DESENVOLVIMENTO DAS NUVENS E DOS SISTEMAS DE NEBULOSIDADE COM BASE EM PRODUTO DIGITAL DOS CANAIS INFRAVERMELHO E VAPOR D'ÁGUA Natalia Fedorova natalia@cpmet.ufpel.tche.br Maria Helena de Carvalho mhelena@cpmet.ufpel.tche.br Dmitri Fedorov fedorov@cpmet.ufpel.tche.br Universidade Federal de Pelotas Abstract A digital product resulting from the joint processing of geostationary satellite infrared and water vapor imagery was developed with the objective of obtaining an alternative way of monitoring cloudiness evolution and displacement. This product is important for showing the tendency of clouds and weather systems to weaken or to intensify. In order to obtain this cloudiness intensification analysis product, several digital imagery treatment software modules (cloud classification using threshold techniques, imagery manipulation and animation etc.) were developed. The preliminary results, obtained using GOES-8 imagery for the Southern Hemisphere, indicate the utility of this product, which can be presented either as single images or as animated pictures. 1 Introdução A maioria das técnicas para a classificação digital de nebulosidade usa o método dos limiares (em Inglês, Threshold Methods ; ver, por exemplo, Arking, 1964), o qual foi originalmente elaborado para os canais infravermelho (IR) ou visível (VIS). Mais tarde foram desenvolvidos métodos com muitos limiares (ver, por exemplo, Stowe et al., 1978). Consagrou-se, assim, a técnica de realce (em Inglês, enhancement ), segundo a qual para cada intervalo de count (ou, depois da conversão, brilho - para o visível, ou temperatura de brilho para o infravermelho) faz-se corresponder um tom de cinza ou uma cor. As técnicas bispectrais ( Bispectral Methods ; ver, por exemplo, Stowe et al., 1988) usam dois canais (IR e VIS) conjuntamente. Mais recentemente, os satélites passaram a obter imagens em outros canais, como por exemplo no do vapor d água (WV). Neste trabalho os autores desenvolveram um software para análise digital dos processos sinóticos, usando imagens IR e WV obtidas por satélites geoestacionários e, em particular, um método digital para a análise do desenvolvimento da nebulosidade, utilizando algumas idéias do método desenvolvido por Bakst e Fedorova (1994 e 1997). 2 Dados e Metodologia Analisaram-se os dados do satélite GOES nos canais infravermelho (IR) e vapor d'água (WV) a cada hora no Hemisfério Sul. Foram usados estes dois canais, pois como se sabe, o infravermelho fornece dados de temperatura do topo da nuvem e o WV informa sobre a umidade média dentro da nuvem, sendo estas informações importantes para atingir o objetivo do presente trabalho. Os autores desenvolveram um método de análise da intensificação e do enfraquecimento das nuvens e dos sistemas de nebulosidade, os quais dependem da evolução e do deslocamento das mesmas. Estes dois processos foram estudados conjuntamente, porque eles provocam, tanto o aumento e intensificação da nebulosidade na estação meteorológica, como a diminuição e a dissipação da mesma. Para aqueles meteorologistas que trabalham na área operacional, é necessário determinar estes dois processos conjuntamente, pois eles provocam mudança de tempo. De acordo com Cotton e Anthes (1989),
freqüentemente as nuvens se desenvolvem quando a temperatura do topo diminui e a umidade das nuvens aumenta, e se enfraquecem quando o oposto ocorre. O método de análise digital destinado ao monitoramento da intensificação e do enfraquecimento das nuvens e dos sistemas de nebulosidade desenvolvido pressupõe uma etapa de preparação seguida de vários passos, como descrito a seguir: I. A separação da nebulosidade e da superfície é feita por meio do método dos limiares separadamente para cada pixel em dois canais (IR e WV). Entende-se que o pixel apresenta nebulosidade se qualquer um ou os dois canais indicarem a sua presença. Os limiares são determinados por meio de histogramas das imagens para cada canal separadamente. As formas dos histogramas não mudam significativamente quando se trabalha com uma grande área (por exemplo, o hemisfério sul) e para cada estação do ano. Por isto, os histogramas apresentam informação sobre os limiares. II. A classificação do tipo da nebulosidade é realizada por meio do método com dois limiares no IR. Os limiares são obtidos do histograma da imagem para a identificação de dois tipos de nuvens: primeiro, as nuvens do tipo Cb e Ns e, depois, todas as outras. A diferença entre estes dois grupos é que no primeiro se formam as precipitações. Para a verificação da classificação, usou-se a descrição de Anderson et al. (1974) em regime interativo de trabalho e também os resultados da observação da nebulosidade na estação meteorológica do CPMet/UFPel. Nosso software prevê a possibilidade de se identificar mais tipos de nuvens pelo aumento do número de limiares. A utilização do IR é justificada pelo fato de que neste canal é possível identificar com mais facilidade as nuvens que estão relacionadas com precipitação, citadas anteriormente. III. A análise da intensificação e do enfraquecimento da nebulosidade é feita através de vários passos. Primeiro passo: obtém-se imagens, a cada hora, que retratam a mudança dos campos de umidade e de temperatura do topo da nebulosidade ou, respectivamente, nos canais WV e IR. A mudança é calculada fazendo-se a diferença pixel a pixel, entre valores de counts, em cada canal separadamente (passo III- 1). Segundo passo: usando-se a técnica bispectral para cada pixel, em dois canais (IR e WV) conjuntamente, obtém-se uma imagem digital única que mostra o aumento ou o decréscimo dos valores de temperatura e de umidade. Na imagem resultante não prevalece nenhuma das duas informações Foram analisadas todas as possibilidades de mudança de umidade e temperatura.. (passo III-2). Terceiro passo: (III-3) intensificação ou enfraquecimento da nebulosidade calculados também por meio da técnica bispectral para os mesmos canais, porém para apenas dois grupos de nuvens, Cb e Ns (como descrito no item II). Com a finalidade de se obter o produto digital destinado a monitorar o desenvolvimento da nebulosidade, os autores criaram um software em Micro-PC, usando uma linguagem orientada a objetos, a Borland Delphi 3. Para a compressão/descompressão das imagens JPEG foi utilizada a sexta revisão de uma biblioteca em linguagem C da Independent JPEG Group (IJG). Para o processamento das imagens foram utilizadas funções de processamento pixel a pixel desenvolvidas pelos autores. Na saída, podem ser obtidas imagens de 4 bits (16 cores), 8bits (256 cores) ou 24bits (16M cores) Qualquer resultado pode ser salvo como BitMap ou JPEG e simultaneamente visualizado. O software também possui vários recursos, tais como Ampliação (em Inglês, ZOOM ), Amostragem na tela inteira e Animação. 3 Produtos digitais para análise do desenvolvimento das nuvens e dos sistemas sinóticos no Hemisfério Sul: um estudo de caso. O conjunto completo de passos e etapas do processamento até o produto final destinado à análise da nebulosidade foi aplicado a um conjunto de imagens IV e WV obtidas pelo GOES-8 sobre o Hemisfério Sul, nos dias 31 de julho e 01 de agosto de 1997 nos seguintes horários: 22:52 UTC, 23:52
UTC e 0:52 UTC. Os resultados do primeiro passo evidenciaram: a) a faixa de nebulosidade existente nas latitudes médias do Hemisfério Sul; b) o ciclone localizado sobre a América do Sul, com um sistema de zonas frontais associado; c) um vórtice secundário na retaguarda do sistema ciclônico citado no item b); e d) a massa de nuvens sem estrutura ciclônica e algumas aglomerações de nuvens na região do Oceano Pacífico( fig. 1). Figura 1: Separação da nebulosidade e da superfície pelo uso simultâneo dos dois canais IR e WV. A cor preta representa a supefície. Os resultados do passo III-1 mostram as regiões onde o topo da nebulosidade sofre resfriamento/aquecimento (fig.2 a) e onde há aumento/diminuição de umidade. Pode ser notado que na vanguarda do vórtice ciclônico o topo da nebulosidade, na fronteira, resfria-se mais rapidamente (cor amarela), e na parte mais interna da nebulosidade, mais lentamente (cor vermelha). No centro do vórtice ciclônico, é observada uma região sem mudança de temperatura (cor cinza). A cor violeta indica aquecimento mais rápido e a azul, aquecimento mais lento. A maior parte da região com estas cores encontra-se na retaguarda do vórtice. Os dois pares de cores (amarelo/vermelho e azul/violeta) mostram a estrutura dos sistemas. Figura 2: Produto para análise do topo da nebulosidade; o resfriamento aparece em vários tons de amarelo e vermelho, onde o amarelo representa resfriamento maior que o vermelho; o aquecimento é mostrado pelas várias tonalidades de azul e violeta, onde o violeta indica aquecimento maior que o azul; a cor cinza representa ausência de mudança de temperatura.
A fig. 3 mostra o produto destinado à análise da intensificação e do enfraquecimento das nuvens (passo III-2). Nota-se, por exemplo, a intensificação das nuvens na vanguarda do vórtice ciclônico e o enfraquecimento na retaguarda do mesmo. Esta figura também mostra a intensificação das nuvens na corrente de ar úmido (cores azul-marinho e amarela) e no ar seco (cores verde e laranja).o cálculo foi feito para cada pixel e obteve-se como resultado regiões onde se verificou a ocorrência de um determinado processo sinótico. Figura 3: Produto destinado à análise da intensificação (vermelho) e do enfraquecimento (branco) das nuvens. As cores azul-marinho e amarela (cores1) e as cores verde e laranja (cores 2) mostram o desenvolvimento/enfraquecimento das nuvens na corrente de ar úmido (cores 1) e na de ar seco (cores 2), respectivamente. A cor cinza indica que não existe desenvolvimento. A classificação das nuvens de acordo com o passo II e o desenvolvimento destes tipos de nuvens (passo III. 3) são apresentados na fig. 4, e constituem o principal produto digital deste trabalho. A cor vermelha mostra o desenvolvimento das nuvens tipo Cb e Ns e a cor rosa apresenta o desenvolvimento das nuvens nos médios e baixos níveis. As cores branca e cinza mostram o enfraquecimento destes tipos de nuvens, respectivamente. Figura 4: Produto destinado à identificação de áreas onde ocorrem intensificação (vermelho e rosa) e enfraquecimento ( branco e cinza) das nuvens tipo Cb e Ns (vermelho e branco) e todas as outras (rosa e cinza). A cor verde mostra as regiões onde as nuvens tipo Cb e Ns persistem por algum tempo.
4 Conclusão Criou-se um algoritmo de análise do desenvolvimento ou enfraquecimento das nuvens e dos sistemas sinóticos usando-se dois canais, infravermelho e vapor d água. Foi criado, também, um novo software para a análise da intensificação ou enfraquecimento das nuvens e dos sistemas sinóticos, usando-se dois canais (infravermelho e vapor d água) do satélite GOES. Como resultado, obteve-se um produto que permite identificar as regiões de intensificação e enfraquecimento de nuvens e de sistemas sinóticos, o qual pode ser usado, operacionalmente, na previsão do tempo. 5 Referências Bibliográficas Arking, 1964: Latitudinal distributions of cloud cover from TIROS III photographs. Science, 143, 569-572. Anderson, R.K. et al., 1973: The use of satellite pictures in weather analysis and forecasting. WMO, Technical Note No. 124, Geneva, 275 pp. Bakst, L., Fedorova, N., 1994: Investigation of Cloudiness from Satellite Multispectral AVHRR Data for the Purpose of Synoptic Analysis. Issledovanie Zemli is Kosmosa, 4, 3-8.(in Russian). Cotton, R. W., Anthes, R.A., 1989: Storm and Cloud Dynamics, Academic Press, Inc. 303-577. Fedorova, N., L. Bakst, 1997: Evolution and Displacement Velocity of the Large-scale Cyclonic Cloud Systems from Satellite Data. Joint Assemblies of IAMAS & IAPSO, Melbourne, Australia, p IM2-13. Rao, P.K., S.J. Holmes, R.K. Anderson, J.S. Winston, and P.E. Lehr, 1990: Weather Satellites: Systems, Data, and Environmental Applications. American Meteorological Society, Boston, 408-413. Stowe, L.L., M. Chen, H. Jacobowitz, and I. Ruff, 1978: Classification of clouds for the Nimbus Satellite ERB Experiment using THIR data. Proc. of the 3 rd Conf. on Atmospheric Radiation, June 28-30, Davis, CA, Amer. Meteor. Soc., Boston, MA,103-106. Stowe, L.L., C.G. Wellemeyer, T.F. Eck, H.Y.M. Yeh, and the Nimbus-7 Cloud Data Processing Team,1988: Nimbus-7 global cloud climatology. Part I: algorithms and validation. J of Clim.,1, 445-470.