Modelo de Previsão de Relâmpagos Nuvem-Solo Utilizando Imagens de Satélite em Infravermelho

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1 Modelo de Previsão de Relâmpagos Nuvem-Solo Utilizando Imagens de Satélite em Infravermelho Enrique Vieira Mattos 1, Luiz Augusto Toledo Machado 2 1 Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais DSA 2 Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos CPTEC, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE Rod. Presidente Dutra, km 40 Jardim Europa Cachoeira Paulista SP Brasil, ABSTRACT: This work evaluates and characterizes some physical proprieties of Mesoscale Convective System (MCS) associate the cloud-to-ground (CG) lightning occurrence and proper an electrical activity nowcasting method. Satellite data from the GOES-10 infrared and CG lightning information from the BrasilDAT were utilized for the period from 2007 to The brightness temperature was assimilated by ForTracCC model which determined the MCS physical proprieties that were coupled with CG lightning information. The multivariate analyses and dispersion relation showed that MCS size, minimum temperature and normalized expansion rate are the proprieties stronger correlationed with CG lightning occurrence. Therefore it was obtained a multiple regression parameterization that combines these three variables. The validation statistics showed high detection probability above 95 % and false alarm rate below 43 % in order to diagnostic and nowcast until 120 minutes. On the other hand, the nowcasting tends to sub-estimate the CG lighting occurrence within of reasonable range. This newest and current CG lightning nowcasting product at South America provides a better understanding, diagnostic and forecast of the convective and electrical activity and has potential to mitigation of the electrical phenomenon consequences. Palavras-chave: Relâmpagos Nuvem Solo, Sistemas Convectivos de Mesoescala, Previsão imediata de tempo 1 INTRODUÇÃO A previsão da atividade convectiva e elétrica se reveste de grande importância para diversos setores da sociedade. Setores como distribuição de energia elétrica, telefonia, indústria, além de mortes são intensamente atingidos pelas conseqüências deste intenso fenômeno atmosférico que é associado a Sistemas Convectivos de Mesoescla (SCM). Compreender as características físicas destes sistemas responsáveis pela produção e manutenção da eletrificação de nuvens torna-se essencial para o seu entendimento e geração de ferramentas capazes de prever a ocorrência de relâmpagos. Diversos estudos têm mostrado que a cobertura e temperatura dos topos das nuvens possuem forte correlação com a atividade elétrica. Sobre a Amazônia recentemente Altaratz et al. (2010) encontraram uma relação linear entre relâmpagos e as mais largas coberturas de nuvens, em consistência com o trabalho de Tadesse e Anagnostou (2009). Por outro lado, Williams (1985) tem sugerido uma relação não-linear entre relâmpagos e altura de nuvens, enquanto que Goodman e Macgorman (1986) verificaram intensa atividade elétrica para as mais baixas temperaturas de topos de nuvens. Em consistência, Machado et al. (2009) demonstraram que nuvens penetrativas são associadas a relâmpagos e que há um aumento de probabilidade de relâmpagos com a diferença de temperatura entre os canais do infravermelho e vapor d água. Neste contexto o objetivo deste trabalho é analisar as principais propriedades físicas de SCM responsáveis pela ocorrência de relâmpagos da Nuvem para o Solo (NS). Propõem-se assim o desenvolvimento de um método de diagnóstico e previsão de relâmpagos

2 NS até 120 minutos sobre toda a América do Sul utilizando de imagens em infravermelho de satélites geoestacionário como principais informações. A seção 2 apresenta os dados de satélite e relâmpagos NS empregados neste estudo, além da metodologia utilizada. Na seção 3 é apresentado e discutido os resultados da análise multivariada, caracterização das propriedades físicas e validação das previsões. Por fim, na seção 4 são feitas as conclusões. 2 DADOS E METODOLOGIA A região de estudo empregada como referência neste trabalho é centrada sobre o estado de São Paulo para o período de Maio/2007 à Agosto/2009. Dados de ocorrência de relâmpagos NS provenientes da Rede Brasileira de Detecção de Descargas Atmosféricas (BrasilDAT) foram utilizados e correspondem a data, horário e localização das ocorrências. Ressalta-se que esta área reflete a região com a maior e melhor cobertura de relâmpagos do Brasil, sendo a eficiência de detecção acima de 90%. Imagens em infravermelho do satélite Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES-10) foram empregadas para a determinação de propriedades físicas de SCM. As temperaturas de brilho associadas a estas imagens foram assimiladas pelo modelo Forecast and Tracking the Evolution of Cloud Clusters (ForTraCC), o qual determinou propriedades físicas como: tamanho, taxa de expansão normalizada, temperatura, excentricidade entre outras propriedades dos SCM. Ocorrências de relâmpagos NS foram contabilizadas entre 7,5 minutos antes e depois da identificação dos SCM. Através de uma análise multivariada de Análise Fatorial foram selecionadas as propriedades mais correlacionadas com os relâmpagos e mais independentes entre si. Estas variáveis foram combinadas em uma única parametrização de regressão múltipla linear, sendo os relâmpagos a variável dependente. Utilizou-se o período de Setembro/2009 a Novembro/2009 para validar o diagnóstico e previsão desta parametrização através de estatísticas de Probability of Detection (POD), False Alarme Rate (FAR), Correlação de Pearson (CP), Mean Error (BIAS), Root Mean Square Error (RMSE). 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO 3.1 Análise Multivariada e Propriedades Físicas O ForTraCC durante o período de estudo identificou SCM que passaram sobre a área de estudo, sendo que os mesmos estiveram associados com um total de relâmpagos NS. A Figura 1 mostra a análise de componentes principais para as três primeiras componentes (até a terceira componente é explicado 67 % da variância) para todas as propriedades físicas em estudo. Para a primeira, segunda e terceira componente as variáveis Temperaturas (Tmed, Tmin, Tmin9), taxa de variação (Dtmed, Dtmin, Dtmin9, Dzise), tamanho (Size) foram as que se mostraram menos correlacionadas entre si, respectivamente. Figura 1 Correlação entre as propriedades físicas para as três primeiras componentes principais. A Figura 2 mostra que as propriedades físicas tamanho (Size em pixels), Temperatura média dos nove pixels mais frios (Tmin9 em Kelvin) e Taxa de expansão normalizada (Dsize

3 em 10-6 s -1 ) são as mais correlacionadas com os relâmpagos, com coeficiente de Pearson de 0.97, 0,78 e 0,31, respectivamente. O intenso fluxo de massa, altura das nuvens próximo a maturação mostram-se assim condições favoráveis a eletrificação das nuvens. Desta forma, em consistência aos resultados da Figura 1 as propriedades Size, Dsize e Tmin9 foram selecionadas para equacionar a parametrização de previsão de relâmpagos NS. Estes resultados estão em consistência aos encontrados por Mattos e Machado (2010). (b) Figura 2. Variação média e curva ajustada de ocorrência de relâmpagos NS em função do tamanho (Size em pixel), (b) temperatura média dos noves pixels mais frios (Tmin9 em Kelvin) e Taxa de Expansão Normalizada (Dsize em 10-6 s -1 ). A equação parametrizada através de regressão múltipla combinando, Size, Dsize e Tmin é mostrada na Tabela 1. O coeficiente de determinação (0,54) mostra que a equação linear representa dentro de certa variabilidade a ocorrência de relâmpagos NS. Tabela 1 Parametrização e coeficiente de regressão múltipla. Equação de Regressão Múltipla R 413,07 + 0, *(SIZE) + 0,004800*(DSIZE) -1,84902*(TMIN9) 0, Validação A Tabela 2 mostra que a parametrização obtida detecta acima de 90 % dos casos de eventos e possui um falso alarme menor que 40 %. A correlação entre relâmpagos NS observados e previsto é significativa (acima de 71 %), o qual diminui com o tempo de previsão. No entanto, em termos quantitativos (BIAS e RMSE) a previsão de relâmpagos tendem a subestimar em 20 ocorrências em média. De fato a previsão específica do número de relâmpagos se mostra bastante complexa devido ao enorme quantidade de variáveis envolvidas, porém é significativa sobre certa variabilidade. Tabela 2 Estatística de validação utilizando POD, FAR, CORREL, BIAS e RMSE para diagnostico e 30, 60, 90 e 120 minutos de previsão para o período de Set-Out de Diag 30 min 60 min 90 min 120 min POD (%) FAR (%) CORREL BIAS RMSE

4 A Figura 3 mostra a relação de dispersão entre relâmpagos NS observados e previstos, sendo este último determinado através da inserção das previsões do ForTraCC (Size, Dsize e Tmin9) na equação da Tabela 1. Há uma forte correlação entre ambos, porém uma maior dispersão é observada para as quantidades maiores de relâmpagos NS e para previsões mais longas. Isto mostra que os menores SCM são melhores previstos e como conseqüência a atividade elétrica também. Discuti-se, portanto, que os sistemas menores são mais freqüentes e mais eficientes em produzir atividade elétrica. (b) (d) Figura 3 Ocorrências observadas e previstas de relâmpagos NS durante o período de validação de set-nov de 2009 para diagnóstico, (b) 60, 90 e (d) 120 minutos. Um estudo de caso para o dia 16 de novembro de 2009 para a região Sudeste foi realizada para a validação espacial de relâmpagos NS. Na Figura 4 observa-se que os SCM situados no leste e oeste desta região são bem previstos, apresentando erros médios de no máximo 50 relâmpagos NS, enquanto no sul de Minas Gerais o acerto da previsão é menor. As incertezas podem estar associadas à eficiência de detecção da rede e erros relacionados à previsão das propriedades Size, Dsize e Tmin9 pelo ForTraCC.

5 (b) Figura 4 Comparação entre ocorrência de relâmpagos NS observadas e previstas para o dia 16 de Novembro de 2009 a partir das 1930 GMT para 60, (b) 90, 120 minutos de previsão. 4 CONCLUSÕES Este trabalho propôs o uso combinado de informações em infravermelho de satélites e relâmpagos NS provenientes de sensores em solo como uma ferramenta de diagnóstico e previsão da atividade elétrica. O tamanho, temperatura mínima e taxa de expansão normalizada mostraram serem os parâmetros mais correlacionados à ocorrência de relâmpagos NS. A parametrização linear múltipla estabelecida se demonstra uma importante aproximação inicial para a realização da previsão de relâmpagos. Assim esta ferramenta proposta possui forte potencial para contribuir para a previsão imediata de severidade e previsão da atividade elétrica até 120 minutos com significativa qualidade. Além disso, a assimilação destes parâmetros em sinergia com dados de relâmpagos pode expressar uma informação adicional para modelos de previsão numérica de médio-prazo. Neste sentido estes resultados inéditos encontrados sobre a América do Sul através de observações de satélites deverão ser avaliados em outras regiões continentais e estações para um maior entendimento. 5 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Altaratz, O.; Koren, I.; Yair, Y.; Price, C. Lightning response to smoke from Amazonian fires. Geophys. Res. Lett. v.37, p.1-6, 2010, L doi: /2010gl Goodman, S. J., Macgorman, D. R. Cloud to ground lightning activity in Mesoscale Complexes Convective. Mon. Weather Rev. v.114, p , Machado, L. B. T.; Lima, W. F. S.; Pinto Jr, O.; Morales, C. B. Relationship between cloud-ground discharge and penetrative clouds: a multi-channel satellite application. Atmos. Res. v.93, p , 2009, doi: /j.atmosres Mattos, E.; Machado, L. A. T. Cloud-to-Ground Lightning and Mesoscale Convective System. Submetido para Atmos. Res., Maio, Tadesse, B.; Anagnostou, E. N. Characterization of warm season convective systems over US in terms of cloud to ground lightning, cloud kinematics,and precipitation. Atmos. Res. v.91, p.36-46, Williams, E. R. Large-scale charge separation in thunderclouds, J. Geophys. Res. v.90, p , 1985.

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