MODELAGEM EM ALTA RESOLUÇÃO DO ESCOAMENTO ATMOSFÉRICO USANDO O ARPS NA REGIÃO METROPOLITANA DO RIO DE JANEIRO. Leanderson Marcos da Silva Paiva

MODELAGEM EM ALTA RESOLUÇÃO DO ESCOAMENTO ATMOSFÉRICO USANDO O ARPS NA REGIÃO METROPOLITANA DO RIO DE JANEIRO Leanderson Marcos da Silva Paiva Tese de Doutorado apresentada ao Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica, COPPE, da Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de Doutor em Engenharia Mecânica. Orientador(es): Gustavo César Rachid Bodstein Luiz Cláudio Gomes Pimentel Rio de Janeiro Junho de 2012

MODELAGEM EM ALTA RESOLUÇÃO DO ESCOAMENTO ATMOSFÉRICO USANDO O ARPS NA REGIÃO METROPOLITANA DO RIO DE JANEIRO Leanderson Marcos da Silva Paiva TESE SUBMETIDA AO CORPO DOCENTE DO INSTITUTO ALBERTO LUIZ COIMBRA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA DE ENGENHARIA (COPPE) DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE DOUTOR EM CIÊNCIAS EM ENGENHARIA MECÂNICA. Examinada por: RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL JUNHO DE 2012

Paiva, Leanderson Marcos da Silva Modelagem em Alta Resolução do Escoamento Atmosférico Usando o ARPS na Região Metropolitana do Rio de Janeiro / Leanderson Marcos da Silva Paiva. Rio de Janeiro: UFRJ/COPPE, 2012. XLI, 288 p.: il.; 29,7 cm. Orientador(es): Gustavo César Rachid Bodstein Luiz Cláudio Gomes Pimentel Tese (doutorado) UFRJ/ COPPE/ Programa de Engenharia Mecânica, 2012. Referencias Bibliográficas: p. 269-288. 1. Modelagem Computacional. 2. Topografia. 3. Tipo de Solo. 4. Tipo de Vegetação. I. Bodstein, Gustavo César Rachid et al. II. Universidade Federal do Rio de Janeiro, COPPE, Programa de Engenharia Mecânica. III. Titulo. iii

Aos meus pais, irmãos, sobrinho, namorada e amigos. iv

nascido. Às vezes ouço passar o vento; e só de ouvir o vento passar, vale a pena ter Fernando Pessoa... Dust in the wind All we are is dust in the wind Dust in the wind Everything is dust in the wind The wind Dust in the wind - Kerry Livgren, Kansas Thus emboldened, the modelers have been overenthusiastic in promoting their models for others complex situations, often without considering at depth the difficult questions that arise. Consequently, there is some disillusionment with the models, a feeling that they embody too many ad hoc assumptions, and that they are unrealible as a result... This reaction is probably justified, but it would be a shame if it resulted in a cessation of efforts to put a little more physics and mathematics into the models. Atmospheric Modelling, Mech. Eng. Trans., Inst. of Eng, Australia, 1983 John Lumley v

AGRADECIMENTOS Em primeiro lugar, agradeço ao nosso Senhor Deus, pela existência do universo, do céu e da Terra, do ar e da água, do solo e da vegetação, das montanhas e das planícies, da natureza e da vida, e de todas as outras coisas fascinantes que circundam nosso dia-a-dia. O Senhor Deus me fortalece, e por isso sempre o agradeço pelas conquistas realizadas por mim e aqueles que lutam pelo bem. Em palavras escritas, aproveito para pedir saúde, paz, amor, prosperidade e sabedoria para meus pais, irmãos, sobrinho, namorada, amigos e a mim, em todos os dias de nossas vidas. Amém Senhor! Em paralelo, não poderia deixar de aproveitar para agradecer, mais uma vez, as pessoas que mais fizeram e continuam fazendo mil coisas por mim. Meus pais! As avalanches que ocorrem em nossas vidas não conseguem abalar de forma alguma a história de uma família conservadora e amorosa. Diante disso, agradeço por ter amadurecido com os conselhos cedidos pelos meus pais. Pois bem, são eles assim chamados por Sr. Abílio Teixeira de Paiva e Sr a. Neli da Silva Paiva. Vocês fazem parte dos principais pilares que me sustentam e, por isso, agradeço de coração todas as coisas que vocês me proporcionaram. Amo vocês! Mesmo que indiretamente, gostaria de agradecer também aos meus irmãos Márcia Fabiane da Silva Paiva e Leonardo da Silva Paiva. De qualquer forma, nossas ótimas convivências me deixaram tranqüilo, para que eu pudesse me dedicar com afinco aos meus trabalhos e estudos. Percebe-se que a vinda do meu sobrinho/afilhado Gabriel alegrou demasiadamente nossas vidas. Aproveito para agradecer também a Shirlei T. Izidoro que me apoiou e foi ótima companheira a partir da metade do curso de doutorado. Valeu mesmo! De fato, mais uma vez acho que conquistei a confiança de duas pessoas incríveis e que acreditaram imensamente na realização dos meus trabalhos. Apesar de termos nos conhecido através dos meios profissionais, considero vocês grandes amigos, até mesmo muito mais do que aqueles que tenho desde a minha época de infância. No corre-corre do dia-a-dia esquecemos-nos de trocar idéias descabidas e alvoroçadas, em troca das informações profissionais. Entretanto, sinto-me bastante à vontade para sentarmos num bar, tomarmos uma cerveja gelada e trocarmos prosas variadas. Espero ter conseguido superar as expectativas. Professores Gustavo César Rachid Bodstein e Luiz Cláudio Gomes Pimentel, conto com vocês! Aproveito para agradecer também a Ana, esposa do Luiz, pelos saborosos almoços e lanches da tarde que fortaleceram o nosso trabalho. vi

Agradeço a todos os amigos que conquistei na Universidade do Brasil e que me auxiliaram tanto diretamente como indiretamente para a conclusão deste trabalho. Neste recinto realizei meus cursos de graduação, mestrado e doutorado. De fato, a UFRJ tornou-se a minha segunda residência. Tenho orgulho de ter subido gradualmente todos os andares desta instituição. Além disso, gostaria de citar alguns nomes que tiveram influências marcantes na construção deste trabalho. São eles: Eduardo Corrêa, Maurício Soares, Ricardo Marcelo, Reginaldo (vulgo Régis), Corbiniano, Léo Aragão, Júnior, Edilson Marton e Albuquerque. Valeu rapaziada! Gostaria também de agradecer a todos os integrantes do Núcleo Computacional de Estudos da Qualidade do Ar (NCQAr) pelas dicas ofertadas na elaboração deste trabalho e a todos do Programa de Engenharia Mecânica da COPPE, em especial a secretária Vera. Sou inteiramente grato ao Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ). Apesar das dificuldades, agradeço os entendimentos acordados com o Departamento de Ensino Médio e Técnico (DEMET), a Direção de Ensino (DIREN) e a Direção Geral (DIREG) para realização do meu doutoramento sem prejuízo no andamento dos meus deveres e tarefas diárias. Gostaria de agradecer a todos os colegas, amigos, docentes e discentes que me apoiaram e contribuíram para realização desse trabalho. Em especial, agradeço aos grandes amigos Almir Venancio Ferreira, Felipe das Neves Roque da Silva e Santiago Cuadra. Sem a motivação contínua do amigo Almir, talvez eu não tivesse agarrado com unhas e dentes o curso de doutorado. Felipe, obrigado pelas ótimas dicas na construção dos scripts, solução de problemas de compilação, dentre outros. Sem esses bichinhos computacionais as coisas ficariam mais difíceis! Santiago, obrigado pelas dicas e sugestões de programação. De fato, orientar alunos adolescentes revigora as idéias do meu dia-a-dia. Eles são bastante práticos e versáteis. Já dizia um amigo meu: É só nós professores não atrapalharmos, que eles vão longe. E assim foi com os meus estagiários Patrícia Borges Coutinho da Silva e Allan Amâncio Esteves. Agradeço a paciência que a Patrícia teve em ajudar a construir a base de dados topográficos com 90 metros de resolução. Agradeço ao Allan por ter repassado muitos textos e ter aberto portas para o andamento das pesquisas relacionadas aos bancos de dados de tipo de vegetação. Aproveito também para agradecer as estagiárias Alessandra Imbroisi, Louise e Tayane pelo apoio em algumas das atividades. Agradeço ao D.Sc. Marcelo Romero de Moraes pelas dicas e sugestões fornecidas no uso dos arquivos de entradas denominados arps.input. Nesses arquivos, vii

tomadas de decisões importantes devem ser realizadas para que as opções escolhidas sejam as melhores possíveis, fazendo com que as simulações numéricas tenham grandes sucessos. Um grande obrigado a P.hD. Fotini Katopodes Chow, do Deptartamento de Engenharia Civil e Ambiental da Universidade da Califórnia, Berkeley, Estados Unidos da América (EUA), por fornecer ótimas dicas que permitiram o desenvolvimento das subrotinas, escritas em FORTRAN90, de leituras e escritas das novas bases de dados topográficos e de vegetações incorporadas ao Advanced Regional Prediction System (ARPS). Obrigado também ao Prof. Ph.D Bert Holtslag, da Universidade de Wageningen, pelas boas sugestões. Agradeço as ótimas dicas do diretor do Programa Observação da Terra do Instituto de Pesquisa Espacial da Europa (European Space Research Institute ESRIN) Vasileios Kalogirou. Suas recomendações foram extremamente úteis para que eu pudesse usar a base de dados do Projeto GLOBCARBON. Gostaria de agradecer as Instituições Nacionais que disponibilizaram e continuam disponibilizando dados ambientais gratuitamente sem burocracia alguma. São elas: Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), Rede de Meteorologia do Comando da Aeronáutica (REDEMET) e Sistema de Meteorologia do Estado do Rio de Janeiro (SIMERJ). Parabenizo os esforços realizados pela Aeronáutica Nacional e a Administração Espacial dos Estados Unidos da América (National Aeronautics and Space Administration NASA/EUA), Agência Nacional de Inteligência-Geoespacial dos EUA (National Geospatial-Intelligence Agency NGA/EUA) e pelas agências espaciais alemã e italiana, na construção das bases de dados topográficos, com altas resoluções espaciais, provenientes do projeto Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). As bases topográficas para América do Sul encontram-se no seguinte sítio da INTERNET: ftp://e0srp01u.ecs.nasa.gov/srtm/version2/srtm3/south_america/. Aproveito para parabenizar a equipe da Agência Espacial Européia (European Spatial Agency - ESA), responsável pela manutenção do portal http://ionia1.esrin.esa.int/index.asp e por disponibilizar os bancos de dados preenchidos por mosaicos de reflectâncias das superfícies e de classificações das vegetações terrestres, com resoluções espaciais nas direções horizontais de 300 metros. Os dados são disponibilizados gratuitamente para o público que tenha propósitos educacionais e científicos. Todos os direitos de cópia são reservados a ESA / ESA Projeto GLOBCOVER, conduzido pela MEDIAS-França. viii

Agradeço o Programa de Pesquisa Espectral do Centro de Engenharia Topográfica do Exército dos Estados Unidos da América (Spectral Research Program of US Army Topographic Engineering Center) por disponibilizar o aplicativo HyperCube (ver o sítio: http://www.agc.army.mil/hypercube/), capaz de converter dados em formatos do tipo raster, como é o caso do GeoTIFF, para formatos do tipo texto, como é o caso dos arquivos com extensões.dat. Agradeço também aos criadores do aplicativo Global Mapper (http://www.globalmapper.com/). O Global Mapper facilitou os recortes realizados nas bases de dados de vegetações e as conversões de formatos raster com extensões do tipo.hgt para modelos de elevações digitais, com extensões.dem (digital elevation model). Agradeço também a equipe de desenvolvimento do aplicativo Surfer, onde todos os direitos de cópia são reservados a Golden Software, Inc (http://www.goldensoftware.com/). O Surfer é extremamente útil para trabalhos com bases de dados densas. Quero aproveitar, para agradecer também, mesmo de forma generalizada, a todos os pesquisadores, engenheiros, analistas de sistemas, dentre outros, que desenvolveram sistemas operacionais estáveis como o LINUX, compiladores preciosos como o FORTRAN90, dentre muitas outras aplicações que subsidiaram o desenvolvimento deste trabalho. Agradeço a toda equipe do Centro de Análises e Previsões de Tempestades (Center for Analysis and Prediction of Storms - CAPS) da Universidade de Oklahoma dos Estados Unidos da América (EUA), responsável pelo desenvolvimento do Advanced Regional Prediction System (ARPS). O CAPS é apoiado pela Fundação de Ciência Nacional e pela Administração de Aviação Federal dos EUA, através da concessão combinada ATM92-20009. Aproveitamos para agradecer especialmente aos doutores Kevin W. Thomas, Ming Xue e Yunheng Wang pelas dicas e respostas prontamente fornecidas nos questionamentos realizados no fórum de discussões do ARPS. Somente desta forma foi possível realizar as implementações das novas bases de dados topográficos, de tipo de vegetação, Índice de Área Foliar (IAF) e fração de cobertuta no ARPS para que as simulações dos escoamentos turbulentos pudessem ser realizadas em alta resolução. ix

Resumo da Tese apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Doutor em Ciências (D.Sc.) MODELAGEM EM ALTA RESOLUÇÃO DO ESCOAMENTO ATMOSFÉRICO USANDO O ARPS NA REGIÃO METROPOLITANA DO RIO DE JANEIRO Leanderson Marcos da Silva Paiva Junho/2012 Orientadores: Gustavo César Rachid Bodstein Luiz Cláudio Gomes Pimentel Programa: Engenharia Mecânica Um sistema de modelagem computacional em alta resolução é desenvolvido para calcular o escoamento atmosférico sobre a Região Metropolitana do Rio de Janeiro, incorporando a base de dados de topografia com 3s de resolução da Shuttle Radar Topography Mission, de tipo de vegetação com 10s de resolução da European Space Agency (ESA), e de Índice de Área Foliar e Fração de Radiação Fotossinteticamente Ativa e Absorvida com 30s de resolução também da ESA, dentro do Advanced Regional Prediction System (ARPS). Os dados de 0,5 de resolução do Global Forecasting System (GFS) são assimilados como Condições Iniciais (CI s) e Condições de Contorno (CC s) laterais para o ARPS e as simulações são computadas em seis grades numéricas aninhadas em modo one-way, onde resoluções verticais e esquemas paramétricos distintos são selecionados para cada grade. Resultados de dois casos cobrindo três períodos distintos são analisados em função dos dados observados em estações de superfície e altitude, para explorar a dependência dos resultados às CI s e CC s, às bases de dados de superfície e à resolução numérica. A baixa resolução dos dados de tipo de solo do United States Geological Survey, a forçante sinótica nos contornos laterais das grades mais resolutas e a inapropriada relação entre a resolução numérica e o esquema de fechamento dos fluxos turbulentos em LES podem estar afetando a descrição detalhada das variáveis meteorológicas prognosticadas. x

Abstract of Thesis presented to COPPE/UFRJ as a partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Science (D.Sc.) HIGH-RESOLUTION MODELING OF ATMOSPHERIC FLOW USING THE ARPS IN THE METROPOLITAN REGION OF RIO DE JANEIRO Leanderson Marcos da Silva Paiva June/2012 Advisors: Gustavo César Rachid Bodstein Luiz Cláudio Gomes Pimentel Department: Mechanic Engineering A high-resolution computational modeling system is developed to calculate the atmospheric flow over the Metropolitan Region of Rio de Janeiro, incorporating the 3 arc-sec topographic data from Shuttle Radar Topography Mission, the 10 arc-sec vegetation type data from European Space Agency (ESA), and the 30 arc-sec Leaf Area Index and Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation data also from ESA, into the Advanced Regional Prediction System (ARPS). The 0.5 arc-deg Global Forecasting System (GFS) data are assimilated as Initial Condition (IC s) and lateral Boundary Condition (BC s) to ARPS and simulations are carried out for six one-way nested-grid domains, where distinct vertical resolutions and parametric schemes are chosen to each grid setup. Two simulated cases results covering three distinct periods are analyzed according to the surface and upper-air observed data, to explore their dependence with the IC s and BC s, the surface databases and the grid resolution. The low resolution of the soil database from the United States Geological Survey, the synoptic forcing on the lateral boundaries of the finer grids and the inappropriate relationship between grid resolution and turbulent fluxes closure scheme in LES may be affecting the accurate description of the predicted meteorological variables. xi

ÍNDICE Dedicatória AGRADECIMENTOS Pensamentos Resumo Abstract ÍNDICE LISTA DE FIGURAS LISTA DE TABELAS LISTA DE QUADROS LISTA DAS PRINCIPAIS SIGLAS E ABREVIATURAS LISTA DOS PRINCIAPIS SÍMBOLOS IV V IX X XI XII XVII XXVIII XXIX XXX XXXIV 1 INTRODUÇÃO 1 1.1 Contextualização 1 1.2 Aplicações e Justificativas 7 1.3 Objetivos Gerais e Específicos 12 1.4 Sumário das Contribuições 13 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 15 2.1 Introdução e contextualização 15 2.2 Parametrizações dos Fluxos Turbulentos 16 2.2.1 Modelos de Viscosidade Turbulenta 19 2.2.2 Modelos de Escalas de Similaridade 21 2.2.3 Modelos Dinâmicos 22 2.2.4 Modelos de Reconstrução de Velocidade 23 2.3 CC s nos Modelos Numéricos 25 2.3.1 CC s das Superfícies Laterais e do Topo 26 2.3.2 CC s da Superfície do Solo 27 2.3.2.1 CC s de Fluxos nas Simulações de CLA 28 2.3.2.2 Efeitos das Resoluções Numéricas na Superfície do Solo 29 2.3.2.3 Razão de Aspecto de Grade na Superfície do Solo 20 2.3.2.4 Modelos da Superfície do Solo 32 2.4 Simulações Numéricas Realizadas com ARPS 35 2.4.1 ARPS e Outros Modelos no Mundo 35 xii

2.4.2 ARPS no Brasil 40 3 SISTEMA DE PREDIÇÃO REGIONAL AVANÇADO - ARPS 44 3.1 Introdução 44 3.2 Sistema de Coordenadas do ARPS 46 3.3 Equações de Conservação do ARPS 49 3.3.1 Estado Básico 49 3.3.2 Equações Governantes 51 3.4 Parametrizações dos Fluxos Turbulentos 55 3.4.1 Equações de Misturas Turbulentas 56 3.4.2 Esquema de Smagorinsky 58 3.4.3 Esquema de 1,5-TKE 60 3.4.4 Esquema de Germano Viscosidade Turbulenta Dinâmica 63 3.5 Estruturas de Grades Numéricas e CC s 67 3.6 Parametrizações de Microfísica 68 3.6.1 Taxa de Autoconversão de Águas de Nuvens em Águas de Chuvas 68 3.6.2 Agregação das Águas de Nuvens pelas Águas de Chuvas 69 3.6.3 Velocidades Terminais das Águas de Chuvas 69 3.6.4 Taxa de Evaporação das Águas de Chuvas 69 3.6.5 Ajustes da Saturação 69 3.6.6 Diferenciações dos Esquemas de Microfísicas 70 3.6.7 Outros Ajustes 71 3.7 Equações de Taxa de Microfísica 71 3.8 Cômputos da Altura da CLA 75 3.8.1 Camada Limite Estável 75 3.8.2 Camada Limite Instável 76 3.9 Parametrização dos Fluxos na Superfície 76 3.9.1 Cálculo dos Fluxos na Superfície 77 3.9.2 Fluxos de Superfícies sobre Solos 78 3.9.2.1 Condições Instáveis 79 3.9.2.2 Condições Neutras 80 3.9.2.3 Condições Fortemente Instáveis 80 3.9.2.4 Condições Estáveis 80 3.9.3 Fluxos de Superfícies sobre Oceanos 81 3.9.4 Distribuição Linear dos Fluxos de Superfície na CM 81 xiii

3.10 Balanços de Energia e Umidade Modelo Radiação-Solo-Vegetação 82 3.10.1 Balanços de Energia e Umidade na Superfície dos Solos 82 3.10.2 Modelo Radiação-Solo-Vegetação 83 3.10.2.1 Coeficientes Térmicos 83 3.10.2.2 Fluxos de Radiação 83 3.10.2.3 Fluxos de Calor Sensível 85 3.10.2.4 Fluxos de Calor Latente 85 3.10.2.5 Umidade na Superfície dos Solos 87 3.11 Esquemas de Parametrizações de Cúmulos 90 3.11.1 Esquema de Kuo Modificado 90 4 AS BASES DE DADOS INCORPORADOS AO ARPS 92 4.1 Introdução 92 4.2 Bases de Dados Topográficos SRTM 92 4.2.1 Processamento 3s-SRTM para ARPS 95 4.3 Bases de Dados de Tipo de Vegetação ESA/MEDIAS-France 97 4.3.1 ENVISAT 98 4.3.2 Projeto GLOBCOVER/Landcover 99 4.3.3 Processamento 10s-ESA para ARPS 101 4.4 Bases de Dados de LAI e FAPAR da ESA 104 4.4.1 Projeto GLOBCARBON 104 4.4.2 Processamento 30s-ESA para ARPS 105 5 RESULTADOS DA MODELAGEM COMPUTACIONAL DO ESCOAMENTO ATMOSFÉRICO PARA AS BACIAS AÉREAS DA RMRJ 107 5.1 Introdução e Contextualização 107 5.2 Trabalhos Pretéritos Desenvolvidos na RMRJ 109 5.3 Caracterização da RMRJ 112 5.4 Configurações Físico-Numéricas 117 5.4.1 Aninhamento One-Way e Topografia 120 5.4.2 Resolução Vertical e Razão de Aspecto 122 5.4.3 Condições Iniciais e dos Contornos Laterais 123 5.4.4 Uso do Tipo de Solo e da Vegetação 124 5.4.5 Modelo de Radiação 133 xiv

5.4.6 Esquema de Fechamento dos Fluxos Turbulentos e Termos de Mistura 134 5.5 Período I: 0000 Z de 06/09/2007 0000 Z de 08/09/2007 135 5.5.1 Análise Sinótica do P-I 135 5.5.2 Análise dos Diagramas Termodinâmicos para o P-I 138 5.5.3 Análise das Rosas dos Ventos para o P-I 157 5.5.4 Análise dos Perfis Verticais em SBGL para o P-I 156 5.5.5 Análise Estatística dos Casos Estudados no P-I 171 5.5.6 Análise dos Campos de Temperatura do Solo e Vento a 10 m AGL do P-I 174 5.5.7 Análise da seção latitudinal vertical de TKE do P-I 185 5.6 Período II: 0000 Z de 06/02/2009 0000 Z de 08/02/2009 189 5.6.1 Análise Sinótica do P-II 190 5.6.2 Análise dos Diagramas Termodinâmicos para o P-II 192 5.6.3 Análise dos Perfis Verticais em SBGL para o P-II 218 5.6.4 Análise Estatística dos Casos Estudados no P-II 222 5.6.5 Análise dos Campos de Temperatura do Solo e Vento a 10 m AGL do P-II 225 5.7 Período III: 0000 Z de 08/08/2011 0000 Z de 09/08/2011 230 5.7.1 Análise Sinótica do P-III 230 5.7.2 Análise dos Diagramas Termodinâmicos para o P-III 232 5.7.3 Análise dos Perfis Verticais em SBGL para o P-III 242 5.7.4 Análise Estatística dos Casos Estudados no P-III 252 5.7.5 Análise dos Campos de q n e Vento a 10 m AGL do P-III 254 5.7.6 Seção tempo altura de q n do P-III 262 6 CONCLUSÕES 264 6.1 Sumário e Conclusões 264 6.2 Recomendações para Trabalhos Futuros 267 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 269 APÊNDICE A: ESTRUTURA DE GRADES NUMÉRICAS E CC S A 1 A.1 Estrutura de Grades A 1 A.2 CC s Laterais A 3 A.2.1 CC de Parede Rígida ou Espelho A 4 xv

A.2.2 CC Periódica A 5 A.2.3 CC de Gradiente Zero A 6 A.2.4 CC Aberta de Onda Radiativa A 7 A.2.5 CC s Especificadas Externamente A 11 A.3 CC s das Superfícies do Topo e do Solo A 12 A.4 Estado Básico das CC s A 14 APÊNDICE B: ARQUIVO INDEXADOR B 1 B.1 Arquivo south_dem.index B 1 APÊNDICE C: TIPOS DE VEGETAÇÃO DA ESA/MEDIAS-FRANCE C 1 C.1 Tipos de Vegetação C 1 APÊNDICE D: CUSTO COMPUTACIONAL D 1 D.1 Custo computacional das Simulações D 1 xvi

LISTA DE FIGURAS Figura 1.2.1: Domínio L da Terra Incógnita. 8 Figura 5.3.1: (a) Limite das regiões do governo do Rio de Janeiro (Fonte: http://www.rio-turismo.com/mapas/regioes.htm). (b) Delimitação das BA s da RMRJ (Fonte: Fundação Estadual de Engenharia e Meio Ambiente - FEEMA). 113 Figura 5.3.2: Mapa de elevação do terreno da RMRJ e localização das estações meteorológicas de superfície, altitude e SODAR. As caixas tracejadas e pontilhadas representam o domínio das grades mais resolutas ilustradas em detalhes na Fig. 5.4.1b. 115 Figura 5.4.1: (a) GEXT e os seus aninhamentos para G1, G2, G3 e G4. (b) G4 e os aninhamentos para G5 e G6, e localização das estações meteorológicas de superfície, altitude e SODAR. 120 Figura 5.4.2: Topografia processada para G4 com dados (a) 30s-USGS e (b) 3s- SRTM. 121 Figura 5.4.3: Topografia processada para G5 com dados (a) 30s-USGS e (b) 3s- SRTM. 121 Figura 5.4.4: Topografia processada para G6 com dados (a) 30s-USGS e (b) 3s- SRTM. 121 Figura 5.4.5: Tipo de solo da G5 processado pela base de dados 30s-USGS (a) original (b) corrigido (inserção da faixa de areia no limite entre a Baía de Sepetiba e o Oceano Atlântico) e (c) corrigido e ajustado (faixa de areia + ajuste na linha de costa e nos corpos d água). 127 Figura 5.4.6: Tipo de solo da G6 processado pela base de dados 30s-USGS (a) original, (b) corrigido e (c) corrigido e ajustado. 128 Figura 5.4.7: Mapa de solos elaborado pelo IBGE e pela EMBRAPA http://mapas.ibge.gov.br/ 128 Figura 5.4.8: Tipo de vegetação para G5 processados pelas bases de dados (a) 30s- USGS e (b) 10s-ESA/ajustado. 129 Figura 5.4.9: Tipo de vegetação para G6 processados pelas bases de dados (a) 30s- USGS e (b) 10s-ESA/ajustado. 129 Figura 5.4.10: LAI para G5 processados pelas bases de dados (a) 30s-USGS e (b) 10s-ESA/ajustado. 130 xvii

Figura 5.4.11: LAI para G6 processados pelas bases de dados (a) 30s-USGS e (b) 10s-ESA/ajustado. 130 Figura 5.4.12: Fração de cobertura para G5 processados pelas bases de dados (a) 30s-USGS e (b) 10s-ESA/ajustado. 131 Figura 5.4.13: Fração de cobertura para G6 processados pelas bases de dados (a) 30s-USGS e (b) 10s-ESA/ajustado. 131 Figura 5.4.14: Rugosidade para G5 processados pelas bases de dados (a) 30s-USGS e (b) 10s-ESA/ajustado. 132 Figura 5.4.15: Rugosidade para G6 processados pelas bases de dados (a) 30s-USGS e (b) 10s-ESA/ajustado. 132 Figura 5.5.1: Análise das cartas sinóticas e das imagens do satélite GOES10 às 0000 Z (a-b) e 1200 Z (c-d) do dia 06 de setembro de 2007. Fontes: CHM e CPTEC. 137 Figura 5.5.2: Análise das cartas sinóticas e das imagens do satélite GOES10 às 0000 Z (a-b) e 1200 Z (c-d) do dia 07 de setembro de 2007. Fontes: CHM e CPTEC. 138 Figura 5.5.3: Meteograma de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor (g/kg), direção (arco-graus) e intensidade do vento (m/s) computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado em SBSC no dia (a) 06/09/2007 e no dia (b) 07/09/2007. 141 Figura 5.5.4: Meteograma de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor (g/kg), direção (arco-graus) e intensidade do vento (m/s) computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado na Ecologia Agrícola no dia (a) 06/09/2007 e no dia (b) 07/09/2007. 143 Figura 5.5.5: Meteograma de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor (g/kg), direção (arco-graus) e intensidade do vento (m/s) computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado na Marambaia no dia (a) 06/09/2007 e no dia (b) 07/09/2007. 146 Figura 5.5.6: Meteograma de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor (g/kg), direção (arco-graus) e intensidade do vento (m/s) computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado em SBJR no dia (a) 06/09/2007 e no dia (b) 07/09/2007. 148 Figura 5.5.7: Meteograma de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor (g/kg), direção (arco-graus) e intensidade do vento (m/s) computado pelo xviii

ARPS (CASOS I e II) e observado em SBAF no dia (a) 06/09/2007 e no dia (b) 07/09/2007. 151 Figura 5.5.8: Meteograma de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor (g/kg), direção (arco-graus) e intensidade do vento (m/s) computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado em SBRJ no dia (a) 06/09/2007 e no dia (b) 07/09/2007. 153 Figura 5.5.9: Meteograma de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor (g/kg), direção (arco-graus) e intensidade do vento (m/s) computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado em SBGL no dia (a) 06/09/2007 e no dia (b) 07/09/2007. 155 Figura 5.5.10: Rosa dos ventos em SBSC para os dias (a) 06/09/2007 e (b) 07/09/2007. 158 Figura 5.5.11: Rosa dos ventos na Ecologia Agrícola para os dias (a) 06/09/2007 e (b) 07/09/2007. 162 Figura 5.5.12: Rosa dos ventos na Marambaia para os dias (a) 06/09/2007 e (b) 07/09/2007. 160 Figura 5.5.13: Rosa dos ventos em SBJR para os dias (a) 06/09/2007 e (b) 07/09/2007. 162 Figura 5.5.14: Rosa dos ventos em SBAF para os dias (a) 06/09/2007 e (b) 07/09/2007. 163 Figura 5.5.15: Rosa dos ventos em SBRJ para os dias (a) 06/09/2007 e (b) 07/09/2007. 164 Figura 5.5.16: Rosa dos ventos em SBGL para os dias (a) 06/09/2007 e (b) 07/09/2007. 165 Figura 5.5.17: Perfis verticais de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor d água (g/kg), intensidade (m/s) e direção (arco-graus) do vento computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado em SBGL as 0000 Z do dia 06/09/2007. 168 Figura 5.5.18: Perfis verticais de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor d água (g/kg), intensidade (m/s) e direção (arco-graus) do vento computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado em SBGL as 1200 Z do dia 06/09/2007. 168 Figura 5.5.19: Perfis verticais de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor d água (g/kg), intensidade (m/s) e direção (arco-graus) do vento xix

computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado em SBGL as 0000 Z do dia 07/09/2007. 169 Figura 5.5.20: Perfis verticais de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor d água (g/kg), intensidade (m/s) e direção (arco-graus) do vento computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado em SBGL as 1200 Z do dia 07/09/2007. 169 Figura 5.5.21: Perfis verticais de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor d água (g/kg), intensidade (m/s) e direção (arco-graus) do vento computado pelo ARPS (CASOS I e II) e observado em SBGL as 0000 Z do dia 08/09/2007. 170 Figura 5.5.22: Perfis verticais TP (K), TPE (K) e TPES (K) computados pelo ARPS (CASOS I e II) e observado em SBGL as (a) 0000 Z e (b) 1200 Z do dia 06/09/2007, (c) 0000 Z e (d) 1200 Z do dia 07/09/2007 e (e) 0000 Z do dia 08/09/2007. 170 Figura 5.5.23: Campos de temperatura ( C) do solo (hachura) e vento (m/s) a 10 m AGL (vetores) simulados na G5 as 0000 Z de 07/09/2007 para o (a) CASO I e (b) CASO II. 176 Figura 5.5.24: Campos de temperatura ( C) do solo (hachura) e vento (m/s) a 10 m AGL (vetores) simulados na G5 as 0600 Z de 07/09/2007 para o (a) CASO I e (b) CASO II. 177 Figura 5.5.25: Campos de temperatura ( C) do solo (hachura) e vento (m/s) a 10 m AGL (vetores) simulados na G5 as 1200 Z de 07/09/2007 para o (a) CASO I e (b) CASO II. 178 Figura 5.5.26: Campos de temperatura ( C) do solo (hachura) e vento (m/s) a 10 m AGL (vetores) simulados na G5 as 1800 Z de 07/09/2007 para o (a) CASO I e (b) CASO II. 179 Figura 5.5.27: Campos de temperatura ( C) do solo (hachura) e vento (m/s) a 10 m AGL (vetores) simulados na G6 as 0000 Z de 07/09/2007 para o (a) CASO I e (b) CASO II. 181 Figura 5.5.28: Campos de temperatura ( C) do solo (hachura) e vento (m/s) a 10 m AGL (vetores) simulados na G6 as 0600 Z de 07/09/2007 para o (a) CASO I e (b) CASO II. 182 xx

Figura 5.5.29: Campos de temperatura ( C) do solo (hachura) e vento (m/s) a 10 m AGL (vetores) simulados na G6 as 1200 Z de 07/09/2007 para o (a) CASO I e (b) CASO II. 183 Figura 5.5.30: Campos de temperatura ( C) do solo (hachura) e vento (m/s) a 10 m AGL (vetores) simulados na G6 as 1800 Z de 07/09/2007 para o (a) CASO I e (b) CASO II. 184 Figura 5.5.31: Seção transversal (latitude altitude) até 1 km AGL de TKE (m 2 s -2 - hachura), componentes (meridional, vertical) do vetor vento (m/s - vetores) e temperatura potencial (K pontilhado) as (a) 1500, (b) 1600, (c) 1700 e (d) 1800 Z de 06/09/2007 para o CASO I. 187 Figura 5.5.32: Seção transversal (latitude altitude) até 1 km AGL de TKE (m 2 s -2 - hachura), componentes (meridional, vertical) do vetor vento (m/s - vetores) e temperatura potencial (K pontilhado) as (a) 1500, (b) 1600, (c) 1700 e (d) 1800 Z de 06/09/2007 para o CASO II. 191 187 Figura 5.5.33: Seção transversal (latitude altitude) até 1 km AGL de TKE (m 2 s -2 - hachura), componentes (meridional, vertical) do vetor vento (m/s - vetores) e temperatura potencial (K pontilhado) as (a) 1500, (b) 1600, (c) 1700 e (d) 1800 Z de 07/09/2007 para o CASO I. 188 Figura 5.5.34: Seção transversal (latitude altitude) até 1 km AGL de TKE (m 2 s -2 - hachura), componentes (meridional, vertical) do vetor vento (m/s - vetores) e temperatura potencial (K pontilhado) as (a) 1500, (b) 1600, (c) 1700 e (d) 1800 Z de 07/09/2007 para o CASO II. 188 Figura 5.6.1: Análises das cartas sinóticas e das imagens compostas do satélite Meteosat-9 às 1200 Z dos dias (a-b) 06/02/2009 e (c-d) 07/02/2009, respectivamente. Fontes: CHM e CPTEC. 191 Figura 5.6.2: Meteograma de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor (g/kg), direção (graus de arco) e intensidade do vento (m/s) computado pelo ARPS (CASOS I e II) e BRAMS, e observado em SBSC no dia (a) 06/02/2009 e no dia (b) 07/02/2009. 193 Figura 5.6.3: Meteograma de depressão do ponto de orvalho ( C), razão de mistura do vapor (g/kg), direção (graus de arco) e intensidade do vento (m/s) computado pelo ARPS (CASOS I e II) e BRAMS, e observado na ecologia Agrícola no dia (a) 06/02/2009 e no dia (b) 07/02/2009. 196 xxi