Nome do Projeto
Estudo de casos extremos de temperatura mínima no sul do Rio grande do Sul: relação com temperatura do ponto de orvalho e padrões atmosféricos.
Ênfase
Pesquisa
Data inicial - Data final
01/06/2020 - 31/07/2021
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Exatas e da Terra
Resumo
Para as atividades humanas, a temperatura tem forte impacto no seu planejamento e execução, fazendo com que a sua previsão receba uma grande atenção. Seus extremos afetam negativamente vários aspectos das atividades humanas, como conforto térmico, agricultura e pecuária, e abastecimento hídrico, por exemplo. Dois aspectos dos extremos de temperatura que podem torná-los importantes do ponto de vista socioeconômico são: (i) seus valores nominais e (ii) duração das condições extremas. Prejuízos sociais e econômicos são diretamente proporcionais à intensidade dos extremos de temperatura e da sua duração. Numa evolução diária típica da temperatura, a mínima temperatura ocorre momentos após o nascer do Sol e a máxima temperatura, algumas horas após a máxima incidência de radiação solar. A passagem e a formação de sistemas meteorológicos podem alterar esse comportamento típico. Diversas culturas, por exemplo, têm grande sensibilidade às temperaturas baixas. A previsão da temperatura próxima à superfície é um dos produtos essenciais da previsão de tempo, em especial dos seus extremos. Diversos métodos já foram usados. Investigações precursoras perceberam uma relação da temperatura mínima com a temperatura do bulbo úmido da tarde do dia anterior (Smith, 1920) e com mapas meteorológicos do início da manhã do dia anterior (Bennett, 1923). Klein e Lewis (1970) usaram equações de regressão múltipla para prever temperaturas máximas e mínimas para os EUA. Progressivamente, a previsão numérica adquiriu grande importância nessa tarefa. Maini et al. (2003) usaram o método Perfect Prog em saídas de um modelo numérico de previsão de tempo, para a previsão dos extremos de temperatura na Índia. Cellier (1993) criou um modelo para previsão de temperaturas mínimas sob condições bem específicas.
A previsão numérica do tempo colaborou fortemente para o aumento da precisão da previsão de diversas variáveis meteorológicas, em especial a temperatura do ar. Entretanto, esta valiosíssima ferramenta apresenta deficiências, para as quais o conhecimento empírico do Meteorologista tem papel importante na avaliação dos resultados dos modelos numéricos, bem como na sua correção.
Objetivo Geral
O principal objetivo deste projeto de pesquisa é estudar a ocorrência de temperatura mínima extrema na região sul do estado do Rio Grande do Sul, conhecendo possíveis relações com a temperatura do ponto de orvalho (em horários anteriores e outros pontos espaciais), bem como conhecer os padrões atmosféricos associados.
Justificativa
O grande impacto econômico das baixas temperaturas, especialmente no setor agrícola, torna a previsão de temperaturas mínimas uma informação de extrema relevância. Essa importância é ainda maior num estado com sua economia predominantemente agrícola, no qual se produz milho, soja e arroz, por exemplo.
Metodologia
1. Conjunto de dados
Informações horárias de temperatura mínima do ar e temperatura do ponto de orvalho de 74 estações meteorológicas automáticas do INMET serão usadas para a avaliação estatística das relações entre essas duas variáveis no tempo e no espaço. Os dados abrangerão o período de 2013 a 2017, portanto, 5 anos.
Os dados em pontos de grade do Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2, ou MERRA-2 (Gelaro et al. 2017), serão usados para estudar a atmosfera relacionada aos casos de temperatura mínima extrema identificados. Esses dados se estendem de 1 de janeiro de 1980 até os dias atuais. Esses dados possuem espaçamento temporal de 6 horas e espacial de 0,5 grau de latitude por 0,625 grau de longitude, e 42 níveis isobáricos verticais.
2. Avaliação estatística.
Serão identificados, diariamente, as temperaturas mínimas registradas em cada uma das estações meteorológicas. Aquelas temperaturas mínimas inferiores ao quantil de 10%, portanto, aquelas mais baixas identificadas, serão selecionadas como casos de estudo. Sendo assim, ter-se-ão casos extremos de temperatura mínima.
Posteriormente, a partir dos horários identificados das temperaturas mínimas dos casos extremos, correlações entre temperatura do ar (T) e temperatura do ponto de orvalho (Td), com defasagens temporais de 0 até 12 horas, serão calculadas. Essas correlações envolverão os dados de T e Td de uma mesma estação meteorológica e de estações diferentes.
Além disso, uma análise de agrupamento será realizada, a fim de identificar comportamento similar entre as temperaturas mínimas na região de estudo. A existência de diferentes grupos de estações permitirá
3. Padrões atmosféricos
O comportamento atmosférico nos dias anteriores à ocorrência das temperaturas mínimas extremas identificadas será estudado por meio da identificação do sistema sinótica associado ao caso. Algumas características da atmosfera serão avaliadas para esse fim:
• Escoamento do ar em superfície e níveis médios;
• Movimento vertical;
• Estabilidade estática da atmosfera;
• Advecção de temperatura e umidade;
Os padrões atmosféricos serão obtidos por meio de campos compostos das principais variáveis meteorológicas, como pressão reduzida ao nível médio do mar (PNMM), altura geopotencial (Z) em 850 e 500 hPa, temperatura do ar em superfície (T2M), umidade específica em superfície (q2M) e vento em superfície (V10M).
Informações horárias de temperatura mínima do ar e temperatura do ponto de orvalho de 74 estações meteorológicas automáticas do INMET serão usadas para a avaliação estatística das relações entre essas duas variáveis no tempo e no espaço. Os dados abrangerão o período de 2013 a 2017, portanto, 5 anos.
Os dados em pontos de grade do Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2, ou MERRA-2 (Gelaro et al. 2017), serão usados para estudar a atmosfera relacionada aos casos de temperatura mínima extrema identificados. Esses dados se estendem de 1 de janeiro de 1980 até os dias atuais. Esses dados possuem espaçamento temporal de 6 horas e espacial de 0,5 grau de latitude por 0,625 grau de longitude, e 42 níveis isobáricos verticais.
2. Avaliação estatística.
Serão identificados, diariamente, as temperaturas mínimas registradas em cada uma das estações meteorológicas. Aquelas temperaturas mínimas inferiores ao quantil de 10%, portanto, aquelas mais baixas identificadas, serão selecionadas como casos de estudo. Sendo assim, ter-se-ão casos extremos de temperatura mínima.
Posteriormente, a partir dos horários identificados das temperaturas mínimas dos casos extremos, correlações entre temperatura do ar (T) e temperatura do ponto de orvalho (Td), com defasagens temporais de 0 até 12 horas, serão calculadas. Essas correlações envolverão os dados de T e Td de uma mesma estação meteorológica e de estações diferentes.
Além disso, uma análise de agrupamento será realizada, a fim de identificar comportamento similar entre as temperaturas mínimas na região de estudo. A existência de diferentes grupos de estações permitirá
3. Padrões atmosféricos
O comportamento atmosférico nos dias anteriores à ocorrência das temperaturas mínimas extremas identificadas será estudado por meio da identificação do sistema sinótica associado ao caso. Algumas características da atmosfera serão avaliadas para esse fim:
• Escoamento do ar em superfície e níveis médios;
• Movimento vertical;
• Estabilidade estática da atmosfera;
• Advecção de temperatura e umidade;
Os padrões atmosféricos serão obtidos por meio de campos compostos das principais variáveis meteorológicas, como pressão reduzida ao nível médio do mar (PNMM), altura geopotencial (Z) em 850 e 500 hPa, temperatura do ar em superfície (T2M), umidade específica em superfície (q2M) e vento em superfície (V10M).
Indicadores, Metas e Resultados
Espera-se, neste estudo, conhecer uma relação estatística entre a temperatura do ar e a temperatura do ponto de orvalho que possa ajudar na tarefa de previsão de temperaturas mínimas para a região sul do estado do Rio Grande do Sul. Além disso, espera-se obter as configurações atmosféricas associadas aos casos extremos de temperatura mínima, que também podem ser úteis na identificação antecipada de ocorrências futuras.
Os resultados esperados desta investigação científica podem impactar positivamente as áreas que dependem fortemente do conhecimento do comportamento da temperatura mínima, como a agricultura e a saúde pública.
Os resultados esperados desta investigação científica podem impactar positivamente as áreas que dependem fortemente do conhecimento do comportamento da temperatura mínima, como a agricultura e a saúde pública.
Equipe do Projeto
| Nome | CH Semanal | Data inicial | Data final |
|---|---|---|---|
| GISELE NUNES DA SILVA | |||
| HUMBERTO CONRADO | 2 | ||
| MATEUS DA SILVA TEIXEIRA | 6 |