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Situação extrema de baixas temperaturas associadas à ocorrência de geadas se constitui em um evento meteorológico adverso e de risco para a produção agropecuária. A geração de informações sobre a ocorrência de geadas é especialmente importante para as regiões produtoras de grãos, como é o caso do RS, em que na safra 2006 foi verificada uma redução de cerca de 52% no rendimento de grãos de trigo, associada somente à ocorrência de geadas ( IBGE, 2009). O conhecimento da probabilidade de formação de geada com certa antecedência é apontado como um importante subsídio na tomada de decisões do setor agropecuário. O modelo dinâmico de previsão de tempo GSF simula muito bem às variações dinâmicas da atmosfera com alguns dias de antecedência no Sul do Brasil, que associadas às informações probabilísticas locais podem contribuir na estimativa de formação da geada.

Inicialmente será necessário completar banco de registros, considerando informações geográficas do local, data, intensidade da geada e temperatura mínima ocorrida em cada evento. Este banco de dados será através de informações históricas de estações meteorológicas oficiais e também não oficiais do Rio Grande do Sul, respeitando a veracidade da informação. Salienta-se a carência de registros oficiais sobre o evento de geada agrega incertezas sobre suas intensidades. O avanço tecnológico e substituição das estações convencionais de superfície pelas automáticas facilitaram muitas informações em tempo real, mas no caso da geada o efeito foi contrario, pois não ocorre mais o registro humano. O banco de dados com registro de geada servirá para conhecer as relações estatísticas espaciais do evento sobre a área de estudo. A probabilidade total da geada será composta pela parte dinâmica e geofísica. A probabilidade gerada pela parte dinâmica, definido de “risco atmosférico” será derivada das variáveis em ponto de grade regular de 0.5 x 0.5 graus (latitude x longitude) do modelo de previsão GFS (Global Forecast System), disponibilizado pela NCEP (National Centers for Environmental Prediction (NCEP). Certamente a principal variável é a temperatura mínima, representadas pelos limiares de frio (possivelmente entre 6 e 0 grau), no entanto, as condições necessário a formação de geada é condicional a influenciada por outras variáveis, tais como: cobertura total de nuvens (perfil vertical umidade), a altura da isoterma de 0 grau (espessura da baixa camada atmosférica), a velocidade vento (interfere a concentração gelo) e outras. A partir das relações da geada com temperatura mínima e suas condicionais meteorológicas pode-se definir as probabilidades do “risco atmosférico”. O modelo dinâmico de previsão de tempo GSF simula muito bem às variações dinâmicas da atmosfera com alguns dias de antecedência no Sul do Brasil, que associadas às informações físicas locais podem contribuir na estimativa de formação da geada no RS e SC. Para a parte geofísica, definido de “risco geo”, serão usadas as temperaturas mínimas de inverno de 39 estações meteorológicas de superfície do INMet (Instituto Nacional de Meteorologia) sobre o RS e SC. As variações geofísicas influenciam a geada, certamente influenciam as temperaturas mínimas em proporções similares e sendo estas amplamente distribuída sobre a área de estudo. A hipótese é de que o padrão de variação da temperatura mínima no RS e SC seja parcialmente explicado pela variação espacial dos parâmetros geofísicos. Para cada estação meteorológica de superfície será calculada os efeitos combinados da latitude (graus), altitude (metros), continentalidade (distancia em graus, derivada da latitude e longitude) e fotoperíodo (horas) sobre temperatura média do período frio (julho). Para definir as influências espaciais dos fatores geofísicos sobre a temperatura mínima na área de estudo será aplicada a regressão múltipla com os fatores padronizados. Por fim, serão criados mapas de alta resolução da área do estudo com as probabilidades de formação de geada total, (risco atmosférico + risco geo) para as classes de geadas fracas, moderadas e fortes. Todas as etapas serão processadas por rotinas implementadas em Python.

Ao final da pesquisa espera-se disponibilizar uma metodologia de previsão probabilística da geada que combine os efeitos dinâmicos e geofísicos. Esta metodologia depois de testada poderá ser incorporada de forma operacional as rotinas diárias do CPPMet (Centro de Pesquisas e Previsões Meteorológicas) da Faculdade de Meteorologia. A pesquisa servirá também de subsídios para o trabalho de TCC de alunos da graduação em Meteorologia.