UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS E CLIMÁTICAS BACHARELADO EM METEOROLOGIA
AMANDA CAROLINA DA SILVA QUEIROZ
AVALIAÇÃO DA PRECIPITAÇÃO E DOS PADRÕES FÍSICOS E
MORFOLÓGICOS DAS LINHAS DE INSTABILIDADE E A RELAÇÃO COM O GRADIENTE INTER-HEMISFÉRICO DO ATLÂNTICO TROPICAL
NATAL/RN DEZEMBRO DE 2018
AMANDA CAROLINA DA SILVA QUEIROZ
AVALIAÇÃO DA PRECIPITAÇÃO E DOS PADRÕES FÍSICOS E
MORFOLÓGICOS DAS LINHAS DE INSTABILIDADE E A RELAÇÃO COM O GRADIENTE INTER-HEMISFÉRICO DO ATLÂNTICO TROPICAL
Orientador: Prof. Dr. Weber Andrade Gonçalves
NATAL/RN DEZEMBRO DE 2018
Monografia apresentada à Coordenação do Curso de Meteorologia da Universidade Federal do Rio Grande do Norte como requisito parcial para a obtenção do título de Bacharela em Meteorologia.
Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN Sistema de Bibliotecas - SISBI
Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Central Zila Mamede Queiroz, Amanda Carolina da Silva.
Avaliação da precipitação e dos padrões físicos e morfológicos das Linhas de Instabilidade e a relação com o Gradiente Inter-Hemisférico do Atlântico Tropical / Amanda Carolina da Silva Queiroz. - 2018.
57 f.: il.
Monografia (Bacharelado em Meteorologia) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Ciências Exatas e da Terra, Departamento de Ciências Atmosféricas e Climáticas. Natal, RN, 2019.
Orientador: Prof. Dr. Weber Andrade Gonçalves.
1. Meteorologia - Monografia. 2. ISCCP-Tracking - Monografia. 3. Sensoriamento remoto - Monografia. 4. Sistemas convectivos - Monografia. 5. Temperatura da Superfície do Mar - Monografia. 6. TRMM - Monografia. I. Gonçalves, Weber Andrade. II. Título.
RN/UF/BCZM CDU 551.5
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS E CLIMÁTICAS BACHARELADO EM METEOROLOGIA
A monografia AVALIAÇÃO DA PRECIPITAÇÃO E DOS PADRÕES FÍSICOS E MORFOLÓGICOS DAS LINHAS DE INSTABILIDADE E A RELAÇÃO COM O GRADIENTE INTER-HEMISFÉRICO DO ATLÂNTICO TROPICAL elaborada por AMANDA CAROLINA DA SILVA QUEIROZ e aprovada por todos os membros da banca examinadora foi aceita pelo Colegiado do Curso de Meteorologia e homologada pelos membros da banca como requisito parcial à obtenção do título de BACHARELA EM METEOROLOGIA.
Natal, 13 de dezembro de 2018
BANCA EXAMINADORA:
_________________________________________________ Prof. Dr. Weber Andrade Gonçalves - orientador
(Departamento de Ciências Atmosféricas e Climáticas-DCAC/UFRN)
_________________________________________________ Prof. Dr. Cristiano Prestrelo de Oliveira - membro interno (Departamento de Ciências Atmosféricas e Climáticas-DCAC/UFRN)
_________________________________________________ Prof. Dr. Bergson Guedes Bezerra - membro interno
Dedico este trabalho ao meu irmão, Samuel Sérgio (in memorian), que, infelizmente, partiu tão cedo deste mundo, com apenas um ano e nove meses, me deixando com o coração apertado de saudades, porém é minha fonte de força e de segurança.
AGRADECIMENTOS
Em primeiro lugar, agradeço a Deus por tudo que Ele me deu nesta caminhada da graduação. Grata pela força, pelo discernimento e pela coragem. Ninguém explica Deus!
À minha mãe, Elaine Cristina, sou/serei eternamente grata por ter sido meu alicerce e a responsável maior por todos os ensinamentos que tive durante toda a vida. Aquela que, com muito carinho e amor, não mediu esforços para que eu chegasse a concluir minha primeira graduação. Amo você, mãe!
Ao meu padrasto, William do Nascimento, que se faz presente desde os meus dois anos de idade e que sempre está comigo, me dando suporte e estímulos para enfrentar os obstáculos da vida, gostaria de dizer que estar contigo nesta vida é um grande privilégio e sou muito orgulhosa do pai que és para mim.
Ao meu pai, Sérgio Queiroz, e à minha madrasta, Mathilde Helena, pessoas essenciais em minha vida e merecedoras da minha admiração, que, apesar da distância, sempre fizeram o possível para estar sempre comigo fisicamente. Obrigada por tudo que fizeram por mim durante a graduação, por todo o auxílio.
Aos meus irmãos, Victor Eduardo, Matheus Gabriel e Vinícius Cauã que são meus amores incondicionais. Vocês foram e são minha fonte de alegria nos momentos mais turbulentos, me fazem esquecer das angústias e ansiedades quando estou junto a vocês.
Ao meu anjo e irmão, Samuel Sérgio (in memoriam), sou grata por todos os momentos que pude viver ao seu lado durante o tempo de um ano e nove meses que você esteve junto a mim fisicamente, pois, na minha memória, está sempre presente, me guardando e me fortalecendo.
À minha avó materna, Fátima Oliveira, por todo o amor do mundo que sempre me deu. Meu amor por ti é inestimável.
Ao meu namorado, Helder Felipe, pessoa com quem eu аmо partilhar а vida. Obrigada pelo carinho, pela paciência, pelas renúncias, pela sua capacidade de me trazer tranquilidade na correria de cada semestre e pela sua compreensão nos momentos mais turbulentos da graduação em que não puder me divertir junto a ti.
Ao meu bisavô, Raul Luzia, à minha bisavó, Laura Maria, ao meus avós e meus tios, em especial tia Edilza e tio Mariano, por toda a força, por todo o incentivo e o carinho que me deram durantes os últimos quatro anos de graduação.
Aos meus padrinhos, Lauricéia, Josélio, Andréia e Márcio, por serem, desde o início de tudo, grandes incentivadores da minha formação profissional como meteorologista.
A toda a família Fernandes, que me acolheu tão bem e sempre esteve pronta a me ajudar em qualquer momento que eu precisasse.
As minhas grandes amigas, que na verdade são consideradas irmãs, em especial Leila Santiago, Lívia Dumaresq e Isabelle Diniz.
A todos meus amigos do colégio Instituto Reis Magos.
Aos meus amigos da graduação em meteorologia pelos momentos que vivemos em sala de aula, em trabalhos em grupo, em congressos, em simpósios e em visitas técnicas, e até mesmo em momentos de grande diversão.
Ao Laboratório de Mapas e Dados de Recursos Energéticos (LMD) pertencente ao Centro de Tecnologias do Gás e Energias Renováveis (CTGAS-ER), onde tive a excelente oportunidade de estagiar durante um ano e aprimorar os meus conhecimentos e adquirir novos, sendo muito bem acolhida por todos. Agradeço, especialmente, ao meu supervisor de estágio, Dr. Alexandre Torre Silva dos Santos que, com toda a paciência e dedicação, me propiciou grandes conhecimentos, ajudando na minha formação como uma profissional responsável e experiente.
Ao meu orientador, prof. Dr. Weber Gonçalves, minha eterna gratidão a Deus pela tua vida, e a ti por toda a disponibilidade em me auxiliar durante quase quatro anos de projeto de iniciação científica, pela paciência em me ensinar, pela amizade e pelos conselhos. Muito obrigado por suas análises minuciosas e sugestões de grande valia para a conclusão do trabalho. Sou uma grande admiradora do teu amor pela meteorologia, do teu sucesso, do teu profissionalismo e do teu carisma.
Agradeço a todos os funcionários e professores do Departamento de Ciências Atmosféricas e Climáticas (DCAC), pelas inúmeras contribuições em minha vida, pelos conhecimentos compartilhados, pelas experiências vividas e pelas várias vezes em que me confiaram a organização de eventos.
Aos membros participantes da banca de avaliação deste trabalho.
Em geral, a todos vocês que de uma forma ou outra estiveram ao meu lado durante estes quatro anos de caminhada, muito obrigada. Que Deus os abençoe.
Confia no Senhor e faze o bem; habitarás na terra, e verdadeiramente serás alimentado. Deleita-te também no Senhor, e te concederá os desejos do teu coração. Entrega o teu caminho ao Senhor; confia nele, e ele o fará.
RESUMO
A precipitação pluvial é uma variável que requer muitos estudos acerca dela. Na América do Sul, a região Amazônica destaca-se por grandes acumulados de precipitação em alguns períodos do ano, com alguns sistemas meteorológicos como as Linhas de Instabilidade (LI), atuando como moduladores destes acumulados de precipitação. Ademais, a precipitação pode ser influenciada pela Temperatura da Superfície do Mar dos oceanos tropicais. A exemplo, tem-se o oceano Atlântico tropical, sendo este representado pelo Gradiente Inter-Hemisférico de Anomalias da Temperatura da Superfície do Mar do Atlântico Tropical (GRADATL). Este estudo abordou aspectos das Linhas de Instabilidade e da variabilidade da precipitação associada e a possível relação da ocorrência e da intensidade das LIs com o GRADATL. Analisamos 3 anos com a atuação do GRADTATL em fase positiva e 3 anos em fase de GRADATL negativo sobre o Nordeste da Amazônia e Norte do Nordeste do Brasil. Utilizou-se dados de satélites geoestacionários e dados do satélite TRMM para cumprir com os objetivos. As LIs foram identificadas a partir da excentricidade e da inclinação dos sistemas, sendo denominadas como Sistemas Lineares (SL). Os SL são aqueles com excentricidade menor ou igual a 0.2 e inclinação menor que zero. Conclui-se que a quantidade de SL foi menor nos anos de fase negativa do GRADATL. Com relação aos aspectos físicos e morfológicos, não há diferença entre os anos de GRADATL positivo e negativo. As precipitações média e máxima não apresentaram diferenças significativas para os dois cenários: GRADATL positivo e GRADATL negativo. Ao avaliar a distribuição da precipitação da relação entre a precipitação causada pelos SL e a precipitação causada por todos os sistemas, no ano de 2004 (GRADATL positivo), os SL se manifestaram bem, provocando elevados índices pluviais. Por fim, há um indicativo de que o GRADATL não influencia de maneira significativa nas características físicas e morfológicas.
Palavras-chave: ISCCP-Tracking. Sensoriamento remoto. Sistemas convectivos. Temperatura da Superfície do Mar. TRMM.
ABSTRACT
Rainfall is a variable that requires a lot of studies about it. In South America, the Amazon region stands out due to large accumulations of precipitation in some periods of the year, with some meteorological systems such as the Squall Lines (LI), acting as modulators of these precipitation accumulations. Moreover, precipitation can be influenced by the Sea Surface Temperature of the tropical oceans. For example, there is the tropical Atlantic Ocean, which is represented by the dipole mode, or Inter-Hemispheric Gradient of Temperature Anomalies of the Tropical Atlantic Sea Surface (GRADATL). In view of this, this present work studied aspects of the Squall Lines and the rainfall variability associated with them and the possible relation of the occurrence and the intensity of the LIs with GRADATL. Analyzed 3 years with the performance of GRADATL in a positive phase and 3 years in GRADATL phase negative on the Northeast of the Amazon and North of the Northeast of Brazil. Geostationary satellite data and TRMM satellite data were used to achieve the objectives. The LIs were identified from the eccentricity and slope of the systems, being denominated as Linear Systems (SL). SL are those with eccentricity value less than or equal to 0.2 and slope less than zero. The conclusion is that the amount of SL was lower in the GRADATL negative phase years. Regarding the physical and morphological aspects, there is no difference between the years of positive and negative GRADATL. When assessing the precipitation distribution of the relationship between precipitation caused by SL and precipitation caused by all systems, in 2004 (GRADATL positive) SLs manifested well, causing high rainfall indexes. Finally, there is an indication that GRADATL does not significantly influence the physical and morphological characteristics.
Key words: Convective systems. ISCCP-Tracking. Remote sensing. Sea Surface Temperature. TRMM.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Fases do modo meridional do OAT, sendo: a) GRADATL positivo (GRADATL +), b) GRADATL negativo (GRADATL -) ...10
Figura 2 – Localização da área de estudo...13
Figura 3 – GRADATL de janeiro de 2000 a setembro de 2007, segundo metodologia proposta por Servain (1991)...16
Figura 4 – ONI (região Niño 3.4) de 2000 a 2007...17
Figura 5 – Raio (km) dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%)...22
Figura 6 – Fração convectiva dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%)...23
Figura 7 – Temperatura mínima dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%)...24
Figura 8 – Temperatura média dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%)...25
Figura 9 – Temperatura média dos aglomerados convectivos nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%)...26
Figura 10 – Raio médio (km) dos aglomerados convectivos nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%)...26
Figura 11 – Maior raio do aglomerado convectivo no sistema convectivo nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%)...27
Figura 12 – Número de aglomerados convectivos no sistema convectivo nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%)...27
Figura 13 – Distribuição da precipitação máxima dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%)...29
Figura 14 – Distribuição da precipitação média dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%)...29
Figura 15 – Distribuição da precipitação da relação SL/TOTAL (%) sobre a área de estudo nos diferentes anos negativos [(a) 2002, (b)2003 e (c)2006] e anos positivos [(d)2001, (e)2004 e (f)2006]...31
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Variáveis contidas dentro da base de dados do ISCCP-Tracking...15
Tabela 2 – Quantidade de SL nos diferentes anos estudados identificados nos dados CS-DB, sendo os anos de fase negativa (positiva) do GRADATL em itálico (negrito)...21
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ATSM Anomalia da Temperatura da Superfície do Mar
ATN Atlântico Tropical Norte ATS Atlântico Tropical Sul
ASAS Alta Subtropical do Atlântico Sul CCM Complexo Convectivo de Mesoescala CERES Clouds and Earth’s Radiant Energy System
CS-DB Convective Systems Database CT-CB Convective Tracking Database
DAAC Distributed Active Archieve Center DOL Distúrbio Ondulatório de Leste ECCE Excentricidade
EN El Niño
ENOS El Niño Oscilação Sul FRAC Fração convectiva
GES DISC Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center GOES Geostationary Operational Environmental Satellite
GRADATL Gradiente Inter-hemisférico de Anomalia da Temperatura da Superfície do Mar do Atlântico Tropical
GRADATL- GRADATL em fase negativa GRADATL+ GRADATL em fase positiva
GSFC Goddard Space Flight Center HN Hemisfério Norte
HS Hemisfério Sul INCL Inclinação
ISCCP-Tracking International Satellite Cloud Climatology Project JAXA Japan Aerospace Exploration
km Quilômetros
km/h Quilômetros por hora LA Leste da Amazônia
LI Linha de Instabilidade
LIC Linha de Instabilidade Costeira
LIP Linha de Instabilidade com Propagação
LIP1 Linha de Instabilidade com Propagação do Tipo 1 LIP2 Linha de Instabilidade com Propagação do Tipo 2
LN La Niña
LIS Lightning Imaging System mm/h Milímetros por hora
mm/s Metros por segundos NA Nordeste da Amazônia
NASA National Aeronautics and Space Administration NEB Nordeste do Brasil
NNEB Norte do Nordeste do Brasil NetCDF Network Common Data Form
NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration ONI Oceanic Niño Index
PR Precipitation Radar SC Sistema Convectivo
SCM Sistema Convectivo de Mesoescala SF Sistemas Frontais
SL Sistema Linear
TMEDCL Temperatura média dos aglomerados convectivos TMI TRMM Microwave Imager
TMINCL Temperatura mínima dos sistemas convectivos TMPA TRMM Multi-satellite Precipitation Algorithm TRMM Tropical Rainfall Measuring Mission
TSM Temperatura da Superfície do Mar VCAN Vórtice Ciclônico de Altos Níveis
VIRS Visible and InfraRed Scanner
ZCAS Zona de Convergência do Atlântico Sul ZCIT Zona de Convergência Intertropical
SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO...1 1.1 Objetivos...3 1.1.1 Objetivo geral...3 1.1.2 Objetivos específicos...3 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA...4 2.1 Linhas de Instabilidade...4
2.2 Gradiente Inter-hemisférico de Anomalias da Temperatura da Superfície do Mar do oceano Atlântico Tropical...7
2.3 Relação entre o El Niño Oscilação Sul, o oceano Atlântico e a precipitação na América do Sul...11
3 MATERIAL E MÉTODOS...13
3.1 Área de estudo...13
3.2 Material...14
3.2.1 Dados...14
3.2.1.1 Dados dos satélites geoestacionários...14
3.2.1.2 Dados de TSM...15
3.2.1.3 Dados do satélite TRMM...16
3.3 Métodos...19
3.3.1 Escolha do período de estudo...19
3.3.2 Definição dos sistemas...19
3.3.3 Relação entre os sistemas e a precipitação...19
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES...21
5 CONCLUSÕES...33
1
1 INTRODUÇÃO
A precipitação pluvial é, indiscutivelmente, a variável meteorológica que mais necessita de estudos, tendo em vista o forte impacto causado pela mesma em vários setores da sociedade e da economia e a preponderância para a tomada de decisões. Um exemplo está na agricultura, onde o cultivo de determinados plantios depende fortemente de planejamento. O monitoramento do tempo e clima também é importante em outros setores, como geração de energia, saúde, defesa civil, defesa ambiental, etc., especialmente em áreas como a região Amazônica e Nordeste do Brasil (NEB), onde a população seguidamente sofre com a ocorrência de eventos extremos, tanto de temperatura como de precipitação.
Na América do Sul diversos sistemas meteorológicos atuam de maneira a gerar acumulados de precipitação significativos em diversas áreas, como a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), Vórtice Ciclônico em Altos Níveis (VCAN), Distúrbios Ondulatórios de Leste (DOL), Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS), Sistemas Frontais (SF); Linhas de Instabilidade (LI) e Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM) (CAVALCANTI, 1982; COHEN et al., 1989).
A região Amazônica é uma área em que há casos de acumulados de precipitações significativas em alguns períodos do ano. Esses eventos significativos podem ser provocados por influência de padrões sinóticos já conhecidos como a ZCIT e por influência de sistemas de mesoescala como as LI. O estudo da LI é de suma importância, visto que esse sistema pode provocar uma mudança rápida e brusca no tempo da região onde a mesma está atuando, uma vez que estas linhas se desenvolvem em curto período de tempo, podendo levar a inundações, por exemplo.
Diversos trabalhos sobre a influência dos sistemas atmosféricos na precipitação na região do NEB e na Amazônia foram executados, como: a influência do deslocamento da ZCIT na precipitação no norte do NEB (HASTENRATH; LAMB, 1977) e a influência das LI geradas pela a interação dos ventos alísios com a circulação de brisas (CAVALCANTI, 1982; COHEN et al., 1989) dentre muitos outros que abordaram esse tema com o objetivo de entender alguns mecanismos que influenciam a variável tão complexa que é a precipitação.
Além de sistemas meteorológicos, sabe-se que a precipitação pode ser modulada pela Temperatura Superfície do Mar (TSM) dos oceanos tropicais. Sobre a América do Sul, estudos mostraram indicativos que os oceanos Pacífico e Atlântico tropicais desempenham um importante papel nas flutuações climáticas (GRIMM et al., 1998; DIAZ et al.,1998; GRIMM, 2003, apud OLIVEIRA, 2008).
2
O fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENOS), associado às anomalias de circulação da atmosfera, é também um dos grandes moduladores da precipitação e pode causar anomalias de precipitação em áreas extensas dos trópicos e sub-trópicos (KOUSKY et al., 1984; ROPELEWSKI; HALPERT, 1987; KAYANO et al., 1988; ROPELEWSKI; HALPERT, 1989, apud OLIVEIRA, 2008). Na América do Sul, são três áreas que tem a precipitação modulada pelo ENOS, dentre elas o NEB é aquela cuja variação de precipitação tem relação mais forte com o ENOS (KOUSKY; ROPELEWSKI, 1989).
Outros fatores podem agir em conjunto ou concorrer com a variabilidade da TSM do oceano Pacífico tropical para modular a precipitação na América do Sul. Nessa circunstância, o oceano Atlântico tropical tem um papel muito importante, sendo o seu papel no clima do NEB ressaltado em vários artigos (i.e., HASTENRATH e HELLER, 1977; MARKHAM e MCLAIN, 1977; MOURA e SHUKLA, 1981; NOBRE E SHUKLA, 1996; SOUZA et al. 1998; SOUZA et al. 2000; PEZZI e CAVALCANTI, 2001; ANDREOLI et al. 2004; KAYANO e ANDREOLI, 2004; SOUZA et al. 2004, 2005; ANDREOLI e KAYANO 2006; KAYANO e ANDREOLI, 2006, apud OLIVEIRA, 2008).
Dois modos de variabilidade foram encontrados ao analisar a TSM do oceano Atlântico tropical: um modo, conhecido por modo equatorial, é caracterizado por anomalias de mesmo sinal por toda a bacia e representa um aquecimento (resfriamento) das águas superficiais no Atlântico equatorial e o outro modo define-se por um gradiente meridional de anomalias de TSM (ATSM) intitulado dipolo (ANDREOLI, 2003). O modo dipolo também é conhecido por Gradiente Inter-hemisférico de Anomalias da Temperatura da Superfície do Mar do Atlântico Tropical (GRADATL).
Neste estudo pretende-se abordar aspectos da LI e a variabilidade de precipitação associada às LI sobre o Nordeste da Amazônia (NA) e Norte do NEB (NNEB) em anos de GRADATL em fases diferentes. Para tanto, foram utilizados dados de sensoriamento remoto. As LI foram identificadas a partir da base de dados do International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP-Tracing) e a precipitação extraída dos dados do satélite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM).
3
1.1 Objetivos
1.1.1 Objetivo geral
O objetivo geral é avaliar a existência da relação entre o GRADATL, ocorrência e intensidade das LIs que atuam na costa Norte do NEB e na região Amazônica, relacionando ainda com a precipitação pluvial.
1.1.2 Objetivos específicos
Especificamente, este trabalho detém-se a:
- Identificação da quantidade de sistemas convectivos que ocorreram na área de estudo de acordo com sua inclinação e sua excentricidade;
- Avaliar as características físicas e morfológicas das LI nas diferentes fases de GRADATL; - Avaliar o deslocamento das LI na área de estudo;
- Verificar uma possível relação entre as LI e o GRADATL;
4
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 2.1 Linhas de Instabilidade
Em 1945, Hamilton e Archbold descreveram a existência de um fenômeno meteorológico distinto: a LI. Os autores citados anteriormente foram os primeiros a discutir sobre as LI e para eles, a LI típica dos trópicos é uma linha de cúmulo nimbos que se forma ao longo da borda de uma grande área que com correntes de movimentos ascendentes. As LI são células convectivas estreitas dispostas de forma alinhadas caracterizadas pela presença de grande nebulosidade e formam-se ao redor do globo.
A LI, após estudos iniciais de Hamilton e Archbold (1945), foi definida como uma linha sólida com precipitação estratiforme em sua retaguarda (SMULL e HOUZE, 1987; JOHNSON e HAMILTON, 1988; HOUZE et al., 1990; BRAUN e HOUZE, 1994; HILGENDORF e JOHNSON, 1998; ABDOULAEV e LENSKAIA, 1998, ABDOULAEV et al., 2000; SALES, 2000).
Zipser (1969) apresentou a primeira documentação de uma linha durante um experimento de campo com foco em um caso no Pacífico Equatorial, em que foram mostradas algumas características termodinâmicas e dinâmicas de um fenômeno generalizado similares a uma LI típica de latitudes médias. A partir deste momento, iniciaram-se vários trabalhos em diversas áreas do mundo para explicar as LI e os processos envolvidos juntos a estas.
De acordo com a classificação de Orlanski (1975), as LI pertencem à escala meso beta, com um comprimento médio horizontal da ordem de 20 km a 200 km e tempo de duração de 6 horas a 2 dias. No Brasil, um dos primeiros estudos realizados sobre a LI foi desenvolvido por Kousky (1980). Neste estudo, ele apresentou que as LI que se formavam ao longo da costa norte-nordeste do Brasil eram induzidas pela brisa marítima e pelos ventos alísios de sudeste.
Diversos estudos científicos descreveram as características gerais das LI (p.ex., CAVALCANTI, 1982; COHEN et al., 1989).
As LI apresentam comprimentos entre 1000-2000 km, podendo atingir até́ 3500 km (GRECO et al., 1990), provocando tempo severo nas regiões sob sua influência. Molion (1987) afirmou que essas LI podem propagar-se com velocidade média de 10° de longitude por dia, ou seja, 45-55 km/h.
Na América do Sul, a formação das LI também se dá ao longo da costa norte/nordeste como resultado, principalmente, da convecção induzida pela brisa marítima, circulação que ocorre em resposta ao gradiente horizontal de pressão gerado pelo contraste térmico diário entre o continente e o oceano Atlântico Tropical. A brisa marítima é uma circulação formada durante o dia quando há a ascensão de ar no continente que está relativamente mais quente que o oceano.
5
De acordo com a literatura, se verifica que as LI podem estar diretamente associadas a vários sistemas atmosféricos como, por exemplo, sistemas frontais, ciclones extratropicais, correntes de jatos em baixos e altos níveis, ondas de gravidade e brisas marítimas e, a depender do sistema relacionado à LI, vários padrões de precipitação vão ser observados, geralmente como banda de precipitação. Neste sentido, Hane (1986) explica que há diferença entre a banda de precipitação e a LI: a atividade convectiva da LI é muito intensa, enquanto as bandas de precipitação não possuem, necessariamente, convecção ou apresentam apenas fraca convecção.
Em relação aos deslocamentos das linhas, a penetração da frente de brisa é uma condição determinante. Os sistemas que adentram o continente, deslocando-se em média de 400 a 800 km, ocorrem quando o fluxo médio, em 850 hPa, é perpendicular à costa, consoante Kousky (1980). Quando este comportamento não ocorre, as LI não têm suporte para adentrar ao continente. Algumas destas linhas que adentram o continente, propagam-se até a região Amazônica.
Cavalcanti (1982) mostrou em seu estudo que as LI que se formam sobre a costa norte-nordeste do Brasil, possuem uma tendência de desenvolver-se no fim da tarde, por volta das 18 UTC, até o início da noite, propagando-se continente adentro, alcançando, em algumas situações, a Cordilheira dos Andes. Assim, a máxima atividade convectiva associada às LI podem ser observadas nas imagens de satélite por volta das 21 UTC.
No início da noite, a LI continua a propagar-se, mas, pelas condições normais, dissipam após o pôr do sol. As LI, entretanto, podem continuar sua evolução, permanecendo ativas por mais de 48 horas, ainda em atividade pela noite, porém em intensidade menor.
Além da sua forte relação com a brisa marítima, a LI tem forte associação com a ZCIT. Cavalcanti et al. (1982) realizou um estudo em que analisou cinco anos de imagens de satélite e verificou a interação entre as LI formadas no litoral nordeste da AS e a ZCIT e concluiu-se que quando a ZCIT está em sua posição mais ao Norte, as LI estiveram em sua mínima frequência, e a presença da ZCIT mais ao Sul com maior intensidade e mais organizada, período de inverno no hemisfério Sul, implica em uma máxima frequência de LI. Assim, conclui-se que a região de formação das LI sofre um deslocamento na direção norte/sul, no mesmo período e no mesmo sentido da ZCIT.
Garstang et al. (1994, apud ALCÂNTARA, 2010) apresentaram em seu estudo que as LI costeiras da Amazônia passam por seis estágios durante o seu ciclo de vida: a gênesis, a intensificação, a maturação, o enfraquecimento, a refortificação e a dissipação.
Cohen (1989) sugeriu uma classificação para as LI que se formam ao longo da costa norte-nordeste da AS, desde a Guiana até o estado brasileiro do Maranhão e descreveu que,
6
tanto as LI que se propagam quanto as que não se propagam, estão associadas à circulação de brisa marítima junto à costa. O primeiro tipo de LI foi denominado de LIP (Linha de Instabilidade com Propagação) e o segundo tipo de LIC (Linha de Instabilidade Costeira), esta denominação referente àquelas LI que se formam e se dissipam na costa, sem propagação no continente adentro. Estas denominações estabeleceram que as LIs que tem um deslocamento máximo de 170 km são chamadas de LIC. Cohen (1989) escolheu esta dimensão espacial devido ao fato de ser esta, aproximadamente, a largura da LI na direção de propagação. As LIs que se propagam continente a dentro, LIP (que claramente se afastam da região litorânea) foram subdivididas em dois tipos: LIP1 (Linha de Instabilidade com Propagação tipo 1) e LIP2 (Linha de Instabilidade com Propagação tipo 2). A LIP1 classifica as LIs que se deslocam entre 170 km e 400 km e a LIP2, as LIs que possuem deslocamento superior a 400 km.
Baseado nos estudos de Cohen (1989), durante o período de oito anos (1979-1986), a velocidade média de propagação das LIP1 e LIP2 foi de 12 e 16 m/s, respectivamente, e a dimensão média destes sistemas foi de 1.400 km de comprimento e 170 km de largura.
Segundo Cohen (1989), as LIs ocorrem com mais frequência entre abril e agosto, auxiliando com altos índices pluviais nas áreas de atuação das LIs. O estudo revelou ainda que muitas LI se formam no inverno do hemisfério Sul (HS) e que sua velocidade média é de 16 m/s e a direção de propagação é de leste-nordeste.
Na região Amazônica, há um espectro grande de sistemas meteorológicos que atuam causando precipitação, desde sistemas de grande escala até SCM, como as LI. Em geral, as LI podem explicar grande parte do regime de precipitação da região Amazônica, visto a sua relação com sistemas como a brisa marítima e a ZCIT, além das relações com os oceanos tropicais.
7
2.2 Gradiente Inter-Hemisférico de Anomalias da Temperatura da Superfície do Mar do oceano Atlântico tropical
Os oceanos têm papel importante na variabilidade climática global, atuando como reguladores do clima devido a sua grande inércia térmica (CAPISTRANO, 2012). A atmosfera e o oceano possuem uma interação por processos termodinâmicos e dinâmicos instável entre trocas de calor latente e sensível, tendo a TSM e os ventos em superfície como variáveis que induzem as trocas de calor (CHANG et al., 1997).
Gill (1980, apud CAPISTRANO, 2012) mostrou que anomalias positivas de TSM nos trópicos podem gerar convecção atmosférica, divergência em altos níveis da troposfera e alterações na Célula de Walker, que podem ocasionar mudanças na circulação atmosférica global através de processos conhecidos como teleconexões (HOSKINS; KAROLY, 1981; WALLACE e GUTZLER, 1981).
Não obstante, as ATSM no oceano Atlântico tropical são mais fracas do que as no oceano Pacífico tropical associadas ao ENOS, mas seus impactos climáticos sobre o continente sul-americano podem ser consideráveis. Um exemplo clássico do efeito das variações de TSM no Atlântico tropical no clima regional são as secas extremas do NEB (HASTENRATH e HELLER, 1977; MOURA e SHUKLA, 1981, ENFIELD, 1996).
No Atlântico tropical, existem mais de um modo de variabilidade de TSM. Os modos de variabilidade de TSM possuem diferentes escalas, estas sendo escala de tempo interanual e decadal, embora mais fracas, porém causam fortes impactos no clima regional da América do Sul, influenciando sistemas meteorológicos que atuam no continente sul-americano de modo que estes sistemas modifiquem os índices pluviais das determinadas regiões. Nestas escalas de tempo, encontra-se um modo meridional (modo dipolo, ou GRADATL) (SERVAIN, 1991).
No que diz respeito ao modo de variabilidade meridional, os primeiros estudos e a sua influência na precipitação no NEB e na América Central e na América do Sul foram feitos por Hastenrath (1976); Hastenrath e Heller (1977) e Hastenrath (1978) apud Souza (2003).
O modo conhecido como GRADATL, modo meridional da variabilidade de TSM no oceano Atlântico tropical, caracteriza-se por ATSM com sinais diferentes sobre o Atlântico Tropical Norte (ATN) e o Atlântico Tropical Sul (ATS), gerando um gradiente térmico norte-sul e inter-hemisférico nos baixos níveis da troposfera sobre o Atlântico tropical, como já é encontrado na literatura (WEARE, 1977; MOURA e SHUKLA, 1981; SERVAIN, 1991; SERVAIN et al. 1999; HUANG e SHUKLA, 1997; TOURRE et al., 1999). As ATSM são relacionadas a posição e intensidade da ZCIT e exercem considerável influência na precipitação do NEB e Sahel (MOURA e SHUKLA, 1981; FOLLAND et al., 1986, apud ANDREOLI,
8
2003). Ainda, são encontrados na literatura diversos estudos que evidenciam que o modo meridional do Atlântico é o modo de variabilidade oceano-atmosfera de grande escala mais importante sobre a bacia do Atlântico tropical durante o período do outono austral (HASTENRATH; HELLER, 1977; LOUGH, 1986; MOURA; SHUKLA, 1981; SERVAIN, 1991; WARD; FOLLAND, 1991; NOBRE, 1993; HASTENRATH; GREISCHAR, 1993; UVO et al., 1994; NOBRE; SHUKLA, 1996; SOUZA, 1997; HUANG; SHUKLA, 1996 apud BITTENCOURT, 2016).
Através do uso de um modelo numérico de circulação geral da atmosfera, Moura e Shukla (1981) verificaram a existência de uma circulação anômala no sentido meridional termicamente direto, com os movimentos ascendentes (descendentes) sobre as TSM positivas (negativas) gerando um aquecimento (resfriamento) nas regiões do Atlântico Tropical Norte e Sul, respectivamente.
Segundo Nobre e Shukla (1996); Souza et al. (1999), apud Souza (2003), a atuação conjunta do GRADATL e as anomalias de vento e pressão na superfície, influenciam no deslocamento e intensificação da ZCIT sobre o oceano Atlântico.
No período em que o GRADATL apresenta o sinal negativo, a bacia do ATN apresenta anomalias negativas de TSM (inferior à média), que estão relacionadas às anomalias positivas de pressão ao nível médio do mar (superior à média) e consequente fortalecimento do centro de alta pressão subtropical do ATN, o que intensifica os alísios de Nordeste. No ATS, as anomalias positivas de TSM (anomalias de pressão ao nível médio do mar negativas), com consequente enfraquecimento do centro de alta pressão subtropical do ATS e dos ventos alísios de Sudeste. No período em que o GRADATL está em sua fase positiva, ocorre o oposto das configurações que foram descritas anteriormente.
Em suma, o GRADATL é definido como um fenômeno resultante da interação oceano-atmosfera, influenciando na convecção de regiões como a região Amazônica, podendo inibir ou aumentar a formação de nebulosidade causando uma consequente alteração nos padrões pluviais das regiões citadas.
Ainda, o GRADATL, pode ser dividido em duas fases, segundo Aragão (1996) pode ser tanto positivo quanto negativo. No caso de ocorrência de GRADATL em fase positiva, as águas do ATN estarão mais aquecidas se comparadas às do ATS, ocorrendo movimentos descendentes que transportam ar frio e seco dos altos níveis da atmosfera, gerando uma diminuição na precipitação, favorecendo a ocorrência de secas; por outro lado, a fase negativa do gradiente é qualificada por um esfriamento das águas do ATL Norte enquanto as águas do ATL Sul estão mais quentes, elevando nos movimentos ascendente, viabilizando a formação de
9
nuvens e aumentando os índices pluviométricos, por vezes provocando enchentes nas regiões citadas anteriormente, havendo a formação do gradiente meridional no sentido norte-sul.
O GRADATL consiste em calcular as médias nas duas bacias, sendo a linha de separação das bacias norte e sul definida em 5°N, o limite norte da bacia norte em 28°N e o limite sul da bacia sul em 20°S. Abaixo estão apresentadas duas figuras que representam, resumidamente, as duas fases do GRADATL.
10
Figura 1 – Fases do modo meridional do OAT, sendo: a) GRADATL positivo (GRADATL +), b) GRADATL negativo (GRADATL -).
a)
b)
11
2.3 Relação entre o El Niño Oscilação Sul, o oceano Atlântico e a precipitação na América do Sul
Na América do Sul, o ENOS pode causar efeitos nos índices pluviais, em especial em áreas como a costa equatorial oeste e as regiões Sudeste, Norte e Nordeste. Porém, nem todos os eventos de ENOS são iguais. É possível acontecer também de o Atlântico influenciar a variabilidade de chuvas sobre essa área independentemente do oceano Pacífico.
A amplitude da variabilidade climática interanual em relação ao sinal sazonal difere amplamente entre os oceanos Pacífico e Atlântico tropicais. Isso é claramente evidente no que diz respeito à TSM. As perturbações interanuais de TSM são mais fortes no Oceano Pacífico tropical, especialmente durante os episódios de El Niño (EN). Em contraste, o ciclo anual de TSM domina no Atlântico (MERLE et al., 1980; HASTENRATH, 1984, apud SERVAIN, 1991).
Consoante Giannini et al. (2004, apud CAPISTRANO, 2012), há casos em que a variabilidade de TSM do oceano Atlântico tropical e ENOS podem ser discordantes, de forma que o OAT pode limitar ou reverter o impacto do ENOS na precipitação sobre essa. Os resultados encontrados pelos autores citados anteriormente estão de acordo com o estudo de modelagem de Pezzi e Cavalcanti (2001, apud CAPISTRANO, 2012), que mostraram que em alguns casos, os efeitos do ENOS são sobrepostos pela variabilidade do oceano Atlântico Tropical, sendo esse um exemplo: na ocorrência de EN (LN), se houver um GRADATL- (GRADATL+), pode ocorrer aumento (diminuição) da precipitação sobre o NEB.
Moura e Shukla (1981, apud CAPISTRANO, 2012) afirmaram que o GRADATL+ está associado com as secas no NEB. Eles propuseram o estabelecimento de uma circulação termicamente direta com um ramo ascendente aproximadamente em 10°N na área aquecida anomalamente e outro descendente sobreo NEB e na região oceânica subjacente onde ocorre um esfriamento anômalo e, ademais, eles sugeriram que na presença de um GRADATL+, a ZCIT e a região com movimento descente ao sul do equador se deslocam para norte, consequentemente causando uma redução na convergência no fluxo de umidade e redução na precipitação no NNEB.
A flutuação de TSM no OAT associada ao ENOS é diferente das anomalias de TSM no oceano Pacífico tropical em 4-5 meses, sendo mais intensa no ATN em abril, maio e junho e no ATS em junho, julho e agosto (ENFIELD e MAYER, 1997, apud CAPISTRANO, 2012). Em geral, na escala interanual, o ENOS pode mascarar o efeito do GRADATL entre o ATN e o ATS (ENFIELD et al., 1999, apud CAPISTRANO, 2012).
12
De acordo com estudos encontrados na literatura, a precipitação sobre a Amazônia pode ser modulada por efeitos combinados de ENOS e de GRADATL. Ainda, esses estudos mostram que a ocorrência combinada de um evento de EN e um evento de GRADATL+ promove a maior diminuição da precipitação sobre a Amazônia.
13
3 MATERIAL E MÉTODOS 3.1 Área de estudo
A área de estudo selecionada compreende o leste da Amazônia (NA e NNEB). Foram definidas duas latitudes e duas longitudes, compondo uma caixa (10°N, 5°S, 60ºW e 45ºW) que abrange o leste do estado de Roraima e do Amazonas, boa parte do Pará, oeste do Maranhão e o Amapá, estendendo-se ainda pelo ATN. Esta área foi escolhida pelo fato de sofrer a influência dos sistemas meteorológicos estudados. Na Figura 2 é possível verificar a localização da área de estudo de forma mais clara.
A Amazônia é a região do Brasil com o maior total pluviométrico anual, sendo observado a maior índice pluvial no litoral do Amapá, na foz do Rio Amazonas e no setor ocidental da região. Esta é uma região que praticamente não apresenta estação seca, observando um clima equatorial chuvoso. Na Amazônia são encontrados diversos núcleos com precipitação abundante com um dos núcleos situado no leste da Amazônia, próximo ao Pará, com máximo no trimestre fevereiro/março/abril e com a precipitação anual acima de 4.000 mm, isto devido, possivelmente, às linhas de instabilidade que são formadas ao longo da costa, ao final da tarde, pela circulação de brisa marítima (Cavalcanti et al., 2009).
Figura 2 - Localização da área de estudo.
14
3.2 Material 3.2.1 Dados
3.2.1.1 Dados dos satélites geoestacionários
Utilizou-se o International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP-Tracking) como base substancial que se trata de 26 anos de dados de rastreamento de SC por satélites meteorológicos entre julho de 1983 e junho de 2008 (GONÇALVES, 2013). Os SC são aglomerados de nuvens que possuem temperatura de brilho inferior a 245 K e os aglomerados convectivos, áreas de convecção severa, são aqueles que possuem temperatura de brilho inferior a 220 K dentro dos SC, segundo Rossow et al. (1996).
Compondo esta base de dados do ISCCP-Tracking, encontram-se dados de cinco satélites geoestacionários: o Geostationary Operational Environmental Satelllite East (GOES-E), o Geostationary Operational Environmental Satelllite West (GOES-W), o Meteosat, o Indian National Satellite System (INSAT) e o Geostationary Meteorological Satellite (GMS), todos estes com uma resolução temporal e espacial de 3 horas e 30 km, respectivamente.
O GOES-E e o Meteosat foram adotados como satélites suportes para esta pesquisa, como já dito anteriormente, tendo em vista a boa consistência dos dados e que a área de cobertura se encontra sobre a região de estudo, região do NA e NNEB.
Dentro do conjunto de dados do ISCCP-Tracking estão dois tipos de séries de dados diferentes: o Convective Systems Database (CS-DB) e o Convective Tracking Database (CT-DB). As séries de dados citadas anteriormente foram organizadas da seguinte forma: inicialmente, foi feita a identificação de nuvens com os topos na alta troposfera através de imagens de satélite pertencentes à base de dados ISCCP DX (ROSSOW et al., 1996, apud GONÇALVES, 2013). Os limiares de temperatura de brilho para a identificação das nuvens e denominação foram citados no início desta seção. Após esta etapa, tem-se a primeira série de dados do ISCCP-Tracking, a CS-DB, em que se incluem os menores SC identificados em cada imagem de satélite. A segunda base de dados do ISCCP-Tracking, o CT-DB, é composta por SC que apresentam um tamanho mínimo de 90 km de raio e uma duração mínima de 3 horas. Vale ressaltar que o processo de rastreamento dos sistemas é realizado seguindo a técnica proposta por Machado et al. (1996, apud GONÇALVES, 2013).
O primeiro conjunto de dados consiste de dados do satélite geoestacionário, GOES-E e o segundo conjunto de dados consiste em dados do Meteosat. Os dados usados do satélite GOES-E foram os dados do CS-DB e os dados do Meteosat foram proveniente da série de dados CT-DB. Na base de dados do ISCCP-Tracking estão contidas diversas variáveis, as principais estão contidas na Tabela 1.
15
Tabela 1 – Variáveis contidas dentro da base de dados do ISCCP-Tracking.
VARIÁVEIS
Raio do sistema convectivo [SIZE (km)] Fração convectiva [FRAC(%)]
Latitude [LAT_CS (°)] Longitude [LON_CS (°)]
Excentricidade (ECCE)
Inclinação [INCL(°, em relação ao Norte)]
Número de aglomerados convectivos no sistema convectivo (CBNUM) Raio médio dos aglomerados convectivos [CBSMED (km)] Maior raio de aglomerado convectivo no sistema convectivo [CBSIL (km)]
Temperatura mínima do sistema convectivo [TMINCL (K)] Temperatura média dos aglomerados convectivos [TMEDCB (K)]
Temperatura média do sistema convectivo [TMEDCL (K)] Duração dos SC [em horas (presente apenas na base de dados CT-DB)]
Fonte: elaborada pela própria autora, 2018.
3.2.1.2 Dados de TSM
Os dados relacionados ao GRADATL foram coletados no site da Fundação Cearense de
Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME)
(http://www.funceme.br/produtos/manual/oceanografia/Campos_TSM/campos_atlantico.php) . A FUNCEME utiliza um método de cálculo adotado por Servain (1991).
Inicialmente, calculam-se médias nas duas bacias Norte e Sul do Atlântico tropical para obter as séries mensais de TSM nessas duas bacias. A linha de separação das duas bacias é definida em 5°N, pois essa linha oferece uma boa representação do equador meteorológico. O limite norte da bacia norte do Atlântico tropical é 28°N e o limite sul da bacia sul do Atlântico
tropical é 20°S.
E então são calculadas a climatologia mensal e o desvio padrão da TSM em cada bacia, e as anomalias mensais nas duas bacias, normalizadas pelo desvio padrão. Basicamente, o GRADATL (ou dipolo do Atlântico) de TSM é definido como diferença entre as anomalias normalizadas de TSM da bacia norte e as anomalias normalizadas de TSM da bacia sul. Na Figura 3, tem-se a representação do GRADATL, segundo a metodologia adotada por Servain (1991), do período de 2000 a 2007.
16
Figura 3 – GRADATL de janeiro de 2000 a setembro de 2007, segundo metodologia proposta por Servain (1991).
Fonte: elaborado pela própria autora, 2018.
Para a identificaçã dos anos neutros (ou próximo a neutralidade) do ENOS, utilizou-se dados do Oceanic Niño Index [(ONI), ERSSTv5 (HUANG et al. 2017, J. Climate)], disponível no site da NOAA. Este índice é baseado nas ATSM do oceano Pacífico Tropical da região do Niño 3.4 (5ºN-5ºS e 120ºW-170ºW) e são apresentados como médias de 3 meses de ATSM. Para fins de análises das fases extremas e/ou neutras, o limiar de ATSM utilizado é de +/- 0,5°C. Se for o caso de a ATSM do oceano Pacífico tropical no Niño 3.4 atingir e permanecer acima de 0,5°C (-0,5°C) por, no mínimo, 3 trimestres consecutivos, esta fase é definida como EN (LN). -2 -1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 ja n/ 00 m ai /00 se t/ 00 ja n/ 01 m ai /01 se t/ 01 ja n/ 02 m ai /02 se t/ 02 ja n/ 03 m ai /03 se t/ 03 ja n/ 04 m ai /04 se t/ 04 ja n/ 05 m ai /05 se t/ 05 ja n/ 06 m ai /06 se t/ 06 ja n/ 07 m ai /07 se t/ 07 GRADATL (Servain,1991) GRADATL-GRADATL+
17
Figura 4 – ONI (região Niño 3.4) de 2000 a 2007.
Fonte: elaborado pela própria autora, 2018.
3.2.1.3 Dados do satélite TRMM
Na década de 80, alguns cientistas do Goddard Space Flight Center (GSFC) da National Aeronautics and Space Administration (NASA) analisaram a ideia de se construir um satélite que pudesse monitorar a precipitação na região tropical. Exato dia 27 de novembro de 1997, resultado de uma cooperação entre os Estados Unidos, representado pela NASA, e a Japan Aerospace Exploration (JAXA), Japão, foi o lançado o satélite Tropical Rainfall Measuring Mission, o TRMM, em Tanegashima, Japão. O objetivo do lançamento do TRMM era estudar a precipitação em pesquisas de tempo e clima e a troca de energia entre os trópicos.
Inicialmente, o satélite TRMM operava com uma órbita de baixa altitude de 350 km, com inclinação de 35° em relação ao plano equatorial, porém em 2001 a órbita foi alterada para 400 km. Como descrito por Yoshida (2002), este aumento na altitude da órbita provocou um aumento na área captada pelas sondagens e uma pequena diminuição na intensidade captada pelos sensores, contudo aumentou o tempo de vida útil do satélite e, apesar dessa variação, os sensores do TRMM permaneceram com uma excelente resolução horizontal. Seu período de revolução era de 91,5 minutos, perfazendo 15,7 órbitas por dia.
A bordo do satélite TRMM estavam cinco sensores: TRMM Microwave Imager (TMI), Precipitation Radar (PR), Visible and InfraRed Scanner (VIRS), Clouds and Earth’s Radiant
-1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 JF M /2000 F M A /200 0 M A M /20 00 A M J/ 200 0 JF M /200 1 F M A /200 1 M A M /20 01 A M J/ 200 1 JF M /2002 F M A /200 2 M A M /20 02 A M J/ 200 2 JF M /2003 F M A /200 3 M A M /20 03 M A J/ 200 3 JF M /2004 F M A /200 4 M A M /20 04 A M J/ 200 4 JF M /2005 F M A /200 5 M A M /20 05 M A J/ 200 5 JF M /2006 F M A /200 6 M A M /20 06 M A J/ 200 6 JF M /2007 F M A /200 7 M A M /20 07 M A J/ 200 7 ONI (Niño 3.4) ONI (Niño 3.4) El Niño La Niña
18
Energy System (CERES) e o Lightning Imaging System (LIS), sendo utilizado sensores de microondas passivos (TMI) e ativos (PR) e sensor na faixa do visível e infravermelho (VIRS).
Com diversos produtos, o TRMM fornece, entre eles, o produto 3B42, sendo este utilizado no presente trabalho. O 3B42 produz uma estimativa da taxa de precipitação e os arquivos 3B42 são distribuídos pelo Distributed Active Archieve Center (DAAC) do Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC) da National Aeronautics and Space Administration (NASA). A resolução temporal dos arquivos citados anteriormente é de 3 horas com uma resolução espacial de 0,25°x0,25°, em formato NetCDF (Network Common Data Form), sendo este conjunto de dados uma saída do TMPA (TRMM Multi-satellite Precipitation Algorithm).
19
3.3 Métodos
3.3.1 Escolha do período de estudo
Para a realização do estudo, os anos escolhidos foram 2001, 2002, 2003, 2004, 2006 e 2007 realizando o estudo para os seis primeiros meses de cada ano, sendo estes definidos da seguinte forma: primeiramente, procurou-se anos de fase positiva do gradiente e anos de fase negativa do gradiente com preferência de anos em que os valores fossem máximos em relação a outros em cada respectiva fase. Como um dos critérios, determinou-se que os anos de fases positiva e negativa tinham que ter ocorridos em anos de fase neutra do ENOS ou próximo à neutralidade, devido ao interesse de estudar apenas a influência do GRADATL. Desta forma, os anos de 2002, 2003 e 2006 foram estabelecidos como fase negativa e 2001, 2004 e 2007 como fase positiva do gradiente, apesar de não terem sido anos de fase neutra de ENSO, o EN e a LN não estavam intensos.
3.3.2 Definição dos sistemas
Na base de dados do ISCCP-Tracking estão contidas diversas variáveis tais como a excentricidade, inclinação, latitude, longitude, raio do sistema convectivo, fração convectiva e a temperatura média dos sistemas. Tendo em vista que as LI são sistemas de um elevado grau de dificuldade para serem identificadas, como já é citado na literatura, realizou-se a identificação dos sistemas a partir da variável excentricidade (ECCE) e da variável inclinação (INCL).
Sabendo que, quanto maior a ECCE (mais próximo de 1), mais próximo de uma linha está o sistema, a ECCE deve ser a maior possível, porém os dados do ISCCP-Tracking foram elaborados utilizando uma metodologia diferente no que está relacionado à ECCE, isto é, o ISCCP-Tracking parte do pressuposto que, quanto menor for a ECCE, mais o sistema será linear. A excentricidade calculada na base de dados é uma razão entre os eixos menor e maior dos sistemas convectivos. Portanto, uma excentricidade próxima de zero é um indicativo de um sistema linear, excentricidade próxima de um relaciona-se a um sistema circular.
Queiroz et al. (2016) realizou um estudo sobre uma possível influência do dipolo do Atlântico de TSM sobre a ocorrência e a intensidade das LIs sobre a Amazônia e para definir as LIs foi usada a ECCE e a INCL. Inicialmente, definiu-se a INCL menor que zero e utilizou-se dois valores de ECCE: 0.2 e 0.4 para analisar e definir qual o valor de ECCE para as LIs (que se convencionou de SL). Logo após, verificou-se que houve diferença significativa entre a quantidade de SL com ECCE≤0.2 e ECCE≤0.4, então optou-se por utilizar o limiar de 0.2, já que se aproxima mais da ECCE de um SL.
20
Assim, a ECCE determinada para este estudo foi menor ou igual a 0.2. Para a variável INCL, foi levado em consideração a inclinação da costa, assim determinou-se que as INCL dos sistemas deveriam ser inferiores a zero graus. Isto se deu pelo fato das LI serem influenciadas pela brisa, que gera uma circulação perpendicular à costa norte do Brasil. Os sistemas identificados da forma descrita acima foram definidos como sistemas lineares (SL).
3.3.3 Relação entre os sistemas e a precipitação
Os dados de precipitação estimada do satélite TRMM e os dados CS-DB foram utilizados para associar a precipitação aos sistemas em estudo, levando em consideração as latitudes e as longitudes da área de estudo. De início, os SC foram definidos considerando aqueles que possuíssem ECCE≤0.2 e INCL<0 e estivessem presentes dentro da caixa em que as latitudes e as longitudes são, respectivamente, iguais a 10°N a -5°S e -60°W a -45°W.
A partir deste momento, foi montada uma matriz apenas com estes sistemas. Com as informações de hora, dia, mês e ano dos SC que estavam presentes dentro da região de estudo, foi analisada a precipitação estimada pelo satélite TRMM, na hora, dia, mês e ano, correspondente a cada sistema. Em alguns dias, houveram vários sistemas no mesmo horário, então, para obter a precipitação relacionada a cada sistema, os sistemas foram diferenciados pelo número da família. Então, foram encontradas as precipitações máxima e média estimadas pelo TRMM para cada sistema.
21
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES
Inicialmente, foram identificados os SL da forma já descrita (seção 3.3.2). É importante destacar que todos os sistemas com ECCE≤0.2 e INCL<0 foram definidos como SL e foram utilizados neste estudo. Analisando a quantidade de SL (Tabela 2), observa-se que os anos cuja fase de GRADATL é positiva apresentaram, em média, mais SL do que durante os anos de fase de GRADATL negativo (373 para fase positiva e 348 para fase negativa). Embora seja esperado que durante os anos de fase negativa do GRADATL, quando há a maior possibilidade de formação de nebulosidade e precipitação devido às intensas correntes ascendentes facilitando o desenvolvimento vertical de nuvens convectivas, haja maior ocorrência de SL.
A base de dados analisada nesta etapa foi a base CS-DB em que são compostos todos os SL com raio menor que 90 km e esta base de dados inclui todas as informações dos sistemas que o satélite captou, ou seja, se um sistema convectivo X permaneceu ativo por um longo período e o satélite o captou N vezes, a base CS-DB irá conter a informação do mesmo sistema (sistema X), N vezes. Sendo assim, os valores apresentados abaixo na Tabela 2 refere-se a quantas vezes o satélite captou os SL nesses períodos.
Diante das ressalvas anteriormente feitas, verificando o que é afirmado na literatura no que diz respeito da relação a frequência das LI com a ZCIT durante o período em que está na sua posição ao sul, observa-se que há uma frequência consideravelmente mais elevada no período de abril e junho nas duas fases do GRADATL estudadas.
Tabela 2 – Quantidade de SL nos diferentes anos estudados identificados nos dados CS-DB, sendo os anos de fase negativa (positiva) do GRADATL em itálico (negrito).
Mês/Ano 2002 2003 2006 2001 2004 2007 Janeiro 38 20 58 39 34 20 Fevereiro 27 34 31 33 33 19 Março 68 16 24 54 34 67 Abril 95 51 49 62 90 79 Maio 115 108 94 78 129 84 Junho 69 85 64 66 101 97 TOTAL 412 314 320 332 421 366
Fonte: elaborada pela própria autora, 2018.
Posteriormente, as características físicas e morfológicas dos SL como, por exemplo, o raio, a fração convectiva (FRAC), a temperatura mínima dos sistemas (TMINCL) e a
22
temperatura média dos sistemas (TMEDCL), foram analisadas. Estas análises foram feitas visando verificar a influência do GRADATL nos SL.
Com relação ao raio (km) dos SL não se tem diferença entre as curvas dos SL em anos de fase positiva e anos de fase negativa do GRADATL. Porém, alguns pontos podem ser destacados: em ambos cenários (GRADATL + e GRADATL -) as maiores frequências de ocorrência são para SL com raio relativamente pequeno (inferior a 55 km, aproximadamente), indicando que grande parte dos SL não ocupam extensas áreas horizontalmente. Destaca-se, ainda, que, entre 80 e 100 km, a ocorrência de SL é maior em anos de GRADATL -.
Figura 5 – Raio (km) dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%).
Fonte: elaborada pela própria autora, 2018.
A fração convectiva (Figura 6), variável esta que expressa, em porcentagem, a área do SL que é coberta por aglomerados convectivos, isto é, a razão entre o raio do SL e dos aglomerados convectivos, não apresenta um padrão claro. Em geral, para as FRAC inferiores a 25%, chegando até a menos 10%, e superiores a 70%, as frequências de ocorrência são semelhantes para as duas fases de GRADATL. E para os SL com FRAC entre 25% e 45%, o predomínio ocorre em anos de fase positiva. As FRAC entre 45% e 65%, aproximadamente, ocorrem com maior frequência de ocorrência em anos de GRADATL negativo. Contudo, as curvas não apresentam diferenças significativas.
23
Figura 6 – Fração convectiva dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%).
Fonte: elaborada pela própria autora, 2018.
No que diz respeito ao histograma da frequência de ocorrência da temperatura mínima dos SL, que está ligada à elevação máxima do sistema (Gonçalves, 2013), o pico de ocorrência observado da TMINCL nos anos de fase negativa (2002, 2003 e 2006) foi por volta de 215 K, enquanto que nos anos de fase positiva do GRADATL o máximo de ocorrência foi para temperatura mínima de 220 K, aproximadamente. A temperatura mínima de 190 K foi registrada em menor frequência para ambas fases.
Mais uma vez, não se observou diferenças significativas entre as curvas, indicando que independente da fase do GRADATL os SL se comportam de maneira similar com relação a sua temperatura mínima. Ou seja, as áreas mais intensas (mais elevadas) dos SL não apresentam variação.
24
Figura 7 – Temperatura mínima dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%).
Fonte: elaborada pela própria autora, 2018.
Em relação à TMEDCL (Figura 8) foram observadas indicações de que sistemas com temperaturas médias de seu topo mais baixas ocorrem com mais frequência para períodos de GRADATL negativo. Observa-se este comportamento para temperaturas inferiores a 223 K. Portanto, mesmo com o resultado anterior, relacionado a TMIN, observou-se que os SL que atuam em períodos de GRADATL negativo apresentam temperaturas médias inferiores àqueles que ocorrem em GRADATL positivo. Isto é um indicativo de que mesmo os topos convectivos não apresentando diferenças (TMIN) os SL tendem a ser mais frios e mais intensos para períodos em que a Bacia do Atlântico Tropical Sul está mais aquecida.
25
Figura 8 – Temperatura média dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%).
Fonte: elaborada pela própria autora, 2018.
Para as seguintes variáveis: temperatura média dos aglomerados convectivos (TMEDCB), raio médio dos aglomerados convectivos (CBSMED), maior raio do aglomerado convectivo no sistema convectivo (CBSIL) e número de aglomerados convectivos no sistema convectivo (CBNUM), não há diferenças expressivas entre as curvas, não sendo possível tirar conclusões a respeitos destas variáveis.
26
Figura 9 – Temperatura média dos aglomerados convectivos nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%).
Fonte: elaborada pela própria autora, 2018.
Figura 10 – Raio médio (km) dos aglomerados convectivos nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%).
27
Figura 11 – Maior raio do aglomerado convectivo no sistema convectivo nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%).
Fonte: elaborada pela própria autora, 2018.
Figura 12 – Número de aglomerados convectivos no sistema convectivo nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%).
28
Após esta etapa foi feita a análise em relação aos deslocamentos e concluiu-se que os deslocamentos foram relativamente elevados nos dois cenários. Para uma melhor conclusão a respeito do deslocamento dos SL seria necessário a análise de mais sistemas.
Sucessivamente, analisou-se as precipitações geradas pelos SL e para fins de avaliação, gerou-se dois histogramas: um para a precipitação máxima e outro para a precipitação média, ambos com curvas para os períodos de atuação do GRADATL positivo e do GRADATL negativo. Nas figuras abaixo, tem-se a relação dos valores das precipitações máxima e média (Figura 13 e Figura 14, respectivamente) com a frequência de ocorrência destas precipitações em porcentagem. Inicialmente, verifica-se que não há grandes diferenças entre os índices pluviais máximos nos anos de fase positiva e nos anos de fase negativa.
Acima de 10 mm/h, aproximadamente, as precipitações máximas no cenário de GRADATL negativo foram registradas, com mínima diferença, em uma frequência maior do que no cenário de GRADATL positivo e representam quase que 4% de frequência de ocorrência. Portanto, mesmo sem significância estatística houve um indicativo de maiores taxas de precipitação para anos de GRADATL negativo. Até 4 mm/h, observa-se que há uma superioridade da curva que representa a precipitação máxima nos anos de GRADATL positivo, isto é, houve mais sistemas com chuvas em até 4 mm/h. Vale destacar ainda que quase 90% dos SL formados em fase positiva do GRADATL apresentaram precipitações máximas de até 3 mm/h, aproximadamente.
A descrição acima sobre o histograma de distribuição de precipitação máxima é válida para o histograma de distribuição de precipitação média (Figura 14), onde o comportamento das curvas não apresentou diferença do comportamento da precipitação máxima. Contudo, tanto para a precipitação média como máxima não se observou mudanças significativas entre as curvas de GRADATL positivo e GRADATL negativo.
29
Figura 13 – Distribuição da precipitação máxima dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%).
Fonte: elaborada pela própria autora, 2018.
Figura 14 – Distribuição da precipitação média dos SL nos anos de fase positiva e de fase negativa do GRADATL em função da ocorrência (%).
30
A Figura 15 foi elaborada com o intuito de verificar o quanto de precipitação foi gerada pelos SL em relação ao total precipitado. Ao analisar a Figura 15, em todos os casos, verifica-se que, em geral, os SL são mais responsáveis pelas precipitações nas áreas litorâneas do que no continente adentro. A Figura 15 a), b) e c), relacionadas a precipitação nos anos de GRADATL negativo, apresentaram comportamentos bem semelhantes, em que os SL expressaram-se mais significativamente no ano de 2002 e no ano de 2003. Vale salientar que no ano de 2002, os SL foram responsáveis por acumulados de precipitação tanto na região litorânea quanto na região continental. Em 2006, observa-se pouca a influência dos SL na precipitação da região.
Ao Sul de 2°S, a leste de 58°W, os SL explicam pouco da precipitação ocorrida naquela região. No litoral do Suriname, os SL explicam em torno de 55% das precipitações. No oceano, principalmente ao Norte de 8°N e a leste de 50°W, os SL chegam a explicar 65% das chuvas registradas no período estudado.
Avaliando a Figura 15 d), e) e f), verifica-se que os SL explicam mais as precipitações sobre o continente do que sobre o oceano, isto é, o oposto do que foi observado no ano de 2003, o que pode estar relacionado ao posicionamento da ZCIT. No litoral do Suriname, por exemplo, os SL no ano de 2004 explicaram melhor as chuvas do que no ano de 2003, na mesma localidade. No ano de 2004, os SL representaram até 55% das chuvas, enquanto que no ano de 2003, os SL representaram até 65% das chuvas ocorridas sobre o oceano. No ano de 2007, a precipitação associada aos SL em relação a todos os sistemas que provocaram precipitação, notou-se uma distribuição espacial maior do que nos anos de 2001 e 2004, sem valores altos de precipitação. Como esperado, tendo em vista a similaridade entre as distribuições de precipitação apresentadas anteriormente, não se notou uma maior porcentagem de chuvas pelos SL no ano de gradiente negativo.
Figura 15 – Distribuição da precipitação da relação SL/TOTAL (%) sobre a área de estudo nos diferentes anos negativos [a) 2002, b)2003 e c)2006] e anos positivos [d)2001, e)2004 e f)2006].
31
a) d)
b) e)
32
33
5 CONCLUSÕES
Este estudo avaliou as características físicas e morfológicas das LIs (denominadas segundo metodologia proposta neste trabalho de SL) e a precipitação associada a elas e a possível ligação com o GRADATL considerando dois cenários: o GRADATL negativo e o GRADATL positivo.
Diante do exposto, é possível concluir que nos anos de GRADATL negativo a quantidade de SL foi menor do que a quantidade de SL no ano de fase positiva do GRADATL, porém o inverso era o esperado, já que no ano de fase negativa a formação de nuvens é mais elevada, como já foi encontrado na literatura.
A avaliação das características físicas e morfológicas dos SL indicou não haver diferenças significativas entre os anos de GRADATL positivo e negativo. Um pequeno indicativo foi obtido para a temperatura média dos SL, em que menores temperaturas foram observadas com maior frequência para períodos de ocorrência de GRADATL negativo. Este resultado pode estar ligado a maior suporte convectivo gerado pela influência de um oceano tropical mais aquecido. Contudo, é importante destacar que a geração das LI está diretamente ligada a circulação de brisa, e isto não foi levado em consideração nesta pesquisa. Ou seja, a brisa pode ter se comportado de maneira a não seguir padrões do GRADATL Além disso, outros fatores também podem estar relacionados a formação da LI na região de estudo. Cohen (1989) e Alcântara et al. (2011) comentam que o cisalhamento vertical do vento na baixa troposfera é de suma importância para a formação e manutenção dos sistemas. Outros aspectos como umidade em baixos níveis também devem ser levados em consideração (OLIVEIRA e OYAMA, 2015).
Com relação às precipitações máxima e média, as curvas são similares, não havendo diferença significativa entre elas. No entanto, é válido destacar que a precipitação máxima dos SL em período de GRADATL negativo apresentaram uma leve superioridade com relação a precipitação dos SL de GRADATL positivo, quando quase 90% respondeu por apenas 4 mm/h. Ao analisar a distribuição da precipitação da relação SL/TOTAL, precipitação causada apenas pelos SL e a precipitação causada por todos os sistemas, em geral, não se tem uma conclusão bem formulada, já que não foram observados padrões claros de precipitação para GRADATL positivo e negativo. O que é válido destacar com relação a estas análises é que no ano de 2004, os SL se expressaram bem, provocando elevados índices pluviais. Ainda se faz importante comentar a grande porcentagem de precipitação na região de estudo gerada pelos SL.
