Avaliação das previsões operacionais do BRAMS realizadas no MASTER/IAG/USP para a Baixada Santista

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1 Avaliação das previsões operacionais do BRAMS realizadas no MASTER/IAG/USP para a Baixada Santista Ricardo de Camargo, Bruno Biazeto, Enzo Todesco e Fabricio Vasconcelos Branco Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas da USP RESUMO: Simulações numéricas rotineiras são realizadas no MASTER/IAG/USP para as regiões costeiras do sul-sudeste brasileiro, e neste trabalho será analisada objetivamente a performance do modelo para o litoral central do Estado de São Paulo no período de Abril a Julho de Os resultados indicam a fundamental importância das condições de largaescala e da representação de sua evolução pelo GFS, assim como a capacidade do BRAMS para detalhar regiões de interesse de modo espacial e também no tempo. A análise preliminar evidencia a melhoria na representação do vento nas grades mais refinadas, apesar de seu custo computacional. ABSTRACT: Routine simulations are performed at MASTER/IAG/USP for coastal regions of south-southeastern Brazil, and this work aims to analyze objectively the model performance for central coast of São Paulo State from April to July The results show the crucial importance of large scale conditions and the representation of its evolution by GFS/NCEP, as well as the BRAMS capability to detail regions of interest in space and also in time. The preliminary analysis shows an improvement of surface wind representation on the fine mesh grids, despite its computational cost. Palavras-chave: Baixada Santista, BRAMS, vento de superfície 1. Introdução Estudos sobre o detalhamento do campo de vento superficial vêm sendo gradativamente requeridos para as mais diversas finalidades, desde a pesquisa básica até sua aplicação prática para questões ambientais regulatórias que envolvem condições de qualidade do ar e também para planejamento e execução de obras costeiras e operações off-shore. Uma vez que, por questões logísticas óbvias, as observações não são capazes de representar todos os aspectos do ajuste orográfico sobre o continente e tampouco a variação espacial sobre o oceano, os modelos numéricos de mesoescala tornam-se poderosas ferramentas para a representação deste detalhamento, sem que se deixe de lado uma avaliação da destreza dos modelos nas distintas condições de larga escala. Com estas motivações, foi realizado um esforço de implementação do modelo atmosférico BRAMS para a representação do campo de vento de superfície nos entornos da Baía de Santos (SP), e este trabalho busca uma avaliação estatística objetiva da destreza das simulações. Foram consideradas as observações de estações de superfície da região de interesse e em localidades adjacentes, uma vez que o procedimento numérico envolve o aninhamento sucessivo de grades para alcançar o detalhamento desejado. 2. Material e Métodos O Brazilian Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS, Freitas et al., 2009) é uma adaptação do Regional Atmospheric Modeling System (RAMS, Pielke et al., 1992; Cotton et al., 2003) às condições regionais do Brasil e da América do Sul, visando reproduzir com mais fidelidade a atmosfera dos trópicos e sub-trópicos e atendendo assim os centros de previsão de tempo regionais brasileiros. Trata-se de um modelo bastante versátil e que possui grandes melhorias e novas parametrizações, comparado ao original RAMS. É possível

2 simular circulações que vão desde a micro até a macro escala, sendo mais frequentemente aplicado a simulações de mesoescala. A implementação em questão no presente trabalho para a região da Baixada Santista utiliza as melhores informações requeridas pelo BRAMS para a representação dos contrastes de superfície: (i) dados de topografia do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM 90 metros- Acesso em 27 de Abril de 2010), (ii) Temperatura da Superfície do Mar (TSM) produzido semanalmente pelo National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), (iii) vegetação proveniente do Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), (iv) textura do solo do Food and Agriculture Organization (FAO), Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (IVDN) processados a partir do Terrestrial Biophysics and Remote Sensing Lab (TRBS) e (v) umidade do solo gerados pelo algorítmo de Gevaerd e Freitas (2006), a partir dos dados do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). As configurações avaliadas são referentes a diferentes domínios de integração numérica, os quais possuem diferentes abrangências e diferentes resoluções espaciais. Desta forma são potencialmente diferentes entre si com relação à representação dos campos atmosféricos de interesse para as previsões realizadas. Nas comparações, foram consideradas integrações numéricas nos seguintes domínios de integração: PB1, resolvido com 33 km de resolução espacial (Fig. 1 esq.), cobrindo quase todo o oeste do Atlântico Sul e parte do leste da América do Sul e PB2 (Fig.1 esq., destaque), resolvido com 10 km, focalizando a plataforma continental e a região oceânica adjacente à costa brasileira desde Tramandaí (RS) até a Baía de Todos os Santos (BA); e ST (Fig.1 dir.), 1 km centralizado na região costeira central do Estado de São Paulo. É importante frisar que a configuração PB é um processamento único, o qual inclui as grades PB1 e PB2, sendo a segunda totalmente contida dentro da primeira, resolvendo mais detalhadamente a área de interesse através de aninhamento de grades com interação nos dois sentidos (two-way nesting grids). Ainda sobre este procedimento, é necessário mencionar que a grade maior PB1 utiliza como condições iniciais e de contorno os campos do Global Forecast System (GFS/AVN), o sistema de previsão do tempo empregado no National Centers for Environmental Prediction (NCEP) dos Estados Unidos que disponibiliza as análises e previsões numéricas para a comunidade meteorológica internacional. Figura 1 - Domínios de integração do BRAMS. Esquerda: PB1 (grade maior) e PB2 (destaque). Direita: ST, com posições das estações SBST (x) e estação ASA (o). Cotas topográficas em metros indicada na escala de cores.

3 A configuração ST, por sua vez, é um processamento separado que utiliza como condições iniciais e de contorno os campos fornecidos pela grade PB2. Esta alternativa para alcançar um grande detalhamento espacial na região específica não utiliza o esquema two-way anteriormente descrito em função do custo computacional, mas consiste em uma saída viável e representativa. Cabe ainda informar que todas as simulações são realizadas com a versão 4.2 do BRAMS, tendo como resultado o campo tridimensional das principais variáveis meteorológicas necessárias para uma avaliação do estado da atmosfera, com resolução temporal de 1 hora. As simulações são avaliadas através de dados observados em superfície do tipo METeorological Aerodrome Report (METAR). O Viés (EM) e a Raíz do Erro Médio Quadrático (REMQ) são técnicas estatísticas normalmente utilizadas para a avaliação das destrezas de modelos numéricos (Pielke, 2002). O EM identifica se o modelo tende a superestimar ou subestimar determinada variável, enquanto que o REMQ indica a magnitude média do erro da previsão. O REMQ é influenciado pelos erros de maior magnitude, mesmo que poucos, pois são realçados pelo quadrado de sua formulação (Chiba e Gandu, 2000). Tanto EM quanto REMQ devem ser analisados de forma proporcionais à magnitude da variável calculada. Foram realizados também cálculos de correlação (COR), que indica a força e direção do relacionamento linear entre duas variáveis aleatórias. 3. Resultados e Discussão A série simulada utilizada nas comparações foi construída da seguinte forma: a partir das simulações diárias com 96 horas de previsão, foram eliminadas as 12 primeiras horas de resultados e aproveitadas as 24 horas seguintes. A não utilização destas 12 primeiras horas deve-se ao fato de que o modelo passa por um período de spin-up, tempo necessário para o ajuste das variáveis de entrada à física e dinâmica do mesmo. Este método de junção de resultados visa avaliar os resultados obtidos dia-a-dia, e não através de uma simulação a posteriori alimentada por campos analisados. As séries temporais das componentes zonal e meridional do vento da estação de METAR de Santos (SBST) quando comparadas com suas correspondentes simulações nos diferentes domínios para o período de Abril a Julho de 2009 evidenciam o ganho em representação na grade de maior resolução espacial (Fig. 2). Cabe ressaltar que as observações possuem uma característica particular de possuir uma quantidade grande de intensidades zero. Como não é possível determinar o que é calmaria e o que é um possível erro sistemático, a estatística deste caso não é muito confiável. Ao comparar os resultados das diferentes grades, encontra-se que há melhor ajuste aos dados observados para a grade ST, apresentando maior COR e menores valores de EM e REMQ. Neste caso em particular, o menor espaçamento de grade do domínio ST resolveu melhor os fenômenos de mesoescala, contribuindo para maior previsibilidade dos ventos em superfície. Em complemento aos dados de METAR disponíveis, foram analisados dados da estação meteorológica situada no canteiro de obras da Carioca Engenharia, na Praia Grande, cedidos pela empresa Applied Science Associates (ASA), e também referentes ao período de Abril a Julho de 2009 (Fig.3). Novamente é possível identificar que a grade ST se ajusta melhor às observações de vento em comparação à grade PB, verificado pelas grandezas estatísticas avaliadas. Desta forma, este comparativo entre os domínios PB e ST e os dados observados permite afirmar que a alta resolução espacial contribuiu para que o domínio mais refinado apresentasse sistematicamente melhores resultados.

4 Figura 2 Comparação entre as séries temporais das componentes zonal e meridional do vento do METAR de Santos SBST e os resultados simulados pelo BRAMS. As observações estão em vermelho e o BRAMS-PB (azul, figura superior) e BRAMS-ST (azul, figura inferior). COR, EM e REMQ apresentados. Período: 01 de abril a 31 de julho de Posição: 23,93S e 46,30W. Figura 3 - Idem à Figura 2 para a estação ASA da Praia Grande, posição: 24,056S e 46,536W.

5 4. Conclusões A quantificação objetiva da destreza do modelo BRAMS em diferentes domínios e resoluções espaciais com utilização de campos de larga-escala para a regionalização de previsões de tempo foi avaliada para a Baixada Santista, litoral central do Estado de São Paulo. Foram obtidos maiores valores de correlação e menores valores de erro médio e de raiz do erro quadrático médio ao considerar os resultados do vento de superfície obtidos na grade de maior resolução em comparação com as observações. Isto significa que regiões de topografia acentuada requerem explicitamente a utilização de modelos de mesoescala com malhas de resolução espacial adequada. Independentemente disso, a modulação exercida pelas condições de larga escala é de suma relevância para uma representação coerente dos transientes atmosféricos. Finalizando, a estatística preliminar elaborada permite afirmar que o uso do BRAMS e das previsões do GFS/NCEP consistem em um eficiente esquema no sentido de regionalizar os prognósticos meteorológicos, uma vez que a quantificação de seu desempenho em relação às observações disponíveis tornou evidente a adequada representatividade dos campos modelados. 5. Agradecimentos Os autores agradecem à Applied Science Associates pelo fornecimento dos dados utilizados referente à estação meteorológica de superfície da Praia Grande, localizada no canteiro de obras da Carioca Engenharia. 6. Bibliografia CHIBA, C. Y. B.; GANDU, A. W. Análise da precipitação simulada durante o Experimento WETAMC-LBA. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA, 11., 2000, Rio de Janeiro, RJ. Anais Disponível em <http://lba.cptec.inpe.br/publications/amc/yukocbme.pdf>. Acesso em 27 abril COTTON, W. R.; PIELKE, Sr. R. A.; WALKO, R. L.; LISTON, G. E.; TREMBACK, C. J.; JIANG, H.; MCANELLY, R. L.; HARRINGTON, J. Y.; NICHOLLS, M. E.; CARRIO, G. G.; MCFADDEN, J. P. RAMS 2001: Current status and future directions. Meteor. Atmos. Phys., v. 82, n. 1-4, p. 5-29, FREITAS, S. R.; LONGO, K. M.; SILVA DIAS, M.A. F.; CHATFIELD, R.; SILVA DIAS, P. L.; ARTAXO, P.; ANDREAE, M. O.; GRELL, G.; RODRIGUES, L. F.; FAZENDA, A.; PANETTA, J. The Coupled Aerosol and Tracer Transport model to the Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System (CATT-BRAMS). Part 1: Model description and evaluation. Atmos. Chem. Phys., v. 9, p , GEVAERD, R.; FREITAS, S. R. Estimativa operacional da umidade do solo para iniciação de modelos de previsão numérica da atmosfera. Parte I: Descrição da metodologia e validação. Rev. Bras. Meteor., v. 21, n. 3, p. 1-15, PIELKE, R. A. Mesoscale Meteorological Modeling, 2nd Edition. San Diego: Academic Press, 2002, 676 p.. COTTON, W. R.; WALKO, L. R.; TREMBACK, C. J.; LYONS, W. A.; GRASSO, L. D.; NICHOLLS, M. E.; MORAN, M. D.; WESLEY, D. A.; LEE, T. J.; COPELAND, J. H. A comprehensive meteorological modeling system RAMS. Meteorol. Atmos. Phys., v. 49, n. 1-4, p , 1992.

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