PREVISÃO DE TEMPERATURAS MÁXIMAS PARA PELOTAS

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Transcrição:

PREVISÃO DE TEMPERATURAS MÁXIMAS PARA PELOTAS Natalia Fedorova; Maria Helena de Carvalho; André M. Gonçalves; Eliane P. Alves; Elizabeth Signorini; Gilsane M. C. Pinheiro; Júlio R. Q. Marques; Vladair M. de 0liveira; Antonio J. de Almeida Centro de Pesquisas Meteorológicas/UFPel natalia@cpmet.ufpel.tche.br Abstract A method for predicting maximum temperatures which is used in Central Russia is adapted to the Pelotas region. The root mean square error is used in order to avaliate the method for that region. The maximum temperature forecast and the pressure at the top of the dry adiabatic lapse rate distribution layer forecast errors show that this is a better method for the transition seasons than for summer. The errors also show that the method is more efficient in days with low or middle clouds than with high clouds or sunny ones. A table is presented with the values for the pressure at the top of the dry adiabatic lapse rate distribution layer (H), per month and as a function of the level of the clouds for Pelotas region, from which the maximum temperature may be calculated using thermodynamic diagrams. 1 Introdução Um problema com que se depara o previsor no dia a dia é o da previsão da temperatura máxima, pois ele tem de fornecer esta informação e muitas vezes não dispõe de um método eficiente e prático para obtê-la. Recentemente, Massie e Rose (1997) estudaram a relação entre a espessura prevista e a temperatura máxima observada, a fim de verificar a viabilidade de se usar aquele parâmetro para prever a temperatura máxima, através de equações de regressão. O objetivo deste trabalho é oferecer um método de previsão da temperatura máxima aos meteorologistas do Centro de Pesquisas Meteorológicas da Universidade Federal de Pelotas. Para isto foi realizada uma adaptação para a Região Sul de um método usado na Rússia Central, nos seis meses mais quentes do ano (Manual, 1986). No presente trabalho, apresentam-se os resultados da comparação entre os dados previstos e os observados, além de uma tabela para a obtenção da temperatura máxima adaptada à região de Pelotas. 2 Dados e Metodologia Neste trabalho foram usados dados de temperatura e umidade de todos os níveis, obtidos dos modelos do National Center for Environmental Prediction (NCEP) dos Estados Unidos. Foram coletados dados de Temperatura Máxima (), Temperatura Máxima do Bulbo Seco (), Pressão e Nebulosidade, dado este observado especialmente para o presente trabalho, na Estação Meteorológica do Centro de Pesquisas Meteorológica da UFPel, cujas coordenadas são: 31 43 S; 52 19 W e 16 m de altitude. Usando-se dados médios de temperatura para Pelotas e Moscou, foi obtida uma tabela para o cálculo da pressão no topo da camada de distribuição do gradiente adiabático seco (H), a partir do qual se obtém a temperatura máxima através de diagramas termodinâmicos. Com o uso da referida tabela, diariamente foi calculada a temperatura máxima, a partir de 28 de julho de 1997. Com os dados observados de temperatura máxima e de temperatura máxima do bulbo seco foram calculadas as pressões nos topos da camada de distribuição do gradiente adiabático seco, HMAX e, respectivamente. Para isso, usaram-se diagramas termodinâmicos, com o objetivo de construir uma tabela da pressão no topo da referida camada para Pelotas, a qual será usada para fazer-se a previsão da temperatura máxima rotineiramente.

Para se verificar a validade do método foi calculado o erro quadrático médio para a Temperatura Máxima e para a pressão no topo da camada de distribuição do gradiente adiabático seco. São apresentados neste trabalho resultados compreendendo o período de 01 de agosto de 1997 a 31 de maio de 1998. 3 Resultados dos Cálculos do Erro Quadrático Médio (EQM) Na Tabela 1 são apresentados os erros quadráticos médios (eqm) para a temperatura máxima prevista, em relação à temperatura máxima das máximas () e em relação à temperatura máxima do bulbo seco () e também, os erros quadráticos médios para a pressão no topo da camada de distribuição do gradiente adiabático seco (H) prevista, em relação a HMAX e a, por estação do ano. Tabela 1 Erro quadrático médio da Temperatura Máxima prevista em relação àtemperatura Máxima () e à Temperatura Máxima do Bulbo Seco () observadas e erro quadrático médio da pressão no topo da camada de distribuição calculada a partir da temperatura máxima prevista em relação àquelas calculadas usando-se (HMAX) e (), por estação do ano ESTAÇAO DO ANO Em relação à HMAX Primavera 3,6 3,9 52,5 52,5 Verão 7,7 8,0 108,8 113,5 Outono 2,9 3,1 54,9 59,4 O período de dados disponível para este trabalho não inclui os meses de junho e julho e, por isso, não são apresentados resultados para a estação de inverno. Pode-se observar na Tabela 1 que os erros quadráticos médios são menores nas estações de transição do que no verão. Também pode-se notar que a diferença entre os eqm da Temperatura Máxima prevista em relação à e em relação a é pequena nas estações do ano apresentadas. Já entre os eqm do topo da camada (H) em relação a HMAX e há uma diferença grande nas estações de verão e outono. Apresenta-se a seguir a Tabela 2, na qual se observam os erros quadráticos médios para a temperatura máxima prevista e para a pressão do topo da camada de distribuição do gradiente adiabático seco, para a maioria dos meses. Tabela 2 Erro quadrático médio da temperatura máxima prevista em relação à temperatura máxima das máximas () e em relação à temperatura máxima do bulbo seco () e da pressão no topo da

camada de distribuição do gradiente adiabático, em relação à pressão naquele topo obtida através de (HMAX) e de (), por mês MÊS Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Em relação à HMAX Em relação à 9,7 8,9 131,8 136,2 7,2 7,4 90,1 94,3 3,2 3,5 74,5 85,9 2,8 3,4 44,0 51,5 1,8 2,2 44,7 42,0 Agosto 2,5 2,9 44,4 42,0 Setembro 3,7 4,2 46,.4 51,3 Outubro 3,7 3,9 62,3 56,9 Novembro 3,5 3,6 45,5 47,8 Dezembro 5,0 5,7 108,9 115,0 É interessante notar na Tabela 2 que o eqm aumenta nos meses mais quentes do ano. Na mesma tabela também pode-se ver que os eqm na primavera variam de 3,5 a 3,7 C. No verão, o erro aumenta até 9,7 C em janeiro e no outono diminui de 3,2 C em março até 1,8 C em maio. Em relação à temperatura máxima do bulbo seco, as variações são muito parecidas. Relativamente aos erros das pressões no topo da camada de distribuição, verifica-se, também na Tabela 2, que aquele erro calculado em relação à pressão obtida usando-se a temperatura máxima das máxima (HMAX) aumenta desde os meses de primavera até o mês de janeiro (de 44,4 a 131,8 hpa), diminuindo no outono. Este método também mostra variações na sua precisão em função do tipo de nebulosidade existente. Apresentamos a seguir as Tabelas 3 e 4, onde são mostrados, respectivamente, os erros quadráticos médios para a temperatura máxima prevista e para a pressão no topo da camada de distribuição do gradiente adiabático seco prevista, para os diversos níveis de nuvens. Observa-se na Tabela 3 que os erros têm uma dependência do tipo de nebulosidade. Por exemplo, nota-se que no outono os erros da temperatura máxima prevista são bem maiores para nuvens médias (5,1 C) do que para nuvens Cumulunimbus (0,9 C). Também para a pressão no topo da camada de distribuição (Tabela 4), percebe-se o mesmo tipo de dependência. Como exemplo, temos a situação de outono, em que o erro para nuvens médias é de 116,6 hpa e para nuvens Cumulunimbus é de 0,0. É importante ressaltar que o método utilizado neste trabalho não deve ser utilizado quando se tem nuvens Stratus ou neblina, ou seja, em situações em que se observa a ocorrência de inversão térmica desde a

superfície. Tabela 3 Erro quadrático médio da temperatura máxima prevista em relação às Temperaturas Máxima das Máximas () e máxima do bulbo seco () observadas, por estação do ano, em função da altura das nuvens ESTAÇÃO DO ANO N E B U L O S I D A D E Sem Nuvens Nuvens Altas Nuvens Médias Nuvens Baixas Nuvens Cb Primavera 5,6 6,1 N N 4,3 5,0 4,8 4,7 - - Verão 14,4 14,5 18,4 18,8 5,4 6,0 6,7 6,6 5,1 9,4 Outono 2,6 3,13 0,2 0,6 5,1 5,5 3,6 4,2 0,9 0,0 Tabela 4 Erro quadrático médio da pressão no topo da camada de distribuição do gradiente adiabático obtida a partir da temperatura máxima prevista em relação àquelas calculadas usando-se as temperaturas máxima das máximas (HMAX) e máxima do bulbo seco () observadas, por estação do ano, em função da altura das nuvens Estação do Ano N E B U L O S I D A D E Sem Nuvens Nuvens Altas Nuvens Médias Nuvens Baixas Nuvens Cb HMAX HMAX HMAX HMAX HMAX Primavera 74,7 79,7 - - 37,0 40,3 70,7 69,3 - - Verão 163,6 163,6 240 240 20 10 97,6 104,1 58,3 83,8 Outono 47,6 57,4 60 0 116,6 121,0 64,9 66,0 0 57,5 5 Resultado da Adaptação do Método Como resultado da adaptação do método, foi obtida a Tabela 7 que mostra a pressão no topo da camada de distribuição do gradiente adiabático seco para previsão da temperatura máxima, para cada mês e de acordo com o nível das nuvens.

Tabela 5 Pressão no topo da camada de distribuição do gradiente adiabático seco Mês Sem Nuvens e Nuvens Altas Nuvens Médias e Nuvens Baixas ( 6/10 de cobertura) Nuvens Baixas (> 6/10 de cobertura) HMAX HMAXBS HMAX HMAXBS HMAX HMAXBS Janeiro 865 865 895 903 958 960 Fevereiro 840 840 900 723 904 906,3 Março - - 894 792 903 918 Abril 840 850 888 903 950 959 Maio 867 893 910 929 949 978 Agosto 904 918 907 898 950 957 Setembro 853 863 881 906 932 946 Outubro 810 810 913 927 879 910 Novembro 755 760 885 890 927 936 Dezembro 850 860 910 935 754 878 6 Conclusões Foi adaptado um método de previsão de temperaturas máximas utilizado na Europa nos seis meses mais quentes do ano, para a região de Pelotas. Usando-se a tabela obtida da adaptação do método, obtiveram-se erros maiores no verão do que no outono e primavera. Foi construída uma nova tabela a partir dos dados de temperatura máxima observada, para vários meses do ano e para os diversos níveis de nuvens. Referências Bibliográficas MANUAL DE PREVISÃO DE CURTO PRAZO, 1986. Centro de Hidrometeorologia da Rússia, 331-332. MASSIE, D. R. & M. A. ROSE, 1997: Predicting daily maximum temperatures using linear regression and Eta geopotential thickness forecasts. Weather and Forecasting, 12:799-807.