Empresa Brasileira de Infra-Estrutura Aeroportuária (INFRAERO),

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Betty Vieira Sá
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1 ANÁLISE ESTATÍSTICA DA PREVISIBILIDADE DOS ÍNDICES TERMODINÂMICOS NO PERÍODO CHUVOSO DE 2009, PARA AEROPORTO INTERNACIONAL DE SALVADOR/BA Deydila Michele Bonfim dos Santos 1 Carlos Alberto Ferreira Gisler 2 1 Empresa Brasileira de Infra-Estrutura Aeroportuária (INFRAERO), dbsantos@infraero.gov.br 2 Instituto de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (ICEA), gisler@icea.gov.br RESUMO: Neste trabalho foi realizada uma análise estatística para se verificar a previsibilidade dos índices termodinâmicos nos casos de pancadas de chuva e trovoadas para o aeródromo de Salvador/BA (SBSV). Os resultados obtidos mostram que o índice K apresentou um melhor índice de acerto (H) de 69% e razão de alarme falso (RAF) de 33,3%. Na análise dos perfis verticais da atmosfera, para os casos com precipitação diária acima de 48 mm, se observou em sua maioria índice K > 30, CAPE<1000 J/kg, TT<44. Constata-se, também, alta umidade em baixos e médios níveis. Neste período os ventos tiveram predominância de Sul. Palavras-chave: Previsão do tempo, Estabilidade atmosférica, Precipitação. ABSTRACT: In this paper was made a statistic analysis to verify the predictability from thermodynamic indices in cases with rain shower and thunderstorms for Salvador/BA (SBSV). The results show that the K index had a better success rate (H) of 69% and rate of false alarm (RAF) of 33,3%. The vertical profile analysis of the atmosphere, in cases with daily rainfall over than 48 mm, showed most cases with K > 30, CAPE < 1000J/Kg, TT < 44. Also was observed high humidity in low and mid levels. In that period, the wind came most of the time from south. Keywords: Weather forecast, Atmospheric stability, Precipitation. 1. INTRODUÇÃO Neste estudo é realizada uma análise das características termodinâmicas dos eventos de trovoadas e pancadas de chuva nos meses mais chuvosos (abril, maio e junho) do ano de 2009 da região do aeródromo de Salvador BA. O Aeroporto Internacional de Salvador (SBSV) reveste-se de importância por ter média diária superior a 19 mil passageiros e uma capacidade de 25 operações por hora (CGNA, 2011). Considerando a operacionalidade do aeródromo, a elaboração de previsões mais acuradas é de vital importância. Assim a elaboração de estudos que visam métodos objetivos, são ferramentas extremamente úteis, principalmente, quando se trata de fenômenos intensos. 2. METODOLOGIA Para a análise estatística, foram utilizados os seguintes índices: índice K (K) e Total Totals (TT) e a energia potencial de convecção (CAPE), testando valores citados conforme

br 2 Instituto de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (ICEA), gisler@icea.gov.

2 Bluestein, 1993, Vasquez, 1994 e Djuric, 1994, como também avaliando novos padrões de referência. Consideraram-se as previsões de fenômenos relacionados à instabilidade/convecção (pancadas de chuva e trovoadas) correlacionando aos índices de instabilidade utilizando as sondagens das 12 UTC. Sendo considerada a ocorrência do fenômeno de trovoada e pancada de chuva a partir das 12UTC, não considerando a quantidade de precipitação. A Tabela 1 mostra uma tabela de contingência padrão (OLIVEIRA, 2002, apud WILKIS, 1995) que serve como matriz de dados para a estimativa dos índices de previsão. Tabela 1 Tabela de contingência padrão. OBSERVAÇÃO SIM NÃO SIM a b a+b PREVISÃO NÃO c d c+d a+c b+d T=a+b+c+d Foram calculados os seguintes índices (OLIVEIRA, 2002, apud WILKIS, 1995): Probabilidade de detecção (POD): Probabilidade de ocorrência de um evento previsto, considerando o número de ocorrências. Para POD=100%, todos os eventos previstos de fato ocorreram. Índice de acerto (H): Porcentagem de previsões corretas (considerando eventos previstos e ocorrido, e não previstos e não ocorridos). Para H=100, a previsão foi absolutamente correta. Razão de alarme falso (RAF): Porcentagem de não ocorrência de eventos previstos, comparado ao número total de previsões (eventos previstos e ocorridos, e previstos, porém não ocorridos). O valor ideal de RAF é 0 (zero). A Tabela 2 mostra os valores de referência, utilizados na análise estatística para a previsão dos fenômenos. Inicialmente considerou como fenômeno previsto se dois dos parâmetros da tabela fossem observados. Também foi feita a análise estatística da previsibilidade de cada índice isoladamente para se analisar qual apresentava o melhor comportamento. Tabela 2 Valores padrões de referência utilizados na análise. Valores padrões de referência Índice K 25 Índice TT 44 CAPE 1000 J/kg

Sendo considerada a ocorrência do fenômeno de trovoada e pancada de chuva a partir das 12UTC, não considerando a quantidade de precipitação.

3 3. RESULTADOS 3.1 Análises dos índices termodinâmicos e a energia potencial convectiva Para a análise foi considerado o período chuvoso de 2009 (abril-maio-junho) sendo elaborada com base nos perfis verticais da atmosfera das 12UTC. Foram analisados os índices K, TT e a energia potencial de convecção (CAPE), separadamente e combinados dois a dois. A Tabela 3 mostra a Tabela de Contingência para a Previsão de Trovoada e Pancadas de Chuva utilizando o índice K, pois apresentou melhores resultados. Com base nestes dados foi calculada a Probabilidade de detecção (POD) com resultado de 76%, indicando a previsibilidade do evento, o Índice percentual de acerto de previsão (H) foi 69% e a Razão de Alarme Falso (RAF) igual a 33,3%. O índice de acerto mínimo recomendado pelo DECEA é de 75%, este valor foi estabelecido a partir do documento de padronização internacional (Anexo 3) ICAO, Sendo o resultado obtido através da Tabela de Contingência uma ferramenta de auxílio à previsão, o índice de acerto de 69% pode ser considerado como satisfatório. Tabela 3- Tabela de Contingência para Previsão de Trovoadas e Pancadas de Chuva utilizando o índice K, para os meses de abril, maio e junho de PREVISÃO OBSERVAÇÃO SIM NÃO SIM NÃO Perfis atmosféricos de Salvador para o período chuvoso de 2009 A figura 1 mostra os perfis verticais da atmosfera para os dias que ocorreram precipitação acumulada acima 48mm. Nesta análise observou-se que os perfis se caracterizavam por apresentar alta umidade, principalmente, em baixos e médios níveis. Perfis representativos do desenvolvimento de nuvens stratus, alto stratus e nimbus-stratos, associadas ou não ao desenvolvimento de cúmulus-nimbus. (a) (b) (c) Figura 1- Radiossondagem para os dias com maiores acumulados diários de precipitação em Salvador às 12UTC, para os dias 18/04/09 (a), 21/04/09 (b), 22/04/09 (c). Fonte: CPTEC

atmosfera das 12UTC. Foram analisados os índices K, TT e a energia potencial de convecção (CAPE), separadamente e combinados dois a dois.

4 Na tabela 4 estão dispostos os índices de instabilidade, o CAPE, a precipitação e fenômenos observados. Em todos os casos foram observados índice K acima de 32. Em apenas dois casos o CAPE estava acima de 1000 J/kg e um caso com TT igual a 44. Na análise nota-se que o índice K melhor representa a previsibilidade de tempo significativo, pois esse índice leva em conta a umidade nas camadas de 850hPa e 700hPa, característica vital no desenvolvimento dos fenômenos intensos registrados neste estudo. Sendo ainda observado em 5 dos 7 casos o registro de chuva e pancadas de chuvas e/ou trovoadas em conjunto. Tabela 4 Índices de instabilidade, energia potencial de convecção e precipitação associado a casos com acumulados significativos de precipitação. Casos CAPE (J/kg) Índice K Índice TT Precipitação Fenômenos 18/04/ ,2 21/04/ ,5 22/04/ ,6 04/05/ ,5 05/05/ ,4 08/05/ ,0 22/05/ ,9 Legenda: Chuva, pancadas de chuva, trovoadas, = névoa úmida. 3.3 Análise dos ventos A Figura 2 apresenta o anemograma do mês de maio (período chuvoso) e do mês de dezembro (período seco) de Observa-se que no período chuvoso os ventos predominam de 180 (Sul) com velocidade de 7 a 8kt (nós) (24% das ocorrências) e 0,6% de vento calmo. No período seco os ventos predominam de 90 (Leste) com velocidade de 9 a 10kt (19% das ocorrências) não houve registro de vento calmo e o vento máximo observado foi de 24kt com 90. (a) (b) Figura 2 Anemograma do mês de maio- período chuvoso (a) e dezembro- período seco (b) de Fonte: Banco de dados climatológico do ICEA

Na análise nota-se que o índice K melhor representa a previsibilidade de tempo significativo, pois esse índice leva em conta a umidade nas camadas de 850hPa e 700hPa, característica vital no

5 4. CONCLUSÕES As análises mostraram que as combinações entre índices de instabilidade e CAPE para se identificar um método objetivo de previsão se mostraram insatisfatórios. Já o índice K, isoladamente, apresentou melhor previsibilidade que outros índices, pois leva em consideração a umidade na camada baixa e média da atmosfera, presente na maioria dos casos que apresentaram acumulados significativos de precipitação. Estes casos apresentaram como característica típica: índice K>30, CAPE<1000 J/kg, TT<44, perfil com alta umidade em baixos e médios níveis e ventos variando de direção entre 150 e 210. A Probabilidade de detecção (POD) teve resultado de 76%, indicando elevada previsibilidade do evento, o Índice percentual de acerto de previsão (H) foi de 69% e a Razão de Alarme Falso (RAF) igual a 33,3%. Levando em consideração que esta ferramenta estatística é um método auxiliar a previsão, o índice de acerto de 69% é satisfatório, tendo como referência que o índice de acerto mínimo recomendado pelo DECEA (75%). 5. AGRADECIMENTOS Agradeço a Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária (INFRAERO) pelo incentivo a participação deste evento. 6. REFERÊNCIAS Bluestein, H. B. 1993: Synoptic-Dynamic Meteorology in Midlatitudes. V. II: Observations and Theory of Weather Systems. Oxford: Oxford University Press, 594 p. CGNA. Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea. Disponível em acessado em Julho de CPTEC - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos, 2009: Disponível em acessado em Junho de Djuric, D. 1994: Weather Analysis. New Jersey: Prentice Hall, 304p. ICAO. 2004: Meteorological Service for International Air Navigation Annex 3. Attachment B Operationally Desirable Accuracy of Forecasts ATT B-1. Oliveira, G. A. 1994: Métodos Estatísticos no Auxílio à Previsão de Nevoeiro Para o Aeródromo de Guarulhos. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal de Santa Catarina, Fevereiro, p. Technologies, 98 p. Vasquez, T. 1994: Weather Forecasting Handbook. Texas: Weather GraphicsTechnologies, 98p. Wilks, D. S. 1995: Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Academic Press, New York, 467 p.

apresentaram acumulados significativos de precipitação.

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