1.2. COLETA DE DADOS E RESULTADOS CIENTÍFICOS PRELIMINARES

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1 ANEXO 16

2 Os Experimentos: 1) CHUVA-Alcântara 1.1 INTRODUÇÃO O experimento CHUVA Alcântara GPM 2010 realizado, no Centro de Lançamento de Alcântara (CLA), realizou medidas de parâmetros atmosféricos da área de Alcântara por meio da utilização de equipamentos existentes no Centro e de outros de organizações brasileiras e estrangeiras. Aeronaves tripuladas e não tripuladas instrumentadas com equipamentos meteorológicos colheram dados voando sobre o CLA. As informações obtidas com a passagem do satélite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) também foram coletadas formando um conjunto de medidas completas sobre a região do CLA. Outro objetivo científico foi o de se coletar dados sobre a estrutura de microfísica de nuvens quentes e frias na região. A diferenciação entre nuvens quentes e frias ocorre pela presença de nuvens abaixo (nuvens quentes) ou acima (nuvens frias) da isoterma de 0 ºC. Esta isoterma, que ocorre por volta de 5000 m, permite a presença de somente água líquida (nuvens quentes) e a presença de água líquida e cristais de gelo (nuvens frias). Ressalta-se de que este tipo de informação sobre a estrutura das nuvens foi realizada no Brasil pela primeira vez na região equatorial. Já ocorreu um experimento no passado em Rondônia (Amazônia) a 12 graus de latitude Sul, porém os tipos de nuvens daquela região são um pouco diferentes dos existentes no CLA. A Figura 1.1 apresenta uma representação esquemática das medidas realizadas no Experimento CHUVA ALCANTARA, com os vários tipos de equipamentos utilizados. Este conjunto de dados sobre a estrutura das nuvens tropicais será muito importante para se entender como ocorrem o crescimento de gotas (líquidas e sólidas cristal de gelo) nas nuvens, com a formação de tempestades. Salienta-se também que os modelos atmosféricos em operação no Brasil (centros operacionais do CPTEC/INPE e do INMET), não possuem uma representação detalhada da microfísica de nuvens. Os resultados que serão alcançados com estes dados permitirão a melhoria dos esquemas de parametrização de convecção (rasa e profunda), com melhor acerto da previsão do tempo. É importante ressaltar também o uso do radar meteorológico Doppler Banda X do CLA, que permite medidas bem detalhadas das nuvens. Neste experimento pode-se utilizar este radar em sua total capacidade COLETA DE DADOS E RESULTADOS CIENTÍFICOS PRELIMINARES

3 O período de medidas planejado foi de 1 a 20 de março, mas uma inesperada ausência de chuvas motivou uma extensão até 25 de março. A Figura 1.2 mostra o acerto desta medida, apresentando a série temporal dos dados de precipitação (chuva) para o período de 1 a 25 de março. Nesta figura, observa-se que no período de 1 a 10 de março de 2010, não houve praticamente nenhuma precipitação na área do CLA (fato não usual para esta época do ano). No período posterior ao dia 19 de março, as condições atmosféricas mostraram-se mais típicas para esta época do ano (posicionamento da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) mais ao sul, com influência na área do CLA), provocando chuvas intensas. Também ocorreu a passagem de um sistema atmosférico denominado Vórtice Ciclônico de Altos Níveis (VCANS), com a ocorrência de chuvas fortes durante os dias 12 e 13 de março. Figura 1.1: Representação esquemática das medidas realizadas no Experimento CHUVA ALCANTARA. Figura 1.2: Serie temporal da precipitação na região do CLA durante o Experimento CHUVA ALCANTARA.

4 Durante o experimento, os equipamentos funcionaram a contento, com exceção das medidas realizadas na aeronave BANDEIRANTE da UECE. As medidas da camada limite realizadas pelo LIDAR somente ocorreram entre 10 e 19/3, devido ao fato do equipamento somente ter chegado ao CLA no dia 09 de março. Os vôos do Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) foram realizados entre 10 e 17/3/2010, com 17 vôos no total. A Tabela 1.1 apresenta os dados médios da Torre Anemométrica do CLA. Nota-se que as maiores velocidades do vento ocorrem no período da tarde (entre 13 e 21 horas local). Estes resultados concordam com as análises realizadas da climatologia do local com um conjunto de dados de 5 anos (de 1995 a 1999). Isto é um indício de que, embora não tenham ocorrido chuvas significativas no período, o comportamento do vento foi normal para o mês de março. Tabela 1.1: Dados médios de direção e velocidade do vento para o período do Experimento CHUVA ALCANTARA. Em termos de radiossondagens o fluxo atmosférico é apresentado na forma de suas componentes do vento (ventos zonal (Figura 1.3) e meridional (Figura 1.4)). Nota-se uma intensificação do vento zonal (tornou-se mais negativo) entre 14 e 18 de março, o que pode ter permitido a migração, para o sul, da ZCIT, iniciando o período chuvoso na região. Simultaneamente, a componente meridional do vento inverte (de Sul para Norte), trazendo a umidade necessária a chuva do Oceano Atlântico.

5 Figura 1.3: Série Temporal da Componente Zonal do Vento durante o Experimento CHUVA ALCANTARA. Figura 1.4: Série Temporal da Componente Meridional do Vento durante o Experimento CHUVA ALCANTARA. O ciclo diário do vento (componente zonal) foi analisado na Figura 1.5. Nesta figura é possível observar um pico de vento por volta de m, sendo que o vento às 18 UTC (15 horas local) é mais fraco do que nos outros horários. É nesta camada que as nuvens se desenvolvem e deslocam-se, alterando o escoamento atmosférico na região.

6 Altitudee (m) Dados Médios das UTC 19 a 25/03/ UTC 06 UTC 12 UTC 18 UTC Componente 0 Zonal (m/s) Figura 1.5: Ciclo diário da Componente Zonal do Vento durante o Experimento CHUVA ALCANTARA (período das chuvas). O VANT realizou alguns vôos (17 no total) durante o Experimento CHUVA ALCANTARA, sendo que em 2 deles foi acoplado uma sonda Vaisala RS92 e realizada a radiossondagem simultaneamente. A Figura 1.6 mostra os dados de temperatura do ar e de umidade relativa do ar para o vôo de número 17. Os perfis (tanto de temperatura do ar quanto de umidade relativa) são bem próximos para a fase ascendente, embora diferente da fase descendente do VANT. Os motivos para tal discrepância estão sendo analisados pelos pesquisadores envolvidos. Figura 1.6: Perfil vertical da temperatura do ar (esquerda) e umidade relativa do ar (direita) para um vôo do VANT (dia 17 de março) juntamente com a radiossondagem. A Figura 1.7 mostra a ocorrência de eventos de chuva caracterizados por serem de nuvens quentes ou frias, baseado na presença de hidrometeoros (água líquida ou sólida (cristais de gelo)). O radar meteorológico identifica a presença destes hidrometeoros em seus procedimentos de PPI (variação azimutal em uma determinada altura para uma distância pré-determinada) e/ou RHI (perfil vertical em um determinado azimute). Como se observa claramente na Figura 1.7, o início do experimento foi marcado pela maior presença de nuvens quentes (que resultou em muito pouca ou nenhuma precipitação), possuindo nuvens frias e quentes ao final, particularmente após o dia 20 de março. Como se observa também nesta figura, a chuva acumulada foi de 80 a 150 mm ao longo do experimento (de 1 a 25 de março), sendo que a estimativa do radar meteorológico foi de quase 200 mm. Entretanto, estas diferenças podem ocorrer devido a diferentes modos de observação: o pluviômetro é uma medida pontual e a estimativa pelo radar é uma medida volumétrica. Há uma variabilidade espacial normal das medidas de pluviômetros realizadas nos vários pontos de amostragem (Vila Tapireí, INPE, Aeroporto e São Luiz),

7 quer seja considerando o total acumulado de chuva, quer seja pelos eventos e número de dias de chuva observados. Figura 1.7: Ocorrência de chuvas devidas á formação de nuvens quentes e frias durante o Experimento CHUVA ALCANTARA. A Figura 1.8 apresenta um caso típico de formação de chuva por nuvem quente para o dia 21 de março. Observa-se um sistema com topo das nuvens ao redor de 8 km e distante entre 0 e 15 km do radar meteorológico. O núcleo da chuva (dado pela coloração vermelha) estava por volta de 7-8 km, com topo por volta de 4000 m. Os equipamentos MP3000, ADMIRARI e disdrômetros todos também coletaram informações desta chuva, com características próprias. Figura 1.8: Ocorrência de chuva devida á formação de nuvens quentes durante o Experimento CHUVA ALCANTARA: caso do dia 21/03/2010. A Figura 1.9 apresenta um caso típico de formação de chuva por nuvem fria. A imagem do radar meteorológico mostra o sistema a NE da Meteorologia, com um intenso núcleo de convecção e chuva (dado pela coloração amarela/vermelha). Os disdrômetros, além de medirem o total de chuva, também informam o tamanho das gotas daquela chuva específica. Estes dados serão comparados com as medidas

8 oriundas do radar meteorológico, visando conhecer a distribuição (número e tamanho) das gotas de água líquida em nuvens quentes e frias. Figura 1.9: Ocorrência de chuva devido á formação de nuvens frias durante o Experimento CHUVA ALCANTARA: caso do dia 24/03/2010. As Figuras 1.10 e 1.11 apresentam uma análise mais detalhada de um evento de chuva, investigado com dados e imagens/produtos obtidas pelo radar meteorológico. No dia 24 de março de 2010 a chuva de maior intensidade ocorreu na madrugada, porém ocorreu chuva na cobertura do radar durante todo o dia. No dia 25 de março de 2010, ocorreram formações na madrugada e diminuindo pela manhã. A figura 1.10, mostra uma imagem PPI para 15:00 h do dia 24 com uma formação convectiva intensa no azimute de 142 graus, indicada na imagem do RHI, para este horário. Nota-se, entretanto o possível desvanecimento do sinal de radar, com a passagem pela chuva, marcado pelo forte gradiente na refletividade. As imagens PPIs com a intensidade dos ecos em dbz e respectivos topos são indicados na figura 1.11 para o dia 25, às 03:01, onde nota-se a distribuição espacial de formações com topos e intensidades variadas, com destaque para as formações de chuva no oceano. Figura 1.10: Imagem PPI correspondendo às intensidades das formações no dia às 15:00 h e imagem RHI referente à secção vertical no azimute de 142 graus para o mesmo horário.

9 Figura 1.11: Imagens PPI e ETOPS para refletividade não corrigida, Z (dbz), para o dia , às 03:01 h COMENTÁRIOS FINAIS A realização do Experimento CHUVA ALCANTARA foi muito importante, pois permitiu testar estratégias de medidas e iniciar a aglutinação de grupos de pesquisas na temática do Projeto. Houveram vários estudantes (em nível de mestrado e doutorado), pesquisadores nacionais e estrangeiros envolvidos nas medidas de campo e na análise dos dados. O tratamento dos dados do radar, que é o dado básico neste Projeto, ainda não foi processado, pois todos os algoritmos para realizar essas correções foram desenvolvidos e finalizados neste mês. espera-se que até o final do ano teremos todos os dados deste experimento já processado e disponível. Fotos do experimentos, relatório dos dados, participantes e informações gerais podem ser acessadas na URl do experimento: 2) Fortaleza 2.1) Introdução O experimento de Fortaleza teve como foco as nuvens quentes e sistemas de convectivos associados as ondas de Leste. O período foi muito propício, uma vez que todos esses tipos de sistemas foram observados em diversos dias. Houveram casos de tempestades severas que causaram alagamento em Fortaleza, chuvas estratiformes, chuvas locais e diversos sistemas provenientes do Oceano. A base central do experimento ficou localizado na FUNCEME, onde haviam as discussões diárias do tempo, análises dos dados coletados e acompanhamento dos dados e desenvolvimento da base de dados. Na Defesa Civil ficou instalado sítio principal do projeto (veja Figura 2.1), em Caucaia o sítio secundário, em Euzébio o radar e diversos

10 pluviômetros espalhados pela região. O experimento teve a participação de pesquisadores e alunos da UFAL, do departamento de Meteorologia, da UECE da UFCE, além dos pesquisadores do INPE, USP e estrangeiros. O experimento teve a participação de um grupo de estudantes do curso ministrado em Belém e a visita dos alunos aos diferentes sítios de medida. A lista de participantes da campanha, bem como fotos, os relatórios diários da situação atmosférica, imagens das medidas dos instrumentos, filme de toda a chuva observada pelo radar podem ser observados no sítio da experimento: Figura 2.1: Localização dos instrumentos em Fortaleza. Além destas medidas, o experimento conduziu uma operação intensiva com medidas de radiosondas 4 vezes ao dia no sítios de Fortaleza, Quixeramobim e Mossoró. Os dados coletados no experimentos são descritos na Figura 2.2. Esse é um exemplo do conjunto completo de dados que foram coletados. O relatório completo pode ser acessado na URL do experimento.

11 Figura 2.2: relatório dos dados coletados do dia 13 ao 17 de Abril. 2.2) Resultados Preliminares 2.2.1) Dados do LIDAR (site da Defesa Civil) O LIDAR utilizado, do INPE/CPTEC Projeto LAPAM, foi o modelo Raymetrics LR-101 que permite medir o retroespalhamento dos aerossóis, fornecendo uma medida da altura e espessura das camadas de nuvens mas também a presença de partículas que podem atuar como núcleos de condensação é possuem um tamanho sob a limite de sensibilidade das técnicas Lidar.

12 Os três primeiros dias foram dedicados a instalação e configuração do sistema com a rede local e definição da estratégia de medida adaptada para as condições de Fortaleza: O sistema ficou instalado no sítio da Defesa Civil em conjunto com o MRR, o radiômetro MP3000 e os disdrometros. Devido à parceria do projeto com atores locais, encontramos apoio logístico eficiente, bem como um forte interesse dos alunos da Universidade Federal do Céara (UFC). Dois estudantes, um da UFC e outro da UFAL, participaram das equipes de medidas e integrarão os dados LIDAR em seus projetos de pesquisa. As medidas foram realizadas durante 10 dias em um esquema de 24 horas durante o período intensivo da campanha, e 8:00-22:00 nos outros períodos. As medidas foram realizadas com uma resolução temporal de um minuto, mas mostram uma razão sinalruído excelente até 20km. Até estruturas de nuvens Cirrus puderam ser observadas em vários casos. Diversas condições climáticas foram encontradas, de chuvas esparsas ou pesadas até céu claro contínuo. No dia 26 de abril, conforme mostra a figura 2.3a, apenas nuvens esparsas acima de 2000m foram observadas. O sinal abaixo de 500m praticamente constante durante o dia, é devido aos aerossóis na camada limite planetária. No painel à direita, Figura 2.3b, observa-se episódios de chuva de nuvens quentes que interrompeu várias vezes as medições. Figura 2.3) Perfis de retroespalhamento obtidos pelo lidar nos dias 21 (a) e 26(b) de abril. O eixo x representa o tempo; e oa altura da medição é dado através do eixo y. Os resultados são apresentados em cores falsas, azul sendo a ausência de dados ou de retrodifusão significativa, até vermelho que corresponde a um sinal de retroespalhamento forte. Abaixo de 500m a nota-se o sinal de aerossóis na camada limite, enquanto os sinais fortes no dia 26 são associados as nuvens no nadir da Lidar. Analise dos dados brutos Os arquivos brutos medidos pelo LIDAR são gerados a partir de um pacote de rotinas escritas em código fechado, fornecido por Raymetrics. As complexidade e obsolescência deste pacote levaram ao desenvolvimento de um conversor de arquivo e a tradução de todo o tratamento em rotinas Matlab desenvolvidas pelo grupo.

13 Algumas partes da análise diferem da abordagem usada pelo Raymetrics e foram atualizados. O algoritmo de combinação dos dois esquemas de detecção complementares do mesmo sinal de retorno foi atualizado de acordo com um artigo publicado recentemente (Newsom et al., 2009) que se baseia no método utilizado por Whiteman et al. (2006). Alem disso, o algoritmo de inversão necessita da entrada dos perfis de temperatura e pressão para dar resultados satisfatórios: ao invés de utilizar dados climatológicos, foi implementamos uma interface ao programa que assimila os dados medido pelo radiômetro MP3000 e/ou medidas de radiossondagem, aumentando assim a precisão. A esse novo sistema foi Implementado outros processamento de dados para permitir um melhor controle do seu tratamento antes da inversão da integração dos dados. A visualização dos resultados também foi melhorado para facilitar a apresentação, o intercâmbio e a intercomparação dos resultados. Resultados Preliminares Signal 532nm analogu e Signal 532nm phot. mer count. ge sign als Signal 532nm "glued" Signal Raman phot. count. retrie ve aeros ol radios onde atmosp data retriev retriev extinc heric e tion e radiome model aeroso aeroso ter l l MP3000 backsc backsc Figura 2.4) Descripção resumida data do pacote atter de tratamento dos dados atter Lidar desenvolvido para tratamento dos dados. A parte de direita, especifica os dados de tipo Raman medidos somente a noite, esta parte ainda está em andamento. Alem de mostrar o retroespalhamento das nuvens e dos aerossóis, os dados foram também processados para estabelecer mapas da presença/espessura das nuvens. Um produto derivado é naturalmente a altura da base das nuvens. Foi também possível derivar a altura da camada limite. Esses resultados são apresentados juntos nas figuras 2.5 a e b, exemplificando a análise para condições atmosféricas diferentes: o dia 20 de abril, quase sem nuvens, e o dia 28 de abril com forte cobertura de nuvens e precipitação.

14 altitude [m] altitude [m] altitude [m] altitude [m] april 20th april 28th :00 09:00 12:00 15:00 18:00 time UTC 06:00 12:00 18:00 time UTC Figura 2.5): Em preto são representadas as alturas das camadas de nuvens e ou aerossóis. Os pontos vermelhos representam a altura da camada limite segundo o algoritmo baseado no método do gradiente, normalmente utilizado para dias sem nuvens. Uma análise mais aprofundada está em andamento, comparando os perfis verticais obtidos pelo retroespalhamento do Lidar com outros instrumentos que também produzem perfis de água líquida como o Micro-Rain-Radar ou o radiômetro MP3000. A Figura 2.6 mostra os resultados preliminares obtidos pelo Lidar (retroespalhamento) e a água liquida estimada pelo Micro-Rain-Radar, observados no mesmo sítio. Glue April :00 15:00 18:00 21:00 00:00 time UTC MRR - liq wat April :00 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 time UTC Figura 2.6) Retroespalhamento do Lidar e água líquida do MRR para o dia 21 de Abril.

15 Os eventos 1, 3, e 4 correspondem à uma queda de hidrometeors observada com o LIDAR e o MRR. Os sinais podem ser observados da altitude de 5000m até a camada limite nos casos 1 e 4. O LIDAR mostra a capacidade de seguir as gotas de chuva do interior da nuvem até a camada limite. O sinal de água liquida do MRR detecta o evento em cima de 4000m e mostra que o sinal enfraquece perto do chão, até desaparecer ao redor de 2000m. Uma explicação é que tamanho das gotas vai diminuindo devido a evaporação: O MRR é um radar que mede gotas de chuva, a medida que a gota reduz de tamanho ela não é mais percebida pelo micro radar, embora o Lidar continue a monitorar essas gotas pequenas em baixa altitude. O evento 2, observado pelo MRR, ocorreu ao meio dia quando o LIDAR fica fechado para proteger Lidar da radiação solar direita. Os eventos 3 e 5, apesar de serem bem visíveis no sinal LIDAR, não são observados pelo MRR, provavelmente pela mesma razão descrita acima. A velocidade de queda dos hidrometeoros também pode ser avaliada com uso do dados Lidar; supondo que o erro é principalmente condicionado pela resolução temporal de 1 minuto definida na operação, podemos calcular as velocidades associadas aos eventos 1 (4,2 m/s), 3 (3,6 m/s), e 4 (5,1 m/s) com uma precisão de ±10%. Essas valores são da mesma ordem de magnitude que os valores médios estimados pelo MRR de 4,3, 4,5 e 5,6 m/s Discussão A analise das diferenças entre os diferentes é bastante complementar, pois cada equipamento tem suas limitações nas características das medidas. O MRR somente observa gotas de chuva e quando a nuvens profundas o sinal é atenuado, o MP3000 tem uma ótima capacidade de medir a água líquida das nuvens nas situações sem chuva, quando há chuva o radôme do sensor fica molhado e as medidas não são mais confiáveis, o Lidar permite estimar velocidades de queda das gotas, situação de virga, altura da base da nuvem que são fundamentais para caracterizar os sistemas precipitantes de cada região. Além disso, o Lidar permite medições com alta resolução temporal temporal e vertical até 20km e é capaz de mostrar detalhes morfológicos das nuvens e possui alta sensibilidade as eventos de precipitação que não alcançaram a superfície. A velocidade de queda dos hidrometeores, ainda estimada sem algoritmo sofisticado, é perto da valor medida pelo Micro-Rain-Radar. Outro ponto importante é a capacidade do Lidar de detectar nuvens baixas, antes de serem detectadas pelo radar. Referências Newsom, R.K. Turner. D.D., Mielke, B., Clayton, M., Ferrare, R. and Sivaraman, C.(2009).. Simultaneous analog and photon counting detection fro Raman lidar. Applied Optics, 48(20, Whiteman, D.N., B. Demoz, P. Di Girolamo, J. Comer, I. Veselovskii, K. Evans, Z. Wang, M. Cadirola, K. Rush, G. Schwemmer, B. Gentry, S. H. Melfi, B. Mielke, D. Venable, and T. Van Hove, (2006). Raman water vapor lidar measurements during the International

16 H2O Project. I. Instrumentation and analysis techniques, J. Atmos. Ocean. Technol. 23, ) Avaliação dos Perfis Estimados pelo Radiômetro Passivo MP3000A O radiômetro de microonda (MP3000A - Radiometrics) é um instrumento de superfície que mede a radiação passiva nos comprimentos de onda do infravermelho (9 11µm) e micro-onda. Sendo um total de 35 canais na região do micro-onda que vão desde 22,00 30,00 GHz associados à emissão por vapor d água, e de 51,00 59,00 GHz associados à emissão por moléculas de oxigênio. Além disso, um sensor binário de chuva e sensores de temperatura, pressão e umidade na superfície. O radiômetro realiza sondagens termodinâmicas continuas em condições de tempo de céu claro e com nuvens com uma resolução temporal de 2,5 minutos. A resolução espacial vertical varia, com a altura, sendo de 50 m até 500m, de 100 m até 2 km, de 250 m até 10 km. Os perfis de temperatura (K), umidade relativa (%), densidade de vapor d água (g/m 3 ) e densidade de água líquida (g/m 3 ) assim como, o integrado de vapor d água (mm) e água líquida (mm) são estimados usando uma técnica de redes neurais. O treinamento dessa rede é baseado em conjunto de dados históricos de radiosondagens de uma localização com similar altitude e climatologia para o sítio de instalação do radiômetro, o método de redes neurais é discutido por Solheim et al. (1998). Uma descrição geral sobre perfis termodinâmicos de radiômetros de superfície e do equipamento pode ser encontrada em Westwater (1993) e Ware et al. (2003) e Knupp et al. (2009), respectivamente. Para a avaliação dos perfis recuperados pelo radiômetro foi necessária uma comparação com as radiosondas lançadas no sítio do INMET (~9 km do sítio da defesa civil), cerca de 106 radiosondagens foram utilizadas. Para uma análise mais precisa foi necessário realizar uma colocação temporal e espacial, visto que a radiosonda representa uma medida de um ponto não-simultâneo em movimento e não uma integração temporal de um perfil vertical (o radiômetro executa uma sondagem a cada 2,5 minutos até 10 km de altura, e para uma radiosonda alcançar essa mesma altura, esta leva em média 40 minutos). A Figura 2.7 descreve a metodologia utilizada nas comparações. As linhas azuis representam os perfis do radiômetro e as vermelhas o perfil de uma radiosonda. As caixas azuis seriam a amostragem do radiômetro e da radiosonda a serem analisadas. A Figura 2.8 apresenta a comparação para os campos médios, o viés e erro médio quadrático para os valores estimados pelo radiômetro e os observados pela radiosonda durante todo o experimento. Nota-se que os campos médios são bem similares e que os erros e viés são relativamente pequenos para a temperatura e maiores para a umidade específica. O erro médio observado entre os perfis de temperatura são da ordem de 1 a 2 K, sobrestimado pelo MP3000 em quase toda a coluna, exceto na camada entre 6 e 7,5km. No caso da umidade relativa (%), nota-se a mesma sobrestimativa dos valores pelo radiômetro até 7,5 km de altura. O erro observado aumentou com a altura, variando de 5 a 25%, e tal comportamento é coerente com a diminuição gradativa da resolução espacial do radiômetro [Cimini et al.

17 (2006) e Knupp et al. (2009)]. Diferenças são consistentes com a alta resolução vertical das medidas pontuais da radiosonda e da baixa resolução vertical das medidas volumétricas do radiômetro. Figura 2.7). Representação Gráfica do método utilizado para a comparação espacial e temporal dos dados da radiosonda com as estimativas do radiômetro MP3000A. (a) (b) (c) (d) Figura 2.8) Comparação entre o radiômetro e as radiosondagens realizadas no experimento de campo em Fortaleza/CE: (a) Perfil médio da temperatura (K) observado entre o radiômetro (azul) e a radiossonda (vermelho); (b) desvio médio (bias, vermelho) e raiz do erro quadrático médio (RMSE, azul) da temperatura (K); (c) Perfil médio da umidade relativa (%) observado entre o radiômetro (azul) e a radiossonda (vermelho); (b) bias (vermelho) e RMSE (azul) da umidade relativa (%).

18 2.2.3) Estimativa da Água Líquida Integrada O integrado do conteúdo de água liquida dentro de uma nuvem (ILW, Integrated Liquid Water em Inglês), expresso em mm, é uma das variáveis mais importante dentro dos objetivos do CHUVA. Uma das questões a ser investigada é a existência de diferenças significativas entre os valores de ILW para as nuvens que precipitam e aquelas que não alcançam a fase de chuva, ie, tamanhos de gota maiores que dezenas de micrometros. A grande maioria de métodos de estimativa de precipitação por satélite utiliza um dado valor de ILW como limiar para identificação de áreas precipitantes [Smith et al. 1998, Greenwald et al e Deeter e Vivekanandan 2006]. Vários sensores permitem informar esse valor, contudo cada instrumento tem suas restrições. O radiômetro pode ser utilizado para verificar o comportamento do conteúdo de água líquida durante o ciclo de vida das nuvens não precipitantes. Para uma análise preliminar dessas análises decidiu-se realizar simulações como o modelo de transferência radiativa (Schneebeli e Mätzler, 2010), para simular, a partir da inversão de perfis atmosféricos observados pelas radiosondagens para situações de céu claro, as temperaturas de brilho medidas pelo radiômetro. A Figura 2.9 mostra os resultados da comparação entre as Tb medidas pelo radiômetro (linha contínua) e as simulações (linha tracejada) para alguns canais da banda de absorção do vapor d água em condições de céu claro. Essa análise mostra um comportamento muito similar, com um coeficiente de correlação superior a 0,95 para todos os canais. O viés obtido variou de 6k canal de GHz (Sobrestimativa) até 0.7K para o canal de 30GHz (Subestimativa). A diferenças podem estar associada a precisão do equipamento, as aproximações do modelo de transferência radiativa e a variabilidade espacial entre os dois sítios uma vez que a radiosonda era lançada em outro local a uns 5 km do radiômetro. Segundo Ware (2003), as estimativas por regressão baseadas em radiosondas são esperadas ter resultado melhores, já que evitam erros de calibração que são inerentes aos métodos baseado em redes neurais. (a) (b) Figura 2.9) Comparação entre as temperaturas de brilho observadas pelo radiômetro e as simuladas pelo modelo de transferência radiativa para os canais do a 30GHz: (a) MP3000A (linha contínua) e simulador (linha tracejada) e (b) Desvio médio do MP3000A com relação ao simulador. Pretende-se realizar as estimativas de água líquida segundo diversos métodos e instrumentos de forma a colher a informação possível de cada sensor e das simulações radiativas.

19 2.2.4 Classificação a partir de Perfis de Refletividade RADAR Um dos objetivos mais importantes dentro da proposta do projeto chuva é a caracterização vertical dos sistemas precipitantes sobre a região de estudo. Tal discretização auxiliará nos estudos de estimativa de precipitação, principalmente no que está associado a simulações de temperatura de brilho de satélites atualmente em órbita. Para a determinação desses perfis verticais de chuva foram utilizados não só os dados provenientes do MRR, mas os perfis de refletividade determinados pelo Range Height Indicator (RHI) sobre o sítio da defesa civil realizado pelo radar banda-x (METEOR 50DX). Para se determinar as estruturas verticais dos sistemas precipitantes foi utilizada a análise de agrupamento (Wilks, 2006). Dado um conjunto de perfis verticais de refletividade radar (dbz), o objetivo da técnica é separar em grupos aqueles que apresentam diferentes padrões verticais. Para tanto foram usados 31 (MRR) e 70 (Banda-X) níveis verticais, que vão de 0,2 até 6,2 km (MRR) e até 14 km (Banda-X) de altura, com uma resolução espacial vertical de 0,2 km para ambos e temporal de 1 (MRR) e 6 (Banda-X) minutos. Na identificação do número de grupos foi utilizado a análise de dados e agrupamentos fuzzy (Balasko et al. 2008), onde diversos índices são calculados para determinar o melhor valor. A identificação dos centróides de cada grupo é realizada pela rotina CLUSTER_WTS (Everitt, 1993) em Interactive Data Language (IDL) baseada na distância euclidiana de dados multidimensionais. A Figura 2.10 mostra os centróides determinados pelos perfis de refletividade radar (dbz) para o MRR e o Banda-X sobre o sítio da defesa civil, respectivamente. Nessa figura nota-se claramente a presença de diversos padrões que correspondem a nuvens convectivas e estratiformes, quentes e frias e em diversas fases do ciclo de vida. Nota-se claramente a presença da banda brilhante em aproximadamente 4,8 km caracterizando os eventos estratiformes. Basicamente pode-se notar quatro padrões distintos: Convecção Profunda (Azul Claro), Convecção Rasa (Verde, abaixo de 5km), Estratiforme Profunda (Azul escuro) e Estratiforme Rasa (Roxo). (a) (b) Figura Centróides [perfis verticais de refletividade radar (dbz)] encontrados a partir da técnica de análise de agrupamento sobre o sítio da defesa civil para: (a) Micro Rain Radar até 6,2 km e (b) RADAR Banda-X até 14 km de altura. Baseado nesta classificação podemos afirmar que 40,2% dos casos são associados nuvens não precipitantes de diferentes características, 19,2% são estratiformes

20 profundos e 10,8% estratiformes rasos chegaram a 10,8%, eventos convectivos profundos representaram 7,1% dos casos e 13,7% dos eventos foram associados a nuvens quentes. A Figura 2.11 apresenta um exemplo de três sistemas bem desenvolvidos com padrões diferentes, convecção profunda, estratiforme profundo associado e nuvens quente próximo a posição do radar (distância 0 km). Figura 2.11) Corte vertical a partir do Range Height Indicator (RHI) do banda-x para o dia 12 de abril de 2011 às 0617GMT sobre Fortaleza/CE. A linha contínua horizontal apresenta à altura da temperatura de 0 C e a linha vertical a posição exata do sitio da defesa civil (20.5km). Distância negativa está associada aos ângulos rasos de inclinação Ajustes dos disdrômetros para estimativa de precipitação pelo radar. Um dos objetivos do projeto é criar um campo de referência de intensidade de precipitação dos diferentes experimentos. Para tanto é necessário estudar as relações Z-R para ajustes dos coeficientes ou utilizar diretamente Kdp (Specific Diferencial phase Shift) que também pode ser ajustado em uma relação de potência com a precipitação. Esse ajuste é útil tanto para a estimativa da taxa de precipitação, como para gerar parâmetros que serão utilizados na correção de atenuação do radar, mais especificamente no T-matriz. A Figura 2.12 apresenta os ajustes obtidos para o sítio da Defesa Civil utilizando os disdrômetros Parsivel. As relações foram muito boa e o passo seguinte será testá-las com os dados do Banda X. Os dados de DSD fornecidos pelos disdrômetros foram processados com o T-Matrix para gerar as seguintes variáveis polarimétricas:

21 a) Kdp=d dp /dr deslocamento de fase por diferença específica (º/km) b) Ah e Av atenuação na horizontal e vertical (db) c) dbzh e dbzv refletividade na horizontal e vertical (dbz) d) delta deslocamento de fase por retroespalhamento (º). Os disdrômetros também fornecem a taxa de precipitação (RR) em mm/h. O Kdp varia linearmente com a distância a medida que a onda interage com o alvo, assim, é possível estabelecer uma relação entre a taxa de precipitação em função do Kdp, de acordo com a equação: RR = b * Kdp a Onde R== precipitação, Z refletividade e a1,b1, a2,b2 são constantes. Figura 2.12): Ajustes entre a taxa de precipitação e Kdp usando o Parsivel da Defesa Civil- Fz. Referências Balasko, B., Abonyi, J and Feil, B Fuzzy clustering and data analysis toolbox. Freely available Matlab package.see Crewell, S., and V. Löhnert, Accuracy of cloud liquid water path from groundbased microwave radiometry, 2, Sensor accuracy and synergy, 108, doi: /2002rs Deeter, M. N., and Vivekanandan, J New dual-frequency microwave tech- nique for retrieving liquid water path over land, J. Geophys. Res., 111.

22 Everitt, Brian S. Cluster Analysis. New York: Halsted Press, ISBN Greenwald, T. J.. Combs, C. L, Jones, A. S., Randel, D. L., and Vonder Haar, T. H Further developments in estimating cloud liquid water over land using microwave and infrared satellite measurements, J. Appl. Meteorol., 36, Knupp, K., R. Ware, D. Cimini, F. Vandenberghe, J. Vivekanandan,E. Westwater, and T. Coleman, Ground-based passive microwave profiling during dynamic weather conditions, J. Atmos. Oceanic Technol. Liljegren, J., E. Clothiaux, G. Mace, S. Kato, and X. Dong, A new retrieval for cloud liquid water path using a groundbased microwave radiometer and measurements of cloud temperature, J. Geophys. Res., 106, 14,485 14,500. Löhnert, U. and S. Crewell, Accuracy of cloud liquid water path from groundbased microwave radiometry 1. Dependency on cloud model statistics, Radio Sci., 38, Martin, L., Schneebeli, M., Mätzler, C ASMUWARA, a ground-based radiometer system for tropospheric monitoring. Meteorologische Zeitschrift, 15 (1), pp Peters, G., and B. Fischer and T. Andersson, 2002: Rain observations with a vertically looking Micro Rain Radar (MRR). Bor. Environ. Res., 7, Solheim, F., J. Godwin, E. Westwater, Y. Han, S. Keihm, K. Marsh, and R. Ware, Radiometric profiling of temperature, water vapor, and liquid water using various inversion methods, Radio Sci., 33, , Ware, R., R. Carpenter, J. Gu ldner, J. Liljegren, T. Nehrkorn, F. Solheim, and F. Vandenberghe, 2003: A multichannel radiometric profiler of temperature, humidity, and cloud liquid. Radio Sci., 38, 8079, doi: /2002rs Westwater, E., Ground-based microwave remote sensing of meteorological variables, in Atmospheric Remote Sensing by Microwave Radiometry, edited by M. Janssen, chap. 4, pp , John Wiley, New York, ) Experimento de Belém 3.1) Introdução O experimento de Belém ocorreu no mês de Junho com a participação da UFPA que sedia o curso e é o local onde está sendo instalado o radar meteorológico. O radar foi içado ao topo do prédio do Departamento de meteorologia no dia 18 de maio (veja Figura 3.1). Além da UFPA, participam o DTCEA-Belém, o SIPAM e o INMET. Os sítios de medidas ficaram localizados na região de Belém como em Outeiro, Benevides (sítios do DTCEA), no 2 DISME do INMET, aeroporto. No SIPAM ocorreram as discussões diária

23 sobre as operações do experimentos. A Figura 3.2 mostra os locais de instalação dos diversos equipamentos. O regime meteorológico foco deste experimento foi a linha de instabilidade. As linhas de Instabilidades (Lis) são grandes aglomerados de nuvens que se formam na costa da América do Sul e penetram para o interior da Amazonas e são responsáveis pelo principal sistema gerador de chuva na Amazônia nesta época do ano. As Lis podem ser muito ativas e causar alagamentos e outros desastres naturais Figura 3.1) Instalação do radar no prédio do Departamento de Meteorologia da UFPA. Figura 3.2 Locais de instalação dos equipamentos em Belém.

24 Além do radar meteorológico de dupla polarização o experimento instalaou radares de apontamento vertical para medir os perfis verticais das nuvens, Lidar para medida dos particulados na atmosfera, uma rede de GPS para medida da umidade na atmosfera, uma rede de radiosondas para fazer medidas em alta resolução da dinâmica e termodinâmica da atmosfera, disdrômetros para medir os tamanhos das gotas de chuva, pluviômetros para medir a quantidade de chuva, uma torre de medidas dos fluxos na superfície, um radiômetro de microondas para medir a quantidade de água líquida das nuvens e um sistema inédito de medidas que consiste em um balão lagrangiano A Figura 3.3 apresenta o relatório de dados dos diferentes instrumentos e os períodos de operação. Figura 3.3) Relatório de dados do experimento CHUVA- Belém. Os sensores GPSs foram instalados em uma densa rede e com distância da ordem de poucos quilômetros. Essa rede permitirá conhecer a variabilidade do campo de vapor d'água em alta resolução espacial e temporal, as relações desta variabilidade com a penetração das LIs e tentar reconstruir o campo tridimensional da umidade específica a partir desta rede. A Figura 3.4 mostra os locais de instalação desta rede.

25 Outra rede instalada no experimento foi a de radiosondas. No Projeto inicial estava previsto o lançamento de uma radiosonda diária durante os 15 dias de campanhas, contudo, devido o sucesso das medidas em Fortaleza optamos por também operar, durante um período intensivo, um triângulo eqüilátero, na escala das LIs, para analisar os campos dinâmicos associados a penetração destes sistemas. A Figura 3.5 apresenta os locais de operação da rede de radiosondas. A lista de participantes da campanha, bem como fotos, os relatórios diários da situação atmosférica, imagens das medidas dos instrumentos podem ser observados no sítio da experimento: Figura 3.4) Locais de instalação da rede de sensores GPS. Figura 3.5) Locais de operação da rede de radiosondas. s

26 3.2) Resultados Preliminares O experimento de Belém encerrou-se dia 5 de Julho e portanto são poucos os resultados preliminares. Nesta sessão apresentaremos alguns exemplos de sistemas medidos, uma discussão sobre a rede GPS e as medidas do balão lagrangiano ) Um exemplo de uma LI observada pelo RHI do Banda X que cobria o sítio de Outeiro. No dia 7 de Junho tivemos a penetração na área do experimento da primeira LI. Notouse os primeiros sinais de convecção às 17:00Z e rapidamente essa convecção tornou-se organizada. Neste período de aparecimento das primeiras células, observou-se crescimento de topos que correspondem a velocidades de até 60 km/h. Por volta das 20:00Z a LI já estava organizada e a parte convectiva bastante ativa. Por volta das 21:20Z a parte estratiforme com uma banda brilhante bem característica já atravessa o setor do RHI e às 22:00Z o sistema começa a entrar em colapso, a parte superior de gelo começa a desaparecer e o sistema se dissipa as 00:30Z. Houveram vários casos similares, mas uma característica interessante das LIs foi a observação de dois tipos de LIs, uma a tradicional que se propaga do Oceano para o interior da Amazônia e um segundo tipo, pouco conhecido, mas que foi relativamente freqüente, que se propaga do Maranhão para o Pará. Esse caso do dia 7 foi uma caso deste tipo que se propaga de leste para Oeste e parece ser intensificado pelo contraste de vegetação entre a Floresta Amazônica e a Catinga no interior do Maranhão e Piauí. A imagem de satélite (Figura 3.7) mostra em grande escala a LI. As medidas dos disdrômetros de Outeiro mostram início da chuva as 20:20Z alcançando um pico de 100 mm/hr às 20:37Z. Figura 3.6) Exemplo do RHI dia 7 de Junho mostrando o ciclo de vida de uma linha de instabilidade. Figura 3.7) Imagem do satélite GOES 12 no canal IR, dia 7/6/2011 às 00:00Z.

27 Figura 3.8) Taxa de precipitação medida pelos disdrômetros Joss e Parsivel, instalados em Outeiro, para o evento do dia 7/ ) Balão Lagrangiano. Foram lançados dois balões Lagrangianos (BL), um as 10:00 LST e outro às 22:00 LST. Esses balões têm autonomia de 48 horas de vôo, aproximadamente, medem 90 centímetros de diâmetro, 3.2 metros de altura e carregam uma sonda de 400 gramas, os dados são enviados para um satélite de comunicação que envia para o Centro de análise de dados. O BL mede pressão, temperatura e umidade e o vento é obtido pelo próprio deslocamento. Uma vez lançado, serão conduzidos pelos ventos e o deslocamento vertical será controlado remotamente via satélite, mas o vôo ficará em torno de metros de altitude, que corresponde ao topo da camada limite da atmosfera. Para o lançamento dos balões foi necessário um trabalho conjunto com o sistema de controle do espaço aéreo, foi disponibilizado uma página para acessar a posição do BL em tempo real. O objetivo destes lançamentos foi estudar a advecção de vapor d'água do Oceano para o continente e a relação com a convecção. As medidas nesta região atmosférica são de interesse à pesquisa devido à forte interação com a superfície (troca de energia), influenciando a formação e o desenvolvimento das linhas de instabilidade. O vôo do balão pode ser visualizado pela homepage: A Figura 3.9 mostra a trajetória dos dois balões. Pode-se notar que apesar dos balões terem sido lançados em períodos diferentes e terem viajados em alturas distintas ambos tiveram o vôo encerrados muito próximos (o BL da noite realizou medidas essencialmente a 3000m quando o BL da manhã a 1500m). Ambos os BLs terminaram o vôo por terem penetrados em um Cumulus Nimbus e caíram no Tocantins. Figura 3.9) Trajetória dos BLs.

28 A Figura 3.10 apresenta um exemplo dos resultados das medidas realizadas pelo BL lançado durante o dia. Essa figura apresenta o perfil vertical (a trajetória do BL é marcada em preto) e a variável utilizada (interpolada em todos os níveis). Nota-se claramente, no campo de vento o jato de baixos níveis que durante a noite surge após a quebra da camada limite planetária e o desacoplamento da camada superficial e o Jato. Esse é um importante mecanismo para levar umidade do Oceano par ao interior da Amazonas. Nota-se também a pequena variabilidade dos campos de temperatura potencial. Figura 3.10) Campos interpolados de vento, umidade e temperatura potencial para o vôo diurno do BL. A Figura 3.11) apresenta uma imagem composta de satélite no canal visível indicando o campo de nuvens observado pelo BL ao longo do vôo diurno. Essa imagem foi realizada combinando as imagens disponíveis durante as 8 horas de vôo do BL. Nesta Figura a trajetória do balão é indicada em círculos pretos. O BL aparenta ter uma trajetória que desvia das pequenas células convectivas, possivelmente devido a subsidência e é atraído pelas grandes células convectivas, possivelmente devido a convergência do vento, o que resultou no final do vôo dos dois BLs. Um trabalho específico sobre esses vôos está sendo preparado para submissão a revista especializada. Esses vôos foram muito motivadores e estamos preparando um projeto para conseguir realizar um conjunto maior de vôos no experimento de Manaus. Figura 3.11) Imagem composta do GOES 12, canal visível, das 8 horas de medidas do BL. Em preto a trajetória do BL.

29 ANEXO 17

30 PROGRAMA DE CAPACITAÇÃO INSTITUCIONAL PCI/ MCT/ INPE RELATÓRIO FINAL DE ATIVIDADES Título do Projeto Científico: Characteristics of the vertical profiles of rainfall: radar data exploitation. Nome do bolsista: Pierre Emmanuel Kirstetter Número do Processo Institucional: / Orientador da bolsa: Luiz Augusto Toledo Machado Vigência : 01/12/2010 a 28/02/2011

31 PROGRAMA DE CAPACITAÇÃO INSTITUCIONAL PCI/ MCT/ INPE RELATÓRIO FINAL DE ATIVIDADES 1. Histórico The objective of the CHUVA field campaign is to collect information about the cloud processes of the main precipitating systems over Brazil, to evaluate and improve algorithms related to data retrieval and quantification of rainfall and cloud microphysical description in cloud resolving models. The CHUVA project addresses specific topics concerning the satellite-based precipitation estimation which is tricky over land. The land surfaces offer a much more complex situation than the ocean surface, and rain estimation relies mainly on scattering signatures from ice-phase precipitation (e.g. at 85-GHz for passive radiometer TMI on TRMM plateform) and from ice/melting-phase precipitation (e.g. at 37-GHz for TMI). The indirect inference of rain leads to errors in the estimated precipitation intensities. It is particularly true in case of warm rain characterised by no ice signature on satellite measurements. Preliminary studies have shown that the relationship between the column-integrated ice water content and surface rainfall is function of the life cycle of the convective system. The knowledge of the cloud life cycle can provide improvement in the precipitation estimation over land and is a focus of the CHUVA project. Ground-based radars can provide physical insight into the development and interpretation of precipitation measurements. An important pool of instruments will be implemented to measure clouds and rainfall within CHUVA. This post-doctoral project proposes to improve our knowledge of physical processes in the rainfield by use of radar data. It concerns particularly the vertical structure of precipitation, which is studied along the cycle life of the rain systems. 2. Resumo do Projeto e Objetivo The proposed approach relies on a vertical profile of reflectivity (VPR) identification method calling the modelling of the vertical variations of the equivalent reflectivity factor, which may be time-adjusted in the framework of an extended Kalman filter. This approach allows to assimilate radar observations and to ensure the temporal consistency of the physically-based parameters which define the VPR: drop size distribution, ice/melting particle density, top of the rainfield, etc (Kirstetter et al. 2011). This methodology has been proposed for VPR retrieval from conventional ground-based radar and tested on Météo France radar data. We propose to transpose it to Brazilian radars, along with a Brazilian algorithm tracking individual rain systems. Data issued from the S-band conventional Manaus radar in 2009 are used. They are sampled each 12 mn or so during the whole year up to 240 km. A significant pre-processing of the radar data is needed before retrieving physical information about the rainfield: Cartesian projection, mask removal, convective and stratiform type of rainfall identification, VPR correction, and projection at ground of the radar data measured aloft. The reflectivity maps at ground may then used to track individual systems. The corresponding volumetric radar data are used to extract physical information about the vertical structure of rainfall at each time step. The temporal evolution of this information is then obtained, opening the way to study the relationship between the column-integrated ice water content and surface rainfall as a function of the life cycle of rain systems. 3. Atividades Desenvolvidas durante o período da bolsa The tracking of individual rain systems is performed with the Fortracc algorithm (Machado and Laurent, 2004; Vila et al., 2008) adapted to ground-based radar data. The algorithm applies on CAPPI (constant altitude plan position indicator) radar data. The extraction of physical information from VPR is performed with a methodology issued from previous works (Kirstetter et al., 2008, 2010, 2011). It applies on volumetric radar data. The initial plan was to apply Fortracc on cappi computed at 3 km altitude to track individual rain systems. However it happened these cappis are contaminated by the bright band in case of stratiform precipitation, which induces erroneous high reflectivity values prone to trigger the Fortracc processing. It was therefore decided to process the Manaus radar data beforehand with the TRADHy software (Delrieu et al., 2009) to project volumetric reflectivity data at ground by taking into account for the Vertical Profile of Reflectivity effects. Fortracc has been applied on these ground cappis, to enable physical extraction of information. The working plan has been applied following several steps. We present in the following the several treatments applied on each volume scan of the Manaus radar. First the radar data delivered in polar coordinates have been projected onto a Cartesian grid (UTM) PPI by PPI (plan position indicator) and the non-physical data are removed. Although some ground-clutter echoes are automatically removed in the data provided, it appeared that non rainy echoes remains in the vicinity of the radar

32 (e.g. side lobes effects) and some data are significantly lowered by partial masking from the surrounding relief and/or anthropogenic obstacles (towers, buildings, etc, see Fig.1). dbz Figure 1 map of reflectivity measurements from Manaus radar the 14 January 2009 at the lowest elevation angle (0.9 ) projected onto a Cartesian grid (UTM geographical coordinates). The main masked zones showing lowered reflectivity values are underlined with red dotted ellipses, while side lobes echoes are underlined with blue dotted circles. The removal of non physical values is critical for a correct inference of the VPR. A preliminary study was therefore performed to identify the sampling conditions of the radar (azimuth, distance and elevation angle) characterized by side lobes and/or significant masking. A conditional map of degraded sampling conditions was created. These data were then systematically removed for the VPR computation (see Fig. 2). elevation 0.9 elevation 2.0 elevation 5.0 Figure 2 maps of reflectivity measurements from Manaus radar the 14 January 2009 at three elevation angles (0.9, 2 and 5 ) with the complete dataset (top) and the remaining data after removal of masks and side lobes effects (bottom).