DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA AUTOMÁTICO DE MONITORAMENTO METEOROLÓGICO

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1 DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA AUTOMÁTICO DE MONITORAMENTO METEOROLÓGICO Éder P. Vendrasco1; Carlos F. Angelis1; Edson T. Branco2; Caetano T. Lo Ré2; Marcelo Santos2 1 Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais (CPTEC/INPE) Rodovia Presidente Dutra, km 39 Cachoeira Paulista São Paulo Brasil. 2 AES-Eletropaulo Metropolitana Rua Tabatinguera, 164 Sé São Paulo Brasil. ABSTRACT The Meteorological Information System (SIM) is the result of a project developed at the Satellite Division and Environmental Systems of the Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC / INPE) in partnership with AES-Eletropaulo. This system arose from the need from AES-Eletropaulo to monitor and predict major weather systems operating in the Metropolitan Region of Sao Paulo (RMSP) in order to more effectively manage their teams and mobilize resources in advance to expedite the restoration of electricity power. The SIM consists in joying information from radar, satellite and atmospheric model for weather forecasting, and a network of weather stations that monitor the main meteorological variables and transmit in real time to the SIM. This information is constantly analyzed by an automatic system which broadcasts alerts in case of severe events that endanger the supply of electricity in the area of operation of AES-Eletropaulo. The system maintains two web pages that act as interface for the users to view the current weather situation and forecasts for the next few hours and a mechanism that, given certain preconditions, send alerts according to the intensity of event. Moreover, there is the possibility to register cell phone numbers to receive alerts by SMS. Palavras-chave: Modelo Atmosférico, Nowcasting, Previsão de Tempo, Radar. 1. INTRODUÇÃO - No Brasil as redes elétricas subterrâneas ainda são exceções, portanto, a rede elétrica brasileira ainda é muito suscetível às condições de tempo. Episódios de interrupção no fornecimento de energia elétrica decorrentes de ventos fortes, precipitação e descargas elétricas associadas a tempestades severas são bastante freqüentes e impactam fortemente a performance da operação e os indicadores técnicos das empresas. A identificação de padrões atmosféricos responsáveis pela ocorrência de eventos extremos de chuva e o conhecimento sobre a influência da variabilidade climática na demanda de energia elétrica são de fundamental importância nas atividades relacionadas ao planejamento, engenharia, previsões de carga e elaboração de planos operativos e de manutenção do sistema elétrico. Estudos desta natureza podem gerar informações de grande utilidade em ações preventivas contra os fenômenos naturais que afetam diretamente o setor elétrico no país (Farias & Correia, 2008). A região Sudeste do Brasil possui característica climática bem diversificada devido a sua topografia, posição geográfica e, principalmente, os aspectos dinâmicos da atmosfera, que incluem os sistemas meteorológicos de micro, meso e grande escalas, como a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS), as Frentes Frias, o Anticiclone Subtropical do Atlântico Sul e o Vórtice Ciclônico de Ar Superior que, dependendo de suas posições, ocasionam grandes períodos de estiagem (Minuzzi et al., 2007). Em regiões muito urbanizadas, como é o caso da RMSP, ainda deve-se considerar o fenômeno da Ilha de Calor. Vários fatores contribuem para o desenvolvimento de uma ilha de calor. Um deles é a concentração relativamente alta de fontes de calor nas cidades. As propriedades térmicas dos materiais das construções urbanas também facilitam a condução de calor mais rapidamente que o solo e a vegetação das áreas rurais, contribuindo para um aumento no contraste de temperatura entre essas regiões (Freitas et al., 2005). Com base no que foi exposto, este trabalho tem por objetivo apresentar o Sistema de

2 Informação Meteorológica (SIM) que é um sistema integrado composto por dados de radar, modelo de meso-escala com resolução espacial de 2km, imagens de satélite, dados de descargas elétricas, estações meteorológicas de superfície e um modelo de propagação de sistemas convectivos a partir de dados de radar. A proposta do sistema é prever e emitir alertas de sistemas meteorológicos que excederem limites de precipitação e velocidade do vento previamente estabelecido para o melhor posicionamento das equipes de atendimento da AES-Eletropaulo. 2. DESENVOLVIMENTO - Nesta seção é apresentado com mais detalhes cada componente do SIM Radar Meteorológico Atualmente está sendo utilizado os dados do radar meteorológico de São Roque. É um radar banda S com alcance de 250 km e 15 ângulos de elevação, sua frequência varia entre 2.7 e 3 GHz e PRH de 600 Hz. O período de aquisição de dados é de 7,5 minutos, ou seja, a cada 7,5 minutos o radar faz uma varredura completa e o dados são atualizados no SIM a cada 15 minutos. O dado utilizado para acompanhar os sistemas meteorológicos é o CAPPI de 3km. Na Figura 1a é apresentado um exemplo do CAPPI em 3km. O Fortracc (Forecast and Tracking the evolution of Cloud Clusters) é uma ferramenta desenvolvida com a participação da Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais do CPTEC/INPE (Vila et al., 2008) com o objetivo de rastrear sistemas convectivos profundos. Posteriormente foi desenvolvida a ferramenta Fortracc-Radar que utiliza o Fortracc aplicado ao dados de refletividade do radar, gerando previsões de curtíssimo prazo do deslocamento e intensidade do sistema. No SIM estão sendo utilizadas as previsões de 30 e 60 minutos. Um exemplo da previsão de precipitação pelo Fortracc-Radar para 30 minutos é apresentado na Figura 1b. (a) (b) Figura 1: CAPPI em 3 km do dado volumétrico do radar de São Roque (a) e um exemplo de precipitação obtida pelo Fortracc-Radar. Previsão de 30 minutos (b) 2.3. Produtos de Satélite Outro produto de sensoriamento remoto utilizado no SIM são as imagens do GOES-12 no canal do infra-vermelho (IR) e a estimativa de precipitação usando o Hidroestimador (Vicente, 1998). As imagens no IR mostram a temperatura no topo das nuvens, assim pode-se estimar o tipo de nuvem, ou seja, é possível ter idéia se existe nuvem na região de interesse e, se houver, qual a intensidade de precipitação essa nuvem pode gerar. Portanto as imagens no IR são de grande utilidade para previsão de curto prazo. De forma mais direta e rápida de interpretar, também é utilizado um modelo para estimar a quantidade de precipitação que está ocorrendo sob a nuvem a partir de sua temperatura de topo. No SIM estes 2 produtos estão sobrepostos, dando a idéia exata de onde está precipitando, onde há nuvem sem chuva e onde tem céu claro. Um exemplo mostrando uma imagem no IR, o hidroestimador e descargas

3 elétricas é apresentado na Figura 2. Figura 2: Imagem do GOES-12 no canal IR (escala de cinza), precipitação pelo hidroestimador (colorido) e pontos com descargas elétricas (pontos roxos) Descargas Elétricas Também é integrado ao SIM os dados da Rede Integrada Nacional de detecção de Descargas ATmosféricas (RINDAT). Esses dados consiste no número de raios em uma área de 100 km2 (referência em 20S), acumulado em um período de 30 minutos (15 minutos antes a 15 minutos após a varredura do satélite em 20S). As descargas atmosféricas estão diretamente associadas a tempestades severas, ou seja, nuvens profundas com gelo e condições favoráveis a precipitação intensa com fortes rajadas de vento. Estas nuvens são conhecidas como Cumulus Nimbus. Desta forma, o monitoramento das descargas elétricas é uma excelente ferramenta para acompanhar o desenvolvimento de grandes tempestades Estação Meteorológica O SIM também conta com estações meteorológicas espalhadas estrategicamente na região de interesse (RMSP). Estas estações estão medindo pressão atmosférica, temperatura do ar, velocidade e direção do vento e umidade do ar. Os dados são disponibilizados em tempo real e inseridos no banco de dados do SIM para serem apresentados na página de monitoramento, assim o usuário pode acompanhar em tempo real a dinâmica das variáveis meteorológicas e ter idéia do desenvolvimento dos sistemas meteorológicos atuantes no local. Além da visualização, os dados também são utilizados para inicialização do modelo regional de previsão de tempo (descrito abaixo). Esta inclusão busca melhorar a qualidade das previsões para a região de interesse Modelo Regional de Previsão de Tempo (BRAMS) O BRAMS é um modelo de previsão de tempo regional (http://brams.cptec.inpe.br/) com habilidade de simular fenômenos desde alguns metros até centenas de quilômetros. No SIM o modelo está sendo executado diariamente às 00 UTC (hora local 3 horas) e 12 UTC com resolução espacial de 2km e vertical em torno de 20 metros nas primeiras camadas e 1,5km nas últimas camadas. O modelo gera diversas variáveis meteorológicas, contudo, para o SIM são produzidas figuras somente de precipitação e velocidade e direção do vento próximo à superfície. Na Figura 4 são apresentados exemplos de precipitação e vento previstos pelo BRAMS.

4 Figura 4: Previsões de vel. do vento (direita) e precipitação (esquerda) pelo BRAMS-AES Página de monitoramento do SIM Na Figura 5 é mostrada a página de monitoramento do SIM, onde são integrados todos os dados discutidos acima. Figura 5: Página do monitoramento e previsão do SIM Página de Alerta do SIM De forma geral o SIM é composto por dois ramos principais: i) uma página com monitoramento e previsões provenientes dos modelos BRAMS e Fortracc-Radar e ii) uma página de alerta. A página de alerta funciona da seguinte forma: são definidos previamente alguns limites (classes) de precipitação e velocidade do vento, como apresentados nas tabelas 1 e 2. Tabela 1: Definição das classes de precipitação para o sistema de alerta do SIM. 10mm <P 20mm 20mm <P 50mm P> 50mm Precipitação Moderada - Verde Precipitação Forte - Amarelo Precipitação Intensa - Vermelho Tabela 2: Definição das classes de velocidade do vento para o sistema de alerta do SIM. 5ms 1 <V 8ms 1 Vento Moderado - Verde 8ms 1 <V 15ms 1 Vento Forte - Amarelo V> 15ms 1 Vento Intenso - Vermelho

5 Quando algum pixel ultrapassa os limites estabelecidos, nesta posição começará a piscar com cores vermelho, amarelo e/ou verde representando intenso, forte e moderado, respectivamente. Se em um determinado pixel o valor de vento para a próxima hora é 10 ms-1, então este pixel irá piscar com a cor amarela e se neste mesmo pixel a previsão de duas horas for de 18 ms-1, o pixel irá piscar entre amarelo e vermelho e, ao passar o mouse sobre o ponto piscante, aparecerá um texto descrevendo o valor exato da previsão e qual horário irá ocorrer. Um exemplo da página de alerta é mostrado na Figura 6. Figura 6: Exemplo de um painel da página de alerta do SIM. 3. CONCLUSÕES - Este trabalho apresenta uma nova ferramenta projetada para auxiliar no monitoramento e tomadas de decisões em situações de eventos de tempos severos. O SIM proporciona ao usuário rápida visualização do que realmente interessa e permite visualizar de imediato regiões com valores altos de precipitação e vento, assim como estimar a situação com até 48 horas de antecedência dentro da confiabilidade de um modelo numérico de tempo de alta resolução. Além disso, conta com dados de radar que, hoje, é uma das melhores ferramentas para se fazer nowcasting. E, fazendo uso dos dados de radar e um modelo de rastreamento de tempestades, o SIM também conta com previsão de curtíssimo prazo e altíssima confiabilidade do campo de precipitação. Portanto, é mostrado aqui uma poderosa opção para órgãos e instituições que necessitam diariamente de previsões de tempo confiáveis e com altíssima resolução, tanto temporal como espacial. 4. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Farias WRG, Correia MF (2008): Descargas atmosféricas e interrupções de energia elétrica na área da CHESF: Relação com variáveis atmosféricas em anos de El Niño e La Niña. Rev. Brasileira de Meteorologia, Vol. 23, n.3, Freitas ED, Silva Dias PL (2005): Alguns efeitos de áreas urbanas na geração de uma ilha de calor. Rev. Brasileira de Meteorologia, Vol. 20, n.3, Minuzzi RB, Sediyama GC, Barbosa EM, Júnior JCFM, (2007): Climatologia do comportamento do período chuvoso da região Sudeste do Brasil. Rev. Brasileira de Meteorologia, Vol. 22, n.3, Vicente GA (1998): The operational GOES infrared rainfall estimation technique. Bulletin of the American Meteorological Society, 79(9), Vila D, Machado LAT, Laurent H, Velasco I (2008): Forecast and Tracking the Evolution of Cloud Clusters (ForTraCC) Using Satellite Infrared Imagery: Methodology and Validation. Weather and Forecasting, Vol. 23,

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