UMA PROPOSTA PARA ELABORAÇÃO DA PREVISÃO DE TEMPO POR MUNICÍPIO RESUMO

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1 UMA PROPOSTA PARA ELABORAÇÃO DA PREVISÃO DE TEMPO POR MUNICÍPIO Daniel P. Bitencourt 1 ; Márcia V. Fuentes 2 ; Marcelo R. de Moraes 3 ; Patrick Padilha 3 RESUMO Este trabalho apresenta uma metodologia alternativa para elaboração da previsão de tempo por municípios, baseado nos resultados de modelos numéricos. Umas das principais vantagens desse método é a possibilidade de modificação, por parte do meteorologista, das quantidades previstas numericamente e a correção das previsões de temperatura e ocorrência de alguns fenômenos, utilizando dados de topografia real. ABSTRACT This paper presents an alternative methodology for weather forecast for cities, based in the results of numerical models. The main advantages of this method is the modification possibility of the forecast by numerical models, and the correction of the temperature and some phenomena, using the real topography. Palavras-Chave: Previsão de Tempo; Municípios INTRODUÇÃO A divulgação da previsão de tempo por municípios tem sido cada vez mais comum em sites de centros de meteorologia e outros relacionados. No entanto, na grande maioria das vezes essas informações são obtidas diretamente dos modelos de Previsão Numérica de Tempo (PNT), ou seja, a previsão apresentada para um determinado município é a decodificação do resultado numérico de um único modelo para um determinado ponto de latitude e longitude. Embora atualmente os modelos de PNT apresentem ótimas performances de prognóstico (SIMMONS e HOLLINGSWORTH, 2002), continua sendo absolutamente necessário a intervenção por parte do meteorologista, visto que uma boa previsão de tempo depende da análise de vários e não de um modelo de PNT, da consideração sobre a climatologia local e regional, das características ambientais, como o relevo e áreas alagadas, do diagnóstico atmosférico com o uso, por exemplo, de imagens de satélite e dados observados, e principalmente, da experiência do meteorologista previsor. Além disso, a previsão qualitativa, que descreve através de texto o desenvolvimento da nebulosidade e do tipo de chuva, fica extremamente prejudicada quando obtidas diretamente dos resultados de cobertura de nuvens e precipitação gerados por um modelo. Diante disso, propõe-se aqui um esquema metodológico para elaboração da previsão por municípios, desenvolvida com base em modelos numéricos, mas com a intervenção do 1 - FUNDACENTRO. R. Silva Jardim, 213, Prainha, Fpolis/SC. (48) daniel@fundacentro.sc.gov.br 2 - CEFETSC. Av. Mauro Ramos, 915, Centro, Fpolis/SC. (48) marciaf@cefetsc.edu.br 3 - CIRAM. R. Admar Gonzaga, 1347, Itacorubí, Fpolis/SC. marcelom@epagri.rct-sc.br / patrick@epagri.rct-sc.br

2 meteorologista. Apresenta-se o sistema chamado Administrador de Previsões Meteorológicas AdmPrev, que está em fase de implantação no Centro de Informações Ambientais e de Hidrometeorologia de Santa Catarina CIRAM. Através do uso das informações de altitude mínima, altitude máxima e altitude da área urbana de cada município, esse sistema pode ser aplicado para qualquer estado brasileiro para o repasse de informações objetivas de tempo. A formulação e repasse de informações subjetivas favorecem divergência de opiniões entre os previsores e também dificultam o entendimento da previsão por parte do usuário, favorecendo menor utilidade dos serviços meteorológicos (MURPHY, 1993). ESQUEMA METODOLÓGICO DO ADMPREV A metodologia para elaboração da previsão por município consiste em gerar essa informação para uma pequena área (Fig. 1(a)) com características climáticas semelhantes e, através de processos automáticos, especificar a previsão para cada município. Esse esquema de previsão por municípios é dividido em cinco etapas (Fig. 1 (b)); a escolha do modelo de PNT com melhor performance, a obtenção da informação numérica para gerar a primeira matriz, chamada de PREVISÃO NUMÉRICA, a modificação dessa matriz pelo meteorologista para gerar a segunda matriz, chamada de PREVISÃO MODEIFICADA, a correção de algumas variáveis através do uso da topografia real para gerar a matriz PREVISÃO FINAL e o cálculo de índices para aplicação meteorológica ou elaboração de previsões estatísticas que são apresentados na última matriz, chamada de DADOS DERIVADOS. (a) Figura 1 (a) Estado de Santa Catarina dividido em 10 regiões com características climáticas semelhantes. (b) Etapas do sistema AdmPrev (b)

3 Etapa 01 Escolha do Modelo Em geral, um centro de meteorologia utiliza vários modelos de PNT como base numérica para elaboração das previsões de tempo. Sabemos, entretanto, que dependendo da época do ano e do tipo de sistema meteorológico, um ou outro modelo apresenta resultados mais coerentes que os demais. Dessa forma, a equipe de meteorologista, nesta primeira etapa, deve escolher qual modelo deseja utilizar para gerar a primeira matriz, denominada PREVISÃO NUMÉRICA. Para auxiliar os meteorologistas nesta decisão, poderá ser utilizado um sistema adicional ao AdmPrev, que automatize a comparação das previsões numéricas com dados observados ou com os campos de análise. É recomendável que essa comparação estatística seja feita com uso de campos de variáveis diretas, tais como temperatura ou componentes do vento e não com o uso de variáveis derivadas, tais como advecção de temperatura (SATYAMURTY e BITENCOURT, 1999). Etapa 02 Matriz PREVISÃO NUMÉRICA Com o uso do Grid Analysis Display System (GrADS) (COLA, 2006), obtemos todas as variáveis necessárias do modelo de PNT e geramos um arquivo xml, para montar a matriz PREVISÃO NUMÉRICA. As informações dessa matriz, para cada região (Fig. 1(a)), para cinco dias de previsão, são apresentadas na Tab. 1. Tabela 1 Variáveis obtidas do modelo de PNT na etapa 2 do sistema AdmPrev Variável Domínio da região Previsão (2 primeiros dias) Previsão (3 últimos dias) (i) Cobertura de Nuvens Valores mínimo e máximo e 00Z 1 Valor médio do dia (06, 12, 18 e (ii) Precipitação (acum.: 6 h) Valores mínimo e máximo e 00Z 1 Soma dos horários das 06, 12, 18 e 00Z 1 (iii) Umidade Relativa Valor médio Valores mínimo e máximo do dia (06, 12, 18 e Valores mínimo e máximo do dia (06, 12, 18 e (iv) Direção do Vento Direção média (predominante) Direção obtida dos horários das 06 e das 00Z 1 Direção obtida dos horários das 06 e das 00Z 1 (v) Velocidade do Vento Valor médio Valor médio do dia (06, 12, 18 e Valor médio do dia (06, 12, 18 e (vi) Rajada Máx. do Vento Valor máximo e 00Z 1 (vii) Índice K Valor máximo e 00Z 1 (viii) Temperatura Mínima Obtida de três locais (municípios referência) Valor mínimo do dia (06, 12, 18 e Valor mínimo do dia (06, 12, 18 e (ix) Temperatura Máxima Obtida de três locais (municípios referência) Obtida nos horários que ocorreram as (x) dt/dz Valor médio variáveis (viii) e (ix) 1 00Z do dia seguinte, o que equivale as 21 horas local do dia em questão Obtida nos horários que ocorreram as variáveis (viii) e (ix)

4 A variável dt/dz é a taxa de queda da temperatura com a altura, obtida através da fórmula dt/dz = ( T 1000 T 850 ) / H [ 0 C/m], onde T 1000 e T 850 são as temperaturas médias em 1000 e 850 hpa e H é a espessura média da camada entre 1000 e 850 hpa. O valor médio dessas variáveis é a média espacial no domínio da região para o horário da temperatura mínima e máxima. O arquivamento da matriz PREVISÃO NUMÉRICA no banco de dados é útil para estudos de performance de modelos de PNT, através da comparação quantitativa dos resultados do modelo com os dados observados. Etapa 03 Matriz PREVISÃO MODIFICADA Com o uso de um formulário, o meteorologista modifica ou não os valores das variáveis (ii), (iii), (iv), (v), (vi), (viii) e (ix) apresentadas na Tab. 1. Lembramos que as temperaturas mínima e máxima, (viii) e (ix), são elaboradas para três municípios de cada região que possuem estação meteorológica e, portanto, a modificação desses valores por parte do meteorologista poderá tomar como base os valores observados nos dias anteriores. Além disso, com o auxílio dos valores de cobertura de nuvens (i) obtidos na etapa anterior, a equipe de previsores escolhe, a partir de uma lista de opções, um texto com a descrição da previsão (ex.: Encoberto com chuvas rápidas pela manhã, melhorando a partir da tarde ). Os meteorologistas também definem, se for o caso, quais os fenômenos meteorológicos são previstos para cada região. As opções de fenômenos são (a) granizo, (b) descarga elétrica, (c) nevoeiro, (d), névoa seca, (e) névoa úmida, (f) ressaca (para as regiões 5, 8 e 10 da Fig. 1), (g) geada e (h) neve (com opções para baixa, média e alta possibilidade). A variável (vii) pode auxiliar os previsores na definição de ocorrência dos fenômenos (a) e (b). Essa matriz e as próximas duas definem a previsão para os turnos da madrugada, manhã, tarde e noite nas previsões de 24 e 48 horas e para o dia completo em 72, 96 e 120 horas. Etapa 04 Matriz PREVISÃO FINAL As informações (ii), (iii), (iv), (v), (vi), a descrição da previsão e os fenômenos (a), (b), (c), (d), (e) e (f), antes estipulados para a região toda, estarão agora apresentadas nesta matriz individualmente para cada município da região. Já as temperaturas mínima (viii) e máxima (ix) previstas para os três municípios de referência serão corrigidas para os demais municípios da região com o uso da taxa de declínio da temperatura com a altura (dt/dz) e o campo de topografia real. A temperatura prevista para um município de referência é corrigida para três altitudes dos municípios vizinhos, a altitude máxima, a altitude mínima e a altitude da sede do município, que

5 consideraremos como a altitude da área urbana (IBGE, 2006). Para entender melhor esse ajuste de temperatura, apresenta-se a seguir um exemplo. Supomos que a previsão de temperatura mínima, obtida pelo modelo, para Lages (região 4), tenha sido 6 0 C e que a equipe de previsores tenha modificado para 4 0 C. E, supondo que o valor de dt/dz obtido pelo modelo tenha sido 0,012 0 C/m. Consideramos agora os valores pré-estabelecidos no AdmPrev de altitude da estação meteorológica de Lages (alt_ref = 938 m) e os valores das altitudes mínima (alt_min_ca = 568 m), máxima (alt_max_ca = 1185 m) e da área urbana (alt_urb_ca = 1043 m) do município de Capão Alto. Teremos então que a temperatura mínima no ponto mais baixo de Capão Alto será de 8,44 0 C, no ponto mais alto de 1,04 0 C e na área urbana a mínima será de 2,44 0 C. Caso para esse dia os previsores tenham optado pela ocorrência do fenômeno geada, e supondo que a partir de uma tabela de valores pré-determinados, a ocorrência de geada deva ser atribuída com temperatura mínima do ar igual ou inferior a 2 0 C, nesse dia, a matriz PREVISÃO FINAL, apresentaria previsão de geada apenas para o ponto mais alto do município de Capão Alto, sem a ocorrência do fenômeno no ponto mais baixo do município e na área urbana. Se em vez de geada for previsto neve, essa matriz apresentará a existência desse fenômeno, com baixa, média ou alta possibilidade, somente para as áreas em que as temperaturas tiverem valores suficientemente baixos, conforme valores prédeterminados no AdmPrev. Etapa 04 Matriz DADOS DERIVADOS Nessa matriz, para cada município, poderá ser calculado vários índices ou produtos a partir dos valores obtidos na matriz PREVISÃO FINAL. Como exemplo, podemos citar os cálculos do Índice Windchill, Índice de Calor, Riscos à agricultura e previsões estatísticas, obtidas a partir de estudos de distribuição de freqüência. CONSIDERAÇÕES FINAIS O sistema alternativo de previsão de tempo por município apresentado neste trabalho destaca-se principalmente pelo fato da equipe de meteorologistas poder modificar os valores prognosticados numericamente. Para o caso do Estado de Santa Catarina, a previsão para 293 municípios é modificada a partir do ajuste de apenas 10 regiões. Além disso, no lugar de simplesmente decodificar os resultados numéricos de cobertura de nuvens e precipitação, os meteorologistas escolhem frases pré-determinadas no sistema para descrever a previsão, assim como também escolhem quais fenômenos são previstos para cada região. Outro método importante desse sistema é a correção das temperaturas mínima e máxima através do uso da topografia real e da

6 taxa de declínio da temperatura com a altura (dt/dz) prevista pelo modelo justamente para os horários que ocorreram as temperaturas mínima e máxima. Os valores de temperatura, assim como a ocorrência de geada ou neve, são indicados automaticamente para as áreas mais alta, mais baixa e urbana de cada município. E, por fim, os valores de temperatura nesses três pontos de cada município poderão ainda proporcionar a divulgação de previsões estatísticas de geada, a partir de trabalhos de distribuição de freqüência aplicados aos dados climatológicos. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BRASIL. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (Org.). IBGE: Cidades@. Disponível em: < Acesso em: 23 maio EUA. Center for Ocean-Land-Atmosphere (Org.). Grid Analysis and Display System (GrADS). Disponível em: < Acesso em: 23 maio MURPHY, Allan H.. What Is a Good Forecast? An Essay on the Nature of Goodness in Weather. Weather And Forecasting,., v. 8, n. 2, p , SATYAMURTY, Prakki; BITENCOURT, Daniel P. Performance Evaluation Statistics Applied to Derived Fields of NWP Model Forecasts. Weather And Forecasting, v. 14, n. 5, p , 12 abr SIMMONS, A. J.; HOLLINGSWORTH, A.. Some aspects of the improvement in skill of numerical weather prediction. Quarterly Journal Of The Royal Meteorological Society,., v. 128, n. 580, p , 2002.