COMPOSIÇÃO DE CAMPOS DE PRECIPITAÇÃO EM GRADE REGULAR UTILIZANDO REDES PLUVIOMÉTRICAS E ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÃO POR SATÉLITE

COMPOSIÇÃO DE CAMPOS DE PRECIPITAÇÃO EM GRADE REGULAR UTILIZANDO REDES PLUVIOMÉTRICAS E ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÃO POR SATÉLITE José Roberto Rozate, Demerval Soares Moreira, Luiz Gustavo G. De Goçalves 2, Daiel A. Vila 3 Cetro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos Istituto Nacioal de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. roberto.rozate@cptec.ipe.br. 2 Hydrological Scieces Brach, NASA Goddard Space Flight Ceter, Greebelt, ad Earth System Iterdiscipliary Ceter, Uiversity of Marylad, College Park, College Park, Marylad 3 Cooperative Istitute of Climate Studies, ad Earth System Iterdiscipliary Ceter, Uiversity of Marylad, College Park, College Park, Marylad - Itrodução A avaliação de modelos uméricos de previsão de tempo e clima, geralmete apresetados em grades regularmete espaçadas é uma tarefa complemetar às atividades rotieiras em cetros operacioais. Observações de estações de superfície, cosideradas como verdade terrestre, são geralmete utilizadas como referêcia as avaliações. No etato, as observações e as saídas uméricas apresetam escalas espaciais distitas. A rede de estações de superfície, distribuída irregularmete o espaço, represeta características ambietais potuais, equato, modelos uméricos produzem campos médios em grades regulares. A utilização de dados de precipitação, iterpolados em grade regularmete espaçada, é de suma importâcia para idetificar regiões com erros sistemáticos os resultados dos modelos uméricos de previsão de tempo. No etato, a cobertura de dados meteorológicos observados sobre a América do Sul é muito pequea e irregularmete espaçada quado comparada com regiões do hemisfério orte ou Australiaa. Esta baixa desidade de dados, pricipalmete o iterior do cotiete, e a quase iexistêcia sobre os oceaos, faz com que a iterpolação da precipitação para grade regular apresete uma baixa qualidade. Neste caso, a validação de modelos uméricos, pode ser altamete comprometida, uma vez que a precipitação iterpolada ão é represetativa da realidade. A utilização dos produtos de estimativa de precipitação proveiete do satélite Tropical Raifall Measurig Missio (TRMM) vem sedo amplamete utilizada para avaliar resultados de modelos uméricos, tais como Rozate e Cavalcati (2008), Valverde (2003). O satélite TRMM é um projeto cojuto etre a Natioal Aeroautics ad Space

Admiistratio (NASA) e a Agêcia Japoesa de Exploração Aeroespacial (JAXA), ele foi laçado em ovembro de 997 com o objetivo específico de moitorar e estudar a precipitação os trópicos (Kummerow et al. 2000). Embora os produtos do TRMM sejam extremamete úteis para validação de modelos uméricos, algus erros sistemáticos são verificados, pricipalmete a faixa leste do ordeste do Brasil (subestimativas associadas às uves quetes (Vasques (2007)) e divisas etre a Argetia, Paraguai e sul do Brasil (superestimativas associadas às uves com topos frios (Rozate e Cavalcati (2008)). No itúito de miimizar os problemas que ocorrem as iterpolações (regiões com baixa desidade de observações) e as deficiêcias (subestimativas/superestimativas) dos produtos do TRMM, propõe-se este trabalho uma combiação etre os dados pluviométricos observados (GTS, PCDs e cetros regioais) e o produto de estimativa de precipitação TRMM (3B42RT), obtedo assim os campos de precipitação observada em grade regular sobre a América do Sul com maior qualidade. 2 Metodologia 2. Dados Atualmete, sobre a América do Sul, dispomos de aproximadamete 500 estações que são reportadas com regularidade pelo Global Telecommuicatio System (GTS), plataformas de coletas de dados (PCDs) e cetros regioais do Brasil. A distribuição espacial destas redes de observações é bastate irregular, como mostrado a figura. As maiores cocetrações destas estações estão a faixa leste do cotiete sul-americao, sobre o Brasil. No iterior do cotiete, a desidade da rede pluviométrica é bastate baixa, pricipalmete as faixas orte e sul do cotiete, além de que sobre os oceaos adjacetes praticamete ão existem medições. O projeto TRMM produz diversos produtos de estimativas através de combiação de istrumetos, tais como o imageador de microodas (TMI), radar de precipitação (PR), radiômetro o visível e o ifravermelho (VIRS). O produto 3B42RT, que será usado este trabalho, usa estimativas de precipitação por microodas do TMI, corrigidas através de iformações sobre a estrutura vertical das uves, obtidas do PR. Os produtos do TRMM (3B42RT) são dispoibilizados com resolução temporal de 3 horas e espacial de 0.25. 2

Sobre o domíio da América do Sul (figura ) possuem 52.528 potos de grades que serão utilizados para a obteção do produto combiado etre o TRMM e as observações. Figura : Distribuição espacial dos potos de observações de precipitação proveietes do GTS, cetros regioais, PCDs. Ateriormete a este produto, o Cetro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Istituto Nacioal de Pesquisas Espaciais (CPTEC/INPE) avaliava seus modelos operacioais utilizado campos iterpolados apeas com as estações de superfície (cerca de 500), idicado a figura. Atualmete, essas avaliações são realizadas utilizado o produto gerado a partir da combiação etre a precipitação observada acumulada em 24 horas e a estimada pelo satélite TRMM, também acumulada em 24 horas. A metodologia utilizada para a combiação etre esses dados é descrita a seguir. 2.2 Merge Foi deomiado de Merge a combiação etre os dados observados e o produto do TRMM. Primeiramete, são localizados todos os potos de estações existetes sobre o domíio de iteresse da grade do TRMM (fig. 2.a). Em seguida, os grid box que existem 3

observações, são descosiderados os valores de precipitações estimados pelo TRMM. A fim de dar mais peso para os dados pluviométricos, são descosiderados também os outros 24 grid box que estão em toro do que cotem a estação (fig. 2b). (a) (b) Figura 2: Precipitação acumulada em 24 horas estimada pelo TRMM (sombreado). (a) potos bracos idicado as localizações das estações pluviométricas que fizeram registro o dia 08/03/2003 e (b) quadrados bracos idicado a retirada dos 25 grid box do TRMM que estão próximos das estações pluviométricas apresetadas a figura (a). Através do campo de precipitação restate do TRMM (figura 2b), é gerada uma lista em formato ascii cotedo um idetificador qualquer (foi escolhido o 33333), a latitude, a logitude e os valores da precipitação para cada poto de grade válido (retirado os potos das regiões em braco da figura 2b). Nesta lista é adicioada a iformação obtida a partir das observações de superfície, utilizado como idetificador o código da estação, veja exemplo desta lista a tabela. 4

Tabela : Exemplo dos dados de precipitação acumulada em 24 horas do TRMM combiados com as observações de superfície. ID latitude logitude prec. T R M M O B S 33333-49.875-82.875 3.3 33333-49.625-82.875 22..................................... 83849-25.53-49.7 32.0 83780-23.65-46.667 4.0.................................... M E R G E Os resultados da combiação etre os dados da precipitação estimada pelo TRMM e os de superfície são iterpolados para uma grade regular utilizado como método de iterpolação a aálise objetiva de Bares (Bares, 973). 2.3 Aálise objetiva de Bares O Processo de espacialização dos dados de precipitação foi realizado utilizado duas iterações do esquema de Bares (Bares, 973; Koch et al.,983). Está técica cosiste em atribuir um peso para a observação em fução da distâcia etre a observação e o cetro do poto de grade. A primeira iteração é realizada para produzir um campo iicial de precipitação, e em seguida a seguda iteração aumeta a quatidade de detalhameto da iteração aterior. Algus detalhes do esquema são apresetados a seguir. 5

Figura 3: Ilustração do esquema da aálise objetiva de Bares A figura 3 represeta o esquema da aálise objetiva de Bares. Neste esquema são atribuídos pesos (W ) assumidos de acordo com a distâcia etre o poto de estação (x,y ) e o poto de grade (i,j) dado por: W d exp R 2 = 2 Ode d é distacia etre o poto de estação ao poto de grade, R é o raio de ifluêcia e é a -esima estação detro do raio de ifluêcia. Após o cálculo dos pesos, para cada estação, utiliza-se a seguite equação para obter a primeira iteração do esquema de Bares: g ( i, j) N = = N W S( x, y ) Ode S(x,y ) são os valores os potos de estação localizados detro do raio de ifluêcia. A seguda iteração cosiste basicamete em adicioar uma correção ao campo obtido a primeira, dada por: = W 6

g 2 ( i, j) N ' W = = g( i, j) + N [ S ( x, y ) S ( x, y )] = W ' Ode; S (x,y ) é o valor obtido o poto de estação via iterpolação biliear dos valores os quatros potos de grade adjacetes, ecotrado a primeira aproximação. W é o valor do peso corrigido em fução de um parâmetro de covergêcia (gamma) aplicado para cotrolar a quatidade de suavização do campo a ser produzido. W ' 2 d exp γr = 2 Os valores do parâmetro de covergêcia (γ) variam etre 0 e, o etato os valores geralmete assumidos em muitos estudos (Koch et. all, 983; Mills et. all, 997;Accadia, et. all,2003; S. K. Siha et all., 2005) variam etre 0,2 e 0,5. No ituito de ecotrar o parâmetro de covergêcia do método de Bares que melhor represete a especialização dos dados sobre a América do Sul, foram realizados vários testes variado o gamma,. O procedimeto adotado para estabelecer o valor de gamma cosistiu em produzir iformações em formato de estações meteorológicas (em fução do posicioameto de estações sobre a América do Sul) partido de uma grade regularmete espaçada do TRMM, ou seja, é costruídos uma lista (vide tabela ) com os valores o poto de grade do TRMM mais próximo aos potos de estações. Estes dados são iterpolados através do método de Bares para 9 diferetes valores de gamma, variado de 0, a. Esse procedimeto foi repetido para um cojuto de dados de 30 dias visado uma maior cofiabilidade do resultado. A raiz quadrada do erro médio (RMSE) para cada valor de gamma foi obtida através dos dados origiais do TRMM e dos dados iterpolados, determiada por: RMSE = 30 30 N N ( TRMM ori TRMM it) d= = 2 7

ode N é o úmero de estações, ori sigifica os dados origiais e it os iterpolados via aálise de Bares. A figura 4 mostra a média do RMSE em fução dos valores de gamma testados. Através desta figura observamos que, coforme descrito a literatura, os meores valores dos erros ecotram-se etre os itervalos de 0,2 a 0,5, sedo que o valor de gamma testado que apreseta o meor erro foi o de 0,3. Estes resultados são bastate cosistetes com os de outros estudos ode os valores de gamma foram testados. Sedo assim, para a realização deste trabalho será utilizado o método de iterpolação de Bares o valor de 0,3 para o parâmetro de covergêcia (gamma). Testes com o parâmetro de covergêcia Gamma RMSE (mm) 2,6 2,5 2,4 2,3 2,2 2, 2,9,8,7,6 0 0, 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9, Gamma Figura 4: Média da raiz do erro quadrático médio para diferetes valores do parâmetro de covergêcia gamma. 2.4 Avaliação dos resultados A comprovação das melhorias ocasioadas pela utilização do MERGE será mostrada comparado este produto com os resultados iterpolados apeas com os dados observados (OBS). Baseado-se a metodologia proposta por Caruso e Quarta (998), foi iterpolado os OBS após retirar aleatoriamete 0% das observações. A partir do campo obtido em poto de grade (OBS90), foi extraído uma listagem, através de iterpolação biliear, para as mesmas localizações das estações que foram retiradas. O mesmo procedimeto foi 8

adotado para os dados do MERGE (OBS+TRMM), maiores detalhes, vide esquemas abaixo. N ID lat. lo. prec. 83780-23.6-46.7 2.4 2 83899-27.7-48.6 7.5 3 83208-2.7-60. 0.0 4 8293 -.4-48.9 9.8 82993-9.5-35.8.5 90% 0% N ID lat. lo. prec. 83899-27.7-48.6 7.5 2 8293 -.4-48.9 9.8 0 82879-8.4-42.3 0.5 N ID lat. lo. prec. 83780-23.6-46.7 2.4 2 83208-2.7-60. 0.0 3 84440-6. -77.2 2.3 82993-9.5-35.8.5 0 Validatio Figura 5: Esquema represetativo para a metodologia de avaliação. Bares N ID lat. lo. prec. 83899-27.7-48.6 8.6 2 8293 -.4-48.9 7.4 0 82879-8.4-42.3 0.6 Biliear Iterpolatio Para a realização da avaliação foram selecioados dois períodos de três meses; o primeiro sedo os meses de jaeiro, fevereiro e março (verão) e o segudo juho, julho e agosto (ivero). A escolha dos períodos deve-se ao regime de precipitação atuate sobre a América do Sul, que de forma geral apreseta maiores ídices pluviométricos durate o verão e meores durate o ivero. A validação dos resultados foi realizada utilizado o RMSE além dos ídices quatitativos de precipitação (QPF) Equitable Treath Score ormalizado (ETS) (Mesiger e Brill (2004)), BIAS, probabilidade de detecção(pod) e ídice de falso alarme (RAF). 3 Resultados A figura 6 mostra a evolução temporal das petadas do RMSE para os trimestres de verão (a) e de ivero (b) de 2007, cosiderado a retirada aleatória de 0% de todas as estações do domíio. Observa-se esta figura um comportameto semelhate etre os erros do OBS90 e do MERGE, em ambos os trimestres. No caso do trimestre de verão (fig. 6a), ode a magitude do erro é maior que o trimestre de ivero (fig. 5b), devido o maior volume de precipitação, pode-se observar que os erros referetes ao MERGE são ligeiramete iferiores em quase todo o trimestre. No etato, para o ivero (fig. 6b) os erros são iferiores em algus dias do trimestre e superiores em outros dias. Portato, os 9

resultados mostram que quado são levados em cota os dados retirados sobre todo o domíio, a técica de misturar os dados do TRMM com as observações de superfície ão apreseta melhorias sigificativas. Como visto a figura, a distribuição espacial das estações é bastate irregular, ode a grade maioria cocetra-se a faixa litorâea do cotiete, pricipalmete sobre o ordeste do Brasil. Neste caso, embora a retirada das estações para a validação teham sido aleatória, a grade maioria das estações retiradas (cerca de 92%) estão localizadas as logitudes maiores que 56W, região ode a desidade dos dados é alta e portato praticamete ão são utilizadas as iformações da estimativa do TRMM.. (a) (b) Figura 6: Evolução temporal das petadas do RMSE para os trimestres de verão (a) e de ivero (b) de 2007, cosiderado a retirada aleatória de 0% de todas as estações do domíio. Os resultados da avaliação quatitativa da precipitação (ETS(a), POD(b), BIAS(c), e RAF(d)) para todo o período (verão e ivero) cosiderado a retirada aleatória de 0% de todas as estações do domíio são mostrados a figura 7. O ETS (fig. 7a) mostra ligeiras melhorias por parte do MERGE, pricipalmete para limiares de chuvas fracas e moderadas(0.254 a 25.4 mm). Observa-se também que a probabilidade de detecção das chuvas (fig. 7b) é superior em todos os limiares, exceto para chuvas itesas (acima de 38. mm) ode o desempeho é semelhate ao OBS90. Notamos aida que o MERGE apreseta uma leve tedêcia em superestimar as chuvas (fig. 7c), já o OBS90 apreseta valores mais próximos aos observados, pricipalmete para chuvas acima dos limiares de 0

0.254 mm (fig. 7c). Observam-se performaces semelhates etre o MERGE e OBS90 o que diz respeito a idicar chuvas em situação em que ão houve a ocorrêcia (fig. 7d).. (a) (b) (c ) (d) Figura 7: Avaliação quatitativa da precipitação (ETS(a), POD(b), BIAS(c) e RAF(d)) válida para todo o período estudado (verão e ivero de 2007) cosiderado a retirada aleatória de 0% de todas as estações do domíio. Portato, para uma melhor avaliação deste método, foi realizado uma aálise retirado (aleatoriamete) os 0% somete da região de baixa desidade de observações (logitudes meores que 56W). A figura 8 apreseta a evolução temporal das petadas do RMSE para os trimestres de verão (a) e de ivero (b) de 2007, cosiderado somete as estações retiradas sobre a região de baixa desidade de. Durate o trimestre de verão (fig. 8a) observa-se que o produto MERGE idica uma redução bastate sigificativa dos erros a maioria dos dias, pricipalmete durate todo mês de jaeiro e algus dias do mês de marco. No caso do ivero (fig.8b) ota-se que a combiação da estimativa de precipitação

com as observações reduziu os erros em quase todo o período avaliado, exceto em algus dias do mês de agosto.. --- --- (a) (b) Figura 8: Evolução temporal das petadas do RMSE para os trimestres de verão (a) e de ivero (b) de 2007, cosiderado as estações retiradas aleatoriamete o domíio com meor desidade de observações (< 56W). Os resultados da avaliação quatitativa da precipitação (ETS(a), POD(b), BIAS(c), RAF(d)) para todo o período (verão e ivero) cosiderado 0% das estações retiradas aleatoriamete o domíio com meor desidade de observações (logitude < 56W) são mostrados a figura 9. Os valores do ETS (fig 9a) idicam que o MERGE apreseta resultados mais satisfatórios em todos os limiares de precipitação e o POD (fig. 9b) mostra uma maior probabilidade de detectar as chuvas que realmete ocorreram, também em todos o limiares de precipitação. No que diz respeito ao BIAS (fig. 9c), verifica-se que o MERGE apreseta uma leve tedêcia em superestimar os valores de precipitação em todos os limiares, equato que os valores para o OBS90 idicam ligeiras subestimativas, também em todos os limiares de chuvas. Assim como foi verificado os resultados ateriores cosiderado todo o domíio, o RAF (fig. 9d) idica valores semelhates etre o MERGE e OBS90, sedo que para a região com baixa desidade de observações a tedêcia deste ídice é idicar um umero ligeiramete maior de falso alarme quado comparado com os resultados de todo o domíio. e 2

(a) (b) (c ) (d) Figura 9: Avaliação quatitativa da precipitação (ETS(a), POD(b), BIAS(c) e RAF(d)) válida para todo o período estudado (verão e ivero de 2007) cosiderado as estações retiradas aleatoriamete o domíio com meor desidade de observações (logitude < 56W) A figura 0 mostra a média da precipitação para o trimestre de verão obtidas a partir do MERGE (a) e OBS90 (b). Nota-se que para a região com alta desidade de dados os resultados são bastate semelhates, o etato, para a região com meor desidade de dados podemos observar precipitações mais itesas os resultados referetes ao MERGE. Verifica-se que sobre a região cetral da Amazôia o MERGE idica uma ampla área de precipitação variado em toro de 0 a 4 milímetros, equato que o OBS90 os valores de precipitação ão chegam a atigir 4 milímetros. 3

(a) Figura 0: Média da precipitação para o trimestre de verão obtidas a partir do MERGE (a) e OBS90 (b). A média da precipitação para o trimestre de ivero obtidos a partir do MERGE (a) e OBS90 (b) é mostrado a figura. Assim como foi verificado o trimestre de verão, a região com alta desidade de iformações apresetam padrões bastate semelhates. A maior itesidade da precipitação do MERGE também foi costatado este trimestre, dado um úcleo de precipitação bem iteso sobre a Veezuela. Observa-se também que o MERGE tem-se uma estimativa da precipitação sobre o oceao (proveiete do TRMM) já o OBS ão possui esta iformação devido a falta de dados observados este local. (b) 4

(a) Figura : Média da precipitação para o trimestre de ivero obtidas a partir do MERGE (a) e OBS90 (b). 4 Coclusões A combiação dos dados de precipitação observados e estimados pelo satélite TRMM sobre a América do Sul foi realizada para dois trimestres de 2007, sedo um para o trimestre de verão e outro para o ivero. Pode-se cocluir que sobre a faixa litorâea do cotiete, ode a desidade das observações é relativamete alta, a combiação das observações e o produto do TRMM ão apresetam melhorias sigificativas, uma vez que sobre esta região os dados do TRMM praticamete ão são utilizados. Os resultados para a região com baixa desidade de observações (à oeste de 56W), mostram que a combiação etre o produto de estimativa de precipitação do TRMM com os dados observados proporcioou melhorias sigificativas a obteção do campo de precipitação em grade regular. A aálise quatitativa da precipitação mostrou ligeiras melhorias para o produto MERGE quado cosideramos todo o domíio, o etato, sobre a região ode a desidade de observações é meor, essas melhorias são bastate sigificativas. Neste caso, a utilização deste produto para a validação de modelos uméricos deverá forecer resultados mais realísticos. (b) 5

A aálise das distribuições espaciais mostrou que o produto MERGE tede a idicar valores mais itesos de precipitação, pricipalmete as regiões ode a estimativa de satélite é mais utilizada. Na faixa litorâea do cotiete, ode a desidade dos dados é alta, os resultados etre o MERGE e o OBS90 são bastate semelhates, idicado que a estimativa de satélite é pouco utilizada esta região. Sobre a região orte do Brasil, durate o trimestre chuvoso, o produto OBS90 apreseta descotiuidade o campo de precipitação devido à ausêcia de observações esta região. Essa deficiêcia é miimizada quado se utiliza a estimativa de precipitação por satélite. O produto MERGE além da vatagem de forecer resultados mais coeretes sobre o cotiete, este produto também possibilita a validação dos resultados dos modelos uméricos sobre os oceaos adjacetes a América do Sul. 6

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