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Projeto CHUVA

Jojhy Sakuragi

jojhy.sakuragi@cptec.inpe.brDivisão de Satélite e Sistemas Ambientais

INPE/CPTEC/DSA

Radar Polarimétrico(Dupla polarização)

Radar Meteorológico Polarim étrico

As gotas não são esféricas (gravidade + fricção)

A propagação do sinal eletromagnético é diferente nas polarizações horizontal e vertical .

Campo elétrico

Radar Meteorológico Polarim étrico

HH HH HH HH HH HH HH HH

_|___|___|___|___|___|___|___|

VV VV VV VV VV VV VV VV_|___|___|___|___|___|___|___|

H V H V H V H V

_|___|___|___|___|___|___|___|

H e V são simultâneos natransmissão e na recepção

H e V são alternadosna transmissão e

simultâneos na recepção

Radar Meteorológico Polarim étrico

Radar de dupla polarização (SHV)

H

V

Propagação e retroespalhamento

• Efeitos de retroespalhamento � causados por partículas dentro do volume de resolução do radar• Efeitos de propagação � causados por partículas entre o radar e o volume de resolução

Obs: ambos efeitos dependem do estado da polarização

Co-polarização x polarização cruzada

Co-polarização � recebe na mesma polarização a da emitida.

Polarização cruzada � recebe na polarização oposta a da emitida.

Terminologia: Zvv or Zhh

Terminologia: Zhv or Zvh

Nota: nem todos os radares dual-pol são capazes de operarem com polarização cruzada

Potencial da dupla polarização

• Identificação dos tipos de espalhadores (i.e., hidrometeoros, biológico, superfície/mar, chaff, UFO)

• Medidas quantitativas de chuva muito melhores• Detecção de tornados• Detecção de granizo• O conteúdo de hidrometeoros e suas propriedades que

causam diferenças em suas assinaturas polarimétricas• Papel da precipitação na gênesis de tornado• Determinação do tamanho do granizo• Fornece parâmetros da precipitação para inclusão em

Modelos de Previsão Numérica• Detecção de gelo

Variáveis polarim étricas

• Depende dos hidrometeoros na sua:– forma– Orientação– Constante dielétrica– Distribuição dos tamanhos– Comprimento de onda λ

Z, Z , K ...DR DP

N(X) Z, Z , K ...DR DP

^ ^ ^In Situ

ObservationIn Situ

Observation

PrecipitationModel

PrecipitationModel

ScatteringModel

ScatteringModel

MeasurandModel

MeasurandModel

RadarObservation

RadarObservation

ComparisonComparison

Relacionando variáveis polarimétricas aos tipos de hidrometeoros

Efeitos de retroespalhamento polarimetrico

Refletividade diferencial• Zdr [dB]• Razão entre a refletividade horizontal e a vertical• Zdr = 10 log(Zhh/Zvv)

Razão linear de despolarização• Ldr [dB]• Taxa entre a refletividade polar cruzada e a co-polarização horizontal• Ldr = 10 log(Zvh/Zhh)

Correlação Co-polar

• ρhv [ ]• Coeficiente de correlação entre energia refletida co-polar na horizontal e vertical

• ρhv = corr { Zhh; Zvv}

Obs: Zab � a: polarização emitida b: polarização recebida

Refletividade diferencial Zdr

Para gotas : Zdr é (mais ou menos) proporcional ao tamanho das gotas

Para granizo :• Zdr = 0• granizo muda de posição durante a queda• Sem orientação preferencial

Refletividade diferencial Zdr

- Medida do diâmetro médio da gota- útil para a discriminar chuva, granizo e neve- Contem informações sobre a forma das partículas, orientação e índice de refração (densidade)

Alto Z DR

• gota grande

• flocos de neve molhada, cristais de neve

• insetos, pássaros e chaff

Baixo Z DR

• gotas pequenas

• graupel, granizo

• neve agregada seca

• eco de terreno

May 8, 2003 May 10, 2003

Padrão do ZDR próximo à superfície em duas supercélulas

Refletividade diferencial Zdr

Para água pura e gelo puro:

ρhv é muito alto (> 0,95)

Para partículas misturadas:

• camada de fusão: ρhv < 0,9

• insetos etc.: ρhv < 0,85

ρρρρhv é sensível a:

• mistura de partículas• distribuição dos ângulos de orientação• formas irregulares das partículas

Correlação Co-polar ρhv

ρhv(0) de formas esféricas ou fixas de pequenos hidrometeoros

Correlação Co-polar ρhv

ρhv para orientação aleatóriade esferóides achatados

Correlação Co-polar ρhv

Correlation co-polar < 0.95 em

Correlação Co-polar ρhv

Para espalhadores Rayleigh com protuberâncias

Granizos enormescom protuberâncias

chuvachuva

insetosinsetosPrecipPrecip

Correlação Co-polar ρhv

Correlação Co-polar ρhv

Com filtro ρρρρhv > 0.6Banda X – Polarimétrico sem filtro

Eliminação de alvos não-meteorológicos

Efeitos de propagação polarim étricos

Eh Ev

Gotas de chuva têmformas obladas e são orientadas. Portanto, a onda H encontra mais massatornando-a maislenta na propagação, sofrendo atrasoprogressivamentedo que a onda V.

time

H

H

V

V

time

ΦDP

ΦDP

Diferencial de fase ΦDP (two way!)

0

=2 ( )

DP h v

r

h vk k dr

Φ Φ Φ

δ

= − =

− +∫

ΦDP não é afetado peladescalibração do radar, atenuação

e bloqueio parcial do feixe

δ2∫(kh – kv)dr

exp[ (2 )]h hH E j ftπ Φ= −exp[ (2 )]v vV E j ftπ Φ= −

Differential Phase

0

( ) 2r

DP DPr K drδΦ = + ∫ δ - backscatter differential phase

KDP – specific differential phase

Baixo δ

Todos hidrometeoros (excetogranizo e neve molhada)

Alto δ

Espalhadores não-meteorológicos

Alto K DP

• chuva forte• cristais de neve

Baixo K DP

• chuva fraca• granizo• neve seca agregada

Diferencial de fase ΦDP

Polarimetric Radar - Pol VariablesNorman, Aug/13/2011, KOUN, S band

ΦDP (deg)Z (dBZ)

Diferencial de fase ΦDP

Diferença de fase específica K DP

Derivada espacial de ΦDP

• Kdp [ º km-1]• Proporcional a intensidade da chuva!

( )( )

2DP

DP

d rK r

dr

Φ= ONE WAY!!

ΦDP, KDP, e Z vs Distância

Diferença de fase específica K DP

Diferença de fase específica em granizo/chuva

• Granizo é estatisticamenteisotrópico, portanto não afeta o KDP

(KDP=0)

• Gotas em mesclas geram

diferencial de fase (ΦDP)

• Portanto, o KDP capta a chuva namistura

• Para quantificar a quantidade de chuva, a relação entre R(KDP) deveser desenvolvida

Diferença de fase específica K DP

Relação entre R e K DP

Metodologia: Disdrômetro Parsival, modelo T-Matrix

Equação: R = b .(K DP)a

Refletividade Z (dBZ)

Diferença de fase específica K DP

Diferença de fase específica K DP

Diferença de fase específica KDP (o/km)

Variáveis polarim étricas para o modo simultâneo (SHV)

1. Fator de refletividade Z na polarização horizontal- medida do tamanho e concentrações dos espalhadores

2. Refletividade diferencial Z DR

- measure of median drop diameter- útil para a discriminação entre chuva/granizo/neve

3. Diferencial de fase ΦDP

- útil para a estimativa de chuva (forte)- imune a descalibração do radar, atenuação e bloqueio parcial do feixe

4. Coeficiente de correlaçao ou co-polar ρhv

- indicador de precipitações misturadas- eficiente na identificação de espalhadores não-meteorológicos

RESUMORESUMO das variáveis polarim étricas

Observações defenômenos Meteorológicos

• Updrafts and Downdrafts• Granizo• Tornados• Relâmpagos• Insetos e pássaros• Chaff• Pluma de fumaça• Eco de mar

Exemplo de identificação de fenômenos meteorológicosutilizando as variáveis polarimétricas

ZDRReflectivity

Assinatura do Updraft no Z DR

ZDRReflectivity

Assinatura do Updraft no Z DR

Reflectivity ZDR

Assinatura do Updraft no Z DR

ZDR

Assinatura do Updraft no Z DR

Fountain, Colorado: Landspout

Detecção de Tornados

Canton Lake OK, Tornado (sobre a terra)

Z v

ZDRρhv

10 km Radar móvel (XERES) – λ = 3 cmElevation 1o

Z v

ZDRρhv

Tornado após 3 min (sobre o lago)

10 km Mobile radar (XERES) – λ = 3 cmElevation 1o

Z v

ZDRρhv

10 km Mobile radar (XERES) – λ = 3 cmElevation 1o

Tornado após 3 min (sobre a terra)

Tornado numa superc élula

Assinatura de Tornado em 0.75 km

ZDR

ρhv

May 10, 09KOUNS band

Assinatura de Tornado em 4.5 km

Assinatura de Tornado: Z

Tornado

Tornado

Assinatura de Tornado: Z DR

Tornado

Assinatura de Tornado: ρhv

Fenômenos não meteorológicos

• Espalhadores bilógicos– Insetos

– Pássaros

• Chaff• Pluma de fumaça• Eco de mar

Espalhadores biológicos

Insetos Pássaros

Z (dBZ) 5 to 20 5 to 30

ZDR(dB) 0 to 12 -2 to 3

LDR (dB) maior do que espalhadores meteorológicos (não muito estud ado)

ρhv 0.5 – 0.8

δ (deg) 0 to 40 0 to 120

KDP (deg/km) baixo e com muito ruído

• Todas as variáveis polarimétricas são altamente dependen tes daorientação (em termos de ângulo)

• Essas dependências do ângulo são diferentes para espalhad oresRayleigh - tamanho e resonância

Diagrama de dispersão para δ vs ZDR

Bac

ksca

tter

diffe

rent

ial p

hase

Differential reflectivity

Operational WSR-88DMoorhead City NC

AWIPS display

Exemplos:• Pássaros em revoada• Insetos• Eco de mar

6:08 am, July 8, 2011

Z

V

ZDR

ρhv

Nuvens e insetos e próximo a superfície (KOUN S band)

Diferença de fase grande: insetos Baixa correlação

Clouds

Φ

Pluma defumaça

Campos dasVariáveispolarimétricasKOUN S band

fumaça

fumaça

Pluma de fumaça

fumaça

Cloud

insetos

nuvemnuvem

fumaçafumaça

Z ρhv

nuvem

Eco de mar

Morehead, NC, WSR -88D

Biológico/Chaff?

Eco de mar

ZDR ΦDP

Eco de mar

Biológico/Chaff?

nuvem

Morehead, NC, WSR -88D

Eco de mar

Correção de atenuação

Efeitos de propagação• Atenuação

– Extrai energia a partir da propagação da onda

• Deslocamento de fase– Deslocamento de fase da onda

• Ambos os efeitos depende da polarização da onda propagada

Atenuação da radiação EM• Atenuação, também chamado de extinção, é um decaimento da

energia do sinal na transmissão de um ponto ao outro• Atenuação é causada pela absorção e espalhamento

Esquema de correção da atenuação

• Correções relacionam a integração da atenuaçãono trajeto de Z para o correspondente diferençade fase ΦDP

• Zcor(r) = Zha(r) + ∆Zh(r)ΦDP(r)

∆Zh

Assume uma relação linear entre Ah e KDP

Ah(r) = αhKDP(r)

Portanto

∆Zh= 2αh∫KDPdr =αhΦDP(r0,r)Zha

Z

r0 r

r

Relação Linear Simples

Zhcorr = Za+ αh·ΦDP ααααh in dB/deg

ZDRcorr=ZDRa+β·ΦDP β in dB/deg

X-band: αh=0.25 and β=0.033 (Park et al. JTECH 2005)

C-band : αh=0.08 and β=0.02 (Gourley,Tabary, ..JAM 2007)

S-band : αh=0.04 and β=0.004 (Ryzhkov and Zrnic, JAM 1995)

Correção de atenuação

JTECH=Jour. Atm. Oceanic Tech. 22, 1633-1655JAM (2007) = Jour. Appl. Met. 46, 306-317JAM (1995) = Jour. Appl. Met. 34, 2121-2134

Taxa de precipitação medida com radar banda C (Sidpol) e WSR-88D

CorreçãoLinear

∆Z=αhΦDP

Examplo de atenuação extrema na banda C (Valparaiso, Indiana) e correção assumindo relaçao linear

2008/08/05

0 DP∆Z α Φ=

Attenuation correction at X band (ZPHI), El=1.5o 22/06/2011

Cortesia:

University of Bonn

Zh

Correção

linear

Zv

ZPHI

Correção Av

Zh

antes da

correção por

atenuação

Correção usaZPHI, mas aplicaa Av, atenuaçãoespecífica dasondas V, i.e., precisa de αv

Bonn, El = 1.5

1126 UTC

Juelich, El = 0.5

1125 UTC

Ambos radares não estão calibrados e o radar de Bonn tem um bloqueio de feixe parcial

significativo. Apesar disso, os campos de taxa de precipitação obtidos a partir de Av

são

surpreendentemente similares e não são afetados pela descalibração do radar, bloqueio de feixe e

atenuação.

A distância entre os radares de Bonn e Juelich é de 48 km.

Comparação de taxa de chuva obtidas de diferentes

radares de dupla polarização na banda X

Cortesia: University of Bonn

Classificação de hidrometeoros

• Usa a técnica da lógica “fuzzy”• Variáveis polarimétricas de uma série de localizações• Distribuições de tamanhos de gotas também são utilizados• Funções membros (P), funções peso (W), e índices de qualidade

(Q) são atribuídos às variáveis• Valores agregados (soma, ou outros) são calculados para

comparação• Fatiamento é aplicado para gerar a saída final do algoritmo.

Lista das variáveis

1. Fator de refletividade Z

2. Refletividade diferencialZDR

3. Coeficiente de correlaçãoco-polar ρhv

4. Textura de Z (SD(Z))

5. Textura da diferença de fase SD(ΦDP)

6. Diferença específica de fase K DP

List of classes1. GC/AP – eco de solo /

propagação anômala

2. BS – espalhadores biológicos

3. BD – “gotas grandes”

4. RA – chuva moderada

5. HR – chuva forte

6. RH – mistura chuva/granizo

7. DS – neve seca

8. WS – neve molhada

9. GR – graupel

10.CR – cristais

Variáveis do radar e as classes geradas

Classificação de hidrometeoros

(05/13/2005)

RH – rain / hail

HR – heavy rain

RA – rain

BD – “big drops”

GR – graupel

CR – crystals

WS – wet snow

DS – dry snow

BS – bio scatterers

GC – ground clutter/AP

Fields of Z, ZDR, ρhv, and Classes of Returns

Classificação de hidrometeoros

Agradecimentos

Prof. Marc Schneebeli – Universidade de Bern, Suíça

Agradecimentos

Prof. Dusan Zrnic, NOAA, EUA

Obrigado!!