Um Estudo das Tempestades Convectivas Severas do Estado de Minas Gerais Usando Modelos de Mesoescala

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1 Um Estudo das Tempestades Convectivas Severas do Estado de Minas Gerais Usando Modelos de Mesoescala Tainã M. Barreto; Sérgio A.A.G. Cerqueira; Cláudio C. Pellegrini; Universidade Federal de São João del-rei, ABSTRACT: During the rainy season in the state of Minas Gerais, Southeast Brazil, a number of natural disasters occur due to the combination of large precipitation and unlevel terrain. Such events, beyond the loss of lives, are also responsible for significant economic, social and environmental losses. In this work we present some results from the sensibility studies to physical parameterizations with the MM5 mesoscale model in simulating observed convective storms occurred in the region. The results are part of a batch of tests done over a sample of the 17 largest precipitation severe convective storms registered by automatic surface weather stations over the last years. The results suggest that there is no unique parameterization adequate for every event, even though one of the schemes tested seams more adequate for the whole set of simulated events. Palavras-chave: tempestades convectivas severas, modelos de mesoescala 1. INTRODUÇAO Durante o período chuvoso do estado de Minas Gerais, que vai de outubro a março, registra-se uma variedade de problemas relacionados à associação de grande quantidade de precipitação e relevo acidentado. São deslizamentos de terra, alagamentos, desabamentos, interrupções no tráfego aéreo e rodoviário, interrupção no fornecimento de energia elétrica e epidemias. Tais acontecimentos ocasionam, além da desastrosa perda de vidas, expressivos prejuízos à economia, à sociedade e ao meio ambiente, onerando o desenvolvimento da região. Diante desses problemas torna-se evidente a necessidade de melhorar o entendimento das tempestades convectivas severas (TCS) características do estado de Minas Gerais. Isso permitiria, no longo prazo, desenvolver um sistema de alerta que possibilitasse aos órgãos públicos, às concessionárias de serviços públicos e à população em geral antecipar-se eficazmente à sua ocorrência e evitar a ampliação de seus efeitos Neste trabalho são apresentados parte dos resultados dos testes de sensibilidade ao uso de diferentes tipos de parametrização física realizados com o MM5 ao simular algumas TCS ocorridas na região central de Minas Gerais. É importante considerar o impacto das parametrizações físicas sobre os resultados (Baldwin et al., 2002). O conhecimento dessas é de grande importância na correção subjetiva de deficiências e limitações intrínsecas ao seu emprego em modelos numéricos (p.ex., Cortinas e Stensrud, 1995). Diferentes esquemas possuem históricos distintos e, muitas vezes, concepção teórica completamente diferente (Mapes et al., 2004). Comparações entre o uso de diferentes opções têm sido publicadas, em conexão tanto com estudos para obter previsões de curto quanto de longo prazo. Ainda que os resultados sejam tão específicos que seja difícil fazer um resumo significativo, Mapes et al. (2004) apresenta um diagnóstico bastante interessante do estado da arte através do uso de um indicador simples. O tratamento sistemático de TCS é um assunto relativamente novo na literatura. O tema vem ganhando cada vez mais interesse nos últimos anos, talvez devido ao aumento da densidade populacional, talvez devido ao aquecimento global (que tem favorecido sua ocorrência), talvez devido ao uso cada vez mais intensivo da terra, muito possivelmente pela combinação de todos esses fatores. A situação atual é de franco progresso, mas os resultados obtidos ainda não são completamente satisfatórios (Doswell, 2001) pela falta de entendimento sobre assuntos essenciais. Independentemente das limitações, muito tem sido feito no sentido

2 de entender melhor até que ponto os modelos operacionais, em particular os de meso-escala, são capazes de representar eventos severos (Thielen e Gadian 1997, Mass et al., 2002, Kusaka et al., 2005, Serafin e Ferretti, 2007 dentre outros). 2. MATERIAIS E MÉTODOS Adotamos neste trabalho a definição de TCS empregada pelo Australian Bureau of Meteorology (Nascimento, 2006), i.e., eventos que apresentem rajadas de vento superiores a 25 m/s e/ou precipitação superior a 41 mm/h. Com essa definição em mente, dados observacionais horários foram obtidos para 24 cidades da região central de Minas Gerais junto ao Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Destes dados, as mais intensas TCS ocorridas em cada cidade foram tomadas para o presente estudo, totalizando 17 eventos. Todas as simulações foram executadas utilizando o MM5. Para as simulações realizadas, o terreno foi representado através dos dados do United States Geological Survey (USGS), com resolução geográfica horizontal de 0,5 (925 m) e precisão vertical na elevação do terreno de no máximo 30 m ( O modelo foi inicializado com dados meteorológicos de reanálise do modelo global GFS (Global Forecast System) do National Centers for Environmental Prediction (NCEP), com resolução geográfica espacial de 1º (ou 111 km) e temporal de 6 horas, sendo os mesmos dados utilizados como condição de contorno durante a integração. 3. RESULTADOS E DISCUSSÃO Inicialmente, decidiu-se verificar a influência de fatores não relacionados aos processos sub-grade sobre a capacidade do MM5 de prever TCS na região. Foram testados o número de domínios aninhados, a resolução vertical da malha, o momento de início da simulação em relação à ocorrência da TCS e o uso do modelo de solo-superfície NOAH- LSM. Os resultados dos testes (Barreto et al., 2010) apontaram para o uso de 3 grades aninhadas (centralizadas sobre a estação meteorológica da cidade onde foi registrada a TCS), todas com 94x94 pontos. Para o menor domínio foi utilizada a máxima resolução permitida pelo MM5 ( x = 1 km) e os domínio intermediário e maior utilizaram resoluções de 3 e 9 km, respectivamente dando ao maior domínio uma cobertura de 846x846 km. A relação de 3:1 entre a resolução dos domínios aninhados permite a comunicação bi-direcional de dados entre eles. O passo de tempo utilizado foi de 20 segundos. Os testes também apontaram para a utilização de 67 níveis verticais posicionados de forma concentrada próximo ao solo, onde o processo convectivo se deflagra, um pouco menos concentrada na média troposfera e ainda menos na alta troposfera. Em relação ao momento de início da simulação, decidiu-se pela inicialização com 6-12 horas de antecedência da TCS observada. Finalmente, o uso do LSM melhorou a descrição da TCS simulada, como era de se esperar em processos fortemente dependentes das condições de superfície como a deflagração de células convectivas. Realizados os testes anteriores, passou-se a testar a influência de algumas das cinco parametrizações físicas disponíveis no MM5. Para os testes não foi necessário o uso de nenhuma parametrização para a formação de cúmulos, pois x < 5 km. Foi, além disso, utilizado o esquema RRTM para a parametrização da radiação de onda longa, por ser esse o mais completo dentre os esquemas disponíveis, a despeito de seu relativamente baixo custo computacional. Pelos motivos expostos anteriormente também foi utilizado o esquema NOAH-LSM em todas as simulações. Das opções restantes, parametrização da CLA e umidade, optou-se por testar duas opções de cada. Foram testados os esquemas de chuva quente e de fases mistas para a umidade e os esquemas Eta e MRF para a CLA. A tabela 1 mostra a denominação usada nos testes, relacionada ao número usado no MM5 para designar cada esquema (entre parênteses).

3 Tabela 1. Tipos de parametrização utilizada Umidade Chuva quente (3) Fases mistas (5) Eta (4) Tipo 3-4 Tipo 3-5 Camada Limite MRF (5) Tipo 5-4 Tipo 5-5 A seguir são apresentados alguns dos resultados obtidos pelo modelo, considerados significativos, para as TCS corridas em São João del-rei em 21/01/2007, Timóteo em 22/09/2006 e Curvelo em 25/12/08. Apenas o campo de precipitação do menor domínio é apresentado para o horário que julgamos capturar melhor a TCS em questão. Fig. 1 Precipitação do modelo para a TCS ocorrida em São João del-rei em 21/01/2007. Parametrizações tipo 3-4 (sup., esq.), 3-5 (sup., dir.), 5-4 (inf., esq.), 5-5 (inf., dir.) A Fig. 1 mostra os resultados do modelo para a TCS ocorrida em São João del-rei. O horário da TCS observada corresponde à 7ª hora de simulação. A precipitação registrada foi de 64,4 mm/h. Os resultados do modelo mostram a presença de diversas células convectivas próximo ao ponto onde a TCS foi registrada (sempre no centro do domínio) em todas as parametrizações, com precipitação em torno do valor registrado, exceto no tipo 3-4. O modelo prevê células a menos de 10 km do centro da grade. Observe-se, porém, que a TCS prevista ocorre 5 horas antes do evento registrado, na 2ª hora de simulação. Isso explica, em parte, a pouca diferença existente entre os resultados previstos com 3 das 4 das parametrizações. A Fig. 2 mostra os resultados do modelo para a TCS ocorrida em Timóteo (76 mm/h, na 8ª hora de simulação). Percebe-se que o evento é mais bem representado pelo modelo com a parametrização do tipo 3-4, que captura células convectivas com intensidade máxima em torno dos 50 mm/h a menos de 35 km do centro da grade na 12ª hora de simulação Neste horário a parametrização do tipo 5-5 também captura relativamente bem a TCS, mas os tipos 3-5 e 5-4 nem tanto. Com relação à TCS observada em Curvelo (Fig. 3, 59 mm/h, correspondente à 9ª hora de simulação), ela é mais bem representada pela parametrização do tipo 3-4, que mostra precipitação de 45 mm/h na 15ª hora de simulação, praticamente sobre o

4 local onde ela foi registrada. As outras três parametrizações apresentam resultados semelhantes, com células de mesma intensidade, porém distantes pelo menos 20 km do centro da grade. Fig. 2 Idem Fig.1 para a TCS ocorrida em Timóteo em 22/09/2008. Fig. 3 Idem Fig.1 para a TCS ocorrida em Curvelo em 25/12/ CONCLUSÕES O presente trabalho apresentou testes da sensibilidade do modelo de mesoescala MM5 ao uso de diferentes tipos de parametrização na simulação de TCS ocorridas na região

5 central de Minas Gerais. Os resultados aqui apresentados são parte de uma bateria de testes realizada com as 17 TCS de maior precipitação registradas no estado nos últimos anos (outros casos são analisados em Barreto et. al., 2010). Os casos analisados sugerem que não existe uma só parametrização que resolva adequadamente todos os eventos, ainda que, em geral, o tipo 3-5 (parametrização Eta para a CLA e esquema de fases mistas para a umidade) pareça mais adequado para o conjunto de eventos simulados. Isso pode ser um indicativo de que os modelos de umidade e de CLA precisam ser desenvolvidos, mas pode também indicar que maiores resoluções da grade numérica e dos dados de inicialização sejam necessárias. Seja como for, o estudo mostrou que a distribuição de precipitação é bastante dependente da parametrização escolhida, um problema que possivelmente independe do modelo de mesoescala adotado. Em geral, contudo, os resultados das simulações seriam suficientes para a emissão de alertas de tempestade. Muitos resultados do modelo, além dos apresentados, mostram células com precipitação acima dos 41 mm/h (usados como limite para classificar uma tempestade como TCS). Até mesmo por termos simulado apenas eventos que registrados num ponto particular, não é possível avaliar a taxa de alarme falso associada aos possíveis avisos emitidos, indicando que mais testes são necessários antes que modelos de mesoescala possam ser usados operacionalmente para a emissão de alertas de tempestade. Agradecimentos : à CAPES, FAPEMIGe e CNPq BIBLIOGRAFIA BALDWIN, M. E., KAIN, J. S., KAY, M. P., 2002, Properties of the convection scheme in NCEP s Eta model that affect forecast sounding interpretation. Wea. Forecasting, 17, BARRETO, T. M.; CERQUEIRA, S. A. A. G. ; PELLEGRINI, C. C., 2010,. Simulação Numérica de Tempestades Convectivas Severas no Estado de Minas Gerais: Testes de Sensibilidade, anais do IX Simpósio de Mecânica Computacional, São João del-rei, MG, Brasil, 26 a 28 Maio, 2010, em CD-ROM. CORTINAS, J. V., STENSRUD, D. J., 1995, The importance of understanding mesoscale model parameterization schemes for weather forecasting. Wea. Forecasting, 10, DOSWELL, C. A., III, 2001: Severe convective storms An overview. Severe Convective Storms, Meteor. Monogr., 5, Amer. Meteor. Soc., KUSAKA, H., A. CROOK, J. DUDHIA, AND K. WADA, 2005: Comprison of the WRF and MM5 models for simulation of heavy rainfall along the Baiu front. SOLA, 1, MAPES, B. E., WARNER, T. T., XU, M., GOCHIS, D. J., 2004, Comparison of Cumulus Parameterizations and Entrainment Using Domain-Mean Wind Divergence in a Regional Model, J. Atmos. Sci., 61, 11, MASS, C. F., D. OVENS, K. WESTRICK, B. A. COLLE, 2002, Does increasing horizontal resolution produce more skillful forecasts? The results of two years of real-time numerical weather prediction over the Pacific Northwest, Bull. Amer. Meteor Soc., 83, 3, NASCIMENTO, E.L., 2006: Previsão de Tempestades Convectivas Severas: Teoria e Aplicações Básicas, Nota Técnica, Inst. Tecnol. SIMEPAR, Curitiba, PR, 39 pp. SERAFIN, S. AND FERRETTI, R.: Sensitivity of a mesoscale model to microphysical parameterizations in the MAP SOP events IOP2b and IOP8, J. Appl. Meteorol. Climatol., 46(9), , THIELEN, J., AND A. GADIAN, 1997: Influence of topography and urban heat island effects on the outbreak of convective storms under unstable meteorological conditions: A numerical study. Meteor. Appl.,4,