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1 ADAPTAÇÃO DO FORTRACC PARA RASTREAR SISTEMAS CONVECTIVOS DE MESOESCALA NO REGCM3: METODOLOGIA E VALIDAÇÃO. Bruna Segalin, 1 2 Rosmeri P. da Rocha 1, Carlos A. R. Morales 1 e Kaonan Micadei 3 1 USP IAG Brasil São Paulo brunasegalin@usp.br 2 3 UFABC CCNH Brasil São Paulo RESUMO: Análises de simulações numéricas e técnicas de rastreamento, como o ForTraCC, tem sido utilizadas para melhor entender sistemas convectivos (SCs). Em virtude disso, foi feita uma adaptação do ForTraCC para rastrear SCs nas simulações do RegCM3. Os resultados mostram que os SCs foram identificados pelo ForTraCC nestas simulações e que suas características estão fortemente correlacionadas com os limiares de temperatura mínima, diminuindo conforme a redução desta. O intervalo de tempo de 1 hora entre os campos de ROL é mais adequado, pois intervalos de 3 e principalmente de 6 horas impossibilitam o ForTraCC de rastrear os SCs que não possuem área de sobreposição. ABSTRACT: Numerical simulations analysis and tracking techniques as ForTraCC have been used to understand convective systems (CSs). For this reason, we adapted ForTraCC to track CSs in RegCM3 model simulations. The results show that the CSs in RegCM3 simulations were tracked by ForTraCC and the features of CSs are strongly correlated with the lower bounds of temperatures, decreasing as they are reduced. The time interval of 1 hour between the OLR fields is more appropriate, since intervals of 3 and especially 6 hours preclude the ForTraCC to track CSs that do not have overlapping area. INTRODUÇÃO Os Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) são aglomerados de nuvens convectivas que se apresentam em forma circular (Complexos Convectivos de Mesoescala - CCM), de linha (Linhas de Instabilidade - LI) ou irregular (simplesmente SCM) e possuem uma área contínua de precipitação, que pode ser parcialmente estratiforme e parcialmente convectiva (Houze, 1993). Análises de simulações numéricas e técnicas de rastreamento, onde o SCM pode ser rastreado durante todo seu ciclo de vida -- o que permite estudar a evolução de suas propriedades morfológicas e radiativas --, tem sido utilizadas para um melhor entendimento sobre esses sistemas. OBJETIVO Adaptar o programa de rastreamento Forecasting and Tracking the evolution of Cloud Clusters 1

2 (ForTraCC - Vila et al., 2008), para rastrear SCMs nas simulações do Regional Climate Model version 3 (RegCM3). METODOLOGIA SIMULAÇÕES NUMÉRICAS Este estudo utilizou o RegCM3 que foi inicialmente desenvolvido pelo NCAR (National Center for Atmospheric Research) com base no Mesoscale Model version 4 (MM4), como descrito por Da Rocha et al. (2009). Para a transferência radiativa o RegCM3 utiliza o mesmo esquema do modelo Community Climate Model version 3 do NCAR (CCM3). A precipitação resolvida na escala da grade é representada usando o SUB-grid EXplicit moisture scheme (SUBEX) e incluiu o esquema de interação biosfera-atmosfera (Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS) para representar processos de superfície. O esquema convectivo é o de Grell pois, segundo Da Rocha et al. (2009), o RegCM3 com este esquema simulou as principais características do ciclo diurno da precipitação sobre uma grande parte da América do Sul (AS). As simulações utilizaram a reanálise ERA-Interim como condição inicial e de fronteira, resolução de 50 km na horizontal e 18 níveis sigma na vertical. A região de estudo é a AS (45 S-10 N; 90 W-20 W) e o período é o mês de dezembro de RASTREAMENTO DOS SCs A identificação e a caracterização cinemática e morfológica dos SCMs foram feitas nas simulações do RegCM3 através da técnica de rastreamento conhecida como ForTraCC. Este algoritmo é baseado na temperatura de brilho do topo das nuvens obtida de imagens de satélite no infravermelho. Esta técnica tem como base a utilização de dois limiares de temperatura, o primeiro para identificar o sistema convectivo (SC) e um segundo limiar, mais frio, para delimitar os clusters convectivos inseridos nesse sistema. Para a adaptação, a temperatura foi obtida da Radiação de Onda Longa Emergente (ROL) simulada pelo RegCM3. Para obter a temperatura utilizou-se a equação de Stefan-Boltzman, que estabelece que a irradiância emitida por um corpo negro é proporcional à sua temperatura à quarta, metodologia similar à de Gomes (2007). O ForTraCC foi adaptado para as simulações do RegCM3, cuja resolução espacial (50 km) e intervalo temporal (1ou mais horas) são diferentes das imagens de satélite, sendo necessário adequação nos limiares de resolução horizontal e temporal, assim como nas equações utilizadas pelo programa. Primeiramente, para cada SC da imagem inicial, são calculados tamanho, posição e excentricidade. Nas imagens seguintes, verifica-se também a sobreposição das áreas do SC em relação a imagem imediatamente anterior, calculando a fração desta sobreposição e determinando a continuação de cada SC. Esta fração, de acordo com Vila et al. (2008), é calculada considerando a hipótese de que a área de mínima de sobreposição entre duas imagens 2

3 com intervalo de tempo de 30 minutos é de 25% do tamanho do sistema e considerando excentricidade de 0,5, resultando em área de sobreposição de 150 pixels na imagem de satélite, que possui resolução espacial de 4km e temporal de 30 minutos. Como as saídas do RegCM3 têm resolução espacial e temporal maiores, as áreas de sobreposição variaram conforme os testes feitos variando tamanho e intervalo de tempo. Foram feitos testes com intervalo de tempo de 1, 3 e 6 horas, e tamanhos mínimos de rastreio de 1,0 e 0,5 x10 5 km 2 (Maddox, 1980), 40 e 20 pixels respectivamente, onde cada pixel equivale a km 2. Foi testada a temperatura padrão usada no ForTraCC de -38 C (Vila et al., 2008) e tamanhos de 40 e 20 pixel que originaram os testes denominados Temp_40 e Temp_20, respectivamente. Outro teste combinou a temperatura de -52 C (Maddox, 1980) com os tamanhos de 40 e 20 pixels e foram nomeados de Mad_40 e Mad_20, respectivamente. Esses testes foram feitos para cada intervalo de tempo, totalizando 12 testes. Considerando um decréscimo de 50% da área de sobreposição a cada meia hora, as áreas de sobreposição dos testes de 1 hora são 12,5% do tamanho do sistema, logo para os tamanhos de 40 e 20 pixels são de 5,0 e 2,5 pixels, respectivamente. Os testes de 3 e 6 horas apresentaram áreas de sobreposição menores que 1 pixel, então foi utilizado o valor mínimo de 1 pixel em cada teste. VALIDAÇÃO E RESULTADOS A validação da adaptação do ForTraCC foi feita através do acompanhamento do centro de massa dos SCs rastreados pelo ForTraCC sobreposto à ROL simulado pelo RegCM3, variando ambos no tempo e plotando também o seu tamanho em pixel a fim de verificar o que o programa rastreou. Para exemplificar, foi escolhido o caso do teste Mad_20 ocorrido na Argentina entre as 05 UTC do dia 11 e 05 UTC do dia 12 de dezembro de Ao analisar a sequência temporal de ROL na Figura 1, pode-se afirmar que o ForTraCC consegue acompanhar de forma satisfatória o SC, desde seu início às 05 UTC e máxima extensão às 11 UTC, até a sua dissipação às 05 UTC do dia 12 (figura não mostrada). A Figura 1 também apresenta centro de massa e tamanho coerentes com as imagens de ROL, indicando que a adaptação está realmente rastreando o topo do sistema desejado. A Figura 2 mostra a trajetória do sistema ao longo de sua vida que durou 24 horas e teve tamanho médio de 64 pixels. Esse sistema apresentou extensão máxima de 108 pixels às 20 UTC do dia 11 (figura não mostrada) com excentricidade de 0,66. Pela Figura 3 é possível notar que o número de sistemas encontrado em cada teste diminui de forma linear quanto maior for o tamanho mínimo do SC e intervalo de tempo entre os campos de ROL. Contudo, pelos testes Mad_40 e Mad_20 nota-se que a quantidade de sistemas diminui ainda mais consideravelmente nos experimento em que o limiar de temperatura é menor. O tempo de vida médio dos sistemas é mais semelhante quando o intervalo entre as imagens é de 1 e 3 horas devido à maior resolução temporal permitir rastrear melhor o início e término dos SCs 3

4 do que quando é de 6 horas (Figura 4a). O tamanho médio dos SCs diminui com a redução dos limiares de temperatura e tamanho mínimos (Figura 4b). CONCLUSÕES A adaptação do ForTraCC identificou os SCs que foram acompanhados visualmente nas simulações do RegCM3. As características dos SCs estão fortemente correlacionadas com os limiares de temperatura mínima, diminuindo conforme a redução desta. Com o aumento do intervalo temporal das simulações há diminuição no número de SCs rastreados. Isso ocorre porque SCs que não possuem tamanho e/ou deslocamento necessários para manter alguma área de sobreposição com intervalos de tempo de 3 e principalmente de 6 horas, não são rastreados pelo ForTraCC. Em virtude disso, o intervalo de tempo de 1 hora é o mais adequado. Aumentar a resolução espacial das simulações do RegCM3 poderia diminuir o problema da área de sobreposição. Figura 1: Sequência parcial do SCM, rastreado pelo ForTraCC, ocorrido na Argentina entre as 05 e 13 UTC do dia 11 de dezembro de Os limiares de ROL 110, 135 e 191 se referem às temperaturas de -63 C, -52 C e -32 C, respectivamente. O sinal + indica o centro de massa do SCM, e o número abaixo deste o tamanho do SCM em pixels. 4

5 Figura 2: Trajetória do SCM da Figura 1. O circulo demarca o local de início do SCM. Figura 3: Número de sistemas encontrados em cada teste. Figura 4: Tempo de vida médio dos sistemas (a) e tamanho médio dos sistemas (b) em todos os testes efetuados. AGRADECIMENTOS: À CAPES e CNPq pelo financiamento deste trabalho, à DSA_INPE e ao Dr. Luiz Augusto Toledo Machado por disponibilizarem o código fonte do ForTraCC. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Da Rocha, R. P., C. A. Morales, S. V. Cuadra, and T. Ambrizzi, 2009: Precipitation diurnal cycle and summer climatology assessment over South America: An evaluation of Regional Climate Model version 3 simulations, J GEOPHYS RES, 114, D10108, doi: /2008jd Gomes, H. B., 2007: Modegalem Regional Climática dos CCMs que Atingem o Sul-Sudeste Brasileiro. Dissertação de Mestrado em Meteorologia, IAG/USP, 73 p. Maddox, R.A., 1980: Mesoscale Convective Complexes. B AM METEOROL SOC, 61, Vila, D.A., L.A.T. Machado, H. Laurent, e I. Velasco, 2008: Forecast and Tracking the Evolution of Cloud Clusters (ForTraCC) Using Satellite Infrared Imagery: Methodology and Validation. Wea. Forecasting, 23, Houze Jr, R. A Mesoscale convective systems. In: Houze, Jr, R. A. (ed.) Cloud Dynamics. Academic Press, Inc., v. 53, p