UM ESTUDO SOBRE O USO DO SENSOR HSB NA ESTIMATIVA DA ÁGUA PRECIPITÁVEL E DA PRECIPITAÇÃO

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1 INPE TDI/1066 UM ESTUDO SOBRE O USO DO SENSOR HSB NA ESTIMATIVA DA ÁGUA PRECIPITÁVEL E DA PRECIPITAÇÃO Wagner Flauber Araújo Lima Dissertação de Mestrado do Curso de Pós-Graduação em Meteorologia, orientada pelo Dr. Luiz Augusto Toledo Machado, aprovada em 8 de julho de INPE São José dos Campos 2006

2 551.5: Lima, W. F. A. Um Estudo sobre o Uso do Sensor HSB na Estimativa da Água Precipitável e da Precipitação / Wagner Flauber Araújo Lima. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), p.; (INPE TDI/1066) 1.Estimativa de Precipitação. 2.Freqüências de Microondas. 3.Modelos de Transferência Radiativa. 4.HBS. 5.Sensoriamento Remoto. I. Título.

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5 AGRADECIMENTOS Dentre as pessoas que de alguma forma colaboraram para a execução e finalização desta Dissertação, quero agradecer: Ao meu orientador, Dr. Luiz Augusto Toledo Machado, pelo incentivo e orientação durante o desenvolvimento do trabalho. Aos pesquisadores Dr. Juan Carlos Ceballos, Dr. Carlos Augusto Morales, Dr. Roberto Calheiros, com os quais tive a oportunidade de trabalhar durante o desenvolvimento da Dissertação. À Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), pela concessão de bolsa de estudo. Aos membros da banca examinadora, pelas sugestões e críticas apresentadas. À Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (DSA-CPTEC) por oferecer toda infra-estrutura e os dados necessários para o desenvolvimento do trabalho. Aos amigos e colegas de turma pelo carinho e pela amizade. E, em especial, à minha esposa Ramona e meu filho Wagner Augusto, pelo amor, companheirismo e incentivo, a meus pais, Benedito e Miriam e minhas irmãs, Christiane e Viviane, pelo constante apoio e incentivo durante todos os anos de minha formação.

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7 RESUMO Este trabalho apresenta um estudo sobre a capacidade dos canais do sensor Humidity Sounder of Brazil (HSB) em recuperar o conteúdo integrado de vapor d água na atmosfera e em estimar a precipitação. As análises aqui apresentadas foram realizadas em duas etapas, uma utilizando simulações numéricas baseadas nos modelos de transferência radiativa Radiative Transfer model for TOVS, na sua sétima versão (RTTOV-7) e o desenvolvido por Kummerow das temperaturas de brilho dos canais do HSB. A outra análise foi desenvolvida a partir dos dados do experimento de campo Radiation, Cloud, and Climate Interactions/Large Scale Biosphere Atmospheric Experiment in Amazonia (RaCCI/LBA) realizado no estado de Rondônia, no período de setembro e novembro de As análises para recuperação do vapor d água atmosférico mostraram o grande potencial dos canais de 183 ± 1, 3 e 7 GHz na estimava do vapor d água nos altos níveis da troposfera para condições de céu claro ou para cobertura de nuvens baixas. A estimativa do conteúdo integrado do vapor d água na atmosfera com os canais do HSB, é comprometida devido à falta de informações dos baixos níveis da troposfera, onde se encontra boa parte da concentração do vapor d água. O canal (150 GHz), que apresenta o pico máximo da sua função peso próxima à superfície, é altamente influenciado pela emissividade da superfície. As análises de desempenho do HSB para estimar a precipitação mostraram que é possível obter um ajuste de uma curva que relaciona a precipitação na superfície com a temperatura de brilho. O canal de 150 GHz é o mais adequado do HSB para esse fim. No entanto, o sinal da precipitação na temperatura de brilho passa a ser muito pequeno para altos índices de precipitação. Devido a essa característica física, não se recomenda o uso deste canal na estimava da precipitação para condições associadas à convecção profunda, entretanto os canais de 150 GHz e GHz são apropriados para estimar baixas taxas de precipitação.

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9 USING HSB SENSOR TO RETRIEVAL PRECIPITABLE WATER AND RAINFALL ABSTRACT This work exploits the capability of the Humidity Sensor Brazil (HSB) channel in retrieving Integrated Water Vapor Content and estimating precipitation. The data analyses of this study have been carried out in two stages: firstly using simulations of the HSB channel brightness temperatures from RTTOV and Kummerow radiative models, and secondly, using data from the RaCCI/LBA experiment in Rondônia, during the months of September and October The results show the potential of 183 ± 1, 3 e 7 GHz channels in retrieving upper tropospheric water vapor for clear sky or low level cloud cover. The estimated integrated water vapor content in the atmosphere using HSB channels was compromised due to the absence of troposphere low level information, where most of the water vapor is concentrated. The 150 GHz channel, which has the maximum peak of its function weight next the surface, is strongly influenced by the surface emissivity. The analyses of precipitation estimation show that it is possible to fit a precipitation curve as a function of brightness temperature and find significant correlation among theses two variables. The 150 GHz channel is the best HSB channel to derive precipitation; however, its signal is weak when high rain rates are present. Nevertheless, the 150 GHz and 183 ± 7 GHz channels are appropriated to deduce rainfall from low rain rate situation.

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11 SUMÁRIO LISTA DE FIGURAS LISTA DE TABELAS LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS Pág. CAPÍTULO 1 - INTRODUÇÃO GERAL CAPÍTULO 2 - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Uso da microonda Modelo de transferência radiativa CAPÍTULO 3 - DESCRIÇ ÕES TÉCNICAS Campanha LBA (Large Scale Biosphere-Atmosphere) Os Instrumentos do Satélite Aqua O Sensor HSB (Humidity Sounder for Brazil) O Sensor AMSU-A (Advanced Microwave Sounding Unit-A) O Sensor AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) O Sensor MODIS O Código De Transferência Radiativa RTTOV O Modelo de Kummerow CAPÍTULO 4 - DADOS Dados de satélite... 57

12 Dados do HSB Dados do MODIS Dados de Radiossonda Dados do Radar Meteorológico CAPÍTULO 5 - ESTUDO DA SENSIBILIDADE DA EMISSIVIDADE NOS CANAIS DO HSB Introdução A análise Resultados Considerações finais CAPÍTULO 6 - ESTUDO DA SENSIBILIDADE D ÁGUA LIQUIDA E HIDROMETEORO NOS CANAIS DO HSB Introdução A análise Resultados Simulações para nuvem cumulonimbus, estratiformes e altoestratos na ausência de espalhamento Simulações para nuvem cumulonimbus e cirros na presença do espalhamento Comparação entre os modelos RTTOV -7 e modelo de kummerow Simulações para as nuvens do tipo cirros Simulações para as nuvens do tipo cumulonimbus Considerações finais

13 CAPÍTULO 7 - ESTUDO DE CASO I: ESTIMATIVA DO IWV Introdução Simulações com as radiossondas da campanha especial para o sensor HSB em Guajará Mirim Algoritmo de recuperação do IWVI Resultados Considerações finais CAPÍTULO 8 - ESTUDO DE CASO II: ESTIMATIVA DA PRECIPITAÇÃO Introdução A análise Resultados Considerações finais CAPÍTULO 9 - CONCLUSÕES GERAIS E SUGESTÕES REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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15 LISTA DE FIGURAS Fluxograma ilustrativo dos procedimentos realizados para simulação do HSB para primeira etapa Fluxograma ilustrativo dos procedimentos realizados para simulação do HSB para segunda etapa Sítios experimentais instalados na campanha RaCC/LBA Imagem do satélite Aqua Ilustração da varredura do satélite Aqua Funções Peso dos canais 1 a 4 em condições de céu claro Imagem composta pelos canais 1, 3 e 4 do sensor MODIS, durante sua passagem sobre o Brasil, no período de 2003/12/09 às 17 h Exemplo do satélite realizando a varredura durante uma passagem Produto Cloud Mask Swath of 1km derivado do sensor MODIS/Aqua Perfis teóricos de umidade específica, obtidos a partir do perfil padrão tropical de umidade Gráfico da T B (K) em função da emissividade da superfície para céu claro e atmosfera tropical padrão. As curvas de TB_1 a TB_4 correspondem aos canais 150, 183 ± 1, 183 ± 3 e 183 ± 7, respectivamente Gráficos das T B (K) em função da emissividade da superfície para (a) o canal de 150; (b) 183 ± 1; (c) 183 ± 3; (d) e 183 ± 7. As curvas de IWV_0 a IWV_85 correspondem as valores de IWV utilizados para simulação Gráfico de T B (K) em função do conteúdo de vapor d água para (a) o canal de 150; (b) canal de 183 ± 1; (c) canal de 183 ± 3; (d) e canal de 183 ± 7 GHz. As curvas de Tb são para diferentes emissividades da superfície Perfis teóricos de LWC para diferentes valores de IWL para os tipos de nuvens a)cumulonimbus; b) estratiformes; c) altostratos; d) cirros... 80

16 6.2 - Gráfico das TB(K) em função do IWL da nuvem cumulonimbus para (a) o canal de 150; (b) 183 ± 1; (c) 183 ± 3; (d) e 183 ± 7. As curvas de 0 a 85 correspondem os valores de IWV utilizados para simulação Gráfico das TB(K) em função do IWL das nuvens estratiforme e cumulonimbus para (a) o canal de 150; (b) 183 ± 1; (c) 183 ± 3; (d) e 183 ± 7. As curvas correspondem para um valor de IWV de 50 kg/m Gráfico das TB(K) em função do IWL da nuvem AS1 para (a) o canal de 150; (b) 183 ± 1; (c) 183 ± 3; (d) e 183 ± 7. As curvas de IWV_0 a IWV_85 correspondem os valores de IWV utilizados para simulação Gráfico das TB(K) em função do IWL da nuvem AS2 para (a) o canal de 150; (b) 183 ± 1; (c) 183 ± 3; (d) e 183 ± 7. As curvas de IWV_0 a IWV_85 correspondem os valores de IWV utilizados para simulação Gráfico das TB(K) em função do IWL da nuvem cumulonimbus para (a) o canal de 150; (b) 183 ± 1; (c) 183 ± 3; (d) e 183 ± 7. As curvas correspondem para um valor de IWV de 50 kg/m 2 e para as simulações para o modelo RTTOV e Kummerow Gráfico de dispersão para a temperatura de brilho simulada pelo o modelo RTTOV e o modelo de Kummerow, para todos os canais do sensor HSB Gráfico das TB(K) em função do gelo das nuvens CI1 e CI2 para (a) o canal de 150; (b) 183 ± 1; (c) 183 ± 3; (d) e 183 ± 7. As curvas correspondem para um valor de IWV de 50 kg/m Gráfico das TB(K) em função da taxa de precipitação para nuvem cumulonimbus para (a) o canal de 150; (b) 183 ± 1; (c) 183 ± 3; (d) e 183 ± 7. As curvas correspondem para valores de IWL de 10 a 50 kg/m Gráfico das TB(K) em função do IWL da nuvem cumulonimbus para (a) o canal de 150; (b) 183 ± 1; (c) 183 ± 3; (d) e 183 ± 7. As curvas correspondem para valores de taxa de precipitação de 0, 5 e 10 kg/m

17 7.1 - Perfis atmosféricos para as radiossondas do dia 02/10/02, às 04 UTC e 06 UTC de: a) umidade especifica; b) temperatura; c) diferenças entre os perfis de umidade das radiossondas e o perfil ponderado de umidade; d) diferenças entre os perfis de temperatura das radiossondas e o perfil de temperatura ponderado de temperatura Gráfico de dispersão para temperaturas de brilho medidas pelo HSB e simuladas utilizando as radiossondas: ponderada (R_pod); antes (R_antes); e depois (R_dep) da passagem sobre o sítio Representação das camadas sobre as regiões de máxima para cada canal do sensor HSB Gráfico de Dispersão entre as temperaturas de brilho medidas pelo sensor HSB e simuladas para os canais do HSB Curva de ajuste das temperaturas de brilho ao nadir em função do ângulo de visada Gráfico de Dispersão do IWV estimado pelo sensor HSB e medido pelas radiossondas para: a) sfc-800; b) ; c) ; d) ; e) ; e f) IWV total, para os nove dias com cobertura de céu acima de 70% Campos de temperatura de brilho para os canais de: a) 150 GHz; b) 183 ± 1; c) 183 ± 3 e d) 183 ± 7 do sensor HSB e campos de refletividade de radar (dbz) para as altura de: e) 3 km e f) 7km, sobre o sítio de ABRACOS, no dia 27/09/2002 às 05:30 UTC Gráfico de dispersão entre temperatura de brilho e refletividade de radar (dbz), na altura de 2km, para os canais de 150 GHz; 183 ± 1; 183 ± 3 e 183 ± 7 do sensor HSB Gráfico de dispersão entre temperatura de brilho e taxa de precipitação, na altura de 2km, para os canais de 150 GHz; 183 ± 1; 183 ± 3 e 183 ± 7 do sensor HSB

18 8.4 - Diagrama de dispersão entre temperatura de brilho e taxa de precipitação, na altura de 2km, para os canais de 150 GHz. Pontos em azul indicam a variabilidade espacial da chuva entre 0 e 0,6. Pontos em rosa indicam a variabilidade espacial da chuva para valores maiores que 0, Gráfico de dispersão entre temperatura de brilho e refletividade do radar (dbz), na altura de 2km, para o canal de 150 GHz do sensor HSB. O quadrado azul são pixels do dia 27/09/02 e os quadrados vermelhos são os do dia 20/10/ Campos de temperatura de brilho (Tb) para o canal de 150 GHz, para os dias: a) 27/09/02 05:30 UTC; e b) 20/10/02 17:50 UTC. A bola cheia rosa ( ) representa a posição do radar, o círculo rosa representa a área de cobertura do radar. Os asteriscos pretos ( ) representam os pixels considerados sobre as nuvens e as bolas Gráfico de dispersão entre temperatura de brilho e: a) refletividade do radar (dbz); e b) taxa de precipitação, na altura de 2km, para o canal de 150 GHz do sensor HSB Gráfico de dispersão entre taxa de precipitação (mm/h) e temperatura de brilho; Simulada (vermelho); e medida pelo o canal de 150 GHz (azul) Gráfico de dispersão entre taxa de precipitação medida pelo radar (mm/h) e taxa de precipitação estimada pelo canal de 150 GHz

19 LISTA DE TABELAS Horários dos lançamentos das radiossondas para os sítios experimentais Distribuição temporal das radiossondas utilizadas para as simulações Características técnicas dos canais do HSB Características técnica do radar meteorológico Valores de IWV d e P k utilizados para obter os novos perfis de umidade, a partir do perfil tropical padrão Limiares do conteúdo de vapor d água integrado na atmosfera, para o qual o efeito da emissividade da superfície nos canais do HSB passa a ser desprezível Lista dos tipos de nuvens utilizadas nesse trabalho com seus respectivos valores de conteúdo d água líquida Valores dos intervalos IWL e incrementos utilizados para construção dos perfis de LWC Dias e horários das radiossondas lançadas na campanha especial para o HSB, no sítio guajará mirim Estatísticas entre as temperaturas de brilho simuladas e medidas pelos canais do sensor HSB Valores máximo e mínimo de IWV para cada camada e o valor IWV total Equações de regressão e coeficientes de correlação múltiplos para cada camada, para região do experimento RACCI/LBA Comparações estatísticas do IWV estimado com o das radiossondas Estatísticas das TB s dos pixels selecionados dos canais do HSB para colocação com o radar

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21 LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS AIRS AMSR-E AMSU ATM CAPPI CERES CFC CMS CPTEC DSA EOS ETR FASTEM GMT HDF HIRS HSB ICI - Atmospheric Infrared Sounder - Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS - Advanced Microwave Sounding Unit - Atmospheric Transmission at Millimetric and wavelengths submillimetric - Constant Altitude Plan Position Indicator - Clouds and the Earth s Radiant Energy System - Cloro Flúor Carbono - Centre de Météorologie Spatiale - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos - Divisão de Satélites Ambientais - Earth Observing System - Equação de Transferência Radiativa - Fast Apparent Surface Temperature Models - Greenwich Mean Time - Hierarchical Data Format - High Resolution Infra Red Radiation Sounder - Humidity Sounder for Brazil - Inversion Coupled with Imager

22 INPE ISEM IWL IWP IWV LBA - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - Infrared Surface Emissivity Model - Integrated Water Liquid - Ice Water Path - Integrated Water Vapor - Large Scale Biosphere Atmospheric Experiment in Amazonia LOWTRAN - Low Resolution Transmittance Code LWC MODIS MSU NASA NOAA PNT RaCCI RTTOV SSM/I SSM/T-2 TB UTC WETAMC - Liquid Water Content - Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - Microwave Sounding Unit - National Aeronautic and Space Administration - National Oceanic and Atmosphere Administration - Previsão Numérica de Tempo - Radiation, Cloud, and Climate Interactions - Radiative Transfer model for ATOVS - Special Sensor Microwave Imager - Special Sensor Microwave/Temperature-2 - Temperatura de Brilho - Coordinated Universal Time - Wet Season Atmospheric Mesoscale Campaign

23 CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO GERAL Nas últimas décadas a necessidade de se obter informações das condições atmosféricas em vários pontos da terra, simultaneamente, conduziu ao desenvolvimento e posterior uso de satélites ambientais. A meteorologia foi uma das grandes beneficiadas com o grande avanço tecnológico das últimas décadas, destacando-se os sofisticados sensores a bordo dos satélites ambientais e a alta performance dos computadores, os quais permitiram as primeiras previsões de tempo precisas baseadas em dados coletados do espaço. Atualmente existe toda uma gama de programas de observação remota da terra-atmosfera, dos quais se pode destacar: o programa EOS Earth Observing System (EOS), que lançou seu primeiro satélite em 1999, o EOS-AM ou Terra. Em 2002 foi lançado o segundo satélite, o EOS-PM ou Aqua, que leva a bordo seis instrumentos, dentre os quais o primeiro sensor de umidade fornecido pelo Brasil, o Humidity Sensor of Brazil (HSB). O HSB, fruto de um acordo entre o Brasil e os Estados Unidos, possui quatro canais que medem radiâncias na faixa de freqüência de microonda. Este sensor de umidade é semelhante a uma das partes do sistema Advanced Microwave Sounding Unit (AMSU), que se encontra a bordo dos satélites da série NOAA-KLM (National Oceanic and Atmospheric Administration). Esse sistema é formado por dois módulos, AMSU-A e AMSU-B, dos quais o primeiro tem características de perfilar a temperatura e o segundo a umidade na atmosfera (Hewison and Saunders, 1996; Saunders et al, 2). O HSB é um sensor com as mesmas características do AMSU-B, porém com um canal a menos, o de 89 GHz. Foi projetado para apresentar menor susceptibilidade a radiofreqüência que o AMSU-B (Rosenkranz, 2001). O HSB foi desenvolvido para detectar radiâncias nas bandas de 150 e 183 GHz. Três dos quatros canais se encontram na linha de absorção do vapor 23

24 d água (183,31 GHz); o quarto canal atua na parte do continuum do vapor d água (150 GHz). Esses canais possuem uma resolução horizontal de 14 km no nadir. O HSB, juntamente com os sensores AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) e AMSU-A, a bordo do Aqua, formam o sistema de sondagem do EOS-PM, projetado para inferir perfis atmosféricos de temperatura e Umidade, tanto em condição de céu claro quanto encoberto. O HSB foi concebido para inferir perfis de umidade da atmosfera, precipitação e água precipitável na coluna atmosférica, particularmente em condições de céu nublado, (Wilheit, 1990; Staelin e Chen, 2000; Lambrigtsen e Calheiros, 2003; Souza, 2004). Infelizmente, no início de 2003, devido a problemas eletrônicos que realizam a movimentação do motor, foi necessário desativar o HSB para permitir que os outros sensores fossem preservados (Edward et al., 2003). Diante disso, nosso estudo passou a enfocar não só o uso do sensor HSB para sondagens atmosféricas, mas também o potencial das bandas de 150 e 183 GHz para estimativa do conteúdo de vapor e água líquida na atmosfera. Logo esses estudos poderão ser úteis se aplicados a outros sensores na mesma faixa de freqüência, tais como: o SSM/T-2 (Special Sensor Microwave/Temperature-2) e o AMSU-B. Um fator motivador nesta pesquisa foi o grande acervo de dados existentes durante o período de funcionamento do HSB e a campanha realizada especialmente para a calibração do HSB. A campanha LBA-HSB (Large Scale Biosphere-Atmosphere) foi realizada em setembro-outubro de 2002 no estado de Rondônia, e correspondeu a uma série de lançamentos de radiossondas antes e durante a passagem do satélite sobre os sítios de lançamento. O objetivo geral da dissertação é realizar uma primeira análise do comportamento do sensor HSB, por meio de simulações com um modelo de transferência radiativa, visando conhecer o comportamento das temperaturas 24

25 de brilho das bandas de 150 e 183 GHz, na ausência e na presença de nuvens na atmosfera. Além disso, pretende-se analisar o potencial desta banda para a estimativa de precipitação e o conteúdo integrado de vapor d água na atmosfera. Para alcançar o resultado foi necessário avaliar: O impacto da emissividade da superfície na determinação das radiâncias medidas pelo sensor; A variabilidade das radiâncias detectadas pelo HSB em função de diferentes perfis atmosféricos; O efeito do vapor d água e da água líquida das nuvens na determinação das radiâncias dos canais do HSB; O potencial desta faixa espectral para estimar a precipitação. Para tanto, o trabalho foi realizado em duas etapas: a primeira, que privilegia o estudo teórico e a segunda, que utiliza os dados do experimento LBA. As etapas e sub-etapas serão resumidas nos fluxogramas apresentados na figura 1 e 2. Primeira Etapa Estudo Teórico (1) Céu Claro (2) Céu Nublado (5) Emissividade (3) Vapor d água (4) Vapor d água (6) Água líquida das nuvens (7) FIGURA 1.1 Fluxograma ilustrativo dos procedimentos realizados para simulação do HSB para primeira etapa. 25

26 Estudo Teórico (1): Nessa etapa foram realizadas simulações do sensor HSB utilizando perfis padrões atmosféricos de temperatura, umidade e de água líquida das nuvens presentes na atmosfera tropical; Céu claro (2): Realização de simulações para condições de céu claro, utilizando diferentes emissividades da superfície e perfis de vapor d água; Emissividade (3): Realização de simulações modificando apenas a emissividade; Vapor d água (4): Realização de simulações utilizando diferentes perfis de umidade da atmosfera tropica para céu claro; Céu nublado (5): Realização de simulações utilizando diferentes perfis de água líquida e vapor d água; Vapor d água (6): Realização de simulações utilizando diferentes perfis de umidade da atmosfera tropical para céu encorbeto; Água líquida das nuvens (7): Realização de simulações utilizando diferentes perfis de água líquida e para diferentes tipos de nuvens. Segunda Etapa Estudo de Casos (8) IWV (9) Precipitação (10) FIGURA 1.2 Fluxograma ilustrativo dos procedimentos realizados para simulação do HSB para segunda etapa. 26

27 Estudo de Casos: IWV (9): Realização de simulações com dados de temperatura, umidade da campanha LBA-HSB visando estimar o IWV; Estudo de Casos: Precipitação (10): Realização de simulações com dados de temperatura, umidade e água líquida da campanha LBA-HSB visando estimar a precipitação. Em seguida é mostrada uma descrição sucinta para cada capítulo: O Capítulo 1 consta de uma introdução sobre o conteúdo a ser abordado além de apresentar os objetivos e a maneira como foi realizado o trabalho. O Capítulo 2 apresenta um breve histórico a respeito do uso do microonda e da evolução e limitações dos modelos de transferência radiativa. O Capítulo 3 apresenta informações a respeito da campanha LBA e do sensor HSB, assim como evidencia os modelos de transferência radiativa (RTTOV-7 e Kummerow), juntamente com sua física e limitações. O Capítulo 4 apresenta os dados utilizados e os processos de tratamentos aplicados. O Capítulo 5 apresenta a influência da emissividade da superfície e do vapor d água na atmosfera sobre a determinação das radiâncias do HSB, utilizando perfis padrão de temperatura e umidade na região tropical. O Capítulo 6 apresenta a influência da água líquida das nuvens sobre a determinação das radiâncias do HSB, juntamente com a influência do vapor d água. O Capítulo 7 consta das análises realizadas para céu claro, utilizando perfis de temperatura e umidade da campanha LBA para estimar o IWV. 27

28 O Capítulo 8 consta das análises realizadas utilizando perfis de temperatura e umidade e água líquida da campanha LBA para estimar a precipitação. O Capítulo 9 contém as discussões e conclusões gerais, a partir dos resultados obtidos nos capítulos anteriores. 28

29 CAPÍTULO 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Neste capítulo serão apresentadas informações relevantes para a compreensão do trabalho. Será apresentado um breve histórico a respeito do uso dos canais de microonda para obter parâmetros meteorológicos, em especial nas faixas de 150 e 183 GHz, bem como a evolução e as limitações dos modelos de transferência radiativa. 2.1 Uso do Microonda Muitas pesquisas têm utilizado os canais de microondas para recuperação de perfis de vapor d água na atmosfera. Sharer e Wilheit (1979) foram uns dos primeiros a investigar os canais de 183 GHz por meio de simulações com a equação de transferência radiativa para situações de céu claro. Os resultados obtidos por eles sugeriam que esses canais poderiam produzir perfis de vapor d água sobre o oceano. Mais tarde, outros autores (Rosenkranz et al., 1982; Wang et al., 1983; Kakar e Lambrigtsen, 1984) examinaram procedimentos de recuperação do perfil de vapor d água. Rosenkranz et al (1982) simulou o conteúdo integrado de vapor d água e perfis de umidade relativa, com base na linearização da função de Planck, utilizando dados medidos em torno de 60 e 183 GHz sobre a terra e o oceano. Os resultados mostraram que houve uma redução no erro da estimativa de umidade da ordem de 20 a 24% em relação aos métodos que utilizam técnicas de regressão linear. Wang et al (1983) utilizaram as freqüências próximas de 92 e 183,3 GHz para estudar o potencial em determinar os perfis de vapor d água sobre terra e 29

30 oceano. Eles mostraram que a linha de absorção do vapor d água em 183,3 tem um grande potencial para perfilar a umidade na atmosfera. Kakar e Lambrigtsen (1984) analisaram uma técnica estatística para estimativa do perfil de vapor d água utilizando os canais do sensor AMSU (A e B). Todos esses estudos foram limitados à situação de céu claro. A partir da década de 90, os modelos de recuperação começaram a incorporar as influências causadas pela presença das nuvens na determinação dos perfis de temperatura e umidade da atmosfera (Wilheit 1990; Wang e Chang 1990; Blankenship et al. 2000; Rosenkranz 2001). Wilheit, em 1990, desenvolveu um algoritmo para recuperação de perfil de vapor d água para condições de céu encoberto, usando a banda de absorção de vapor d água em 183 GHz. Esse algoritmo foi testado por Blankenship et al (2000), que o refinaram e o adaptaram para o sensor SSM/T-2 na mesma faixa de freqüência, visando o estudo da água precipitável. Recentemente Chung et al. (2003) aplicou o algoritmo descrito em Wilheit (1990) para os sensores SSM/T-2 para estudar o vapor d água na alta troposfera nos trópicos. Wang e Chang (1990) incorporaram o efeito das nuvens no modelo descrito por Wang et al., (1983), e mostraram que os perfis recuperados de umidade relativa refletem características brutas dos perfis de radiossondas. Contudo, geralmente consegue produzir detalhes finos dos perfis observados nas alturas onde ocorrem mudanças rápidas na umidade relativa. A faixa do Microonda também tem sido largamente utilizada para estimar a precipitação (Lee 1995; Kummerow e Giglio 1994; Staelin et al. 1999; Staelin e Chen 2000; Ferraro et al. 2000) e parâmetros de gelo das nuvens (Zhao e Weng 2002). Lee (1995) comparou imagens em microondas (SSM/T-2) com imagens dos canais na faixa do visível (SSM/I) com a finalidade de aproveitar a sensibilidade dos instrumentos para descrições detalhadas da precipitação. Ele 30

31 mostra que os canais de 183 GHz do SSM/T-2 evidenciam grandes regiões de vapor d água em altos níveis. Para estimar a precipitação com sensores de microondas, Kummerow e Giglio (1994a) utilizaram uma aproximação física de multicanais. O algoritmo faz uso de técnicas de inversão estatística baseadas na relação entre taxa de precipitação e temperatura de brilho. Esse algoritmo foi utilizado por Kummerow e Giglio (1994b) para diferentes regiões e mostrou um bom desempenho para situações de precipitação distintas. Eles apresentam valores de correlações que excederam 0,9 com valor de rms de apenas 0,09 mm/h para a região de Darwin. Nesse contexto, Staelin et al. (1999) e Staelin e Chen (2000) utilizaram os canais de 54 e GHz dos sondadores AMSU A e B do satélite NOAA-15 para estimar a precipitação, utilizando um método de redes neurais com dados de precipitação estimados por radar. Recentemente, Chen e Staelin (2003) aplicaram o mesmo método de redes neurais para os sensores AMSU e HSB a bordo do satélite Aqua. Os resultados desses trabalhos mostram que a utilização de redes neurais para estimar a taxa de precipitação concorda muito bem quando comparada com dados de precipitação medidos por radar. Ferraro e Marks (1995) apresentaram e calibraram um algoritmo de taxa de precipitação para o sensor SSM/I a partir de uma relação linear com dados de radar. Essa mesma relação foi aplicada por Ferraro et al. (2000) para implementação de um algoritmo operacional de estimativa de precipitação sobre a terra utilizando o satélite NOAA 15. Por outro lado, alguns autores também utilizam os sensores de microondas para estimar os hidrometeoros das nuvens (Liu e Curry 1998; Zhao e Weng 2002). Liu e Curry (1998) apresentaram um método de estimativa de IWP (Ice Water Path) usando os canais de 89, 150 e 220 GHz. Em 2002, Zhao e Weng desenvolveram um algoritmo que estima o parâmetro de IWP e o diâmetro efetivo da partícula de gelo a partir dos canais de 89 e 150 GHz do sondador AMSU-B. 31

32 Estes estudos mostram a importância dos canais na faixa do microonda para inferir perfis verticais de temperatura e umidade da atmosfera, precipitação e conteúdos de vapor d água e gelo. 2.2 Modelo de transferência radiativa Os códigos de transferência radiativa permitem realizar simulações de radiâncias detectadas por sensores a bordo de satélites ambientais e transmitâncias visando à obtenção de propriedades atmosféricas que contribuam para o desenvolvimento de estudos na área de meteorologia. Esses modelos tomam como base a Equação de Transferência Radiativa (ETR); no entanto, as diferenças entre eles são os métodos numéricos e as parametrizações adotadas para resolver a ETR. Em 1983, Kneizys et al criaram o LOWTRAN (Low Resolution Transmittance Code) para cálculo de radiância e transmitância atmosférica para comprimentos de ondas entre 0,2 e 100 micrômetro. O LOWTRAN foi desenvolvido até a sétima versão por Kneizs et al. (1988), com a finalidade de obter propriedades atmosféricas sob diversas condições meteorológicas e grandes concentrações de aerossóis. Uma das propriedades atmosféricas medidas pelo LOWTRAN-7, encontra-se no coeficiente de absorção para cada camada da atmosfera plano-paralela. De um modo geral, o LOWTRAN vem sendo largamente utilizado na comunidade cientifica para fornecer a transmitância atmosférica no infravermelho termal, e posterior utilização nos métodos de estimativa de temperatura da superfície terrestre. No mesmo contexto, Cernicharo (1985) desenvolveu o código ATM (Atmospheric Transmission at Millimetric and wavelengths submillimetric) que reproduz as emissões atmosféricas no intervalo de GHz. O ATM é um código de transferência radiativa que tem por base o cálculo da opacidade a cada freqüência para diferentes níveis atmosféricos, na região do microondas, a partir de perfis de temperatura, pressão e concentração dos gases. No ATM 32

33 também existe a opção de se utilizar diferentes padrões atmosféricos ou outros padrões atmosféricos provenientes de campanhas de observação. Pardo, em 1996, verificou e validou o modelo por meio de medidas na superfície terrestre. Seus estudos foram direcionados a partir do cálculo das funções peso do oxigênio molecular, vapor d água, ozônio e monóxido de carbono. Analisou as principais linhas de absorção do ozônio para verificar sua distribuição vertical, as medidas de transição pertencentes à molécula do vapor d água e a concentração de monóxido de carbono na atmosfera e modelagem do efeito Zeeman sobre as principais linhas de rotação do oxigênio molecular. Neste âmbito, Eyre (1991) apresentou a primeira versão operacional do modelo de transferência radiativa, RTTOV-3 (Radiative Transfer model for TOVS), cujo objetivo foi à obtenção rápida de conjuntos de espectros de radiâncias emergentes no topo da atmosfera, bem como de transmitância atmosférica para a utilização em centros de previsão numérica de tempo (PNT), nas faixas do infravermelho e microondas. Embora este código tenha sido originalmente projetado para processamento dos dados do HIRS (High-resolution Infra-red Radiation Sounder) e MSU (Microwave Sounding Unit), já previa a utilização para sistemas de satélites futuros, como a atual série NOAA-KLM. Uma característica importante deste código é possuir rotinas de rápido processamento de cálculos matemáticos, o que o torna um software apropriado para a utilização no processamento de dados em tempo real, utilização essa necessária para o acoplamento com modelos de inversão de perfis atmosféricos. Saunders et al. (1999) apresentaram uma nova versão do modelo de Eyre (1991), o RTTOV-5, cujas principais alterações foram a inclusão do perfil de ozônio como dado de entrada, a expansão do perfil vertical do vapor d água de 300 hpa a 0,1 hpa e a extensão do cálculo das radiâncias para outros radiômetros de diferentes satélites usando o mesmo código. Foi também realizada uma comparação entre a versão original e a nova versão para os 33

34 sensores HIRS e AMSU por meio de radiâncias simuladas por modelos line by line, sendo estas consideradas como dados verdadeiros devido a sua alta precisão. Com a inclusão do perfil de ozônio, verificou-se uma melhora na exatidão das radiâncias calculadas para alguns canais do HIRS e AMSU. Além das modificações descritas acima, este modelo apresenta novos parâmetros para cálculo da profundidade ótica da camada de vapor d água, o que provoca melhora significativa do cálculo para os canais em microondas. Em 2000, Saunders et al. realizaram algumas alterações no RTTOV-5, criando uma nova versão, RTTOV-6. Incluíram o perfil da concentração de água liquida das nuvens para o cálculo das transmitâncias nos canais de microondas; uma nova rotina ISEM-6 (Sherlock, 1999) para cálculo interno das emissividades da superfície do mar para cada canal do infravermelho e valores mais realistas da emissividade da superfície, além de adicionarem coeficientes para simulações em outros satélites. Atualmente o RTTOV se encontra na sua sétima versão, RTTOV-7, que teve como principais modificações, a inclusão de novos preditores (equações utilizadas para simulação da transmitância) e a possibilidade de simular o instrumento AIRS. Alguns detalhes das modificações encontram-se em Matricardi et al (2001). O RTTOV é usado operacionalmente para a simulação das radiâncias em vários centros de previsão numérica de tempo, e está sendo instalado no CPTEC para pesquisa e desenvolvimento. O CMS (Centre de Météorologie Spatiale)/Météo France (Lavanant,1999) utiliza o RTTOV devido à facilidade e rapidez com que são simuladas as observações de radiâncias no topo da atmosfera. Lavanant et al (1999) implementaram o RTTOV-5 no ICI (Inversion Coupled with Imager), para fornecer conjuntos de transmitâncias e radiâncias para a inferência dos perfis atmosféricos. A grande vantagem desse modelo é a velocidade com que são realizadas tais simulações. É preciso mencionar, no entanto, que não são consideras partículas de gelo e nem o efeito de espalhamento nessas simulações. 34

35 Em 1993, Kummerow, desenvolveu um código radiativo para cálculo da equação de transferência radiativa na presença de nuvens e precipitação, que considera o espalhamento das gotas de chuva e gelo. Para resolver a equação de transferência foi utilizada a solução analítica de Eddington para um meio plano-paralelo de multicamadas. Foram comparados seus resultados com um modelo que utiliza o método de ordenadas discretas, os quais não excederam mais de 3º K de erro sobre a faixa de frequências de microondas consideradas (6,6 183 GHz). Quando os modelos são comparados na ausência do espalhamento pelos constituintes, os erros não excedem mais do que 0,2º K. Nesse mesmo contexto, Kim et al (2003) realizaram uma intercomparação entre modelos radiativos. Para tal comparação, foram utilizados três modelos com métodos diferentes para resolução da equação de transferência: 1) aproximação de Eddington, 2) Monte Carlo e 3) método interativo de Neumann. Os resultados obtidos mostram que a diferença entre os modelos não ultrapassam os valores de ± 2º K para uma faixa de freqüência de microondas de 89 a 340 GHz. Ele também mostra a eficiência computacional para cada código, e a aproximação de Eddington foi mais de 1000 vezes mais rápido dos que os outros métodos. Um dos maiores desafios da área de modelagem da radiação atmosférica é a obtenção de soluções exatas a um reduzido tempo computacional. Neste estudo esse é um fator importante devido ao pequeno tempo para realizar várias simulações em diferentes situações requeridas em um centro operacional. Para esse estudo optou-se pelo modelo de transferência radiativa RTTOV-7, devido a sua facilidade de manuseio, rapidez na simulação de radiância e a disponibilização do modelo no CPTEC para pesquisa. Outra razão para a escolha do código é a possibilidade de utilizá-lo operacionalmente na detecção de nuvens e da água líquida por sensores de microondas de 150 e 183 GHz. Devido ao espalhamento desprezível da água líquida pelo o modelo RTTOV-7, será utilizado um código desenvolvido por Kummerow (1993), que considera o espalhamento das gotas de chuva. Esse modelo utiliza o método 35

36 da aproximação de Eddington para as simulações realizadas em situações de céu nublado, para que se possa conhecer o efeito na temperatura de brilho ao não consideramos o espalhamento nas simulações realizadas pelo RTTOV. 36

37 CAPÍTULO 3 DESCRIÇÕES TÉCNICAS Neste capítulo são descritos o experimento RaCCI/LBA e os aspectos técnicos e físicos dos sensores do satélite Aqua utilizados no trabalho (HSB, AMSU-A, AIRS e MODIS) e dos modelos de transferência radiativa Campanha LBA (Large Scale Biosphere-Atmosphere) O experimento LBA surgiu através de uma iniciativa internacional de pesquisa multidisciplinar liderada pelo Brasil, com o objetivo de tentar entender a Amazônia em termos climatológicos, ecológicos, biogeoquímicos e hidrológicos e as interações com o sistema global. Também procura entender como as mudanças no uso da terra na região afetam esses aspectos e quais as implicações destas mudanças para a sustentabilidade biológica, química e física da Amazônia. Um dos primeiros experimentos realizado pelo projeto LBA foi uma campanha atmosférica de meso-escala (WETAMC-LBA/ Wet Season Atmospheric Mesoscale Campaign) durante a estação chuvosa da Amazônia ocorrida em Janeiro e Fevereiro de 1999 no Estado de Rondônia, sudoeste da Amazônia. Maiores detalhes são encontrados em Silva Dias et al. (2002). Em 2002 foi realizada, no período de 15 de setembro a 31 de outubro, a segunda campanha de medidas (RaCCI/LBA Radiation, Cloud, and Climate Interactions in the Amazon during the DRY-TO-WET Transition Season/LBA) na préestação chuvosa da mesma região. O RaCCI/LBA teve como objetivo geral entender os processos físicos que controlam a estação de transição no sudoeste da Amazônia. Para isso foram instalados sítios experimentais para aquisição de informações de diversos parâmetros atmosféricos. A Figura 3.1 apresenta a disposição daqueles sítios. 37

38 FIGURA 3.1 Sítios experimentais instalados na campanha RaCC/LBA Para nosso estudo foram utilizadas as informações coletadas nos sítios experimentais de radiossondas e do radar. Nesses sítios foram lançadas de quatro a seis radiossondas por dia. As radiossondas utilizadas no experimento foram da marca VAISALA, modelo RS80G, configuradas para coletar dados a cada 2 segundos nos primeiros cinco minutos e a cada 5 segundos no restante da sondagem. Os parâmetros atmosféricos medidos foram temperatura, umidade, pressão, altitude, velocidade e direção do vento. A Tabela 3.1 apresenta os sítios onde foram lançadas as radiossondas e os horários respectivos. TABELA 3.1 Horários dos Lançamentos das Radiossondas Para os Sítios Experimentais. Sítios Experimentais Horários (UTC) Guajará-Mirim 00, 04, 06, 12, 16, 18 Porto Velho 00, 06, 12, 18 Ouro Preto d Oeste 00, 06, 12, 15, 18, 21 Rebiu Jaru 00, 06, 12, 15, 18, 21 Em Guajará-Mirim foi realizada uma campanha específica, com a iniciativa da gerencia científica do HSB/INPE, para validação do sensor HSB. Essa 38

39 campanha teve como principal objetivo a obtenção de perfis atmosféricos de temperatura e umidade para serem comparados com os perfis recuperados pelo sensor HSB, no mesmo instante da passagem. Para tanto foram lançadas radiossondas adicionais minutos antes do horário de cada passagem do satélite no sítio de Guajará. Além das radiossondas foram utilizados os dados do radar meteorológico instalado próximo ao sítio de Ouro Preto para obter informações sobre os perfis de água líquida das nuvens. Os sítios experimentais selecionados para o nosso estudo foram o de Guajará- Mirim (GM), Ouro Preto d Oeste (OP) e Porto Velho (PV). A Tabela 3.2 mostra a distribuição das radiossondagens utilizadas relacionando horários e sítios escolhidos. TABELA 3.2 Distribuição Temporal das Radiossondas Utilizadas Para as Simulações. Horário (GMT) GM OP PV TOTAL TOTAL Um dos grandes problemas enfrentados no lançamento de radiossondas é a calibragem de superfície, a qual originam-se muitas fontes de erros devido a condições de funcionamento destes instrumentos os quais são utilizados como referência ou até mesmo, o que é muito freqüente, erros humanos como, por exemplo, erros de leitura. Para contornar esses problemas foi aplicado um controle de qualidade nos dados de radiossondas, onde foi considera as fases A e B. Na fase A os dados não passam por qualquer controle de qualidade. Os dados da fase B passaram por controles de qualidade que consistiram em homogeneizar os arquivos, substituição das barras (////) por um valor indefinido 39

40 padrão ( ) e aplicação de correções nos arquivos julgados não confiáveis. O método empregado foi similar ao utilizado no WETAMC, os detalhes deste controle são descritos em Longo et al Os Instrumentos do Satélite Aqua O Aqua faz parte do programa operacional EOS (Earth Observing System), que tem como um dos objetivos criar e integrar um sistema de observação cientificas que permita um estudo multidisciplinar da Terra, relacionando os processos que envolvem atmosfera, oceano e superfície da terra e as interações dinâmicas e energéticas correspondentes. O Aqua, lançado em 2002, é o segundo satélite do programa EOS. Tem a bordo seis instrumentos para coletar informações sobre o ciclo da água, incluindo vapor d água atmosférico, nuvens, precipitação, umidade do solo, gelo do mar e da terra e as camadas de neve na terra e no gelo. O Aqua é um projeto conjunto entre Brasil, Estados Unidos e Japão. O Aqua tem uma órbita quase-polar em torno de 705 km, com uma inclinação de 98º ± 0.15º, heliossíncrona e com período de aproximadamente 99 minutos. Os horários das passagens sobre o Brasil são em torno de GMT e GMT. A Figura 3.2 apresenta uma foto do satélite Aqua. FIGURA 3.2 Imagem do satélite Aqua 40

41 Os instrumentos consistem do AIRS (Atmospheric Infrared Sounder), AMSU-A (Advanced Microwave Sounding Unit-A), HSB (Humidity Sounder for Brazil), CERES (Clouds and the Earth s Radiant Energy System), AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observing Satellite) e MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Maiores detalhes sobre o satélite Aqua podem ser observados em King e Greenstone (1999) O Sensor HSB (Humidity Sounder for Brazil) O HSB é um sondador de umidade desenvolvido para obter informações do conteúdo de vapor d água na atmosfera, precipitação, e quando usado em conjunto com os instrumentos AMSU-A e AIRS permite inferir sondagens de perfis atmosféricos de temperatura e umidade, sob condições de céu claro e nublado. Contém quatro canais passivos na região de microondas, sensíveis apenas para polarização vertical e com resolução de 13,5 km no nadir. São quatro canais separados com freqüências centradas em 150 e 183,31GHz. O canal de 150 GHz é um canal de janela. Os outros três canais agrupados em torno de 183 GHz se encontram na linha de absorção do vapor d água. As freqüências e características dos canais do sensor HSB são dadas na Tabela 3.3. TABELA 3.3 Características Técnicas dos Canais do HSB Número do Canal Canais do HSB Freqüência central (GHz) Amplitude da Banda (GHz) ± x 1 Superfície 2 183,31 ± 1 2 x 0,5 400 Máximo da Função Peso (HPa) 3 183,31 ± 3 2 x ,31 ± 7 2 x FONTE: Adaptada de Staelin e Chen (2000) e Siqueira (1999). 41

42 O objetivo da missão do HSB é de suprir melhores informações quando na presença de nuvens. A Figura 3.3 apresenta um diagrama de varredura para o satélite Aqua e ilustra a disposição dos pixels dos sensores AIRS/AMSU/HSB. Observa-se que o pixel do AMSU, sobre o nadir, corresponde nove pixels do AIRS e HSB. Figura 3.3 Ilustração da varredura do satélite Aqua. FONTE: AIRS Science Team, NASA/JPL (2002). O HSB faz parte de um sistema de sondagem que atua de maneira sinérgica para fornecer valores mais exatos de umidade que os dados por sondadores atualmente em órbita. A definição horizontal é de 50 km para temperatura e 15 km para umidade, ambos no nadir e com um erro na temperatura em torno de 1 K a 1,5K e 5 a 15 por cento na umidade e resolução de 1km para temperatura e 2 km para o vapor d água na vertical. As funções peso dos quatro canais do HSB são mostradas na Figura

43 FIGURA 3.4 Funções Peso dos canais 1 a 4 em condições de céu claro O Sensor AMSU-A (Advanced Microwave Sounding Unit-A) O AMSU consiste de duas unidades físicas separadas, os sensores AMSU-A1 e AMSU-A2; elas podem ser usadas em conjunto com o AIRS e HSB, como mencionado, para obter um melhor perfil atmosférico. O AMSU fornece medidas que permitem obter os perfis de temperatura até uma altura de 40 km e tem capacidade de realizar sondagens em condições de nebulosidade. O sensor tem 15 canais, sendo 12 desenvolvidos para sondagem de temperatura e 3 para sondagem do vapor d água na atmosfera. Os canais 3 a 14 no AMSU-A estão situados na banda de absorção do oxigênio (50-60 GHz) e são utilizados para realizar sondagem atmosférica de temperatura. O canal 1 (localizado numa linha de absorção do vapor d água, 23,8 GHz) é usado para obter estimativa do total de vapor d água na coluna atmosférica (água precipitável). O canal 2 (em 31GHz) é usado para indicar presença de água líquida. O canal 15 (89 GHz) é usado para indicar precipitação, usando o fato de que o gelo dispersa mais a radiação do que absorve ou emite. O sensor tem uma resolução horizontal de 40 km no nadir. Os sondadores AMSU e HSB 43

44 medem em microondas e complementam as medidas no infravermelho do sensor AIRS, principalmente nos casos de cobertura de nuvens O Sensor AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) O AIRS, desenvolvido pela NASA, é atualmente o instrumento de alta resolução espectral em operação no espaço. Ele permite inferir dados de umidade, temperatura, propriedades das nuvens e concentrações de gases do efeito estufa em toda a atmosfera. Essas medidas contribuem para melhorar o prognóstico do tempo e monitorar as mudanças climáticas da Terra. O AIRS consegue observar e caracterizar a coluna atmosférica com dados de temperatura, umidade, nuvens e energia irradiante da superfície para o espaço. A combinação do AIRS, AMSU e HSB representa o estado da arte em sistemas de sondagem na atmosfera. O AIRS é um radiômetro de alta resolução espectral com 2378 canais no infravermelho termal (3,7 15,4 µm) e 4 canais no visível (0,4 1,0 µm). Estas faixas foram selecionadas especificamente para permitir a determinação do perfil de temperatura atmosférica com exatidão de 1 C em uma camada de 1km, e de umidade com exatidão de 20% em uma camada de 2km de espessura. Cada pixel no infravermelho tem uma resolução de 13,5 km no nadir e na faixa do visível uma resolução de 2,3 km no nadir O Sensor MODIS O MODIS foi projetado para fornecer observações que possibilitem aumentar a compreensão da dinâmica global e dos processos que ocorrem na superfície da terra e na atmosfera mais baixa. O sensor MODIS produz observações simultâneas de características atmosféricas (cobertura de nuvem e propriedades associadas), oceano (temperatura da superfície do mar e quantidade de clorofila) e da superfície da terra (mudanças na cobertura do solo, temperatura da superfície da terra e 44

45 propriedades da vegetação). A Figura 3.5 apresenta uma imagem composta pelos canais do visível do sensor MODIS sobre o Brasil. FIGURA 3.5 Imagem composta pelos canais 1, 3 e 4 do sensor MODIS, durante sua passagem sobre o Brasil, no período de 2003/12/09 às 17 h. O MODIS contém 36 canais entre 0,4 e 14,5 µm. Os canais 1 e 2 têm uma resolução espacial horizontal de 250 m no nadir, para os canais de 3 a 7 tem uma resolução de 500 m, e para os canais de 8 a 36 tem uma resolução de 1000 m. Esse instrumento contribui principalmente para a compreensão do sistema global, incluindo interações entre terra, oceano e processos atmosféricos. Neste trabalho foi utilizado um produto MODIS de mascaramento de nuvens de forma a classificar as situações de céu claro e encoberto. 45