Meteorologia]. JBN. Jato de Baixos Níveis. JIR. Jato de Influxo de Retaguarda. JJA. Trimestre de inverno: junho, julho e agosto. LI. Linha de instabilidade. LIF T. Lifted Index. LLLR. Low Level Lapse Rate. LR. Lapse Rate.

(25) LR03. Lapse rate na camada entre 0 e 3 km. LR_850. Lapse rate na camada entre 850 e 500 hPa. lowRH. Umidade relativa média em médios níveis. M AM. Trimestre de outono: março, abril e maio. M CP. Microburst Composite Parameter. midRH. Umidade relativa média em baixos níveis. M LCAP E. Mean Layer Convective Available Potential Energy. M LLR. Mid Level Lapse Rate. M U CAP E. Most Unstable Layer Convective Available Potential Energy. ORV. Temperatura do ponto de orvalho. P LU. Precipitação acumulada. PPI. Indicadores planos de posição [PRS] Pressão atmosférica. P yArt. Python ART Radar Toolkit. QV M. Razão de mistura média nos primeiros 100 hPa acima da superfície. RAJ. Rajada de vento. RS. Rio Grande do Sul. SBCAP E. Surface Based Convective Available Potential Energy. SBCT. Estação de ar superior localizada em Curitiba - Paraná. SBF I. Estação de ar superior localizada em Foz do Iguaçu - Paraná. SBF L. Estação de ar superior localizada em Florianópolis - Santa Catarina. SBLO. Estação de ar superior localizada em Londrina - Paraná. SBSM. Estação de ar superior localizada em Santa Maria - Rio Grande do Sul. SBP A. Estação de ar superior localizada em Porto Alegre - Rio Grande do Sul. SBU G. Estação de ar superior localizada em Uruguaiana - Rio Grande do Sul. SCM. Sistemas Convectivos de Mesoescala. SHARP py. Sounding and Hodograph Analysis and Research Program in Python. SN T G. Radar Meteorológico localizado em Santigo (RS). SON. Trimestre de primavera: setembro, outubro e novembro. T EI. θe Index.

(26) T MP. Temperatura do ar. VM. Vento Médio. V M1. Vento médio na camada entre 0 e 1 km. V M6. Vento médio na camada entre 0 e 6 km.

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(28) SUMÁRIO. 1 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 4 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.5.1 4.5.2 4.6 5 5.1 5.2. A.1. INTRODUÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 REVISÃO TEÓRICA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 CORRENTES DESCENDENTES CONVECTIVAS E A PISCINA DE AR FRIO 29 A MESOALTA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 A FRENTE DE RAJADA E AS DIFERENTES ESCALAS DOS PADRÕES DE SUPERFÍCIE GERADOS PELA CONVECÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 RAJADAS CONVECTIVAS INTENSAS NÃO ENVOLVENDO CORRENTES DESCENDENTES INTENSAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 IDENTIFICAÇÃO DE AMBIENTES FAVORÁVEIS À OCORRÊNCIA DE RAJADAS CONVECTIVAS INTENSAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 ÍNDICES PARA PREVISÃO DA INTENSIDADE DE RAJADAS DE VENTO CONVECTIVAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 METODOLOGIA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 OBSERVAÇÕES METEOROLÓGICAS DE SUPERFÍCIE E REGIÃO DE ESTUDO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 CRITÉRIOS PARA A SELEÇÃO DOS EVENTOS DE RAJADAS DE VENTO 50 SÉRIES TEMPORAIS MÉDIAS DAS VARIÁVEIS ATMOSFÉRICAS EM EVENTOS DE RAJADAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 DETECÇÃO DE PISCINAS DE AR FRIO E MESOALTAS COM OS DADOS DAS EMA-INMET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 DADOS DE RADARES METEOROLÓGICOS E A CLASSIFICAÇÃO DE MODOS CONVECTIVOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 ANÁLISE DE SONDAGENS DE PROXIMIDADE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 AVALIAÇÃO DO AMBIENTE ATMOSFÉRICO ATRAVÉS DE DADOS DAS REANÁLISES CFSR/CFSV2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 RESULTADOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 DISTRIBUIÇÃO SAZONAL, HORÁRIA E GEOGRÁFICA DAS RAJADAS DE VENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 SÉRIES METEOROLÓGICAS HORÁRIAS MÉDIAS EM TORNO DO HORÁRIO DAS RAJADAS DE VENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 CLASSIFICAÇÃO DE MODOS CONVECTIVOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 SONDAGENS DE PROXIMIDADE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 AMBIENTES ATMOSFÉRICOS EM EVENTOS DE RAJADAS DE VENTO A PARTIR DE DADOS DO CFSR/CFSV2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 Parâmetros termodinâmicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 Parâmetros cinemáticos e o “parâmetro composto para derecho” . . . . . 85 UMA AVALIAÇÃO DOS PERFIS ATMOSFÉRICOS EXTRAÍDOS DA REANÁLISE CFSR E CFSV2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 CONCLUSÕES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 PRINCIPAIS CONCLUSÕES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 RECOMENDAÇÕES PARA TRABALHOS FUTUROS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .102 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 APÊNDICE A – FIGURAS ADICIONAIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .111 AMBIENTES ATMOSFÉRICOS EM EVENTOS DE RAJADAS DE VENTO A PARTIR DE DADOS DO CFSR/CFSV2: PARÂMETROS ADICIONAIS . . . . . 111.

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(30) 1. INTRODUÇÃO. As tempestades convectivas estão entre os sistemas meteorológicos que geram fenômenos de alto impacto para a sociedade como grandes acumulados de chuva, precipitação de granizo e vendavais. Logo, conhecer melhor os fenômenos intensos que acompanham estas tempestades é importante não só para a área de Meteorologia como também para diversos setores de atividades humanas como a Defesa Civil, Agricultura, Aviação, Setor Elétrico, só para citar alguns exemplos (DOSWELL, 2003). No contexto da América do Sul, a Bacia do Prata, que inclui o setor Sul do Brasil, é conhecida por ser uma região muito favorável à ocorrência de tempestades severas (BROOKS, 2006; ZIPSER et al., 2006; CECIL; BLANKENSHIP, 2012). Dentre os fenômenos que estas tempestades podem gerar estão as intensas rajadas de vento com potencial destrutivo. De fato, de acordo com as estatísticas oficiais de desastres naturais mantidas pelos diversos órgãos de Defesa Civil no Brasil, do total de episódios de vendavais registrados oficialmente no Brasil no período entre 1991 e 2012, 77% ocorreram na região Sul e 19% no Sudeste (Figura 1.1a) (BRASIL, 2013). Ainda de acordo com este levantamento, no Sul do Brasil mais de 4 milhões de pessoas foram afetadas direta ou indiretamente por vendavais neste período, e mais de 800 mil afetadas no Sudeste (Figuras 1.1b e 1.1c). Nestas estatísticas estão incluídos vendavais de origem convectiva e não-convectiva (p.ex., ciclones extratropicais), mas sabe-se que a maioria dos episódios de ventos com alto poder destrutivo estão associados a tempestades convectivas (RECKZIEGEL, 2007; DURAÑONA; GUGGERI; ORTELI, 2016). Estes dados ressaltam que as rajadas de vento intensas associadas a convecção profunda estão entre os fenômenos deflagradores de Desastres Naturais mais comuns no Brasil. Um exemplo recente do potencial de destruição das rajadas de vento intensas foi a tempestade convectiva que atingiu a cidade de Porto Alegre (Rio Grande do Sul; RS) na noite de 29 de janeiro de 2016, quando uma rajada máxima de 33,2 m s−1 (120 km h−1 ) foi registrada naquela cidade pela estação automática de superfície do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). O vendaval derrubou árvores e postes da rede de distribuição de energia elétrica, infligiu danos em construções, deixou aproximadamente 100 pessoas feridas, e causou mais de 50 milhões de reais em prejuízos (Figuras 1.2a e 1.2b). Outros exemplos recentes no RS incluem o vendaval que ocorreu no final da tarde de 20 de dezembro de 2014, quando oito turbinas eólicas de geração de energia foram derrubadas em Santana do Livramento; e danos causados em São Borja na noite de 10 de novembro de 2015 (Figuras 1.2c e 1.2d). Enquanto que para a América do Norte os episódios de rajadas convectivas intensas são muito bem documentados e amplamente estudados há mais de quarenta anos (FUJITA; BYERS, 1977; KELLY; SCHAEFER; DOSWELL, 1985; MUELLER; CARBONE,.

(31) 26 Figura 1.1 – Eventos de vendavais ocorridos no Brasil no período de 1991 a 2012 registrados oficialmente pelos órgãos de Defesa Civil do país. (a) Porcentagem de eventos de acordo com a região geográfica: região Norte (N), Nordeste (NE), Centro-Oeste (CO), Sudeste (SE), Sul (S); (b) número de pessoas atingidas por vendavais na Região Sul em função de diferentes níveis de gravidade. (c) Igual a (b), mas para a Região Sudeste (atente para a diferente escala horizontal). Fonte: Atlas Brasileiro de Desastres Naturais (obtido em http://www.ceped.ufsc.br/atlas-brasileiro-de-desastres-naturais-1991-a-2012/).. (a). (b). (c). 1987; JOHNS; HIRT, 1987; WEISMAN, 1993; PRZYBYLINSKI, 1995; EVANS; DOSWELL, 2001; WAKIMOTO, 2001), no Brasil ainda são poucos os trabalhos abordando este assunto. Fogaccia e Filho (2002) estudaram as condições atmosféricas observadas durante a ocorrência de eventos de “windshear ” no aeroporto de Guarulhos/SP, e concluiram que a maioria destes eventos está associada a atividade convectiva. Longo, Dias e Moreira (2002) analisaram as características termodinâmicas de frentes de rajadas associadas a sistemas convectivos de mesoescala na região da Amazônia, mostrando que estas características são alteradas pelo ar de médios níveis que chega até a superfície. Lima e Menezes (2004) documentaram episódios de quedas de linhas de transmissão de energia elétrica devido a ventos intensos produzidos por tempestades severas. Outros estudos brasileiros sobre rajadas de vento convectivas incluem, por exemplo, Bueno et al. (2011) e Gonçalves e Guetter (2008). Mais recentemente, Figueiredo, Oliveira e Nascimento (2016) documentaram a ocorrência de dois episódios de “derechos” no RS, que são fenômenos convectivos de rajadas destrutivas de vento de maior duração e extensão (CONIGLIO; STENSRUD, 2004). Nenhum estudo explorou até este momento as observações horárias das estações da rede automática de superfície do INMET como possível fonte de detecção de rajadas.

(32) 27 Figura 1.2 – Episódios recentes de danos causados por rajadas de vento intensas de origem convectiva no estado do RS. (a) e (b): Porto Alegre, em decorrência do vendaval da noite de 29 de janeiro de 2016; (c) um dos oito aerogeradores derrubados na região de Santana do Livramento pela tempestade do final da tarde de 20 de dezembro de 2014; (d) cilos tombados em São Borja pelo vendaval da noite de 10 de novembro de 2015. Em todo estes episódios rajadas de vento acima de 25 m s−1 foram registradas em estações automáticas de superfície do INMET. Créditos das fotos: painel (a): Diego Guichard; (b): André Avila; (c) Fabian Ribeiro; (d) Patrick Aranda.. (a). (b). (c). (d). de vento geradas por tempestades severas por um ponto de vista climatológico. Uma dificuldade no estudo climatológico de rajadas de vento convectivas é que são fenômenos de pequena escala espacial e curta duração (escala meso-γ de Orlanski (1975)), o que dificulta sua observação, mesmo com o uso de radares meteorológicos - porque são fenômenos de superfície e de camada limite planetária, níveis mal amostrados por radares. De fato, a rede automática de superfície do INMET não foi originalmente concebida para monitorar fenômenos de mesoescala; contudo, uma pesquisa é necessária para avaliar se um estudo climatológico de rajadas convectivas severas é possível com esta rede. Neste sentido, o conhecimento climatológico sobre a ocorrência das rajadas destrutivas é parte integrante de uma estratégia mais ampla, voltada à previsão destes fenômenos (MOLLER, 2001). A previsão de tempestades severas com potencial para geração.

(33) 28 de rajadas intensas permite a emissão de avisos meteorológicos mais específicos (p.ex., identificação de situações favoráveis a tempestades cuja maior ameaça são ventos fortes e não necessariamente chuvas intensas), que podem ter grande valor para as ações de mitigação de seus impactos na sociedade. No entanto, ainda é um grande desafio operacional no Brasil discriminar os ambientes atmosféricos que produzem rajadas convectivas locais intensas. Assim, esta pesquisa tem como objetivos principais: • Gerar uma pequena climatologia, entre 2005 e 2015, de rajadas de vento convectivas de intensidade severa no setor sul do Brasil com base no banco de dados horários da rede automática de superfície do INMET e analisados em conjunto com imagens de satélites meteorológicos geoestacionários; • Avaliar se os dados horários do INMET conseguem detectar e permitem estimar a magnitude de padrões de mesoescala que tipicamente acompanham as frentes de rajada, como piscinas de ar frio e mesoaltas; • Identificar as condições meteorológicas existentes em torno da ocorrência das rajadas de vento geradas por tempestades severas no setor sul do Brasil e avaliar se tais condições ressaltam ambientes atmosféricos que discriminem a ocorrência das rajadas convectivas mais intensas daquelas menos intensas..

(34) 2. REVISÃO TEÓRICA. As rajadas de vento convectivas são uma parte integrante da circulação atmosférica gerada por tempestades. Elas têm sua origem em processos predominatemente termodinâmicos que ocorrem dentro das tempestades e que, por sua vez, influenciam a dinâmica da convecção (HOUZE, 2014). Para explicar as rajadas de vento, primeiro é importante entender o desenvolvimento das correntes descendentes convectivas. Por efeito de conservação de massa, estas descendentes dão origem a efluxos horizontais altamente acelerados e divergentes quando atingem a superfície, que se manifestam na forma de rajadas de vento. Assim, as correntes descendentes mais intensas são as que terão maior potencial para gerar rajadas de vento mais intensas, ainda que nem toda rajada de magnitude severa seja gerada por descendentes intensas. Além disto, são abordados nesta revisão dois padrões atmosféricos de mesoescala gerados pela convecção profunda intimamente relacionados com a ocorrência de rajadas de vento, que são as piscinas de ar frio e as mesoaltas. Mecanismos de geração de rajadas convectivas com potencial destrutivo mas não envolvendo correntes descendentes intensas também são brevemente revistos, assim como os estudos abordando a previsão de intensos vendavais gerados por tempestades.. 2.1. CORRENTES DESCENDENTES CONVECTIVAS E A PISCINA DE AR FRIO Os mecanismos fundamentais para o desenvolvimento das correntes descendentes. em tempestades são representados na componente vertical da equação da conservação de momento em um sistema Boussinesq invícido com a inclusão de hidrometeoros (MARKOWSKI; RICHARDSON, 2010):. 1 ∂p0 Dw =− +g Dt ρ¯ ∂z. . 0. Tv cv p0 − − wl − wi T¯v cp p¯. (2.1). Em 2.1 w representa a velocidade vertical, p a pressão atmosférica, ρ a densidade do ar, g a aceleração da gravidade, Tv a temperatura virtual, cv e cp respectivamente os calores específicos do ar a volume e pressão contante, wl a razão de mistura de água líquida, e wi a razão de mistura da fase gelo. As variáveis indicadas com barra [apóstrofo] são referentes a um estado básico de referência em equilíbrio hidrostático [são perturba0. ções em relação ao estado básico de referência]. O termo − ρ1¯ ∂p é a aceleração devido ∂z T. 0. ao gradiente vertical de perturbação de pressão; o termo g T¯vv é a flutuabilidade térmica (B), o termo. cv p 0 cp p¯. representa a contribuiçao das perturbações de pressão na flutuabilidade. (desprezível para a maioria das aplicações); e o termo −g(wl + wi ) representa o efeito de.

(35) 30 arrasto pelos hidrometeoros na flutuabilidade. Fica evidente que a presença de hidrometeoros contribui sempre para aceleração negativa (correntes descendentes), enquanto que os demais termos podem contribuir positiva ou negativamente para a aceleração vertical dependendo dos sinais das perturbações. As correntes descendentes de uma tempestade se iniciam quando a flutuabilidade negativa gerada seja pelo efeito de arrasto dos hidrometeoros precipitantes e/ou pelo resfriamento latente associado a mudança de fase destes hidrometeoros - no sentido da entropia mais alta, i.e., evaporação, fusão, ou sublimação - se contrapõe à flutuabilidade positiva das parcelas ascendentes da tempestade. Em relação ao resfriamento latente, a evaporação e/ou fusão e/ou sublimação dos hidrometeoros consomem calor latente do ambiente, e é possível quantificar seus efeitos no campo de temperatura do ar. Seguindo Custódio (2012), podemos usar a definição de temperatura potencial, a Primeira Lei da Termodinâmica e a equação de estado para os gases ideais para chegarmos à seguinte expressão (MARKOWSKI; RICHARDSON, 2010):. δθ =. θ l δrh T cp. (2.2). onde θ é a temperatura potencial, T é a temperatura absoluta do ar, l é o calor latente de vaporização (2,5.106 J kg−1 a 0°C), ou fusão (0,3.106 J kg−1 a 0°C), ou sublimação (2,8.106 J kg−1 ) da água, cp é o calor específico do ar seco a pressão constante (1004 J Kg−1 K−1 ) e δrh é a variação da razão de mistura do hidrometeoro durante a respectiva mudança de fase, fornecida em kg kg−1 . Pode-se calcular que a cada 1g kg−1 de massa de hidrometeoro evaporada / derretida / sublimada no nível de 1000 hPa (onde θ = T ), a temperatura potencial da parcela de ar que contém os hidrometeoros diminui cerca da 2,5 K / 0,3 K/ 2,8 K, respectivamente. A parcela de ar resfriada então se torna mais densa 0. do que o ar à sua volta (i.e., Tv em 2.2 torna-se negativa) gerando flutuabilidade negativa que alimenta correntes descendentes que transportam o ar resfriado na direção da superfície. Este processo dará origem à chamada piscina de ar frio que se formará na camada sub-nuvem e níveis inferiores da tempestade. Em um artigo clássico, Srivastava (1985) simulou correntes descendentes com um modelo não-hidrostástico unidimensional para a convecção com a representação de hidrometeoros na fase líquida e mostrou que as descendentes são mais intensas quando: (a) o lapse rate do ambiente (na camada onde as descendentes se encontram) se aproxima da razão adiabática seca (9,8 ◦ C km−1 ); (b) a razão de mistura de água de chuva na nuvem aumenta; (c) quando o tamanho médio das gotas precipitantes é menor; e (d) o ambiente percorrido pelas descendentes apresenta umidade relativa mais alta. Analisando o resultado (a) acima, quanto mais o lapse rate ambiental se aproxima da razão adiabática seca, mais improvável se torna a condição das parcelas de ar descendentes se tornarem mais quentes do que o ambiente pelo efeito de compressão adiabática..

(36) 31 Portanto, esta situação favorece a manutenção da flutuabilidade negativa das parcelas de ar. Como consequência disto, Srivastava (1985) concluiu que à medida que a estabilidade do ambiente aumenta (i.e., lapse rate se afasta da razão adiabática seca) somente correntes descendentes contendo uma quantidade apreciável de hidrometeoros poderão se tornar intensas (dando origem às "microexplosões úmidas"), uma vez que a produção de flutuabilidade negativa pelos efeitos de arrasto terá de ser mais acentuada para neutralizar a possibilidade da produção de flutuabilidade positiva pela compressão das parcelas de ar descendentes. O resultado (b) de Srivastava (1985) surge do fato de que quanto maior a razão de mistura de água de chuva na nuvem, maior é o efeito de arrasto imposto no ar contribuindo para flutuabilidade negativa; e maior também será a oferta de água para evaporação (Figura 2.1). Em relação ao resultado (c), gotas com raios menores possuem uma razão área-sobre-volume maior, o que amplifica a área total de exposição das gotas ao ar subsaturado, aumentando a taxa de evaporação total e induzindo flutuabilidade mais negativa. Finalmente, no que diz respeito ao resultado (d), ambientes com umidade relativa mais alta na camada de percurso das parcelas descendentes induzirão T¯v maiores, implicando em maior potencial para manutenção ou amplificação da flutuabilidade negativa. No entanto, correntes descendentes intensas podem ser observadas em ambientes com umidade relativa mais baixa, pois os processos evaporativos, quando muito intensos, podem diminuir a umidade relativa. Além disso, conforme mostrado por Betts e Dias (1979), o transporte de. θe dos níveis médios até a superfície pelas correntes descendetes também pode contribuir para diminuir a umidade relativa do ambiente. Este último resultado parece contradizer a expectativa de que uma maior umidade relativa do ambiente produz correntes descendentes mais fracas devido a um menor potencial para o resfriamento evaporativo. Conforme discutido em Wakimoto (2001), o entranhamento de ar ambiente mais seco é importante para iniciar a corrente descendente (tipicamente nas camadas entre níveis baixos e médios da tempestade convectiva), mas sua persistência pode na verdade se tornar prejudicial para a intensificação da descendente nos níveis inferiores à camada de formação da mesma. Resultados numéricos de Proctor (1988) na simulação de microexplosões incluindo a fase gelo também indicaram que uma corrente descendente intensa requer entranhamento de ar seco próximo ao nível de derretimento dos hidrometeoros (formação de flutuabilidade negativa), mas alta umidade relativa em baixos níveis. Também deve-se considerar o fato de que alta umidade na camada limite planetária pode levar ao desenvolvimento de tempestades mais intensas (maior energia potencial convectiva disponível; CAPE) e com maior massa total de hidrometeoros, que, pelos efeitos de arrasto, pode se traduzir em maior potencial de geração de descendentes mais intensas, mesmo antes dos efeitos de entranhamento serem considerados. Quando considerou a presença de hidrometeoros na fase gelo, Srivastava (1987).

(37) 32 Figura 2.1 – Resultados obtidos por Srivastava (1985) e extraída de Houze (2014). Os números plotados no painel representam a velocidade vertical (em m s−1 ) no nível correspondente a 3,7 km abaixo do topo da corrente descendente, é função do lapse rate do ambiente e da razão de mistura de água líquida neste nível. Os números na escala superior indicam a refletividade do radar (reflectivity ; em dBZ) e a taxa de precipitação (rainfall rate; em mh−1 ). A linha tracejada curvada separa as correntes descendentes intensas das menos intensas. A linha vertical tracejada separa as microexplosões úmidas (> 35 dBZ) e secas (< 35 dBZ). A umidade relativa do ambiente é 70% e não há entranhamento.. mostrou que a flutuabilidade negativa adicional produzida pelo derretimento/sublimação do gelo pode produzir correntes descendentes intensas mesmo quando o lapse rate do ambiente se afasta da razão adiabático seca. Conforme discutido em Emanuel (1994), o calor latente de fusão, apesar de ser aproximadamente oito vezes menor do que o calor latente de vaporização, pode ter efeitos locais muito importantes. Por exemplo, a medida que precipitam, todos ou a maioria dos cristais de gelo irão derreter após passar pela isoterma de 0◦ C, enquanto somente parte da precipitação irá evaporar antes de atingir a superfície. Além disso, os cristais de gelo possuem uma velocidade terminal menor e sua forma geométrica faz com que tenham uma relação área-sobre-volume muito maior do que as gotas de água. Isto faz com que, dado o mesmo grau de subsaturação, uma fração muito maior de cristais de gelo sublime comparada com as gotas de chuva. Este pode ser um efeito tão poderoso que algumas correntes descendentes podem ser dirigidas mais facilmente pelo efeito de sublimação do gelo do que pela evaporação da precipitação. É importante ressaltar que a discussão acima abordou apenas a geração de correntes descendentes de escala convectiva forçadas por processos de origem termodinâmica que influenciam a flutuabilidade na equação 2.1. Perturbações de pressão induzidas pela atividade convectiva podem também favorecer a formação de correntes descendentes através do gradiente vertical de perturbação de pressão (primeiro termo do lado direito de 2.1). Isto é observado, por exemplo, nas bordas laterais das correntes ascendentes em níveis médios e altos de tempestades convectivas (HOUZE, 2014). Porém, este mecanismo não.

(38) 33 é abordado nesta revisão pois as situações de rajadas de vento em superfície raramente têm este mecanismo como forçante de grande importância; rajadas convectivas produzidas por correntes descendentes de retaguarda em supercélulas possivelmente se inserem nesta classe (MARKOWSKI, 2002). Ainda mais rara é a formação de rajadas convectivas severas em regiões de influxo ou correntes ascendentes de tempestades. Apenas na presença de mesociclones de baixos níveis (i.e., intensos centros de baixa pressão dinamicamente induzidos) em tempestades do tipo supercélula é possível observar influxos capazes de gerar rajadas de vento de intensidade severa (SCHENKMAN; XUE; DAWSON, 2016).. 2.2. A MESOALTA Como resposta à formação da piscina de ar frio na camada sub-nuvem da tem-. pestade, uma região localizada de alta pressão é gerada, caracterizando uma mesoalta (JOHNSON; HAMILTON, 1988). Esta perturbação positiva de pressão em superfície é predominantemente de natureza hidrostática, e pode ser explicada partindo-se da aplicação do operador divergente (tridimensional) sobre as equações da conservação de momento em um sistema Boussinesq invícido (p.ex., Houze (2014)), resultando em: 0. ∇2 p =. δ (ρB) − ∇(ρV.∇V ) δz. (2.3). 0. onde p é a perturbação de pressão em relação a um estado básico hidrostático, ρ é a densidade do ar do estado básico, B é a flutuabilidade (B = −. (ρ−ρ) g ), ρ. e ∇(ρV.∇V ) é. a divergência (tridimensional) do termo advectivo das equações do movimento, lembrando que ρ é constante no sistema Boussinesq. A expressão 2.3 é uma equação diferencial parcial elíptica que mostra que perturbações de pressão podem surgir devido a variações verticais da flutuabilidade, representadas pelo primeiro termo do lado direito da equação. Este termo permite explicar a formação de uma mesoalta em resposta à flutuabilidade negativa presente nas camadas inferiores da tempestade durante o estágio de geração e intensificação das correntes descendentes. O primeiro termo do lado direito de 2.3 indica que se uma camada atmosférica apresentar variação vertical negativa [positiva] de flutuabilidade uma perturbação de pressão positiva 0. [negativa] será induzida nesta camada (lembrando que p será um máximo [mínimo] aonde 0. ∇2 p for negativo [positivo]). A Figura 2.2 mostra o resultado esquematicamente. Assim, havendo uma camada de flutuabilidade negativa nos níveis inferiores da tempestade (isto é, o ar mais denso que alimenta a piscina de ar frio) uma perturbação positiva de pressão se formará no flanco inferior desta camada, pois mesoalta na superfície.. ∂B ∂z. será negativo ali, o que dará origem à.

(39) 34 Figura 2.2 – Perturbações no campo de pressão induzidas pela flutuabilidade (B). (a) volume de ar com flutuabilidade positiva (B > 0) e (b) volume de ar com flutuabilidade negativa (B < 0).. Nesta configuração a aceleração devido ao gradiente vertical de perturbação de pressão fica orientada para cima, o que desfavorece o movimento subsidente do ar mais frio logo acima da superfície. Esta é uma maneira de compreender a formação da mesoalta em superfície como uma resposta hidrostática da atmosfera, no sentido em que a presença da mesma tende a desfavorecer as acelerações verticais. Apesar disto, os movimentos descendentes convectivos ocorrerão porque o gradiente horizontal da perturbação de pressão induzido será intenso o suficiente para gerar um padrão divergente em superfície que desloca o ar lateralmente dando lugar ao ar com flutuabilidade negativa que subside até a superfície. É por este motivo que o volume de ar mais denso que dá origem às correntes descendentes convectivas, principalmente as mais intensas (p.ex., microexplosões), possui pequena extensão horizontal ou, equivalentemente, uma alta razão de aspecto. Caso tivesse grande extensão horizontal (p.ex., centenas de quilômetros), ou baixa razão de aspecto, não conseguiria induzir gradientes horizontais de pressão no seu flanco inferior com intensidade suficiente para se contrapor ao efeito do gradiente vertical de perturbação de pressão, o qual tende a impedir o movimento vertical. Logo, correntes descendentes convectivas são fenômenos altamente não-hidrostáticos. (Como resultado final disto, as rajadas de vento severas de origem convectiva também tendem a ter pequena extensão horizontal). Apesar da mesoalta ser modulada principalmente por uma resposta hidrostática da atmosfera, processos não-hidrostáticos também influenciam sua intensidade. Estes processos estão contidos no termo ∇(ρV.∇V ) da equação 2.3. A contribuição não-hidrostática na formação da mesoalta pode ser representada pelos termos de extensão (splat), obitidos ao expandir-se o termo ∇(ρV.∇V ), dados por:.