ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÃO VIA SATÉLITE PARA ESTUDO DE TEMPO E CLIMA: AVANÇOS E PERSPECTIVAS

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1 ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÃO VIA SATÉLITE PARA ESTUDO DE TEMPO E CLIMA: AVANÇOS E PERSPECTIVAS Gilberto A. Vicente NOAA/NESDIS/Office of Research and Applications, Washington, DC, USA Fone: (301) ; Fax: (301) ; gvicente@nesdis.noaa.gov Marlene Elias Ferreira Universidade do Vale do Paraíba, marlene@univap.br Palavras-chave: Meteorologia por Satélite, Estimativa de Precipitaçao, Internet Abstract This is a brief review on the development and applications of several types of satellite rainfall estimation techniques for weather and climate studies. Special attention is given to the technique, developed by the first author, that currently is under test by the NOAA/NESDIS/ORA for flash flood watch and warning. A simple version of the technique is running experimentally and in real time for the South America continent and the results are available in GIF and GRADS formats to users through the web site located at 1. Introdução A distribuição temporal e espacial de precipitação é da maior importância para a Meteorologia, Hidrologia, Ecologia e Agronomia, entre outras áreas do conhecimento. Os principais instrumentos para monitorar a precipitação são os pluviômetros, os radares e os sensores que operam a bordo de satélites. A heterogeneidade, tanto espacial quanto temporal, é peculiar à precipitação e, assim, o uso de pluviômetros e de radares requer uma rede extensa, bem mantida e calibrada, o que em geral está fora do alcance da maioria dos países em desenvolvimento, como é o caso do Brasil. Estes problemas são acentuados, especialmente em regiões montanhosas e/ou esparsamente ocupadas. Atualmente apenas cerca de 2% do globo é monitorado por radares meteorológicos. Devido ao rápido avanço tecnológico e à melhoria nos meios de comunicação, a estimativa de precipitação para uma variedade de aplicações tornou-se mais fácil em anos recentes com o uso de satélites meteorológicos. Atualmente é possível monitorar grandes áreas continentais em tempo real por uma fração do custo de uma rede de superficie de radares ou de pluviômetros de densidade equivalente. No entanto, deve ser levado em conta que as vantagens oferecidas pelo uso de satélites no monitoramento de chuva são prejudicadas pelas desvantagens associadas à forma indireta com que as medidas remotas são feitas, o que sinaliza para a necessidade de se dispor de uma rede convencional de boa qualidade, mínima que seja. Resulta que na última década verifica-se um avanço sem precedentes não só nas técnicas de sensoriamento remoto, sensores e meios de distribuição de dados, mas também nos esquemas de validação e calibração de instrumentos e metodologias de estimação. O objetivo deste trabalho é descrever algumas das técnicas que se fundamentam em observações feitas por satélites para estimativa de precipitação atualmente disponíveis experimental e operacionalmente, e discutir progressos recentes, em especial os relacionados ao Brasil e à América do Sul. 2. Satélites Meteorológicos A maioria dos satélites meteorológicos estão em órbitas geoestacionária e polar heliossíncrona. Os satélites geoestacionários mais importantes para estimativa de precipitação para as Américas são os americanos da série GOES (Geosynchronous Operational Environmental Satellite) e os europeus da série Meteosat (Meteorological Satellite). Todos carregam a bordo sensores em bandas situadas na regiões espectrais do visivel (VIS) e do infravermelho (IR), com resolução espacial na superficie que varia entre 1 e 11 km. Entre os satélites em órbita polar encontram-se: os operacionais da série NOAA

2 (National Oceanic and Atmospheric Administration), portadores do AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer); os do DMSP (Defense Meteorological Satellite Program), que em 1987 incluiu em sua carga útil o SSM/I (Special Sensor Microwave Imager); e, o TRMM (Tropical Rain Measurement Mission), lançado em novembro de 1997, cujo instrumento principal é o primeiro radar de precipitação colocado em órbita, o qual opera na freqüência de 13,8 GHz, na região espectral das microondas (MW). O uso de dados obtidos por satélites de órbita polar ou geoestacionária apresenta vantagens e desvantagens. A escolha depende do tipo de problema e da técnica a ser utilizada para a estimativa de precipitação. Os satélites geoestacionários distinguem-se por estarem localizados em uma longitude fixa em órbita circular com velocidade angular igual a da Terra, a cerca de km de altura. Por coletarem dados com alta freqüência temporal (por exemplo, a cada 15 minutos), sobre uma longitude fixa centrada no equador terrestre, permitem uma análise bastante completa e contínua do ciclo de evolução dos sistemas de nuvens em basicamente um quarto do globo. Além disto, o canal IR possibilita a observação do topo de nuvens dia e noite, contribuindo para o entendimento do impacto do ciclo diurno da precipitação em médias climáticas. Por estarem localizados a uma grande distância da superfície, os satélites geoestacionários carregam a bordo sensores de alta resolução angular e requerem alto custo de lançamento e manutenção, sendo que ainda não são viáveis para o embarque de instrumentos que operam na região espectral das microondas. Por sua vez, os satélites de órbita polar permitem observação global do planeta apenas duas vezes por dia, aproximadamente, dependendo da largura da órbita. A heliossincronicidade das órbitas dos satélites polares, como os da série NOAA e os do DMSP, permitem a observação pelo VIS de sistemas de nuvens no mesmo horário solar e, portanto, sob as mesmas condições de iluminação. Todavia, perde-se a oportunidade de se observar variações diurnas de precipitação, se for utilizado somente um satélite deste tipo. O satélite TRMM, por sua vez, está em uma órbita equatorial com inclinação de 35 o, cuja precessão permite o estudo da variação do ciclo diurno de precipitação em regiões tropicais e sub-tropicais. 3. Técnicas para a Estimativa de Precipitação A relação entre a ocorrência e a intensidade de chuva versus a temperatura radiométrica e o brilho do topo de nuvens é a base da maioria das técnicas para a estimativa de precipitação que usam observações feitas por satélites nas bandas do VIS e do IR. Entretanto, nem toda nuvem com alto brilho e baixa temperatura de topo produz chuva e nem toda chuva é produzida por nuvens brilhantes e frias. A ocorrência de chuva, ou não, depende de muitos fatores ambientais, com grandes variações de caso para caso (Wylie, 1979). As técnicas mais simples usam correlações, lineares ou não lineares, entre a precipitação e a temperatura do topo das nuvens e associam a cada elemento de imagem IR um valor para a taxa de precipitação. Avanços recentes resultam da incorporação de critérios adicionais, tais como área de extensão, variações espaço-temporais de temperatura de topo da nuvem, e informações sobre a estrutura dos sistemas de precipitação fornecidas por modelos numéricos de nuvem, entre outros. A técnica GPI (GOES Precipitation Index), desenvolvida por Arkin (1979), é uma das mais simples porque se fundamenta na correlação entre dados de radar e áreas de cobertura de nuvens obtidas durante o experimento GATE (GARP Atlantic Tropical Experiment). O GPI tem sido usado extensivamente para estudos climáticos e consiste em associar taxas de precipitação de 3,0 mm/h a elementos de imagem com temperaturas abaixo de 235 K em subáreas de 2,5 o por 2,5 o. Enquanto que o GPI usa apenas o canal IR do GOES, a combinação do VIS com o IR é proposta por vários autores. Um dos trabalhos pioneiros desenvolvido por Follansbee (1973) propõe a estimativa de taxas diárias de chuva usando médias ponderadas, cujos pesos refletem as áreas de cobertura de vários tipos de nuvens (cúmulos, cumulonimbos e nuvens estratiformes). Wu et al. (1985) propuseram um sistema de

3 classificação estatística que considera as características do topo da nuvem, textura e entropia. Adler e Negri (1988) conceberam a CST (Convective Stratiform Technique), que relaciona a temperatura do topo da nuvem com a área de cobertura da nuvem e com taxas de precipitação, e que discrimina chuvas convectivas das estratiformes por meio de estatísticas feitas com base em observações obtidas por radar. Griffith et al. (1978), Scofield et al. (1977) e Vicente et al. (1996) desenvolveram técnicas que fazem uso de informações sobre o ciclo da evolução de sistemas de nuvens. Vale observar que versões automatizadas das técnicas CS (ou CST), NAW (baseada no trabalho de Griffith e colaboradores) e ARKIN se popularizaram no Brasil a partir de 1989, quando a segunda autora e colaboradores as empregaram numa iniciativa pioneira (Moraes et al., 1989). Uma das limitações básicas no uso das imagens VIS e IR é o fato de serem as nuvens opacas nestas bandas do espectro eletromagnético devido aos curtos comprimentos de onda. O uso destes comprimentos de onda para a estimativa de precipitação é limitado aos métodos estatísticos e empíricos, que relacionam de forma indireta, quantidade de chuva e área de cobertura de nuvem com temperatura e intensidade de brilho. Contudo, na região espectral das MW o comprimento de onda é relativamente longo, o que faz com que a interação da radiação com nuvens seja fraca e a interação com gotas de chuva seja forte. Isto favorece a eliminação da tendenciosidade característica dos métodos que usam imagens VIS e/ou IR. O emprego de instrumentos que operam em MW está limitado aos satélites de órbita polar com baixas resoluções temporal (duas vezes ao dia) e espacial (25 km, em média). Existe, porém, a possibilidade de se colocar um sensor de MW de alta freqüência (118 GHz GHz) em um satélite geoestacionário. Savage et al. (1994) argumentam que, sob o ponto de vista econômico e tecnológico, uma antena de 3 metros de abertura montada em um satélite operacional de comunicação seria capaz de gerar imagens em MW a cada 3 horas com uma resolução de 20 km. Por serem altamente indiretas, desenvolvidas e calibradas para regiões e estações específicas do ano, muitas vezes diferentes daquelas em que são aplicadas, as técnicas de estimativa de precipitação que usam imagens IR apresentam, em geral, grandes tendenciosidades. Uma vez que as técnicas que utilizam observações em MW admitem conceitos mais diretos entre as taxas de chuva e a microfisica das nuvens, a combinação entre imagens IR e MW tem sido explorada por vários autores nos últimos anos. O conceito básico consiste em admitir as estimativas calculadas utilizando observações em MW como corretas e usá-las na calibração de uma outra técnica que usa apenas imagens IR. Exemplos de tais metodologias para uso climático são apresentadas por Adler et al. (1993), Barrett et al. (1992) e Jobard et al. (1992). Vicente e Anderson (1994) propuseram um esquema que permite calibração constante de estimativas IR e taxas de precipitação obtidas por meio de relações multilineares entre IR e MW calculadas duas vezes ao dia. O método tem uso potencial no estudo de fenômenos sinóticos e de mesoescala. Outro conjunto de técnicas para estimativa de precipitação tem por base a combinação de diversos canais em satélites geoestacionários (11, 12 e 3,9 µm) para a discriminação de nuvens cirros e cúmulos baixos que não produzem chuva (Inoue, 1987; Vicente, 1996; Kurino, 1997). 4. Estimativa de Precipitação sobre a América do Sul Por uma série de motivos, tais como grandes extensões territoriais, recursos econômicos limitados, melhoria dos meios de comunicação e treinamento de pessoal, o uso de satélite para o monitoramento do tempo e do clima na América do Sul tem experimentado avanços sem precedentes nos últimos anos, especialmente no que se refere ao uso de dados na forma digital e à utilização de produtos meteorológicos quantitativos. Esta evolução não só se reflete na habilidade dos centros locais desenvolverem suas próprias metodologias de trabalho, mas também na possibilidade de intercâmbio entre centros nacionais e internacionais para transferência de dados e tecnologia. Como exemplo de tal esforço, uma técnica de estimativa de precipitação inicialmente desenvolvida para aplicações em situações de tempestades e previsão de enchentes nos Estados Unidos tem sido usada experimentalmente para a geração de taxas de chuva sobre a América do Sul, desde fevereiro de 1996 (Vicente e Sakamoto, 1996). A versão original, conhecida como Auto-Estimator (Vicente et al.,

4 1998), fundamenta-se na correlação entre observações no IR e taxas de precipitação computadas com base em dados de radar, gradiente espacial e evolução temporal da temperatura de topo da nuvem e umidade ambiental. Maiores detalhes podem ser obtidos na Internet, no endereço aberto para visitação pública, Na página SOUTH AMERICA encontram-se disponíveis em tempo real, e atualizadas a cada hora, estimativas de precipitação (taxa de precipitação a cada hora e total acumulado nas últimas 3 horas) sobre todo o continente sul-americano e regiões específicas como mostrado no exemplo das Figuras 1 e 2. Precipitações acumuladas em 6 e 24 horas estão disponíveis, respectivamente, 4 vezes ao dia em horário sinóticos, e uma vez ao dia, às 12 UTC. Dados digitais em formato GRADS estão disponíveis para chuvas acumuladas de 24 horas sobre toda a América do Sul. 5. Conclusão A rapidez com que os avanços tecnológicos vêm ocorrendo e a melhoria no meios de comunicação têm contribuído para a disseminação e para um maior uso de dados obtidos por satélites. A possibilidade de se monitorar extensas áreas territoriais por meio de sensoriamento remoto, por uma fração do custo operacional de uma rede de superfície equivalente, supera consideravelmente as dificuldades inerentes ao processo. Nesta breve revisão, várias técnicas e metodologias relevantes para a estimativa de precipitação com base em observações realizadas por satélite são apresentadas, com atenção especial à técnica experimental desenvolvida pelo primeiro autor para estimativa de precipitação em tempo real sobre a América do Sul. 6. Referências Bibliográficas Adler, R. F.; Negri, A.J. (1988): A satellite infrared technique to estimate tropical convective and stratiform rainfall. J. Appl. Meteorol., 27: (30-51). Adler, R. F.; Negri, A.J.; Keehn, P. R.; Hakkarinen, I.M. (1993): Estimation of monthly rainfall over Japan and surrounding water from a combination of low-orbit microwave and geosynchronous IR data. J. Appl. Meteor, 32: Arkin, P. A. (1979): The relationship between fractional coverage of high cloud and rainfall accumulations during the GATE over the B-scale array. Mon. Wea. Rev., 106: Barett, E. C.; Bellerby, T. J.(1992): The application of satellite infrared and passive microwave rainfall estimation techniques to Japan: Results from the First GPCP Algorithm Intercomparison Project. Meteorological Magazine, 121: Follansbee, W. A.(1973): Estimation of average daily rainfall from satellite cloud photographs. NOAA Technical Memorandum NESS 44, Dept. of Commerce, Washington, D.C..39 pp. Griffith, C. G.; Woodley, W. L.; Grube, P. G.; Martin, D. W.; Stout, J.; Sidkar, D. N. (1978): Rain estimation from geosynchronous satellite imagery - visible and infrared studies. Mon.Wea.. Rev., 106: Inoue, T. (1987): A cloud type classification with NOAA 7 split-window measurements. J. Geophys. Res., 92: Jobard, I.; Debois, M. (1992): A method combining infrared and microwave satellite radiances for the estimation of the tropical rain. In: AMS Conf. on Satellite Meteorology and Oceanography, 6 th, Proceedings: Kurino, T. (1997): A satellite infrared technique for estimating deep/shallow convective and stratiform precipitation. Adv. Space Res., 19: Moraes, J.C.; Ferreira, M.E.; Conforte, J.C. (1989): Estimativa de precipitação por meio de satélites meteorológicos: uma avaliação das técnicas SC, NAW e ARKIN. In: Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, 8 o. Anais, v.1: ABRH, Foz do Iguaçu, PR.

5 Scofield, R. A.; Oliver, ;V. J. (1977): A scheme for estimating convective rainfall from satellite imagery. NOAA Tech. Memo. NESS 86, Dept of Commerce, Washington, D.C., 47 pp. Vicente, G. A.; Scofield, R.; Menzel, W.P. (1998): The operational GOES Infrared Rainfall Estimation Technique. Aceito para publicação na edição de setembro de 1998 do Bulletin of the AMS. Vicente, G.A. (1996): Algorithm for raifall rate estimation using a combination of GOES and 3.9 µm measurements. In: AMS Conf. Satellite Meteorology and Oceanography, 8 th. Proceedings: Vicente, G.A.; Sakamoto, M.S. (1996): Acesso à estimativa de precipitação via satélite sobre o Brasil e América do Sul disponível em tempo real na WWB (artigo em inglês). In: Congresso Brasileiro de Meteorologia, 9 o, Anais, v.2: SBMET, Campos dos Jordão, SP. Vicente, G.A.; Anderson, J.R. (1994): A new rain retrieval technique that combines geosynchronous IR and MW polar orbit data for hourly rainfall estimates. AMS Conf. Satellite Meteorology and Oceanography, 7 th, Proceedings: Wu, R.; Weinman, J.A.; Chin, R. T. (1985): Determination of rainfall rates from GOES satellite images by a pattern recognition technique. J. Atmos. Ocean. Tech., 2: Wylie, D. P. (1979): An application of a geostationary satellite rain estimation technique to an extratropical area. J. Appl. Meteorol., 18: a Fig. 1 - Taxa de precipitação horária (mm/h) com base em dados de satélite, para 11/02/98, às 19 UTC (a esquerda) e precipitação total acumulada em 3 horas (mm), para 11/02/98, de 16 às 19 UTC (a direita).

6 Fig. 2 - Taxa de precipitação horária com base em dados de radar, em mm/h, para 11/02/98, às19 UTC (a direita) e tabela de conversão de refletividade para precipitação (a esquerda). - Cortesia do IPMET/UNESP/Bauru-SP.