Comparação de perfis verticais observados e simulados obtidos com o modelo WRF

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1 Comparação de perfis verticais observados e simulados obtidos com o modelo WRF Juliana Resende Silva¹; Aline Macedo Oliveira²; Roseli Gueths Gomes³ ¹²³ Departamento de Meteorologia Faculdade de Meteorologia Universidade Federal de Pelotas Campus Universitário Caixa Postal 354 CEP juhresende@gmail.com ABSTRACT: The present paper shows a comparison between results from WRF model simulations for prediction of a vertical profile of the atmosphere and observed data. Observerd data were measured by radiossondes carried out in different locations in the south of South America on September 22th 2007, during the passage of a mesoscale convective system. As a validation of the simulation results, three types of statisrics were calculated: Bias, Root Mean Square Error and Standard Deviation Errors. As a conclusion, it was noted that this method can be a possible way to get thermodynamic profile data for a particular location. Palavras-chave: radiosondagem, modelo WRF, perfis verticais 1 - INTRODUÇÃO No sul da América do Sul a escassez de dados em altitude da atmosfera tem incentivado a busca de novas maneiras de preencher essa lacuna. A obtenção de perfis verticais por satélite ou com modelagem atmosférica são métodos alternativos, relativamente ao lançamento de radiossondagens, utilizados para obtenção desses dados. Corrêa et al (2006) avaliaram a destreza do modelo MM5 no prognóstico dos campos de vento, temperatura e umidade relativa do ar em diversos níveis da atmosfera da Região Metropolitana do Rio de Janeiro. As simulações realizadas apresentaram maior destreza na reprodução de perfis verticais de vento e temperatura do ar do que na reprodução dos perfis verticais de umidade relativa do ar e temperatura do ponto de orvalho. O objetivo deste trabalho é comparar os perfis verticais obtidos com o modelo WRF com aqueles observados em 5 localidades no sul da América do Sul. Os perfis foram observados quando da ocorrência de um Sistema Convectivo de Mesoescala (SCM) sobre o estado do Rio Grande do Sul, no dia 22 de setembro de As comparações serão realizadas considerando as radiossondagens realizadas às 12:00 UTC. 2 - MATERIAL E MÉTODOS Foram utilizadas imagens de satélite geoestacionário, realçadas no canal infravermelho, obtidas no site para identificar o SCM em estudo, ocorrido no dia 22 de setembro de Estas imagens têm frequência temporal de 15 minutos, aproximadamente. Os perfis termodinâmicos observados neste dia foram obtidos no site para o horário de 12:00 UTC (coordenada de tempo universal) das estações de Curitiba (25 S 49 O) e Foz do Iguaçu (25 S 54 O), localizadas no estado do Paraná, Florianópolis (27 S 48 O), no estado de Santa Catarina, Porto Alegre (30 S 51 O), localizada no estado do Rio Grande do Sul e Ezeiza (34 S 58 O), localizada na Argentina. O modelo utilizado para a obtenção dos perfis simulados foi o WRF (versão 2.2), com duas grades aninhadas, com 30km e 90km de resolução horizontal. As simulações foram realizadas utilizando-se 31 níveis na vertical em coordenada-eta, com início 12 horas antes da

2 formação do SCM, aproximadamente. Foram utilizados dados de entrada com resolução de 1º em latitude e longitude, atualizados a cada 6 horas. A visualização dos perfis em diagramas termodinâmicos SkewT-LogP foi realizada utilizando o programa desenvolvido por Bob Hart ( Universidade do Estado da Pensilvânia/EUA). Foram calculados os seguintes parâmetros, para fins de quantificação das diferenças entre os dados simulados e observados (Joliffe e Stephenson, 2003): a) Erro de Viés BE = (x ) (1) onde n = número de estações x = dados simulados x = dados observados Se o valor do erro de viés for positivo, há uma indicação de que o modelo superestime os dados observados. Se, ao contrário, o seu valor for negativo, há uma indicação do modelo em subestimar os dados observados. b) Raiz do Erro Quadrático Médio RMSE = ( )² (2) A raiz do erro quadrático médio significa que quanto maior for à proximidade dos resultados de zero, melhor será a previsão do modelo. c) Desvio Padrão dos Erros = [( ) ] (3) A interpretação do desvio padrão dos erros é dada de maneira que, se os resultados obtidos forem negativos há uma indicação do modelo de subestimar dos dados observados pelo modelo. Se forem positivos, significa que há indicação do modelo de superestimar os dados observados. 3 - RESULTADOS E DISCUSSÃO A Fig.1 mostra as imagens de satélite em 3 horários de evolução do SCM em estudo, no dia 22 de setembro de Na Fig.1a, é possível observar que às 05:00 UTC o sistema ainda estava em estágio de desenvolvimento a noroeste da Argentina se estendendo até o oeste do Rio Grande do Sul, mas já com temperaturas de topo das nuvens atingindo -70 C. A fase mais ativa do sistema ocorreu perto de 09:00 UTC (Fig.1b) quando este atingiu sua área máxima. A Fig.1c mostra a localização de cada estação de radiossondagem utilizada neste trabalho e o sistema em fase de dissipação, as 12UTC do dia 22 de setembro de É neste horário que serão comparadas as sondagens observadas e simuladas. a) 05:00 UTC b) 09:00 UTC c) 12:00 UTC Figura 1 - Sequência de imagens de satélite do SCM que ocorreu no dia 22 de setembro de Os horários estão indicados nas figuras. Em c) estão marcadas as localizações das

3 estações de radiossondagem, 1- Foz do Iguaçu, 2- Curitiba, 3- Florianópolis, 4- Porto Alegre e 5- Ezeiza. A Fig. 2 mostra os perfis verticais observados do dia 22 de setembro de 2007, às 12:00UTC, nas localidades em estudo. O perfil termodinâmico de Curitiba (Fig. 2a) se mostra em maior parte seco, pois se observa que a parte do SCM atuante nesse local é a sua borda, o local com menos atividade convectiva. A velocidade do vento mostra valores pequenos, assim sendo consistente com a pouca atividade convectiva. Em Ezeiza (Fig. 2b), nota-se uma atmosfera seca, de acordo com o afastamento das linhas de temperatura e temperatura do ponto de orvalho, pois de acordo com a trajetória do sistema, esse não passou sobre o local. Logo, sem atividade convectiva, o vento apresentou valores pequenos. Em Florianópolis (Fig.2c), observa-se que a atmosfera se encontra um pouco mais úmida do que nas cidades vistas antes, de acordo com uma maior proximidade do núcleo do sistema. Em Foz do Iguaçu (Fig. 2d), devido à proximidade das linhas de temperatura e temperatura do ponto de orvalho a atmosfera se mostra bastante úmida, e isso pode ser conferido de acordo com a Fig-1c, onde mostra a temperatura de topo de nuvem em -70 C sobre Foz do Iguaçu. A velocidade do vento apresentou em baixos níveis valores superiores aos observados anteriormente em outros locais, devido à atividade convectiva estar quase no seu máximo. Em Porto Alegre (Fig. 2e) o perfil atmosférico mostra atividade convectiva em baixos níveis, devido à umidade da camada, isto é explicado de acordo com a posição do SCM, pois a cidade está sob uma região do sistema com forte atividade convectiva. De acordo com a atividade convectiva, o vento foi observado com valores superiores do que quando a atmosfera está seca. a) b) c) d) e) Figura 2 - Perfis verticais das 12:00 UTC do dia 22 de setembro de 2007, nas estações (a) Curitiba, (b) Ezeiza, (c) Florianópolis, (d) Foz do Iguaçu, (e) Porto Alegre. A Fig. 3 mostra os perfis termodinâmicos simulados das 12:00 UTC do dia 22 de setembro de Em Curitiba (Fig. 3a), observa-se que o modelo reproduziu bem a variável

4 temperatura do ar e velocidade do vento. Na cidade de Ezeiza (Fig. 3b), nota-se que o modelo reproduziu valores semelhantes aos observados para temperatura do ar e para a velocidade do vento, também foram bem representados os dados, com exceção em baixos níveis, pois foram obtidos dados inferiores aos observados. O perfil vertical da cidade de Florianópolis (Fig. 3c) mostra bem reproduzida pelo modelo às variáveis temperatura e velocidade do vento. Na cidade de Foz do Iguaçu (Fig. 3d), observa -se que o modelo reproduziu com valores favoráveis a temperatura do ar, porém a velocidade do vento não foi bem representada em baixos e médios níveis. Em Porto Alegre (Fig. 3e) nota-se que a temperatura do ar foi bem representada, como também foi a velocidade do vento na maioria dos níveis, com exceção em baixos níveis, quando os valores simulados foram inferiores aos observados. a) b) c) d) e) Figura 3 Perfis termodinâmicos simulados para o dia 22 de setembro de 2007 as 12:00 UTC nas estações (a) Curitiba, (b) Ezeiza, (c) Florianópolis, (d) Foz do Iguaçu, (e) Porto Alegre. A tab. 1 mostra os resultados dos cálculos do erro de viés, raiz do erro quadrático médio e desvio padrão dos erros para a temperatura do ar. Analisando os resultados do erro de viés, nota-se que houve na maioria dos níveis uma superestimação dos dados de temperatura do ar. Em relação à raiz do erro quadrático, observa-se que houve superestimação desses dados em todos os níveis, porém em valores maiores próximo à superfície, logo foi o parâmetro que representou maior superestimação dos dados. O desvio padrão dos erros foi o parâmetro que menos superestimou os dados simulados.

5 Tabela 1 Erro de Viés (BE), Raiz do erro quadrático médio (RMSE) e Desvio padrão dos erros (DPE), para 14 níveis de pressão, da temperatura do ar ( C). Níveis (hpa) BE RMSE DPE A tab. 2 representa os resultados dos cálculos do BE, RMSE e DPE para a velocidade do vento. De acordo com a interpretação do erro de viés, observa-se que os dados simulados da velocidade do vento, foram subestimados na maioria dos níveis, sendo que em baixos níveis em maiores valores obtendo até -7.8 C a mais do que os dados observados, e em altos níveis os dados foram superestimados. De acordo com o parâmetro raiz do erro quadrático médio os dados foram superestimados pelo modelo em todos os níveis. Analisando os resultados obtidos de acordo com o desvio padrão dos erros, esses foram superestimados pelo modelo, porém em menores valores. Tabela 2 - Erro de Viés (BE), Raiz do erro quadrático médio (RMSE) e Desvio padrão dos erros (DPE), para 14 níveis de pressão, da velocidade do vento (m/s). Níveis (hpa) BE RMSE DPE CONCLUSÕES Devido aos resultados dos parâmetros de validação de dados, foi concluído que este pode ser um método eficaz para obtenção dos dados do perfil termodinâmico em locais que não há lançamento de radiossonda. Isto porque os dados obtidos a partir das simulações se mostraram semelhantes aos dados observados. 5 - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS JOLLIFEE, I. T.; STEPHENSON, D. Forecast Verification, John Wiley & Sons Ltd. 2003, 240p. CORREA, E. B.; CATALDI, M.; PIMENTEl, L. C. G. Análise comparativa das simulações do modelo de mesoescala MM5 e dados meteorológicos observados para a região do galeão/rj. Anuário de instituto de Geociências UFRJ. v.29, p.66-86, 2006.