DESASTRES NATURAIS e METEOROLOGIA Monitoramento, previsão e alerta. Chou Sin Chan
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- Ana Lívia Cavalheiro Fialho
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1 Ministério da Ciência e Tecnologia Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos DESASTRES NATURAIS e METEOROLOGIA Monitoramento, previsão e alerta Chou Sin Chan chou@cptec.inpe.br º SIBRADEN, Santos 10-12/12/2007
2 Em que tipos de riscos a meteorologia atua? 1. Chuvas intensas 2. Vendaval 3. Geadas 4. Ondas de calor/frio 5. Secas prolongadas 6. Incêndios florestais Enchentes, deslizamento de encostas, desabrigados Destruição de construções e propriedades desabrigados Perda da cultura Doenças Quebra de safra, crise energética Devastação de florestas de conservação,
3 De que forma a meteorologia atua? 1. Monitoramento Nowcasting 2. Previsão de tempo 3-15 dias de antecedência 3. Previsão climática 3-6 meses de antecedência 4. Projeções de mudanças climáticas Estações meteorológicas automáticas Radar Satélite Detectores de raios Modelos numéricos atmosféricos: Global e regional Modelos numéricos atmosféricos: Global e regional Acoplamento com modelo oceânico Modelos numéricos atmosféricos: Global e regional Acoplamento com modelo oceânico Inclusão de gases do efeito estufa
4 MONITORAMENTO 15/15min 3/3h SCD 1/1h, alerta celular 5/5min Equipe de monitoramento 15/15min
5 Sistema Meteorológico: Sistemas convectivos de rápido desenvolvimento Alto conteúdo de água, pode haver queda de granizo Caso de 21 de outubro, chuva em SP Frente fria se afastando e deixando áreas de instabilidade sobre o continente
6 Caso de 21 de outubro, chuva em SP 21/10 19:45HL
7 Caso de 21 de outubro, chuva em SP 21/10 20:15HL
8 Caso de 21 de outubro, chuva em SP 21/10 20:45HL
9 Caso de 21 de outubro, chuva em SP 21/10 21:15HL
10 Caso de 21 de outubro, chuva em SP 21/10 21:45HL
11 Caso de 26 de novembro, chuva forte em Uberlância 26/10 15:00HL
12 Caso de 26 de novembro, chuva forte em Uberlância 26/10 15:15HL
13 Caso de 26 de novembro, chuva forte em Uberlância 26/10 16:15HL
14 Caso de 26 de novembro, chuva forte em Uberlância 26/10 16:30HL
15 Caso de 26 de novembro, chuva forte em Uberlância 26/10 17:15HL
16 Caso de 26 de novembro, chuva forte em Uberlância 26/10 17:30HL
17 Caso de 26 de novembro, chuva forte em Uberlância 26/10 17:45HL
18 Caso de 26 de novembro, chuva em Uberlândia 26/10 18:00HL
19 Sistema Meteorológico: Tornado Ventos > 100km/h Tornado em Indaiatuba 24 Maio 2005 Seção vertical Tornado em 25 Maio 2004, 12:08 Desenvolvimento durante a passagem de uma frente fria 24 Maio 2005 Trajetória das descargas elétricas 24 Maio 2005 Held et al, 2006
20 Sistema Meteorológico: Furacão Fenômeno Catarina: sinal de mudanças climáticas? Fenômeno Catarina 27 de março de 2004 as 11:45 Hora Local
21 Sistema Meteorológico: frente fria Passagem de frente fria chuva contínua de leve a moderada
22 Sistema Meteorológico: frente fria Passagem de frente fria chuva contínua de leve a moderada 23/10: 35mm, 24/10: 230mm (Sumaré) (GEO-RIO) 23/10 16HL 23/10 19HL 24/10
23 Sistemas Meteorológicos caracterizados por persistência ZCAS - Zona de Convergência do Atlântico Sul Situações de bloqueios atmosféricos que causam a persistência de condições atmosféricas. - Ondas de calor/ frio - Chuva acumulada em alguns dias (Caso 2000) - Contagem de dias seguidos com T acima ou abaixo de um Tcritico - Quebra de safra, T, UR
24 31/12/1999 Caso ZCAS1999/ /01/ /01/2000 a) b) c) 03/01/ /01/ /01/2000 d) e) f) Precip 01/31/ /01/2000 Cidades da Serra da Mantiqueira
25 Os riscos potenciais de colapso de safra são estimados usando-se o número de dias com déficit no trimestre mais chuvoso. Javier Tomasella PROCLIMA: Programa de monitoramento em tempo real na região Nordeste. O Programa de Monitoramento do Nordeste em Tempo Real é uma iniciativa da Sudene e da SEPRE, com a colaboração dos Estados do NE do Brasil, para monitorar a estação úmida no NEB. É executado pelo CPTEC/INPE, e os núcleos e laboratórios estaduais participantes do PMTCRH
26 Escala Climática: El Niño e La Niña La Niña Anomalias da Temperatura da Superfície do Mar Média 2-8 dez 2007 DJF JJA
27 Como os modelos previram os eventos? Caso chuva na Grande São Paulo Modelo Eta 5km - Proj Fapesp Serra do Mar Previsão de 48h de antecedência
28 Como os modelos previram os eventos? Previsão caso Uberlândia T+42h T+18h T+06h
29 Como os modelos previram os eventos? Previsão Tornado 24 maio 2005 Movimento vertical em 500hPa Divergêncial em 200hPa T+45h Eta - 10km do IPMET T+45h Held et al, 2006
30 Como os modelos previram os eventos? Caso chuva túnel Rebouças Modelo Eta 5km - Proj Serra do Mar Previsão de 48h de antecedência
31 Como os modelos previram os eventos? ZCAS Zona de Convergência do Atlântico Sul a) b) Previsão precip24h de (a) 48h e (b) 72h de antecedência Observação precip24h (a) 01/01/2000 e (b) 02/02/2000 c) d) Figura 5: Precipitação acumulada em 24 horas, do Eta 40 km: previsão de a) 48 h;e b)72 h; c) Precipitação observada em 01//01/2000, 12 UTC; e d) 02/01/ UTC.
32 Eta Prev+30 dias OBS
33 Graus Dia / Unidades de Frio A Sarna da Maçã Temperatura média Leve Moderada Severa Sintomas deg. F hrs hrs hrs dias to to 41(c) Modificada de Mills, Modificada de Mills, José Maurício Fernandes - Embrapa Trigo
34 Incertezas nas Previsões Observações Modelo numérico Eq. de Navier-Stokes + parameterizações DV Dt 1 = 2Ω V p + g + ρ F r Previsões 1 Dρ =. V ρ Dt DT Dα c v = p + Q Dt Dt p = ρrt Produtos Tempo e Clima Incertezas nas condições iniciais, nas medições, instrumentos Incertezas nas simplificações do modelo, na representação de processos físicos
35 Previsão por conjunto O desempenho da previsão numérica de tempo (PNT) depende de: 1. Incertezas das medidas observacionais 2. Incertezas das representações numéricas do modelo A previsão determinística (baseada em uma única realização) pode levar a resultados que divergem da realidade. A natureza caótica do sistema atmosférico limita a nossa capacidade de prever com exatidão a evolução da atmosfera. Pequenos erros na condição inicial tendem a dobrar em poucos de previsão. A previsibilidade do tempo está limitada em aprox. 2 semanas (Lorenz, 1963). A previsão por conjunto procura gerar um conjunto de cenários possiveis. A média do conjunto de previsões tende a reduzir os erros da previsão
36 Previsão por conjunto: Modelo Global 15 membros
37 previsão por conjunto: Modelo Eta OBSERVAÇÃO PREVISÃO ensemble médio Precipitação acumulada entre 31/12/ /01/2000
38 previsão por conjunto modelo Eta Probabilidade > 65% PREVISÃO por conjunto Precip > 1mm Precip > 10mm Precip > 50mm OBSERVAÇÃO
39 - Monitoramento da chuva feito pelo INPE através das PCDs - disponível na página do CPTEC.
40 Sistema semi-automático de informações hidrometeorológicas em apoio ao Gerenciamento de Riscos na Serra do Mar Riscos Previsão de Chuva e Vazão Deslizamentos de Encostas USUÁRIOS I N F O R M A Ç Õ E S H I D R O M E T E O R O L Ó G I C A S Monitoramento de chuva (estações automáticas) Monitoramento por Satélite meteorológico Monitoramento por Radar meteorológico Monitoramento Hidrológico (pcd hidrológica)...1/1h Mapeamento de Áreas de Risco Sistema Semi-Automático de Previsões e Informações Hidrometeorológicas Bases de Informações Adicionais Fotografias Aéreas Imagens de Satélite Estradas, oleodutos Dados Censitários Municipais Mapas de Vegetação.. Rios e Lagos Base de Dados Geológicos Mapas do Uso do Solo.. ANÁLISES Defesa Civil (Nac., Est. e Mun.) Comunidade Científica Governos Estaduais Governos Municipais Orgãos Técnicos Estaduais e Municipais AÇÕES
41 Sistema semi-automático de informações hidrometeorológicas em apoio ao Gerenciamento de Riscos na Serra do Mar Modelo simplificado Aplicativo livre, open source
42 Interfaces propostas Configurar Dados Hidrometeorológicos Definir Filtros - Para cada arquivo hidromet, pode-se criar filtros para decidir se a informação será analisada ou não, assim como se será armazenada.
43 Interfaces propostas Definir Análises Baseado em Mapas - Cada condição define a comparação entre um valor (calculado por um operador zonal) e um atributo na tabela referente ao mapa selecionado.
44 O sistema monitoramento+previsão é semi-automático O conhecimento e experiência do profissional e o recebimento de observações em tempo real são cruciais, principalmente em situações de eventos severos, alertas. CPTEC/ Sala da Previsão de Tempo Meteorologistas e técnicos
45 Ministério da Ciência e Tecnologia Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos Obrigada! Chou Sin Chan chou@cptec.inpe.br º SIBRADEN, Santos 10-12/12/2007
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