Raquel Silva Lima - INFRAERO 1 Mauro Neutzling Lehn INFRAERO 1. Palavras-Chave: Previsão de trovoada, Skill Score, Aeroporto de Guarulhos.

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1 AVALIAÇÃO DAS PREVISÕES DE TROVOADA NO AEROPORTO INTERNACIONAL DE GUARULHOS NO PERÍODO DE 1º DE DEZEMBRO DE 2005 A 31 DE MARÇO DE 2006 Raquel Silva Lima - INFRAERO 1 Mauro Neutzling Lehn INFRAERO 1 RESUMO Este artigo consiste em uma avaliação das previsões de trovoadas feitas para o Aeroporto Internacional de Guarulhos, para o período de 1º de dezembro de 2005 a 31 de março de Para tanto, foram utilizadas previsões de aeródromo (TAF) feitas pela equipe de meteorologistas da INFRAERO-Guarulhos e dados observados (METAR e SPECI), relacionando-os pelo método de skill score. Abstract This paper consists in an evaluation of the thunderstorm forecasting made to the International Airport of Guarulhos, during the 2005/2006 summer. For this purpose, terminal area forecast (TAF) and meteorological surface observations (METAR and SPECI) were used, and these information were related by wearing the skill score method. Palavras-Chave: Previsão de trovoada, Skill Score, Aeroporto de Guarulhos. Introdução O Aeroporto Internacional de Guarulhos é um dos principais do Brasil, atendendo anualmente cerca de 12 milhões de usuários, além de configurar-se como um dos principais centros de logística de carga aérea do país. Para acompanhar o crescimento cada vez maior no número de operações no aeroporto, é necessário que o gerenciamento de navegação aérea (controle de tráfego aéreo, telecomunicações e meteorologia) também acompanhe este crescimento. Com enfoque voltado à meteorologia, destacam-se aqui as previsões meteorológicas, especialmente as previsões de tempo severo, que são essenciais tanto para manter a segurança de passageiros e da tripulação, quanto para evitar danos a bens materiais. Neste contexto, este trabalho propõe uma avaliação objetiva das previsões elaboradas no centro meteorológico do aeroporto, a fim de avaliá-las qualitativamente, e conseqüentemente, proporcionar maior segurança e economia na aviação. Uma importante variável meteorológica que pode influenciar significativamente na operação no aeroporto é a trovoada. Trovoadas, que em meteorologia aeronáutica são definidas como nuvens cumulonimbus (Cbs) com ocorrência de relâmpagos, podem ser prejudiciais as aeronaves, uma vez que Cbs são associados a 1 CMA-1 GR. Aeroporto Internacional de Guarulhos. Rod. Helio Smidt, s/nº - prédio de interligação, 1º andar Sala AIS. raquelsl@gmail.com, mlehn.cnsp@infraero.gov.br

2 correntes verticais intensas, gerando turbulência e formação de gelo em seu interior, podendo danificar seriamente a aeronave e comprometer a segurança do vôo. As previsões de aeródromo (Terminal Aerodrome Forecast - TAF) confeccionadas no Centro Meteorológico de Aeródromo (CMA-1) do aeroporto de Guarulhos são avaliadas por amostragem, seguindo critérios definidos pelo Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA - ICA 105-8). Para a avaliação das previsões TAF confeccionadas no CMA-1 utilizar-se-á o critério mais comum em avaliação de previsões de tempo, o Skill Score, onde se pretende identificar os índices de acerto para as previsões de trovoada no aeroporto de Guarulhos. A amostra de dados refere-se ao período de 1º de dezembro de 2005 a 31 de março de 2006, sendo considerada aqui, como o verão de MATERIAIS E MÉTODOS Nº DE DIAS DEZ/05 JAN/06 FEV/06 MAR/06 MESES NA análise foram utilizados dados extraídos das mensagens codificadas de observação meteorológica de aeródromo (METAR e SPECI) e da previsão de aeródromo (TAF) do aeroporto de Guarulhos, obtidas por meio da Rede de Meteorologia do Comando da Aeronáutica (REDEMET 2 ), abrangendo o período considerado para o estudo. Para a análise e confecção das mensagens TAF normalmente são utilizadas as imagens de satélite e radar, as seqüências de METAR e SPECI, e as previsões numéricas de tempo (resultados dos modelos MBAR, ETA, modelo Global (CPTEC) e GFS Medium Range Forecasts for South America). Figura 1 - Número de dias com registro de ocorrência de trovoadas no aeroporto de Guarulhos no período de 1º de dezembro de 2005 a 31 de março de Para que conste a presença de trovoada (TS) nas mensagens METAR (mensagens de observações horárias regulares) e SPECI (mensagens de mudança significativa de condição de tempo), é neces- 2

3 sário que o observador meteorológico observe um relâmpago e/ou ouça um trovão em um Cb a uma distância menor que 16km (DECEA - MCA ). Na Figura 1, observa-se a distribuição mensal do número de dias com registro de trovoadas no período desta pesquisa. É importante ressaltar que foram avaliadas apenas as previsões do verão de 2005/2006, e esta a- valiação foi independente do fenômeno meteorológico que provocou ou inibiu as trovoadas, sendo ignoradas quaisquer relações de causalidade. Deve-se observar também que foram consideradas as previsões de ocorrência de trovoadas (grupos de mudança de tempo BECMG e TEMPO), e as probabilidades de 30% e 40% de ocorrência deste fenômeno (grupos PROB30 e PROB40, respectivamente) (DECEA - FCA 105-2). A avaliação das previsões de trovoadas foi feita considerando estes preditandos discretos (considerando apenas se o evento ocorreu ou não, independente de quantidade ou horário de ocorrência), e as previsões, categóricas binárias (do tipo ocorre/não ocorre). A comparação previsto/observado é obtida por meio de uma tabela de contingência (Tabelas 1 e 2) (Oliveira, 2002, apud Wilkis, 1995) que serve como matriz de dados para a estimativa dos índices de precisão. As informações utilizadas totalizaram 487 TAFs e 3228 METARs e SPECIs. Tabela 1 Tabela de contingência padrão. OCORRIDO SIM NÃO TOTAL PREVISTO SIM a b a+b NÃO c d c+d TOTAL a+c b+d T=a+b+c+d A análise comparativa dos dados observados e das previsões resultou no quadro abaixo: Tabela 2 Tabela de contingência para previsão de trovoadas no aeroporto de Guarulhos no período de 1º de dezembro de 2005 a 31 de março de OCORRIDO SIM NÃO TOTAL PREVISTO SIM NÃO TOTAL A seguir foram calculados os seguintes índices (Oliveira, 2002, apud Wilkis, 1995): Probabilidade de detecção (POD): Probabilidade de ocorrência de um evento previsto, considerando o número de ocorrências. Para POD=100%, todos os eventos previstos de fato ocorreram. a POD = 100 (1) a + c Índice de acerto (H): Porcentagem de previsões corretas (considerando eventos previstos e ocorrido, e não previstos e não ocorridos). Para H=100, a previsão foi absolutamente correta. a + d H = 100 (2) T

4 Índice crítico de sucesso (ICS): Relação percentual entre as previsões confirmadas (evento previsto e ocorrido) e o total de previsões feitas adicionadas às ocorrências não previstas. Para ICS=100, todas as previsões foram acertadas (tudo o que foi previsto ocorreu, e tudo o que não foi previsto, não ocorreu). a ICS = 100 (3) a + b + c Razão de alarme falso (RAF): Porcentagem de não ocorrência de eventos previstos, comparado ao numero total de previsões (eventos previstos e ocorridos, e previstos, porém não ocorridos). O valor ideal de RAF é 0. b RAF = 100 (4) a + b Dadas estas informações, procederam-se os cálculos destes índices, utilizando os números contidos na tabela de contingência (Tabela 2) para avaliação geral do período considerado e avaliações mensais das previsões, utilizando o mesmo método. RESULTADOS E DISCUSSÕES Como resultados, foi gerada uma tabela com resultados numéricos dos cálculos dos índices (Tabela 3), e gráficos de colunas com estes resultados, onde as quatro primeiras colunas são os índices mensais, e a última representa o índice do período. Tabela 3 Resultado dos cálculos dos índices para previsão de trovoadas no aeroporto de Guarulhos no período de 1º de dezembro de 2005 a 31 de março de ÍNDICE (%) DEZEMBRO JANEIRO FEVEREIRO MARÇO GERAL POD 83,33 82,98 83,33 93,98 86,97 H 71,43 57,72 53,57 84,13 67,15 ICS 52,63 42,86 49,02 79,59 56,71 RAF 41,18 53,01 45,65 16,13 38,02 A Probabilidade de Detecção (POD) considera o número de ocorrências, para indicar quão previsível foi um evento. Os resultados do cálculo deste índice são ilustrados na figura 2a. A POD em março foi a maior do período (aproximadamente 94%), e na avaliação geral para os quatro meses, a probabilidade de detecção foi de aproximadamente 87%. Estes resultados indicam que, considerando o número de ocorrências, as chances de se fazer previsões corretas de ocorrência de trovoadas eram grande. A figura 2b refere-se à distribuição mensal do índice percentual de acerto (H) de previsão de trovoadas.o índice médio para o período foi de 67%, tendo o mais alto ocorrido no mês de março, acima de 80%, e o mais baixo registrado para o mês de fevereiro, abaixo de 55%. O índice de acerto mínimo recomendado pelo DECEA é de 75% (valor estabelecido a partir de documento de padronização internacional ICAO, 2004), e o recomendado no Procedimento de Qualidade em Navegação Aérea (PGQ. NA, 2006) é de 85% (lembrando que estes valores foram estabelecidos para outro método de

5 correção). Considerando os valores indicados anteriormente, e a finalidade destas previsões (segurança de vôo), o índice de acerto calculado para o período em questão foi baixo, observando a probabilidade de detecção analisada acima (Fig. 2a) ÍNDICE ÍNDICE (%) (%) DEZ/05 JAN/06 FEV/06 MAR/06 GERAL PERÍODOS (a) POD (b) H ÍNDICES (%) ÍNDICE (%) DEZ/05 JAN/06 FEV/06 MAR/06 GERAL PERÍODOS (c) ICS (d) RAF Figura 2 Índices do Skill Score calculados para as previsões de trovoada no aeroporto de Guarulhos, no período de 1º de dezembro de 2005 a 31 de março de 2006: (a) Probabilidade de detecção (POD); (b) Índice de acerto (H); (c) Índice crítico de sucesso (ICS); (d) Razão de alarme falso (RAF). A figura 2c está relacionada ao Índice Crítico de Sucesso (ICS). Este índice corrobora o anterior (H) para o mês de março (também em torno de 80%), porém indica um aproveitamento menor nos outros meses, sendo dois deles (janeiro e fevereiro) com ICS menor que cinqüenta por cento, com o mês de janeiro tendo o ICS mais baixo, inferior a 45%. A figura 2d representa a Razão de Alarme Falso (RAF), onde foi observado que a menor RAF ocorreu no mês de março (menor que 20%), a maior foi verificada no mês de janeiro (acima de 50%), e na avaliação geral foi de 38%. Por meio deste índice, podemos concluir que para este período, o número de previsões de trovoadas não confirmadas é grande, embora devemos ressaltar que foram consideradas como previsões de trovoadas os grupos de mudança de tempo e os grupos de probabilidade de 30% e 40% de ocorrência de trovoadas.

6 CONCLUSÕES Pelos resultados encontrados, observou-se que o Índice de Acerto (H) no Centro Meteorológico de Guarulhos, para o verão de , foi abaixo do esperado, principalmente quando comparado com a Probabilidade de Detecção (POD). Notou-se também, que o Índice Crítico de Sucesso (ICS) foi abaixo de 50% em dois dos quatro meses avaliados, e por isso, pode-se concluir que no verão de houve uma tendência a incluir as trovoadas nas previsões, identificadas por meio da Razão de A- larme Falso (RAF). Uma vez que o número de previsões avaliadas foi relativamente baixo, e que o período avaliado nesta pesquisa foi curto, faz-se necessária uma avaliação de um número maior de dados, ou seja, avaliações de verões de anos anteriores, considerando que as trovoadas são mais freqüentes nesta estação do ano. Vale ressaltar a dificuldade de previsão da trovoada, uma vez que no verão, normalmente, são isoladas e as ferramentas utilizadas ainda não são suficientes. Sugere-se que esta avaliação seja estendida a outras variáveis. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem a Coordenadora de Meteorologia Cristina Fogaccia, a Elizabeth Reuter, e a toda a equipe de previsores e observadores meteorológicos do Aeroporto de Guarulhos. REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS BRASIL. DECEA. Manual de Códigos Meteorológicos - MCA Rio de Janeiro, novembro, BRASIL. DECEA. Métodos de Avaliação de Previsões Meteorológicas ICA Rio de Janeiro, maio, ICAO. Meteorological Service for International Air Navigation Annex 3. Attachment B Operationally Desirable Accuracy of Forecasts ATT B-1. Julho, OLIVEIRA, G. A. Métodos Estatísticos no Auxílio à Previsão de Nevoeiro Para o Aeródromo de Guarulhos. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal de Santa Catarina, Fevereiro, p. INFRAERO. Procedimento de Qualidade - PGQ.NA. 01 Procedimento dos Processos de Navegação Aérea. Agosto, p. WILKS, D. S. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Academic Press, New York, p.