SIMULAÇÃO NUMÉRICA DE EVENTO EXTREMO DE CHUVA: UM ESTUDO DE CASO SOBRE ANGRA DOS REIS-RJ

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1 INPE TDI/1181 SIMULAÇÃO NUMÉRICA DE EVENTO EXTREMO DE CHUVA: UM ESTUDO DE CASO SOBRE ANGRA DOS REIS-RJ Lucas Lessa Mendes Dissertação de Mestrado do Curso de Pós-Graduação em Meteorologia, orientada pela Dra. Chou Sin Chan, aprovada em 28 de março de INPE São José dos Campos 2007

2 Mendes, L. L. Simulação numérica de evento extremo de chuva: um estudo de caso sobre Angra dos Reis RJ / Lucas Lessa Mendes. São José dos Campos: INPE, p. ; (INPE TDI/1181) 1.Modelos atmosféricos. 2.Simulação numérica. 3.Alta resolução. 4.Precipitação. 5.Parametrização. 6.Perfil. I.Título.

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5 RESUMO A motivação para a realização deste estudo está na necessidade de um melhor entendimento dos processos causadores de chuvas intensas, no sentido de proporcionar uma previsão de melhor qualidade e minimizar os prejuízos causados à população. Assim, neste trabalho é realizado o estudo de um evento extremo de chuva sobre a cidade de Angra dos Reis-RJ, através de simulações de alta resolução com o modelo Eta, com o objetivo de identificar os principais mecanismos meteorológicos atuantes neste sistema. Este caso estava associado a um episódio de Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) em grande escala e com a atuação de nuvens convectivas em mesoescala. As simulações foram comparadas com os dados de reanálise do National Centers for Environmental Prediction (NCEP). Além disso, foram avaliadas as respostas do modelo produzidas a partir da realização de 8 experimentos, no intuito de encontrar as configurações mais realistas para este estudo de caso. Nas 8 simulações numéricas com o modelo Eta foram testadas diferentes resoluções horizontais, diferentes perfis de referência de umidade e as soluções hidrostática e não-hidrostática. Os experimentos com perfil úmido apresentaram melhores resultados em relação àqueles com perfil seco, para a descrição dos padrões de precipitação. O aumento da resolução permitiu que o modelo pudesse simular mais adequadamente a escala de convecção cumulus, proporcionando maior instabilidade convectiva e uma melhor localização das nuvens convectivas. Variáveis como pressão, temperatura, movimento vertical e umidade foram usadas na descrição temporal das simulações, apresentando maior amplitude quando do aumento da resolução horizontal e indicando resultados mais próximas aos dados de reanálise do NCEP. De acordo com as medidas estatísticas utilizadas para avaliar os experimentos numéricos, os experimentos na resolução de 3 km com perfil úmido apresentaram melhores resultados para as variáveis avaliadas. Os experimentos mostraram poucas diferenças entre a aproximação hidrostática e não-hidrostática, sugerindo assim uma preferência pela utilização do modo hidrostático devido a um ganho computacional significativo.

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7 NUMERICAL SIMULATION OF AN EXTREME RAINFALL EVENT: A CASE STUDY IN ANGRA DOS REIS, RJ ABSTRACT The motivation for this study is to better understand the atmospheric processes that cause severe storms and to improve the quality of predictions, and eventually minimizing the damage to the population. This work studies an extreme rain event at Angra dos Reis-RJ, using high-resolution simulations with the Eta model to identify the main atmospheric mechanisms. This case was associated with a South Atlantic Convergence Zone at large scale and with action of convective clouds at mesoscale. The simulations were compared against NCEP reanalysis data. The results were assessed for different experiments to find the configuration with more realistic simulations. Eight numerical simulations with Eta model were carried out. Different horizontal resolutions were tested: 10 and 3 km. Drier and wetter convective humidity reference profiles were tested. The hydrostatic approximation was compared with non-hydrostatic simulations. The experiments with moister convective profiles performed better than the ones using drier profiles, according to the precipitation fields. The increase of resolution allowed the model to simulate the cumulus convection scale more properly and thus establishing more convective instability and better convective cloud positioning. Variables such as pressure, temperature, vertical motion and humidity were used in the temporal description of the simulations. Stronger vertical motion occurred when horizontal resolution was increased, indicating results more similar to the NCEP reanalysis data. In general, the 3-km-resolution experiments with moister profile showed better results. The experiments showed small differences between hydrostatic and non-hydrostatic simulations, which suggest the use of hydrostatic model since it demands less computation.

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9 δ q, respectivamente, são calculados para uma condição próxima a saturação resolvendo o sistema iterativamente. L δ q = C p δ T (A.12) q + δ q = qs ( T + δt, p) (A.13) Estes ajustes são aplicados nível a nível. O esquema Betts-Miller (Betts e Miller, 1986) usa um perfil de referência que é cuidadosamente escolhido para representar a estrutura termodinâmica tipicamente observada em situações convectivas e que se assemelha a um estado de quase-equilíbrio entre forçante de grande escala e convecção cúmulos. Os estados de quase-equilíbrio usados no esquema de ajuste são baseados em estudos observacionais em regiões tropicais mas, são aplicados uniformemente em todo o globo (Slingo, 1987). Janjic (1994) infere a partir do trabalho de Betts (1986) que perfis de temperatura de referência possuem uma característica bastante constante, enquanto que os perfis de umidade são mais variáveis. Estes perfis de umidade parecem ser o principal identificador de diferentes estados de equilíbrio convectivo. Betts (1986) sugere três parâmetros de ajuste do perfil termodinâmico de referência, estes são: 1) Déficit de pressão de saturação (S), que determina o perfil de referência de umidade. Este parâmetro é definido em três níveis, na base da nuvem, no nível de congelamento e no topo da nuvem. 2) Coeficiente de estabilidade (W t ) que determina o lapse-rate da temperatura de referência comparada à adiabática úmida. 130

10 3) Tempo de ajuste (τ), que é o tempo de relaxação para a remoção da instabilidade encontrada na coluna. As mudanças da temperatura e umidade específica devido à convecção a cada passo de tempo?t, são aplicadas de acordo com, n t T = ( TR T ) τ (A.14) n t q = ( qr q ) τ (A.15) onde o subscrito R indica o perfil de referência, o superescrito n denota o passo de tempo; τ é o tempo de relaxação convectivo usado para reproduzir o ajuste de forma mais realística e suave. A magnitude dos ajustes é modificada a cada passo de tempo devido à variação temporal e espacial de T e q na presença da forçante de grande escala. A taxa de precipitação é dada por: PR = Pt Po qr τ q n dp g (A.16) A parametrização de microfísica de nuvens foi formulada por Ferrier et al. (2002) prevendo a variação de 6 espécies de água. O esquema prevê as mudanças na umidade específica do vapor d água. A condensação por levantamento forma nuvens de gelo em temperaturas inferiores a 15 ºC ou nuvens de água para temperaturas acima de 0ºC. Entre 0º e -15 ºC supõe-se ser nuvens de gelo se o topo da nuvem se estende acima da isoterma de -15 ºC. De outra forma, é considerado ser nuvem de água super resfriada para nuvens mais rasas. A condensação total é a soma da nuvem de água 131

11 (pequenas gotas que não precipitam), chuva (gotas maiores que precipitam) e gelo. A categoria de gelo combina pequenos cristais de gelo, que são dominantes em nuvens cirrus e nuvens na alta troposfera, com partículas maiores de gelo na forma de neve ou granizo que são dominantes nos baixos níveis. Esse esquema ajusta eficientemente os campos de temperatura, umidade e condensação de nuvens para um limiar de umidade relativa associado com o começo de condensação de nuvens. Este limiar de umidade relativa se aproxima de 100% em altas resoluções (1-2 km) quando a mudança de umidade na escala de sub-grade, devido aos processos não resolvidos, tornase suficientemente pequena. A precipitação à superfície é prevista por uma integração dos fluxos de precipitação do topo da nuvem até a superfície permitindo uma armazenamento atmosférico de precipitação. Os fluxos de precipitação são particionados entre o armazenamento local na caixa de grade, que é proporcional a espessura da camada, e a queda da precipitação na caixa de grade seguidamente abaixo. As fontes (sumidouros) microfísicas de precipitação dentro de uma caixa de grade produzem grandes (pequenos) fluxos de precipitação em direção a caixa de grade adjacentemente abaixo e altas (pequenas) taxas de precipitação suspensas dentro da caixa de grade. A precipitação na superfície na forma de chuva, chuva congelada ou neve é prevista neste esquema. Os processos de mistura de fase são considerados para temperaturas acima de 10ºC. 132

12 APÊNDICE B PARÂMETROS DE INSTABILIDADE PARA PREVISÃO CONVECTIVA B.1 - Índice de instabilidade por levantamento (LI) O índice de instabilidade por levantamento (LI) é definido como (Galway, 1956): ILEV = T 500 Tp 500 [ºC] (B.1) onde, originalmente T 500 é a temperatura do ar ambiente em 500 hpa e Tp 500 é a temperatura de uma parcela de ar em 500 hpa (ambas em graus Celsius) depois de ascender via curva adiabática seca e úmida após saturação a partir da superfície com a temperatura máxima prevista para o dia em questão e com a razão de mistura média para os primeiros 900 m da sondagem. Valores negativos de LI indicam condições instáveis, ou seja, a parcela de ar ascendente é flutuante em níveis médios); LI abaixo de -5 ºC indica situação muito instável, e extremamente instável se abaixo de -10 ºC. Operacionalmente, é comum calcular-se o LI para parcela de ar de superfície ao horário em que o perfil é obtido. Também é útil calcular o LI da parcela mais instável entre a superfície e os primeiros 300 hpa. O LI é uma informação importante para analisar o grau de instabilidade atmosférica, especialmente quando combinada com a CAPE. 133

13 B.2 - Índice Showalter (SI) O índice Showalter (SI) (Showalter, 1947) é definido da mesma forma como o LI em (B.1). Na verdade, o LI é uma variação do SI, mas com Tp 500 sendo a temperatura de uma parcela de ar após ascender do nível de 850 hpa a 500 hpa. Quanto mais próximo ou abaixo de zero for SI, maior a instabilidade atmosférica. SI tende a ter valores maiores que LI, com LI tendo a vantagem de poder ser calculado para regiões montanhosas com pressão em superfície menor que 850 hpa. B.3 - Índice K O índice K é definido como (George, 1960): K = T 850 T500 + Td850 Dep 700 [ºC] (B.2) onde T, Td e Dep são respectivamente temperatura, temperatura do ponto de orvalho e depressão do bulbo úmido ambientais (em graus celsius) para os níveis indicados em subscrito. Assim, o índice K leva em conta o lapse rate (taxa de queda da temperatura ambiente com a altura) de níveis médios (primeiros dois termos do lado direito de (B.2)), a umidade em 850 hpa (terceiro termo de (B.2)), e o nível de secura atmosférica em 700 hpa (último termo). Valores de K acima de 30 ºC são considerados altos (alto potencial para ocorrência de tempestades), e acima de 40 ºC são extremamente altos (potencial extremo para tempestades) (Henry, 1987). Este índice é muito usado para avaliar chuvas fortes, pois a presença de camadas úmidas em 850 e 700 hpa implica em bastante água precipitável. 134

14 B.4 - Índice Total Totals (TT) Introduzido por Miller (1972), o índice total totals (TT) é dado por: ITT = T Td850 2T500 [ºC] (B.3) onde as variáveis são as mesmas definidas em (B.2). O TT combina três informações básicas: a lapse rate de níveis médios, umidade ambiental em 850 hpa e a temperatura ambiental em 500 hpa. De uma forma geral, valores de TT a partir de 40 ºC indicam situações favoráveis a tempestades e, acima de 50 ºC indicam chances de tempestades severas. Entretanto, como ressaltado em Henry (1987), analisar isoladamente o TT para a previsão convectiva não é adequado, uma vez que um lapse rate alto em níveis médios pode levar a um TT alto mesmo sem o suporte de umidade em baixos níveis. B.5 - Inibição Convectiva (CIN) A inibição Convectiva (CIN) representa o trabalho necessário para se elevar uma parcela de ar da superfície até seu NCE (Houze, 1993). Sua definição é igual à da CAPE (Equação 5.1), mas com o limite de integração inferior [superior] sendo a superfície [o NCE]. Quanto maior a CIN, mais difícil é a iniciação convectiva para uma parcela de superfície, uma vez que mais intensa deverá ser a forçante para o levantamento desta parcela até atingir seu NCE. Valores típicos de CIN variam entre 0 JKg -1 (nenhuma inibição convectiva) e 50 JKg -1, com valores acima de 100 JKg -1 sendo considerado altos. A presença de uma certa CIN é comum em ambientes propícios a tempestades severas (Emanuel, 1994). Havendo nenhuma CIN, o disparo de convecção profunda tende a se tornar generalizado, ocorrendo o consumo rápido da CAPE e diminuindo-se as chances de que valores extremos de instabilidade convectiva sejam atingidos. Se existe CIN apenas algumas células convectivas 135

15 se formarão, diminuindo-se a competição entre as mesmas pela CAPE e aumentando-se as chances das correntes ascendentes se tornarem intensas e de longa duração. Pela definição de CAPE e da CIN, nota-se que a altura do NCE é uma informação relevante na identificação de regiões onde a iniciação convectiva é mais provável. Para uma mesma forçante ascencional, quanto mais baixo for o NCE, maior será a chance de disparo de convecção. Sondagens verticais, modelos numéricos e rotinas de análise objetiva em mesoescala podem fornecer esta importante informação ao meteorologista. 136