Utilização de bibliotecas open source para aplicações na Rede Cearense de Radares

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1 Utilização de bibliotecas open source para aplicações na Rede Cearense de Radares Mikhail José P. P. de Oliveira Arthur Costa T. Souza Alfredo Carneiro M. Neto Abstract This paper discusses the use of open source libraries at Cearense Network of Radars (RCR) for the purpose of dissemination of meteorological and hydrological applications, especially by increased of Weather Radar coverage area in Brazil and worldwide. But there are many obstacles that prevent the use of data meteorological radars. For the weather radar processing data the most open source libraries use the Python language [1], some need Radar Software Library (RSL) of the National Aeronauticsand Space Administration (NASA). These libraries aims, facilitated the manipulation of data from radar, reduce dependencies of proprietary software and expand the growth of weather radar community. There are two open source libraries that are commonly used at the time, which are the ART Toolkit Radar (Py-ART) and Weather Radar Library (wradlib), which have the New BSD license and the MIT respectively. The use of these libraries at RCR, is already in the search and implementation phase. In addition, with the use of these libraries at RCR, we hope to have better maintenance code and simplifies the generation of meteorological products process from the Radar. The expected results are an improvement in monitoring and analises of rainfall in the state of Ceará. Keywords Open Source, Radar Weather, Python. I. INTRODUÇÃO Atualmente, o número de bibliotecas open source tem aumentado de forma muito rápida, principalmente na Linguagem Python, onde a comunidade é bem ativa. A comunidade de meteorologia tem contribuído bastante nesse crescimento, principalmente na área do Radar Meteorológico. Essas bibliotecas estão ganhando cada vez mais espaço nos centros de pesquisa, como na National Aeronautics and Space Administration (NASA), através do programa Tropical Rainfall Measuring Mission s (TRMM) que desenvolveu a biblioteca RSL [2] para Radar, desenvolvido na linguagem C, assim aceitando vários formatos, como por exemplo o Sigmet. A Universidade do Texas criou a partir desse projeto a PyRSL [3], assim facilitando o uso do Software, já que a linguagem Python tem uma grande curva de aprendizado [4]. Hoje existem algumas bibliotecas que complementam a PyRSL, como o ARM Radar Toolkit (Py-ART) e o Weather Radar Library (wradlib). Essas bibliotecas são open source e os códigos estão abertos para cooperação. Dados de radar meteorológico é potencialmente útil em meteorologia, hidrologia e gestão de riscos. Sua capacidade de fornecer informações sobre precipitação com resolução espaço e temporal de alta sobre grandes áreas faz com que seja uma ferramenta valiosa para as previsões meteorológicas a curto prazo ou previsão de inundações. A (FUNCEME) realiza o monitoramento da precipitação sobre toda a região metropolitana da capital cearense e de vários municípios da região litorânea e de parte do Oceano Atlântico através do radar meteorológico Doppler de banda X, instalado em Fortaleza, em Este radar foi pioneiro na Região Nordeste do Brasil e tem uma área de abrangência que atinge o raio máximo de 120 quilômetros. Em 2011, foi implantada a Rede Cearense de Radares (RCR), através da integração deste radar de Fortaleza, com o radar de Quixeramobim, instalado em novembro daquele ano. Este novo radar é do tipo Doppler, de banda S e possui capacidade para estimar a precipitação dentro de um raio de 200 km e realizar o monitoramento de sistemas meteorológicos dentro de um raio de 400 km, cobrindo, assim, todo o estado do Ceará e algumas áreas dos estados vizinhos. Com a operação desta rede de radares, seus dados já têm sido disponibilizados pela internet [5]. A motivação para utilizar as bibliotecas open source como por exemplo o Py-ART e o wradlib na RCR é a facilidade na manipulação de I/O, visualização dos dados de radar meteorológico, uma crescente comunidade científica e um melhor monitoramento das chuvas no estado do Ceará. As próximas seções deste artigo estarão organizadas da seguinte maneira: na seção 2 serão abordados alguns um breve histórico e conceitos básicos de radar meteorológico. Na seção 3 será apresentada as bibliotecas open source para radares meteorológicos. A seção 4 descreverá os produtos meteorológicos, gerados pelo radar meteorológico e utilizados na RCR. Por fim, na seção 5 apresentará as conclusões e os futuros trabalhos a serem desenvolvidos na RCR. II. RADAR METEOROLÓGICO A palavra Radar significa RAdio Detection And Ranging. Angelis [6] mostrou que o radar tem sido utilizado de forma genérica para classificar os sistemas de transferência de ondas eletromagnéticas que operam na faixa de frequência de microondas. No inicio da década 30, com as crescentes ameaças de guerra, ocorreu um grande impulso nas pesquisas em torno do radar. A Inglaterra, em meados de 1936, projetaram um radar com alcance de aproximadamente 65 km. Em 1938 instalou uma rede de estações de radares, com a função de detectar aviões inimigos e orientar as aeronaves de defesa

2 Figure 1. Esquema do funcionamento do radar. aérea em sua costa leste. Angelis [6] descreveu que nesse período que observou-se o potencial do radar em detectar alvos meteorológicos". Em 1939, foi projetado uma válvula chamada Magnetron, desenvolvido por John Randall e Henry Boot, da Universidade de Birmingham, capaz de produzir pulsos de elevada potência com comprimento de onda de 10 cm conforme Angelis [6]. Assim, Angelis [6] mostrou que tornou-se possível o uso de altas frequências, na faixa de micro-ondas, e uma diminuição considerável do tamanho da antena, permitindo que o radar pudesse determinar a posição de um alvo com maior precisão. Após a 2 a Guerra Mundial, o radar, que era de uso exclusivo militar, passou a ser fabricado e utilizado em outras atividades. Um dos fatos mais importantes no avanço da tecnologia do radar, foi o desenvolvimento da técnica Doopler, que ocorreu em meados de Um radar meteorológico é um tipo de radar que tem como função a estimativa de precipitação, localização e cálculo de seu movimento, como também na estimativa de sua característica como neve e granizo, além de operar na previsão de sua intensidade e posição futura. Os radares meteorológicos mais modernos utilizam a tecnologia Doopler, para mensurar a velocidade radial das precipitações das antenas de feixe direcional. O efeito Doppler altera a frequência recebida de cima ou de baixo baseado na velocidade radial da precipitação (em aproximação ou afastamento) no feixe, assim permitindo a medição precisa e direta da velocidade da precipitação conforme Emídio [7]. O radar meteorológico emite pulsos eletromagnéticos que são refletidos pelas partículas de chuva na atmosfera, e capta esse sinal de volta pelo receptor. A relação entre a intensidade do sinal enviado e recebido, é denominada de reflexividade, que é correlacionada à intensidade de chuva que está caindo em uma determinada região. Na Figura 1 apresenta o funcionamento simplificado do radar. [8] III. A. ARM Radar Toolkit (Py-ART) BIBLIOTECAS OPEN SOURCE A biblioteca Py-ART [9] foi desenvolvida na pelo grupo de pesquisa Atmospheric Radiation Measurement (ARM) liderados pelo Dr. Scott Collis e o Dr. Jonathan Helmus do departamento de energia do Estados Unidos da América. O Py-ART contém uma coleção de algoritmos de radar meteorológico e utilitários, para trabalhar com dados a partir do radar local, mas foi projetado para que ele possa ser utilizado por outros radares. O Py-ART tem a capacidade de realizar a leitura de vários formatos de radares meteorológicos, como por exemplo Sigmet/IRIS, MDV, CF/Radial, UF e NEXRAD. Para a escrita o Py-ART realiza no formato NetCDF no padrão CF/Radial e MDV. Na biblioteca contém rotinas que podem produzir vários, incluindo Plan Position Indicators (PPIs) e Range Height Indicators (RHIs). Py-ART possui quatro principais módulos, que são Core, I/O, Correções e Gráficos. No módulo Core contém as funções para interagir com dados de radares meteorológicos, já para o módulo I/O contém classes e funções que são capazes de ler dados e gravar dados em vários formatos de arquivos. No Graph possuem as funções para plotagem dos produtos meteorológicos. No módulo Correct possui métodos que tem a capacidade de realizar uma série de correções para o radar. B. Weather Radar Library (wradlib) Já a biblioteca Wradlib [10] foi desenvolvida pelo Instituto da Terra e Ciências Ambientais liderados pelo Dr. Maik Heistermann da Universidade de Potsdam na Alemanha. O Wradlib é projetado para ajudar nas etapas mais importantes de processamento de dados de radar meteorológico, que podem incluir a leitura de formatos de dados comuns, georreferenciamento, conversão de refletividade à precipitação de intensidade, identificação e correção de fontes de erros típicos (tais como atenuação) e visualização de dados. Os principais módulos do wradlib são I/O, Z-R Conversões, Correções, Interpolação, Gráficos e Georreferenciamento. No módulo I/O contém os métodos de leitura e escrita de vários dados de radares, já o módulo de conversão contém as funções de transformar refletividade em taxas de precipitação e viceversa. No módulo de correção, contém os métodos de correção de atenuação e entre outros. O módulo de Interpolação, pode realizar as interpolações dos dados a partir de uma grade polar a uma grade cartesiano ou pontos irregulares, observações para uma grade ou um conjunto de pontos irregulares e preenchendo os valores em falta. Assim como no Py-ART, o módulo gráfico têm funções de plotagem dos produtos meteorológicos. Por fim, no módulo de Georreferenciamento contém alguns métodos para transformar as coordenadas a partir de uma projeção de origem para uma projeção de destino. IV. PRODUTOS METEOROLÓGICOS Como dito na Introdução, atualmente a FUNCEME tem em operação um radar meteorológico Banda-S, Doppler, modelo RMT-0100DS, da IACIT Soluções Tecnológicas (IACIT), instalado na Serra de Santa Maria, na cidade de Quixeramobim, localizada no Sertão Central do Estado do Ceará, e em operação desde o final de 2011, tem como características técnicas descritas na Tabela I. Atualmente o sistema de aquisição dos dados está ajustado para permitir a definição de rotinas de medições de dados que apresentem alta resolução espacial e temporal (com atualização de aproximadamente 8 minutos) das informações de precipitação. O sistema RMT-0100DS gera três campos (ou variáveis) básicas em Meteorologia com Radar: Refletividade (Z), Velocidade Radial (Vr) e Largura Espectral (W). Através do uso do Py-ART e wradlib o usuário poderá gerar e visualizar dados atuais das variáveis primárias (refletividade, velocidade radial e largura espectral) nos seis modos de visualização Plan Position

3 Table I. CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS DO RADAR RMT-0100DS DA Frequência de Operação 2,7 a 2,9GHz Potência de Pico 600kW Largura de Pulso 2µs Freq. de Repetição de Pulso 250 a 400Hz Polarização Linear horizontal Largura do feixe 1 Figure 3. Visualização de um PPI do radar banda S da data de 31/03/2014 Figure 2. Visualização da variável Vr do radar banda S da data de 31/03/2014 Indicator (PPI), Constant Altitude PPI (CAPPI), Range Height Indicator (RHI) e Pseudo Constant Altitude PPI (PCAPPI), Acumulados de precipitação pluviométrica (horária e diária) e Chuva previsão de curtíssimo prazo, a partir do dado bruto (RAW) do Radar no formato proprietário Sigmet. Nas subseção seguir são descritas as 3 variáveis medidas pelo radar Doppler, seus modos de visualização e os produtos que poderão ser obtidos a partir dessas variáveis. A. Variáveis Principais A refletividade (Z) é uma medida de quanto de energia foi retroespalhada pelos hidrometeoros (alvos) existente na atmosfera. A unidade utilizada para medição é o dbz, que tem proporção logarítmica da refletividade. Os valores variam de -30 a 75 dbz e quanto maior forem esses valores, maior será a largura das gotas presentes no volume mensurado, que consequentemente, maior será a intensidade de precipitação conforme Calvetti [11]. A maioria dos radares modernos que utilizam a tecnologia Doppler podem medir facilmente a velocidades dos hidrometeoros. A velocidade radial (Vr) é a velocidade de chegada ou afastamento dos hidrometeoros em relação ao radar na direção do feixe conforme Calvetti [11]. O vento radial é mostrado em m/s com valores positivos para os hidrometeoros que se afastam e valores negativos para os hidrometeoros que se aproximam do radar. Na Figura 2 mostra um exemplo de visualização da variável Vr, utilizando a biblioteca wradlib. A Largura espectral (W) é uma medida da dispersão de velocidades dentro do volume da amostra (pixel) do radar. Em outras palavras, é a distribuição de velocidades dentro de um único pixel. Figure 4. Visualização de um CAPPI do radar banda S da data de 04/11/2013 das 10H02M00S. B. Produtos O PPI é um produto que é gerado de uma varredura em azimute com um elevação constante, cuja a variável é plotada em um plano, em que o centro marca a posição do radar. É utilizado para vigilância a grandes distâncias, por exemplo, num raio de 400 km. Na Figura 3 mostra um exemplo de PPI utilizando a biblioteca wradlib. O CAPPI é um produto em um plano horizontal em uma determinada altitude, adquirida por meio de cortes de diversas elevações adjacentes da altitude de interpolação, adquiridos através de uma varredura volumétrica. Na Figura 4 mostra um exemplo de CAPPI utilizando a biblioteca Py-ART. O RHI é um produto de seção vertical de uma variável, onde fixa um azimute e ocorre uma varredura de várias elevações. Com esse produto podem-se visualizar estrutura vertical, assim como acompanhar o desenvolvimento dos diferentes estágios das tempestades. Na Figura 5 mostra um exemplo de RHI utilizando a biblioteca wradlib. No PCAPPI é que a zona cega abaixo e acima do radar não são mascarados, mas preenchido por interpolação. Só

4 Figure 5. Visualização de um RHI do radar banda S da data de 31/03/2014 Figure 7. Visualização de um Acumulado de 3h do radar banda S da data de 31/03/2014. Figure 6. Visualização de um PCAPPI do radar banda S da data de 31/03/2014 das 03H10M56S. as áreas situadas fora do alcance do radar são ocultados. Como resultado, as áreas de "cegos" abaixo do radar são particularmente preenchido a partir do ângulo de elevação mais baixa disponível. Na Figura 6 mostra um exemplo de PCAPPI utilizando o software web APP Radar [5] desenvolvido na Acumulados de precipitação pluviométrica: horária e diária. São gerados a partir dos dados na relação dbz convertidos para a taxa de precipitação na relação Marshall-Palmer Z(R) em mm/h. Assim acumulando no tempo, de forma horária ou diária, afirmando que a taxa de precipitação seja constante, para próxima varredura. Nas Figuras 7 e 8 mostra um exemplo de Acumulados de precipitação pluviométrica horária e diária utilizando o software web APP Radar [5] desenvolvido na Chuva previsão de curtíssimo prazo são gerados a partir da utilização do algoritmo FORTRACC que tem o objetivo de obter a evolução temporal e a trajetória dos sistemas convectivos, dos quais em geral estão associados com precipitações intensas e rajadas de vento conforme Machado [12]. V. C ONCLUSÕES Com base nos resultados obtidos com a utilização das bibliotecas open source, Py-ART e wralib, traz um grande ganho no desenvolvimento de novos produtos meteorológicos, assim como no monitoramento das precipitações no estado do Ceará. A facilitação das operações I/O e visualização de Figure 8. Visualização de um Acumulado de diário do radar banda S da data de 31/03/2014. dados de radar são pontos positivos, para utilização dessas bibliotecas na Com o uso das bibliotecas, acabou eliminado o problema da portabilidade, podendo ser utilizadas em qualquer máquina, seja Unix, Linux ou Windows. Além disso, viu-se que a comunidade é bastante ativa, assim gerando um intercambio de experiencias com o uso das bibliotecas. Por fim temos como trabalho futuro a integração total das bibliotecas nos nossos sistema de back-end da RCR. AGRADECIMENTOS Os autores gostariam de agradecer a R EFERÊNCIAS [1] [2] [3] [4] [5] COMUNIDADE DE SOFTWARE DE RADAR METEOROLÓGICO, Disponível MERRITT, J. H., TRMMM Radar Software Library, National Aeronautics and Space Administration, EUA, 1996, Disponível gv/software/rsl/ BRUNING, E. C., A Python wrapper for NASA s Radar Software Library, Texas Tech University, EUA, 2011, Disponível PYTHON BRASIL, Sobre o Python, Brasil, 2015, Disponível APP RADAR, Software Web, FUNCEME, Brasil, Disponível

5 [6] ANGELIS, C. F. Radar Meteorológico: Teoria, Conceitos e Aplicações. Slides, INPE, Cachoeira Paulista SP [7] EMÍDIO, Z. P. O. Impacto do balanço hídrico em diferentes tipos de solos: comparação entre dados de radar-pluviômetro e análise de tendência da chuva em área agrícola.. Tese de Doutorado, Universidade Estadual Paulista, Instituto de Geociências e Ciências Exatas, [8] CERQUEIRA, J. L. R. P. de, Estudo Radiometeorológico da Região Amazônica. Tese de Doutorado, PUC, Rio de Janeiro RJ, [9] COLLIS, S. and HELMUS, J. The Python ART Radar Toolkit, Atmospheric Radiation Measurement, EUA, 2014, Disponível [10] HEISTERMANN, M., et al, An open source library for processing weather radar data (wradlib), Hydrol. Earth Syst. Sci., 17, , doi: /hess [11] CALVETTI, Leonardo, et al. Sistema Integrado de Análise e Visualização de Dados de Radar Meteorológico Doppler. Congresso Brasileiro de Meteorologia. Foz do Iguaçu, PR [12] MACHADO, L., et al. The convective system area expansion over Amazonia and its relationships with convective system life duration and high-level wind divergence. Monthly weather review, v. 132, n. 4, p , 2004.