VISÃO GERAL DOS APLICATIVOS PARA METEOROLOGIA ACM01

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1 Campus de Florianópolis Departamento Acadêmico de Saúde e Serviços Curso Técnico de Meteorologia Módulo 3: Sistema de Informação Meteorológica Eixo Temático: Aplicativos Computacionais para Meteorologia Semestre: 2010/2 Sigla: ACM VISÃO GERAL DOS APLICATIVOS PARA METEOROLOGIA ACM01 Professor Orientador: Mário Quadro e Ruy de Sá Elaboração: Carlos Salles e Mário Quadro

2 Aplicativos Computacionais Visão Geral Introdução O desenvolvimento tecnológico em diferentes áreas como a computação, eletrônica e telecomunicações, tem possibilitado avanços sem precedentes nas Ciências da Terra e em especial na Meteorologia nas últimas décadas. O advento dos satélites artificiais, dos radares meteorológicos e de novos tipos sensores, assim como o aprimoramento dos modelos computacional de previsão de tempo e clima, permitiu um salto no conhecimento dos processos da hidrosfera e na confiabilidade, rapidez e acurácia das previsões. Como conseqüência deste progresso, houve um aumento exponencial na complexidade e no volume dos dados gerados e que precisam ser processados, analisados, divulgados em tempo hábil e armazenados de forma adequada. Os aplicativos computacionais tornaram-se ferramentas essenciais e imprescindíveis, permitindo que este imenso volume de dados possa ser traduzido de forma efetiva em informações úteis que contribuam para o sucesso das previsões e para o avanço do conhecimento. Adicionalmente, a natureza dos novos tipos de dados, como as imagens de satélite e de radar, exige o constante desenvolvimento de novas técnicas de processamento, análise e visualização, que permitam a integração espaço-temporal dos dados e a divulgação da informação de forma clara e objetiva. Atendendo em menor ou maior grau a estes objetivos, os aplicativos computacionais são atualmente utilizados em Meteorologia para diferentes aplicações como o ensino; a pesquisa e o desenvolvimento; as análises operacionais de tempo; e as avaliações e previsões climáticas. Funcionalidades As principais funcionalidades destes aplicativos são a manipulação, análise e visualização de dados e informações meteorológicas de diferentes tipos e formatos. Os aplicativos podem ser executados localmente na máquina do usuário ou acessados e executados de forma remota através de redes. Podem ainda atuar de forma isolada ou compartilhar informações com outros aplicativos (exemplo: bancos de dados) e usuários. Neste contexto, a interatividade e a troca de informações em tempo real entre usuários possibilita a realização de conferências e seminários remotos. Manipulação de Dados A manipulação de dados meteorológicos inclui uma série de aplicações e usos que podem ser agrupados em três categorias principais: Leitura, gravação de dados e conversão de formatos. Recortes e seleção espaço-temporal de dados. Transformação entre tipos de dados. 2

3 Leitura, gravação e conversão. Os aplicativos computacionais devem ser capazes de ler, gravar e converter os dados (importação e exportação) nos principais formatos de arquivo utilizados na meteorologia, como o GRIB, NetCDF e HDF. O formato GRIB (GRIdded Binary) é o formato padrão da Organização Meteorológica Mundial (WMO) para arquivar e extrair dados em grade. O GRIB é um formato binário e os dados são compactados para aumentar a eficiência do armazenamento. Os dados GRIB são auto-descritivos, o que significa que a informação necessária para ler o arquivo está presente no próprio arquivo. O formato NetCDF (Network Common Data Form) é uma interface para acessar dados científicos e uma biblioteca que fornece a implementação desta interface. O NetCDF é amplamente utilizado pela comunidade meteorológica como uma padronização para a representação de informações. Os dados NetCDF são portáteis e auto-descritivos e podem ser acessados de forma direta, o que significa que um pequeno subconjunto de uma grande base de dados pode ser acessada eficientemente, sem a necessidade de ler todo o conjunto anteriormente. O HDF (Hierarchical Data Format) é um formato orientado para o intercâmbio de dados científicos em ambientes distribuídos. Em 1993 a NASA escolheu o formato HDF como formato padrão para o armazenamento de dados do Sistema de Observação da Terra (EOS). O EOS é um sistema que reúne dados de sensores (principalmente satélites) para suportar o Programa de Pesquisas em Mudanças Globais. O HDF armazena diversos tipos de objetos: imagens, tabelas, paletas e estruturas multidimensionais. Dados da reanálise do modelo do NCEP (National Centre for Environmental Prediction) (antigo NMC) no período de janeiro do 1948 até a presente data estão disponíveis no sitio Dados basicamente são extraídos a partir da simulação numérica de um modelo global espectral com resolução T62 (aproximadamente 209 km) com 28 níveis na vertical. Este é o mesmo modelo usado no sistema de assimilação do modelo operacional do NCEP, implementado desde dezembro de Recortes e seleção espaço-temporal de dados. Quando se trabalha com bases de dados extensas ou dados espaciais que ocupam grandes áreas da superfície terrestre é comum se utilizar recortes para a seleção de subáreas ou períodos de interesse. Os aplicativos computacionais utilizados em meteorologia devem ser capazes de realizar estes recortes de forma eficiente otimizando e limitando as análises e visualizações. Os recortes espaciais, realizados sobre dados em grade ou imagens, devem ser capazes de selecionar sub-volumes, subáreas, perfis de interesse (linhas) ou pontos. Os recortes de subáreas podem ser regulares (do tipo caixa ou retangular) ou irregulares (contornos políticos, limites de bacias hidrográficas, etc...). 3

4 Os recortes temporais são utilizados para a análise e visualização de séries temporais de variáveis como temperatura, pressão e umidade. Estes recortes podem compreender períodos contíguos (exemplo: dados diários de temperatura para todo o ano de 2000) ou intermitentes (exemplo: dados diários de pressão para todos os janeiros de 1981 a 1991). Existe ainda a possibilidade de se efetuar recortes espaço temporais para a extração de dados em grade, linha ou pontos para determinados períodos. Exemplos: recortar todos os dados diários de temperatura e pressão do ano de 1997 para o Estado de Santa Catarina; recortar dados mensais de temperatura em superfície para o ano de 2001 ao longo do eixo da rodovia BR-101; recortar dados horários de vento em ponto de grade para as cidades de Florianópolis e Chapecó no mês de fevereiro de Tipos de dados e transformações. Os tipos de dados podem ser classificados em relação à natureza das grandezas ou ao tipo de armazenamento e exibição. Quanto às grandezas, podem ser escalares (intensidade) ou vetoriais (módulo e direção). Quanto ao armazenamento e representação podem ser matriciais ou vetoriais. Como exemplo, considere os dados de um campo de vento, que apesar da natureza vetorial, podem ser armazenados na forma matricial e representados graficamente de forma vetorial em coordenadas polares. A diferença fundamental entre os tipos matricial e vetorial está na definição do domínio e na representação gráfica. Os dados vetoriais são em geral mais compactos que os matriciais, entretanto as operações realizadas com dados vetoriais são mais complexas e demoradas do que operações matriciais. Os dados matriciais compreendem, as grades regulares, as imagens e as estruturas multidimensionais. As grades regulares possuem dimensão de ordem dois (x,y), as imagens têm ordem dois ou três (x,y,var) e as estruturas multidimensionais podem ter ordem variando de três a cinco (x,y,z,t,var). Os dados vetoriais compreendem as grades irregulares, os polígonos, linhas e pontos. Os polígonos são linhas fechadas, onde o ponto inicial é igual ao ponto final. As linhas são conjuntos de pontos onde a variável possui o mesmo valor (isolinhas) ou pares de pontos que representam a intensidade e direção da variável, e o ponto é representado no espaço, bi ou tridimensional. Os dados vetoriais podem ser representados nos sistemas de referência cartesiano ou polar. As grades irregulares são conjuntos de pontos valorados irregularmente espaçados no espaço 2D ou 3D, e conectados aos pares por vetores que indicam a intensidade e direção de variação das grandezas. Estas conexões entre os pontos são normalmente realizadas através de triangulações de Delaunay. Existem diversas transformações possíveis entre os tipos de dados. Dados matriciais podem ser transformados em vetoriais e vice-versa, e dentro de um mesmo tipo, pode-se realizar transformações que alterem as características espaços-temporais dos dados. As transformações são úteis para preparar os dados para análise, armazenamento e visualização. Segue, abaixo, alguns exemplos de transformação: vetorial vetorial: simplificação cartográfica; 4

5 vetorial matricial: grades irregulares grades regulares; matricial vetorial campo de temperaturas isotermas; matricial matricial: armazenamento de dados (grade) em estruturas multidimensionais Análises São o conjunto de operações matemáticas realizadas no domínio do espaço tempo e que tem como objetivo final preparar ou gerar dados para visualização ou armazenamento em banco de dados. As operações básicas são algébricas e estatísticas e podem ser aplicadas isoladamente ou combinadas para uma série de objetivos como a construção de filtros, interpolação de dados, modelagem de dados, transformações de sistemas de referência e etc... As operações algébricas fundamentais são a soma, multiplicação, potenciação, integração e operações inversas. A partir destes operadores fundamentais, outros mais complexos podem ser definidos. As operações estatísticas têm como objetivo básico caracterizar conjuntos de dados similares e possibilitar comparações entre diferentes conjuntos. Para isto, são calculadas as medidas de tendência central (ex: média, moda, mediana) e de dispersão (ex: desvio padrão e variância). A figura 1 mostra exemplos das informações brutas (Fig 1a), representados pelos dados sinóticos de superfície e os dados analisados pelo modelo global do CPTEC/COLA (Fig 1b). Visualizações O modo como os dados são exibidos ao usuário final de um produto meteorológico é de fundamental importância para a correta interpretação dos mesmos e a extração de informações úteis. Conforme descrito anteriormente, podemos representar os dados na forma matricial (campos), vetorial (polígonos, linhas e pontos), ou utilizando uma combinação de ambos os tipos. Existem diversas formas de se trabalhar a visualização do dado meteorológico, através da alteração de cores, padrões, texturas, transparências de uma determinada figura. Além disso, a representação gráfica das figuras pode ser em forma de mapas, tabelas, gráficos e animações (seqüência de processos). Alguns aplicativos meteorológicos são capazes de realizar integração de dados, além de uma grande interatividade com o usuário do software, através da rotação, translação, afastamentos e aproximações e cortes na figura. A seguir são apresentados alguns destes aplicativos mais utilizados em meteorologia. 5

6 Figura 1 Exemplo de dados meteorológicos plotados em uma carta de superfície (a) e do campo de pressão analisado pelo modelo Regional ETA do CPTEC APLICATIVOS Existe atualmente uma ampla variedade de aplicativos computacionais utilizados em Meteorologia. Alguns foram especificamente desenvolvidos para auxiliar a análise, interpretação e visualização de dados geofísicos, enquanto outros são também aplicados a outras áreas do conhecimento como a medicina e projetos industriais. Nesta apostila, são exemplificados, de forma sucinta, apenas alguns dos aplicativos e suas funcionalidades básicas, com indicação das plataformas e sistemas operacionais utilizados. Advanced Visual Systems (AVS) Lançado em 1995, o aplicativo computacional AVS/Explorer foi selecionado por diversas corporações, empresas, instituições acadêmicas e agências governamentais para fornecer soluções e ferramentas para a análise e visualização de dados. O AVS está disponível para um grande número de plataformas e sistemas operacionais (Microsoft Windows, Mac, Compaq Digital Unix e Alpha NT; HP-UX, AIX, Solaris e IRIX; Linux-x86), contando atualmente com aproximadamente um milhão de usuários finais em uma grande variedade de aplicações industriais, operacionais e de pesquisa. As implementações baseadas no AVS são utilizadas em diferentes áreas como a medicina e pesquisa médica, engenharia, mecânica dos fluidos, análises operacionais, ciências da Terra e manufatura industrial dentre outras. Apesar do aplicativo ser comercial, o mesmo pode ser baixado no endereço: e utilizado gratuitamente por um período de avaliação de dez dias. 6

7 A figura 2 mostra um exemplo de visualização integrada de dados meteorológicos no AVS. Os vetores em azul representam o campo de ventos sobre um modelo digital de terreno (MDT). O MDT pode ser representado tanto com texturas quanto com intervalos de altitude codificados a pseudocores. Nuvens e nevoeiros são representados com variações de volume, forma, transparência e textura. A funcionalidade do aplicativo permite ainda a animação dos vetores de vento e a representação de múltiplos níveis. Fig. 2 Composição de vetores, representado dados de vento, modelo digital do terreno e visualização das nuvens no AVS. FERRET Ambiente computacional de visualização e análise interativa em estações de trabalho, desenvolvido para atender as necessidades de meteorologistas e oceanógrafos, que precisam analisar dados complexos e em grande volume. O aplicativo funciona na maioria dos sistemas Unix e nos sistemas Windows NT/9x que utilizam a interface gráfica de visualização X Window. O aplicativo pode ainda ser instalado para operar a partir de um navegador ( Web Browser ) permitindo que qualquer usuário da rede acesse de forma transparente extensas bases de dados remotas via Internet usando o sistema DODS (Distributed Oceanographic Data System). O uso do DODS em conjunto com o Ferret cria uma poderosa ferramenta para recuperação, amostragem, análise e visualização de bases de dados, permitindo a troca de informações meteorológicas, oceanográficas e climatológicas através da Internet. O Ferret foi desenvolvido pelo Projeto de Modelagem e Análise Termal (TMAP) do Laboratório Ambiental Marinho do Pacífico (PMEL) para analisar as saídas dos modelos numéricos oceânicos e compará-las com dados observacionais. As ferramentas de análise são bastante flexíveis, possibilitando a definição interativa de novas variáveis do tipo expressões matemáticas que envolvem variáveis primárias do conjunto de dados. Os cálculos podem ser aplicados sobre regiões de formas arbitrárias e gráficos completos são produzidos com apenas um único comando (Figura 3). Informações mais detalhadas sobre as funcionalidades do Ferret podem ser obtidas no endereço: 7

8 Fig 3 Exemplo de figura gerada no Ferret a partir de dados climatológicos utilizando a projeção sinusoidal. SURFER O Surfer é um programa da Golden Software elaborado para sistemas operacionais Microsoft Windows. Sua característica proeminente consiste em criar superfícies de três dimensões a partir de dados tabulares e vetoriais devidamente tratados. O software tem o potencial para elaborar diversos tipos de produtos, além de mapas de contorno, que retratam em duas dimensões o objeto; mapas em três dimensões Wireframe, que fornecem uma exposição tridimensional dos dados, porém sem um preenchimento textural; mapas de vetores, que representam o sentido e o valor dos dados em pontos de um mapa; mapas de imagem, que usam diferentes graduações de cores para representar as linhas de elevação; mapas sombreados de relevo, que permitem a visualizar as orientações das vertentes, a partir de um valor azimutal sobre uma fonte luminosa e mapas base, que são criados a partir de arquivos independes vetoriais, provenientes de softwares do tipo CAD e expressa através de diversas camadas o objeto de representação visado. O Surfer roda em plataformas windows 95/98/NT/2000/ME/XP, necessita de 21 MB de espaço livre em disco, mínimo de 12MB de memória RAM, e um monitor com resolução mínima de 800 x 600 pixeis. A figura 4 apresenta um exemplo de um mapa em três dimensões elaborado pelo Surfer. Figura 4 - Exemplo de figura gerada no Surfer em 3 dimensões. 8

9 GRADS O Grid Analisys and Display System (GrADS) é uma ferramenta interativa que está atualmente em uso global para a análise e exibição de dados de ciência da Terra. Este sistema fornece um ambiente integrado para acesso, manipulação e exibição de dados de ciência da Terra. O GrADS trabalha com modelos de dados em 4 dimensões, normalmente latitude, longitude, nível e tempo. Cada conjunto de dados está localizado dentro de um espaço de 4 dimensões através do uso de um arquivo descritor de dados. Os dados podem ser descritos em pontos de grade (que podem ser não-linearmente espaçados - grades do tipo Gaussiana e grades de modelagem numérica de resolução variável) ou de estação. A representação interna de um arquivo de dados pode ser binário ou GRIB, NetCDF, or HDF-SDS (Scientific Data Sets). O GrADS tem sido utilizado em diversas plataformas computacionais e sistemas operacionais (Windows, linux, SUN, SGI, IBM, entre outros). Os dados podem ser representados em uma série de formas gráficas, tais como: gráficos de linha e de barra, contornos e sombreados, linhas de corrente, vetores e dados em pontos de estação. A linguagem de script do GrADS pode ser escrita para desempenhar uma variedade de funções, tal como permitir a um usuário de apontar e pressiona na tela para alguma coisa selecionada, para animar quaisquer quantidades desejadas, para anotar desenhos com informação obtida dos comandos de pergunta do GrADS. Informações mais detalhadas sobre o software GrADS, assim como suas aplicações, podem ser obtidas no endereço: Um tutorial e um exemplo de dados estão disponíveis nos sites de distribuição (ftp://grads.iges.org/example.tar e ftp://sprite.llnl.gov/pub/fiorino/grads/exemple). MATLAB Uma linguagem técnica de programação de alto nível desenvolvida pela empresa Mathworks que combina computação numérica, desenvolvimento de algoritmos e análise de dados com a construção de gráficos 2D e 3D, animações e visualizações avançados. Os gráficos podem ser construídos de forma interativa a partir da integração de diferentes conjuntos de dados. As visualizações também podem ser interativas, permitindo que se navegue pela figura com rotações, translações (pan) e aproximações ou afastamentos (zoom). O Matlab possui ainda funções para integrar seus algoritmos com aplicações externas ( ex: bancos de dados) e outras linguagens de programação (ex: Fortran, C++, Java). Além das funcionalidades oferecidas pela linguagem, possui uma extensa lista de ferramentas adicionais, desenvolvidas e disponibilizadas pela própria empresa Mathworks e por terceiros na forma de pacotes com rotinas computacionais para a manipulação, análise e visualização de dados e informações meteorológicas. Entre estes pacotes adicionais, conhecidos como toolboxes ou caixas de ferramentas, pode-se destacar os de leitura e gravação para os formatos GRIB, HDF e NetCDF; os de 9

10 análise, como o de estatística e o interação oceano-atmosfera; e os de visualização, como o de mapeamento geográfico. O Matlab encontra-se disponível para os sistemas operacionais Windows e Linux. Maiores informações podem ser obtidas no endereço: McIDAS O McIDAS (Man computer Interactive Data Access System) é um conjunto de aplicações para a análise e visualização de dados meteorológicos em pesquisa e educação. O aplicativo pode se utilizado com dados observacionais convencionais, de satélite (Figura 5), em grade e pontuais. O aplicativo está disponível para estações de trabalho e computadores pessoais que possuam o sistema gráfico X Window e que sejam baseados em sistemas operacionais do tipo Unix (ou Linux). Maiores informações podem ser obtidas no endereço: Fig 5 Imagem McIDAS de composição global de dados do infravermelho do satélite GOES ( projeção Mollweide) Vis5D+ Desenvolvido pelo Centro de Ciências Espaciais e Engenharia da Universidade Wisconsin-Madison (SSEC) para a visualização interativa em até cinco dimensões de dados em grade, como os produzidos pelos modelos numéricos de previsão de tempo. A partir de dados tridimensionais em grade, o aplicativo permite a construção de figuras de iso-superfícies, linhas de contorno, fatiamentos a pseudocores de classes ou intervalos de valores, renderização de volumes (Figura 6), entre outros. Existem ainda funções para traçar a trajetória do vento, fazer anotações de texto e suportar a análise interativa de dados. O aplicativo Vis5D+ é gratuito e o código fonte, assim como alguns arquivos de mapas, topografia e dados estão disponíveis para transferência via FTP anônimo através do seguinte endereço: O aplicativo pode ser compilado para uma grande variedade de estações de trabalho (HP, DEC Alpha, SUN, IBM RS/6000, Silicon Graphics) e para computadores pessoais baseados em processadores Intel que operem os seguintes sistemas: Linux, OS/2 e Windows NT. Uma versão executável précompilada está disponível para o sistema Linux. 10

11 Maiores informações sobre este aplicativo podem ser obtidas no endereço: Figura 6 Exemplo de renderização volumétrica da velocidade do vento sobre os EUA. Digital Atmosphere O Digital Atmosphere é um software de visualização de análise e previsão meteorológica. Através deste software é possível criar mapas detalhados, em tempo real, para qualquer parte de globo (Figura 7). Em conjunto, foram desenvolvidas uma série de técnicas de decodificação e visualização comparáveis às do NWS (National Weather Service), que é o Centro de Previsão de Tempo dos Estados Unidos. Pode ser rodado em um microcomputador Pentium 486 (ou maior), e possui licença de uso livre por 30 dias, acessando os dados meteorológicos através da internet. Figura 7 Exemplo de figuras elaboradas pelo Digital Atmosphere. Ventos superficiais / NOAA Acesso direto pelo endereço: a dados diários de vento a dez metros sobre o oceano obtidos a partir do processamento de dados do radar escaterômetro que voa a bordo do satélite QuikSCAT. 11

12 O endereço acima permite acesso à informação em modo gráfico do vento calculado para as passagens ascendentes e descendentes do satélite. Clicando diretamente sobre as figuras, pode-se obter um detalhamento para a área de interesse. Embora não sejam estritamente operacionais, as informações oferecidas possuem normalmente uma atualização bastante freqüente. A figura 8 foi acessada dia 13 de outubro de 2004 às 5:45 UT. (a) (b) Fig 8 Composição global de vento das passagens descendentes do satélite QuikSCAT (a) e detalhamento do vento obtido pelo satélite QuikSCAT para a costa sulsudeste do Brasil (b). REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS DIGITAL ATMOSPHERE. Disponível em: Acesso em 8 de novembro de GrADS. Disponível em: Acesso em 8 de novembro de MATLAB. Disponível em Acesso em 8 de novembro de QUICKSCAT. Disponível em: Acesso em 13 de outubro de SUFER. Disponível em: Acesso em: 13 de outubro de VIANELLO, R. Leite e ALVES, A. R. Meteorologia Básica. Viçosa: UFV,