Previsão Imediata Parte I

Transcrição

1 Chamada MCTI/CNPq/FNDCT - Ação Transversal N º 65/ Pesquisa e Desenvolvimento em Meteorologia e Climatologia Sistema de baixo custo para recebimento e análise de dados ambientais o Sistema Geonetcast: Um Sistema de Monitoramento e Previsão de Curto Prazo baseado em Produtos de Sensoriamento Remoto: O SigmaCast Previsão Imediata Parte I Luiz Augusto Toledo Machado Luiz.Machado@cptec.inpe.br

2 Conceitos de Previsão Imediata Previsão de tempo para período de 0 a 6 horas e escala espacial de poucos quilômetros, utilizando dados que possuem frequência menor que 1 hora (Wilson et al., 2010). Ferramentas Dados observacionais, satélites, radares, modelos de previsão (qualitativamente ou como dado auxiliar) e instrumentos específicos (Lidar, GPS, Radiômetros de Microondas, etc). Fases a) Observação de condições pré-convectivas; b) iniciação da convecção; c) avaliação de intensidade; d) extrapolação.

3 Forecast Skill Best Predictability NWP Forecast Length Courtesy of Shingo Yamada - JMA

4 Técnicas Pré-Convectivas Produto Dados A1) CAPE Radiossonda, modelo A2) Shear Radiossonda, modelo A3) Bulk Richardson Number Radiossonda, modelo A4) GII (instabilidade por satélite) MSG A5) Índice K Radiossonda, modelo, polar A6) Showalter Radiossonda, modelo, polar A7) Vorticidade Potencial Radiossonda, modelo A8) EHI (Energy Helicity Index) Radiossonda, modelo A9) CINE Radiossonda, modelo A10) IWV MSG e radiossonda, polar A11) Tetae Radiossonda, modelo, polar A12) D(Tetae)/dz Radiossonda, modelo, polar A13) D(Tetaes)/dz Radiossonda, modelo, polar A14) CDW wv,ir,vis GOES A15) Imagem Sandwiche e diferenças MSG e GOES A16) Convergência de umidade Metar A17) Campos de CAPE vs Shear Modelo

5 Iniciação Convectiva Produto Dados B1) Imagem visível - looping GOES MSG B2) PPI menor elevação - looping Radar B3) D(Tir)/dt GOES B4) (1/a)dA/dt e D(raio)/dt GOES B5) TRL (Rosenfeld - Lensky) GOES MSG B6) IWV jump GPS B7) WV-IR DIvergência GOES MSG B8) Tendência da fração de área de Dif. IR e VIS MSG

6 Convecção Madura Produto Dados C1) Radar área expansion S band C2) Wv-ir área expansion GOES C3) D(htop)/dt S band C4) VIL S band C5) DVIL S band C6) Waldwogel S band C7) H 35dBZ S band C8) Ice size, polarization, IWC Polar microwave C9) Small ice regions GOES MSG C10) Ligtning jump Brasildat C11) Zdr, kdp: warm, mixed1 e 2 Dual pol C12) Doppler V S band C13) Conv, Wind VVT, VAD Dual pol C14) Previsão de Relâmpagos Dual pol C15) Previsão de Severidade Dual pol C16) Rainfall integration satellite GOES GPM C17) Rainfall radar integration S band

7 Sistemas de Previsão N. Produto Dados D1) Fortracc2 IR GOES D2) Fortracc2 Hydrotrack NASA D3) Fortracc2 Radar CAPPI S band D4) Fortracc2 wv-ir GOES D5) Nearcast Tetae Polar GOES (GOES-R)

8 a) Observação de condições pré-convectivas

9 Nuvens Altas Cisalhamento Associado com a Convecção Profunda Nuvens Baixas

10 Niamey AMMA Experiment

11 Interação Brisa e Frente de Rajada

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13 Instabilidade Atmosférica

14 4.1.1) Parâmetros termodinâmicos Analisados Os parâmetros termodinâmicos calculados foram baseados nas definições de Emanuel (1994), Wallace and Hobs (1987), Botton (1980) e no manual da estação de radiossondagem vaisala: Para calcular o CAPE utilizamos a seguinte definição CAPE 1 NBL T Vp T Ve g T dz FLC Ve 2) FLC (Free level convection) foi determinado como o primeiro nível de empuxo positivo após o nivel de condensação livre (LCL). Para se determinar este nível calculamos a temperatura de condensação (Tcond) através de uma ascenção adiabática e o nível de pressão correspondente. O NBL (neutral buoyancy level) é o primeiro nível de empuxo negativo após o FLC TCOND(K) 3.5. LOG T LOG E 4, LCL(mb) P T TCOND ) T é a temperatura em graus Celsius, P a pressão em mb. E é a pressão de vapor calculado como: ES 6.112EXP T T E RH. ES ) ES é a pressão de vapor de saturação TVp e TVe são as temperaturas virtuais da parcela e do ar ambiente.

15 A temperatura virtual foi calculada como: TV T Q Qs Q RH onde ES Qs P ES 5) Onde Q (Qs) é a razão de mistura (de saturação) do ar úmido A temperatura virtual do ambiente é fornecida pela radiossondagem e a da parcela é obtida através do cálculo da variação da temperatura segundo uma ascensão adiabática úmida como: s g Cp. 1 1 Lv Cp. dq dt 6) Lv é o calor latente de vaporização e Cp é o calor específico a pressão constante, s é a taxa de variação da temperatura segundo uma ascensão por uma adiabática saturada, onde toda água condesada é precipitada. dq/dt é a taxa de variação da temperatura e da umidade específica. Esses valores foram encontrados através de um processo interativo. Para análise da instabilidade, calculamos a frequência de Brunt Vaisalla(N) que depende basicamente do gradiente vertical da temperatura potencial virtual ( v ): N 2 g v d v dz 7) Onde g é a aceleração da gravidade. Quanto maior o valor de N 2 maior é a estabilidade da atmosfera. O cálculo do gradiente vertical da temperatura potencial virtual também é utilizado para calcular a espessura da camada limite planetária(clp). A CLP foi definida como a camada onde o variação vertical de v é inferior a 1 K, contudo a resolução vertical das radiossondagens não permite uma boa precisão na estimativa deste parâmetro.

16 O cisalhamento foi cálculado para as componentes zonal e meridional do vento entre cada nível de pressão. Além destes dois parâmetros dependentes da pressão, calculamos mais dois valores que caracterizam o cizalhamento do ambiente: o cisalhamento entre a superfície e 700hPa e o máximo cisalhamento entre a superfície e 500 hpa. Um valor utilizado para analisar a convecção é o Bulk Richardson Number que é uma relação entre a energia potencial disponível e a energia cinética disponível. O numero de Richarson(Ri) é cálculado como uma razão entre o Cape na superfície e a diferença do vento ao quadrado, entre a superfície e 700 hpa, ponderado pela densidade. Este número adimensional foi utilizado por Akeda et al. (1991) para analisar a atividade de supercells nos EUA. Baixos valores de Ri correspondem a um ambiente com grande quantidade de energia cinética disponível, Moncrief (1981) utiliza este valor para calcular a velocidade de propagação dos sistemas. Weisman and Klemp (1982) utiliza este parâmetro para classificar a organização de sistemas convectivos, pequenos valores de Ri são associados a sistemas fortemente organizados. Ri foi calculado como: CAPE R i U 700 surf U surf surf / 2 2 8) Onde é a densidade do ar. Adicionalmente, calculamos as temperaturas potencial( ), potencial virtual ( V) e potencial pseudoequivalente( e ) para análise das características de diferentes massas de ar T. P V T V. P 1000 e T. P (1 0.28Q) 3376.EXP Q(1 0,81.Q). TCOND ) Finalmente, calculamos a energia estática úmida que é um parâmetro conservativo e que descreve a energia envolvida no sistema. A energia estática úmida (h) é a principal variável utilizada no cálculo da evolução da energia na coluna atmosférica. A variação deste parâmetro é bastante similar ao da e. h c p T gz L v Q 10)

17 1000 T. P V T V. P 1000 e T. P (1 0.28Q) 3376.EXP Q(1 0,81.Q). TCOND 2.54 h c p T gz L Q v CAPE 1 g NBL FLC T Vp T Ve T Ve dz

18 Um valor utilizado para analisar a convecção é o Bulk Richardson Number que é uma relação entre a energia potencial disponível e a energia cinética disponível. R i 1 2 CAPE 700 U 700 surf U surf 700 surf / 2 2 O cisalhamento do vento é um importante fator na organização do sistema, sistemas convectivos formados em regiões de baixo cisalhamento, terão um tempo de vida curto, pois grande parte da água condensada nos updrafts precipitarão na mesma região, inibindo as correntes ascendentes, ao contrário, sistemas formados em ambientes com alto cisalhamento, grande parte da água condensada será advectada para o anvil. Assim sendo, o cisalhamento do vento poderia ser utilizado para regular a quantidade de água evaporada para o anvil, a seguir apresentamos uma sugestão para esta parametrização:

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20 Rain Cells and the Richardson Space 2600 CAPE Média (J/kg ) R = >= pix pix pix pix pix pix 1200 < 500 pix CAPE Média (J/kg ) Expon. (.) Shear M dio (m.s ) R 2 = >= 55 dbz dbz dbz dbz dbz dbz 800. Expon. (.) Shear M dio (m.s ) -1

21 Supercells identified in Storm Character (left center panel) 6 hours before tornado.

22 Local Analysis and Prediction System (LAPS) Microwave Profiler (MP) CAPE peaked at >3500 J/kg 1 hour before tornado. High resolution analysis (LAPS) with and without MP data <2500 J/kg.

23 EHI (Energy Helicity Index) Descrição: Utilizado para identificar supercélulas e áreas propícias a ocorrência de tornado é a combinação entre o CAPE e o SRH (Storm Relative Helicity) (Rasmussen and Blanchard, 199 EHI = CAPE.SRH 1.6x10 5 SRH = 0 h k. V c x V z dz CINE (Convective INhibition Energy) Descrição: representa o trabalho necessário para se elevar uma parcela de ar da superfície até seu nível de convecção espontânea NCC T CINE = g vp T va SUR T va dz d(θ e )/dz Descrição: A diferença de temperatura potencial equivalente (θ e ) determina existência ou não de instabilidade potencial. A vantagem do seu uso não somente faz referência à instabilidade, mas também na identificação de massas de ar. Geralmente é calculado entre a superfície e 850 hpa, entre 850 hpa e 700 hpa e entre 700 e 500 hpa. θ > 0, θ e θ > 0: estabilidade, z z < 0, θ e θ < 0: instabilidade, z z > 0, θ e < 0: instabilidade potencial z z

24 b) iniciação da convecção;

25 APPLICAÇÂO UTILIZANDO GNSS Rate of variation Absolute values Precipitação

26 IWV-GPS time evolution and precipitation events

27 Use of MSG Fields Storm Intensity 1145 UTC 1200 UTC 1215 UTC 10.8 μm Channel 9 A cumulus cloud observed to develop in MSG IR and visible data and produce a >35 dbz echo. 3 x UTC HRV A growing cumulus cloud event GLM Meeting 2011 Huntsville, Alabama September x 9 27

28 MSG IR Interest Fields per Physical Process Cloud Depth Glaciation Updraft Strength μm difference μm difference 10.8 μm T B μm μm difference μm difference 15-min Trend Tri-spectral Tri-spectral 30-min Trend Tri-spectral 15-min μm 15-min μm Trend 15-min μm Trend μm difference 30-min μm Trend 15-min 10.8 μm Trend 30-min 10.8 μm Trend 15-min μm Trend 30-min μm Trend 30-min μm Trend 15-min μm Trend 15-min μm Trend 21 Unique IR indicators for Nowcasting CI from MSG (GOES-R), and also for determining how intense a given storm may be. More will be said on how MSG fields relate to storm intensity (i.e. LIS/lightning fields in the GOES-R3 talk (Wednesday 4:20 pm). GLM Meeting 2011 Huntsville, Alabama September

29 Lightning Initiation: Conceptual Idea What is the current LI forecast lead time? Satellite Detection Radar Detection Up to ~60 min added lead time for LI using GOES min to 75 min Time CI Forecast with satellite CI Forecast without satellite GLM Meeting 2011 LI Forecast? Huntsville, Alabama September 2011 Lead time increases with slower growing cumulus clouds (i.e. low CAPE environments ) 29

30 GOES-R Spacecraft Solar Array Solar Ultraviolet Imager (SUVI) Magnetometer Extreme Ultraviolet and X-Ray Irradiance Sensor (EXIS) Space Environment In-Situ Suite (SEISS) Geostationary Lightning Mapper (GLM) Advanced Baseline Imager (ABI) Steven J. Goodman

31 GOES-R Products Baseline Products Future Capabilities Advanced Baseline Imager (ABI) Aerosol Detection (Including Smoke and Dust) Aerosol Optical Depth (AOD) Clear Sky Masks Cloud and Moisture Imagery Cloud Optical Depth Cloud Particle Size Distribution Cloud Top Height Cloud Top Phase Cloud Top Pressure Cloud Top Temperature Derived Motion Winds Derived Stability Indices Downward Shortwave Radiation: Surface Fire/Hot Spot Characterization Hurricane Intensity Estimation Land Surface Temperature (Skin) Legacy Vertical Moisture Profile Legacy Vertical Temperature Profile Radiances Rainfall Rate/QPE Reflected Shortwave Radiation: TOA Sea Surface Temperature (Skin) Snow Cover Total Precipitable Water Volcanic Ash: Detection and Height Geostationary Lightning Mapper (GLM) Lightning Detection: Events, Groups & Flashes Space Environment In-Situ Suite (SEISS) Energetic Heavy Ions Magnetospheric Electrons & Protons: Low Energy Magnetospheric Electrons: Med & High Energy Magnetospheric Protons: Med & High Energy Solar and Galactic Protons Magnetometer (MAG) Geomagnetic Field Extreme Ultraviolet and X-ray Irradiance Suite (EXIS) Solar Flux: EUV Solar Flux: X-ray Irradiance Solar Ultraviolet Imager (SUVI) Solar EUV Imagery Advanced Baseline Imager (ABI) Absorbed Shortwave Radiation: Surface Aerosol Particle Size Aircraft Icing Threat Cloud Ice Water Path Cloud Layers/Heights Cloud Liquid Water Cloud Type Convective Initiation Currents Currents: Offshore Downward Longwave Radiation: Surface Enhanced V /Overshooting Top Detection Flood/Standing Water Ice Cover Low Cloud and Fog Ozone Total Probability of Rainfall Rainfall Potential Sea and Lake Ice: Age Sea and Lake Ice: Concentration Sea and Lake Ice: Motion Snow Depth (Over Plains) SO 2 Detection Surface Albedo Surface Emissivity Tropopause Folding Turbulence Prediction Upward Longwave Radiation: Surface Upward Longwave Radiation: TOA Vegetation Fraction: Green Vegetation Index Visibility Steven J. Goodman

32 Recap: ABI Visible/Near-IR Bands Schmit et al, 2005 Steven J. Goodman

33 Recap: ABI IR Bands Schmit et al, 2005 Steven J. Goodman

34 Steven J. Goodman Proving Ground Demonstration at AWC Testbed User comment: Cloud Top Cooling product is an excellent source of enhancing the situational awareness for future convective initiation, particularly in rapid scan mode. (AWC Testbed forecaster, June 2012) Why NWS needs this? Situational Awareness Warning confidence Decision Support (venues) Lockheed Martin 34

35 GOES-R Capabilities Capability Current GOES GOES-R Full Disk Image 30 minutes 5 minutes Imager bands 5 16 Visible ~1 kilometer kilometer Near Infrared N/A 1-2 kilometer Infrared 4-8 kilometer 2 kilometer Bit Depth 10 bits 12 bits Visible, 14 bits IR Raw Instrument Data 2.62 Mbps ~ 100 Mbps (ABI: ~60Mbps) Data Compression None Lossless Sounder 19 bands N/A Space Weather ~100 kbps Mbps Geostationary Lightning Mapper N/A 7.5 Mbps Telemetry 4 kbps 1, 4 & 32 kbps Planned Data Outage >300 hrs/yr <2 hrs/year Command and Control Individual commands/events/day (limited 1 day autonomy for GOES N/P) Autonomous for 7 days/satellite Ground System Backup Limited Yes Archive and Access Limited Yes Number of Products Level 1b Product Data Rate (Rebroadcast) 2.11 Mbps (GVAR)/satellite 31 Mbps (GRB)/satellite Level 2+ Product Data Rate ~ 50 GB/satellite/year ~ 1.14 TB/satellite/year 35

36 ABI 60x Capability Steven J. Goodman 36

37 Simulated ABI bands (as shown in AWIPS) 0.47 m 0.64 m 0.86 m 1.38 m 1.61 m 2.26 m 3.9 m 6.19 m 6.95 m 7.34 m 8.5 m 9.61 m m 11.2 m 12.3 m 13.3 m Lockheed Marin 37

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39 WV IR Channel Difference

40 Probabilidade de Ocorrência de Descargas Elétricas Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos - CPTEC

41 1 A V.d l.v 1 A V.d n metodo(a).v 1 da metodo(b) A dt U( x, y) Ax By V(x, y) Cx Dy C B.V A D metodo(c)

42 .V 1 A A t.v (A t t A t ) A. t A t t Area da superfície no instante t t A t Area da superfície no instan te t A t 1 2 x 1 y 1 1 x 2 y 2 1 x 3 y 3 1.V (x 2 x 1 ).(v 3 v 1 ) (y 3 y 1 ).(u 2 u 1 ) (x 3 x 1 ).(v 2 v 1 ) (y 2 y 1 ).(u 3 u 1 ) (x 2 x 1 ).(y 3 y 1 ) (x 3 x 1 ).(y 2 y 1 )

43 14:15UTC Ch 10.8 only 15 to 32K 9 to 27K 10 to 32K 17 to 24K 10 to 20K Red AMV very different than others Case 2

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47 --- Size Tir< 245K --- Size Tir< 210 K --- Minimum Tir

48 Convective System radius (km) Schematic diagram of the convective system life cycle size evolution d(area)/dt=>lifetime/life cycle Time (minutes)

49 A T2 A T3 A T1 Time AE 1 A A t. v

50 Identificação dos Eventos de Iniciação Convectiva Cumulus Mediocris Cumulus Congestus Torre Cumulus Recém glaceado Cerca de 15 a 45 min depois desta nuvem os primeiros ecos de radar seriam observados

51 Intense Storm Weak Storm GROWTH RATES Sheared environment High instability Rapid growth Early CI Long lifetime t=0 Courtesy Mecikalski t=2 hour+ 51

52 Análise de Multicanais Profundidade da Nuvem Glaciação do Topo da Nuvem Intensidade da Corrente Ascendente

53 SATCAST CI Interest Fields: Original Usage With Critical Value Thresholds Cloud-top Glaciation 1 Cloud-top growth Cloud height, relative to midtroposphere (Ackerman, 1996; Schmetz et al, 1997) Cloud height (Inoue, 1997; Prata, 1989; Ellrod, 2004) Cloud-top height changes July 2013/Mecikalski Table from Mecikalski and Bedka (2006) 53

54 MSG Infrared Fields Storms with Lightning Updrafts m Cloud depth Cloud top glaciation Matthee and Mecikalski (2013)

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56 Raio efetivo da gota de nuvens com Canal 4 IR3.9 shows much more cloud top structures than IR3.9: IR10.8 Cloud (very sensitive Particle to particle size) Size = ice clouds with very small particles 2= ice clouds with small particles 3= ice clouds with large ice particles Channel 04 (IR3.9) Channel 09 (IR10.8) MSG-1, 20 May 2003, 13:30 UTC

57 T [ o C] T [ o C] The classification scheme of convective clouds into microphysical zones according to the shape of the temperature effective radius relations T [ o C] T [ o C] General -10 Mixed Phase 0 Rainout 10 Coalescence Diffusional growth m] r eff Mixed Phase Glaciated Continental - moderate 10 Diffusional growth m] r eff 18 July 2013/Mecikalski Glaciated Coalescence Courtesy D. Rosenfeld 0 Maritime Mixed Phase 10 Coalescence m] r eff Continental - extreme Mixed Phase m] r eff Rainout Glaciated Glaciated Diffusional growth Note that in extremely continental clouds r e at cloud base is very small, the coalescence zone vanishes, mixed phase zone starts at T<- 15 º C, and the glaciation can occur at the most extreme situation at the height of homogeneous freezing temperature of 39 º C. In contrast, maritime clouds start with large r e at their base, crossing the precipitation threshold of 14 mm short distance above the base. The deep rainout zone is indicative of fully developed warm rain processes in the maritime clouds. The large droplets freeze at relatively high temperatures, resulting in a shallow mixed phase zone and a glaciation temperature reached near 10 º C. 57

58 Nonsevere event Hail storm 58

59 Maritime, Weak Updraft Cloud drop Rain drop Ice crystal Ice precipitation Updraft

60 Maritime, Moderate Updraft Cloud drop Rain drop Ice crystal Ice precipitation Updraft

61 Maritime, Strong Updraft Cloud drop Rain drop Ice crystal Ice precipitation Updraft

62 Severe Cloud drop Rain drop Ice crystal Ice precipitation Updraft

63 Extreme Cloud drop Rain drop Ice crystal Ice precipitation Updraft

64 T-re Diagram

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66 H 0 + H H 0 Height (m) t 0 T 0 + t Time W=dH/dt= {H(t 0 )-H(t 0 + t)}/ t H(t)=f(20 dbz)

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68 Reflectivity Profile Variation after 10 minutes for Different Classes of W (20 DbZ)

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73 4 - Combinações Multi-Espectrais: Diferença entre (3.9 m m) Áreas de Aplicações de acordo com Lee et al. 1997: Water Cloud (tamanho da gota) Noite => Diferença negativas [-0.5 K a -6 K], isto ocorre porque as nuvens de água Dia observada no 3.9 m tem emissividade mais baixa do que no 10.8 m. => Diferença Positivas [ > 8 K ], essas diferenças positivas são atribuídas ao fato de que no canal 3.9 m tem a contribuição da energia refletida. As diferenças crescem a medida que o tamanho diminui. Ice Cloud Noite/Dia => Diferenças positivas [ > 5 K ], a transmissividade é maior no 3.9 m do que 10.8 m, também o gelo reflete pouco em 3.9 m. Wagner Flauber

74 5 - Combinações Multi-Espectrais: Diferença entre (8.7 m m) e (10.8 m m) Áreas de Aplicações de acordo com Strabala et al. 1994: Water Cloud (8.7 m m) => Diferença negativas [-2.0 K a -5 K], isto ocorre devido a diferença dos índice de refração entre os canais; (10.8 m - 12 m) => Diferença pequenas [ ~0 K], isto ocorre devido a pequena diferença dos índice de refração dos canais; Thick Ice Cloud (8.7 m m) => Diferença positivas pequenas [0 K a 3 K], isto ocorre devido a diferença dos índice de refração entre os canais; (10.8 m - 12 m) => Diferença pequenas [ ~0 K]; Thin Ice Cloud (8.7 m m) => Diferença positivas [maiores que 3 K]; (10.8 m - 12 m) => Diferença positivas [maiores que 5 K]; Wagner Flauber

75 5 - Combinações Multi-Espectrais: Áreas de Aplicações de acordo com Torricella et al. 2006, para noite: Cumulonimbus (12 m m) => Diferença pequenas [> -1 K] (10.8 m m) => Diferença negativas [ < -10 K] (10.8 m) => valores [ < 230 K] Overshooting clouds (12 m m) => Diferença pequenas [> -1 K] (10.8 m m) => Diferença positivas [ > 6 K] (10.8 m) => valores [ < 223 K] (6.2 m m) => valores positivos[ > 0 K] Cumulonimbus dissipando (12 m m) => Diferença negativas [-3 a -1 K]; (10.8 m m) => Diferença negativas alta [< -15 K]; (10.8 m) => valores [ 230 a 245 K] Wagner Flauber

76 FIM PARTE#1