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Previsão do tempo com modelos de mesoscala: Casos de estudo com o modelo MM5 nos Açores

Ricardo Filipe Domingos Tomé

Orientador: Professor Doutor Pedro Miranda

Dissertação submetida para obtenção do grau de Licenciatura em Ciências Geofísicas (Especialização em Meteorologia)

Trabalho executado no âmbito do projecto CLIMAAT,

Clima e Meteorologia dos Arquipélagos Atlânticos (MAC/2.3/A3)

JULHO 2004

CLIMAATCLIMAATCLIMAATCLIMAAT

Observatório do Ambiente dos Açores Observatório do Ambiente dos Açores –– Universidade dos Açores Universidade dos Açores –– UniversidadUniversidad de La Lagunade La LagunaUniversidadUniversidad de de LasLas Palmas de GC Palmas de GC -- Centro de Geofísica da Universidade de Lisboa Centro de Geofísica da Universidade de Lisboa –– Instituto de Meteorologia de PortugalInstituto de Meteorologia de Portugal

CLIMA E METEOROLOGIA DOS ARQUIPÉLAGOS ATLÂNTICOS


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ÍNDICE

Introdução 1 Capítulo 1 – Enquadramento do estudo 3

1. Introdução 4 2. Modelos de previsão 4

2.1. Modelos de previsão numérica 4 2.2. Modelos de circulação global 4 2.3. Classificação dos modelos 5

3. Aplicação dos modelos de mesoscala 5 4. Como se avalia a performance dos modelos de mesoscala? 6

4.1. Métodos de validação dos modelos de mesoscala 6 5. Que melhorias e problemas são de esperar? 7

Capítulo 2 – O modelo MM5 8

1. Descrição do modelo 8 1.1. Introdução ao sistema de modelação MM5 8 1.2. A grelha horizontal e vertical do modelo MM5 9 1.3. Capacidade de aninhamento 10 1.4. Condições fronteira laterais 11 1.5. Dinâmica não hidrostática vs Dinâmica hidrostática 12 1.6. Estado de referência no modelo não hidrostático 12 1.7. Assimilação de dados tetra-dimensional 13 1.8. Categorias de uso da superfície 13 1.9. Projecções e factores de escala 13

1.10. Dados necessários para correr o modelo 14 1.11. Equações básicas do modelo 14 1.12. Diferenciação temporal e espacial finita 15 1.13. Requerimentos mínimos para correr o software 16

2. Descrição das opções físicas 16 2.1. Opções físicas disponíveis no modelo 16 2.2. Esquemas de cumulus (ICUPA) 17 2.3. Esquemas de camada limite planetária (IBLTYP) 19 2.4. Esquemas de microfísica (IMPHYS) 21 2.5. Esquemas de solo (ISOIL) 22 2.6. Esquemas de radiação (IFRAD) 23

3. Implementação 24 Capítulo 3 – Testes de sensibilidade 26

1. Apresentação dos casos usados nos testes de sensibilidade 26 2. Características das simulações 26 3. Testes de sensibilidade 27

3.1 Furacão Charley (Setembro de 1992) 28 3.1.1. Corridas de cumulus 28 3.1.2. Corridas de microfísica 31 3.1.3. Corridas de camada limite planetária 34

3.2. Ciclogénese Explosiva (Outubro de 2002) 36 3.2.1. Corridas de cumulus 36 3.2.2. Corridas de microfísica 38 3.2.3. Corridas de camada limite planetária 40

3.3. Escolha da parameterização para o arquipélago dos Açores 42 Capítulo 4 – Casos de estudo 43

1. Apresentação dos casos de estudo 43 2. Casos de estudo 43

2.1. Furacão Charley (Outubro de 2002) 43 2.2. Furacão Tanya (Novembro de 1995) 49 2.3. Depressão muito cavada (Dezembro de 1996) 56


ii

2.4. Evento de precipitação intensa (Outubro de 1997) 62 2.5. Ciclogénese explosiva (Outubro de 2002) 70

Capítulo 5 – Conclusões 76

Referências 77


iii

AGRADECIMENTOS

Gostaria de agradecer em primeiro lugar ao Professor Doutor Pedro Miranda que me orientou durante este trabalho e pela oportunidade que me deu em trabalhar neste projecto.

Gostaria igualmente de agradecer ao João Ferreira pelas explicações dadas sobre o modelo

MM5 e pela disponibilidade em facultar os dados necessários para correr o modelo e igualmente pelos dados das estações clássicas.

Gostaria ainda de agradecer aos meus colegas de laboratório pelo bom ambiente de trabalho e

aos meus amigos pelo incentivo e ajuda que me deram durante o estágio. Os meus agradecimentos igualmente à Mónica Mendes pela ajuda dada na criação de um script para obtenção dos meteogramas a partir dos dados brutos do MM5 usando o grads.

Finalmente gostaria de agradecer aos meus pais e irmã por todo o seu apoio durante este

trabalho.


1

INTRODUÇÃO

Situado nas latitudes médias do Atlântico nordeste, o arquipélago dos Açores é visitado com frequência por ciclones de origem tropical, muitas vezes assumindo força de furacão. Estas tempestades são mais comuns nos meses de Agosto a Outubro, mas podem ocorrer desde meados de Junho até meados de Dezembro.

Os ciclones tropicais do Atlântico têm a sua origem na faixa inter-tropical, em geral na área

oceânica a oeste do arquipélago de Cabo Verde, as quais, depois de um percurso de alguns dias em direcção a oeste, ao longo do qual vão ganhando força, descrevem um arco em direcção a nordeste, quase sempre com início nas proximidades das Caraíbas. Esse percurso leva os ciclones a atravessar as Antilhas e a atingir a zona costeira da América do Norte, áreas onde a maioria destas tempestades se dissipa. Contudo, a inflexão para nordeste pode ocorrer mais cedo, ou a existência de um fluxo de oeste a grande altitude cria condições propícias para um rápido movimento para leste, levando a que a tempestade se dirija para a zona central do Atlântico Norte. Quando tal acontece, as tempestades tendem a seguir um percurso que as faz passar a noroeste das ilhas do grupo ocidental dos Açores, transformando-se, a nordeste do arquipélago, em depressões extra-tropicais que se dissipam sobre o noroeste da Europa.

Figura 1 – Um ano típico de ciclones tropicais no Atlântico Norte. Percursos estimados para os ciclones de 1893,

entre os quais o ciclone de 28-29 de Agosto daquele ano, a tempestade mais destrutiva de que há memória nos Açores. [Imagem extraída de "Atlantic Hurricane Tracking by Year"].

Estes percursos típicos, são na realidade o reflexo directo da circulação geral da atmosfera,

fazem com que a frequência de passagem destas tempestades sobre as ilhas dos Açores seja maior nas Flores e Corvo, decrescendo rapidamente de oeste para leste ao longo dos Grupos Central e Oriental. Se considerarmos como tendo atingido os Açores os ciclones tropicais cujo centro passou a menos de 100 km de qualquer das ilhas, no período 1950-1998 (ou seja em 48 anos), os Açores foram atingidos por 24 ciclones tropicais, o que dá uma frequência de 0,5/ano, o que significa que nos Açores os ciclones tropicais ocorrem com um período de retorno de dois anos.


2

No arquipélago dos Açores, os ciclones tropicais mais intensos, que atingem as ilhas por vezes com força de furacão, são em geral aqueles que percorreram trajectos mais curtos, inflectindo directamente para nordeste a partir da zona central do Atlântico e aproximando-se do arquipélago pelo sul e sudoeste. As tempestades que se aproximam dos Açores vindas de sudoeste, em geral depois de terem passado nas Caraíbas ou nas proximidades da costa Americana, atingem quase sempre o arquipélago já em fase adiantada de dissipação.

Os modelos de mesoscala, com resoluções maiores que os modelos globais e sinópticos, e

com parameterizações físicas avançadas, têm sido uma importante ferramenta na pesquisa meteorológica nas últimas décadas. A aplicação dos modelos de mesoscala principalmente através de estudo de casos ou testes de sensibilidade, proporcionaram importantes informações físicas sobre diversos sistemas de mesoscala. A capacidade de correr modelos de previsão numérica de mesoscala localmente chega numa altura em que a necessidade de informação meteorológica de alta resolução cresce rapidamente. Por exemplo, o estudo da qualidade do ar local e a hidrologia requerem escalas temporais e espaciais altas de dados meteorológicos para introdução nos seus respectivos modelos, algo que os modelos atmosféricos de mesoscala podem produzir. Nas universidades, as previsões de mesoscala de alta resolução são necessárias para treinar a próxima geração de estudantes na análise do “estado da arte” da previsão meteorológica.

Nos últimos anos devido à partilha de modelos de mesoscala (como o MM5, RAMS e ARPS) e às suas componentes na comunidade, à acessibilidade em tempo-real das análises e previsões dos modelos operacionais (por exemplo do ECMWF – European Centre for Médium Range Weather Forecasts – e NCEP – National Centers for Environmental Prediction), e principalmente devido a disponibilidade de estações de trabalho de alta performance a preços acessíveis, os modelos de mesoscala têm sido utilizados por várias organizações em previsão em tempo-real.

Neste trabalho, submetido para obtenção do grau de Licenciatura em Ciências Geofísicas

(Especialização em Meteorologia), incluído no programa de iniciativa comunitária INTERREG III B (Projecto CLIMAAT, Clima e Meteorologia dos Arquipélagos Atlânticos (MAC/2.3/A3)), pretende-se estudar a capacidade do modelo de mesoscala MM5 na previsão do tempo no arquipélago dos Açores, em especial em situações de tempestades ciclónicas. O código do modelo será testado em casos de estudo e serão desenvolvidos esquemas de automatização dos vários procedimentos, incluindo a preparação de condições fronteira, o lançamento de simulação e o pós-processamento e visualização de resultados. O trabalho realizado visa o desenvolvimento de um protótipo operacional para o arquipélago dos Açores.

Este relatório encontra-se organizado da seguinte forma:

No primeiro capítulo é feita uma breve descrição histórica da evolução dos modelos de previsão e uma descrição dos modelos. Descrevem-se ainda as diversas aplicações dos modelos de mesoscala e os métodos usados para a classificação dos resultados obtidos;

No segundo capítulo descreve-se o sistema de modelação MM5, as suas diversas parameterizações físicas, e a sua implementação;

No terceiro capítulo descrevem-se os testes de sensibilidade realizados para escolher a parameterização mais adequada para o arquipélago dos Açores;

No quarto capítulo apresentam-se cinco casos de estudo realizados com as parameterizações escolhidas;

Por fim, no quinto e último capítulo, podem encontrar-se as conclusões relativas aos capítulos anteriores.


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CAPÍTULO 1 - ENQUADRAMENTO DO ESTUDO 1. Introdução

Um dos sonhos mais velhos da humanidade é o desejo de prever o tempo com precisão. Nos primeiros tempos o estado do céu era visto como a reflexão dos humores dos vários deuses do céu, e acreditava-se que as tempestades eram castigos dados aos habitantes das regiões afectadas. Durante séculos a previsão do tempo estava ligada à mitologia, superstição e folclore, e era realizada por altos padres, médicos feiticeiros ou bruxos. Foi só nos últimos cem anos que as melhorias na meteorologia operacional têm sido ligadas aos avanços científicos.

A base da matemática meteorológica ou previsão numérica do tempo foi formalizada por

Vilhelm Bjerkness em 1919. Ele sugeriu que a previsão do tempo fosse vista como um problema de condições iniciais, isto é, se nós pudéssemos descrever que o estado presente da atmosfera e se soubermos as equações matemáticas que governam o movimento, então a previsão correcta seria realizada daquele ponto para a frente.

A primeira pessoa a tentar a simulação numérica do movimento da atmosfera seriamente foi Lewis Fry Richardson. O trabalho de Richardson, levado a cabo principalmente durante os anos de 1920, foi recebido calorosamente nos círculos académicos, mas não foi considerado na altura como sendo um possível método de previsão porque requeria um número grande de condições iniciais, e exigia uma enorme carga de trabalho computacional para realizar uma previsão de 24 horas.

A teoria de Richardson permaneceu dormente durante as duas décadas seguintes, foi só durante a segunda guerra mundial e com o envolvimento de matemáticos eminentes, John von Neumann e Jule Charley (que foram contratados para trabalhar no projecto Manhatten, para a construção e teste da primeira bomba nuclear em Los Alamos) que o sonho de Richardson foi reacendido.

A simulação numérica do movimento atmosférico foi, então, recebida como sendo prática e como sendo uma valiosa aproximação para a previsão do tempo. Hoje em dia os modelos numéricos são usados como a principal ferramenta para a previsão do tempo a curto prazo.

Actualmente existem diversos modelos matemáticos, em diversas nações, e um consórcio de

países concentrou os seus recursos para produzir um modelo combinado disponível para todos os participantes. Este consórcio, o ECMWF, criou um modelo que é geralmente reconhecido como o melhor modelo de simulação numérica disponível actualmente.

Um dos problemas principais dos modelos é a especificação das condições iniciais e fronteira da atmosfera utilizando observações do globo, realizadas ao mesmo tempo. O número de observações é muito pequeno para uma descrição adequada da atmosfera, e existem grandes regiões com observações escassas (particularmente no hemisfério sul), este problema será em grande parte resolvida com a nova geração de satélites meteorológicos, que podem ser utilizados para se adquirir dados da temperatura da superfície do mar, o vento à superfície, etc.

Actualmente, o trabalho de pesquisa foi centrado no desenvolvimento de modelos de mesoscala. Estes modelos utilizam resoluções muito mais altas (conseguem capturar variações mais detalhadas das variações do tempo) que os modelos globais e regionais e são usados para ajudar a descrever os campos da temperatura e vento locais.

Filosoficamente, a previsão do estado do tempo representa um dos grandes triunfos de

realização humana, combinado a física da atmosfera e oceanos, matemática e a tecnologia dos super-computadores. É uma área onde a alta tecnologia está a ser aplicada diariamente para se obter informação daquilo que nos afecta a todos – o tempo.


4

2. Modelos de previsão 2.1. Modelos de Previsão Numérica

Um modelo de previsão numérica do tempo é um modelo de computador desenvolvido para simular o comportamento da atmosfera. Este resolve um sistema complexo de equações matemáticas baseadas em leis físicas de modo a prever o estado futuro da atmosfera partindo de condições iniciais específicas. As equações matemáticas são as formas mais completas e complexas das equações dinâmicas e termodinâmicas. Em adição processos físicos, como a radiação, nuvens, precipitação e trocas à superfície são representadas no modelo usando esquemas de parameterizações.

O modelo divide o planeta em várias camadas verticais que representam níveis da atmosfera, e divide a superfície do planeta numa malha de caixas horizontais separadas por linhas semelhantes às linhas de longitude e latitude. Desde modo, o planeta é coberto por uma malha tri-dimensional. O tamanho típico destas malhas num modelo NWP (Numerical Weather Prediction) global é aproximadamente de 150km na direcção este-oeste e 100km na direcção norte-sul, com 20 a 40 níveis verticais. Isto significa que a atmosfera é representa por cerca de um milhão ou mais cubos individuais. Em cada destes cubos, as componentes do vento, temperatura, pressão e humidade são calculadas. O modelo usa tipicamente um passo de tempo de 10 minutos de tempo simulado para fazer uma previsão de 5 a 10 dias.

Para fazer uma previsão do tempo, os modelos partem de um conjunto de condições iniciais. As equações do modelo são integradas no tempo para prever o estado da atmosfera num tempo futuro. As equações são não lineares, e pequenos erros nas condições iniciais amplificam à medida que a simulação avança no tempo, de modo que a diferença entre as condições atmosféricas prevista e as condições reais da atmosfera aumenta ao longo da previsão. Devido a estes erros as previsões realistas usando modelos de previsão numérica só podem ser efectuada para um período máximo de 5-10 dias. Este comportamento da atmosfera é um exemplo de um sistema caótico não linear.

A capacidade e desempenho dos computadores limitam a resolução que é possível simular em

modelos NWP globais. Porém, podem ser feitas previsões mais precisas se usarmos resoluções mais altas. Consequentemente, modelos NWP de área limitada ou regional são usados com resoluções mais altas em domínios mais pequenos. Estes modelos usam malhas horizontais de cerca de 10 km. A medida que a resolução melhora, processos de escala menor podem ser simuladas explicitamente. 2.2. Modelos de Circulação Global

Um modelo de circulação global, GCM (Global Circulation Model), é um modelo que representa a atmosfera, oceanos, terra e cobertura gelada do planeta. Estes usam a mesma formulação para a atmosfera que os modelos de previsão numérica, mas também têm de representar outros sistemas que são importantes para o clima, como trocas da atmosfera com o oceano, superfícies terrestres e coberturas geladas.

Na prática, as maiores diferenças entre os modelos de circulação global e os modelos de previsão numérica é que o modelo de circulação global é usado para prever o comportamento médio da atmosfera (o seu clima) e não para fazer uma previsão determinista do tempo num momento específico. A natureza caótica da atmosfera significa que as previsões deterministas não são possíveis. Contudo, é possível prever mudanças no clima devido a mudanças das condições iniciais, como mudanças dos factores de forçamento externos, por exemplo, mudanças na radiação solar, ou o aumento da concentração de gases de efeito estufa na atmosfera. Modelos climáticos são integrados para períodos de tempo mais longos, para executar simulações de cem ou mais anos.

Para permitir aos modelos de circulação global serem corridos para estes períodos longos, eles usam geralmente resoluções muito mais baixas que os modelos de previsão numérica. O tamanho


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horizontal típico de uma malha é aproximadamente de 500 por 300km, limitados grandemente pelas capacidades dos computadores. Para cada malha, as equações matemáticas são resolvidas para um passo de tempo de cerca de 20 minutos. Os modelos de circulação global, conseguem modelar as características de longa escala do clima, mas são incapazes de modelar comportamentos de escalas menores, como ciclones porque estes ocorrem em escalas muito menores que a malha usada nos modelos.

Problemas típicos que podem ser investigados pelos modelos de circulação global incluem as

variações sazonais da chuva associadas ao El-Niño (forçando o modelo mudando a temperatura da superfície do mar) ou simular mudanças do clima devido ao aumento da concentração dos gases de efeito estufa (forçando o modelo aumentando a concentração do dióxido de carbono na atmosfera). Estes modelos podem também ser usados para simular as mudanças climáticas como a idade do gelo associada a mudanças na radiação solar ou para simular a variabilidade interna do sistema climático acoplado oceano-atmosfera. 2.3. Classificação dos modelos

Os modelos de previsão numérica do tempo podem ser classificados segundo a sua escala espacial dentro da qual a previsão é feita:

Global, com resolução da ordem de 200km, visa identificar o comportamento geral da atmosfera sobre uma área extensa, estes modelos são apenas capazes de identificar fenómenos meteorológicos de larga escala (ditos sinópticos);

Regional ou local, com resolução espacial de alguns metros a cerca de 50km, visa identificar com maior detalhe o comportamento da atmosfera sobre uma região específica, sendo capazes de identificar fenómenos meteorológicos de pequena escala (ditos de mesoscala).

3. Aplicação dos modelos de mesoscala

A aplicação dos modelos de mesoscala, principalmente através de casos de estudo ou de testes de sensibilidade na década de 1980, permitiu obter informações físicas sobre diversos sistemas de mesoscala como tempestades severas (Anthes et al 1982), ciclones tropicais (Chang 1982), sistemas convectivos de mesoscala (Zhang e Fritsch 1986), ciclones extratopicais (Kuo e Reed 1988), e eventos de precipitação forte (Lee e Hong 1989). Estas aplicações usavam malhas com resoluções de 20 a 100km, de modo a não violarem a hipótese hidrostática. Desde 1990 várias mudanças importantes aconteceram nos modelos de mesoscala, como por exemplo, a introdução da dinâmica não hidrostática nos modelos. Sem as restrições do balanço hidrostático os modelos podem ser corridos com resoluções de aproximadamente 1km. Este aumento de resolução permitiu alargar o leque de aplicações dos modelos de mesoscala.

Embora exista uma tendência clara para os modelos serem corridos com resoluções cada vez mais altas (define-se resolução alta como malhas de 10km ou menos), esta tendência levou ao debate se os valores modelados pelos modelos de alta resolução melhoram realmente a capacidade de previsão. Será que os valores obtidos pelos modelos de alta resolução são melhores que um conjunto de previsões com resoluções mais baixas que produzem previsões probabilísticas? Por exemplo considerando a teoria da predictibilidade e os actuais sistemas de observação, Brooks et al (1992) e Brooks e Doswell (1993) sugeriram que o aumento da resolução horizontal (e vertical) produz pouco ou nenhum melhoramento na previsão. Eles propõem a utilização de um conjunto de Monte Carlo no qual um número limitado de simulações de mesoscala é usado na previsão probabilística. Em contraste, alguns investigadores (Koch 1985, Droegemeier 1990 e 1997) sugerem que uma previsão determinística de curto tempo pode ser bastante útil para um grande conjunto de eventos convectivos.


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Antes de 1990 a previsão em tempo real era um privilégio exclusivo de um punhado de centros operacionais por causa da tremenda quantidade de recursos computacionais e humanos exigidos para operar os modelos. Actualmente existem dezenas de grupos no Globo que utilizam os modelos de mesoscala na previsão em tempo-real com uma base regular e usando diferentes modelos. Entre os quais podemos encontrar, a Universidade de Penn State1 nos Estados Unidos da América, o Instituto Superior Técnico2 ou a Universidade de Aveiro3.

Ao longo dos últimos anos o MM5 tem sido usado nos mais variados estudos, por exemplo, o

estudo da qualidade do ar sobre a área Houston (Nielsen-Gammon), o estudo de situações de perigo para o fornecimento de energia eléctrica (Eben), estudos sobre a concentração de pollen (Pasken), estudo dos padrões de vento associados as tempestades de Inverno sobre a Europa (Dailey), estudo de eventos de precipitação intensa durante o El Niño (Jones), e estudo do impacto meteorológico devido à presença de um lago na região Abruzzo em Itália (Tomassetti). Também já foram realizadas várias experiências sobre as diferentes parameterizações usadas pelo modelo MM5. Davis estudou o impacto das diferentes parameterizações na intensidade e rumo do ciclone Diana em 1984, Colle estudou o impacto da parameterização de cumulus e microfísica na precipitação sobre as montanhas Wasatch (Estados Unidos da América), Yang estudou o efeito das diferentes parameterizações na precipitação na região de Taiwan, Lobato também estudou os efeitos das parameterizações de cumulus na precipitação na região do México e Arellano avaliou as parameterizações de camada limite modeladas pelo MM5. 4. Como se avalia a performance do modelo de mesoscala? 4.1. Métodos de validação dos modelos de mesoscala

As medidas estatísticas como o erro viés, a raiz do erro médio quadrática e o erro médio absoluto, podem ser usados para quantificar a capacidade do modelo.

O erro viés (BE, Bias Error) mede a tendência do modelo para sobreavaliar ou subavaliar uma

variável, e é definido matematicamente para uma dada variável x, por,

( ) ( )∑1=

1=

N

i

oi

pi xx

NxBE (1.1)

onde N é o número total de observações/previsões e o índices p e o indicam previsão e observação, respectivamente. Um valor positivo do erro viés indica uma predisposição do modelo em sobreavaliar uma variável particular. Reciprocamente, um valor negativo do erro viés implica uma subavaliação do modelo na avaliação de uma a variável.

A raiz do erro médio quadrática (RMSE, Root Mean Square Error) é a raiz quadrada da média das diferenças individuais quadráticas entre a previsão e as observações e é definido pela equação,

( ) ( )∑1=

21=

N

n

oi

pi xx

NxRMSE (1.2)

1 http://rain.mmm.ucar.edu/mm5/ 2 http://meteo.ist.utl.pt/index.html 3 http://www.fis.ua.pt/torre/yamazaki/


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esta medida retém as unidades físicas da variável prevista e mede o erro típico da previsão do modelo. Valores grandes do RMSE representam grandes erros nos campos previstos, e valores próximos de zero indicam uma previsão quase perfeita. Quadrando o termo da diferença, o RMSE tende a dar maior peso às grandes discrepâncias entre os campos observados e previstos.

O erro médio absoluto (MAE, Mean Absolute Error) é a média das diferenças dos valores absolutos entre a previsão e a observação de um campo particular e é definido por,

( ) ∑1=

1=

N

n

oi

pi xx

NxMAE (1.3)

este parâmetro também retém as unidades físicas do campo medido e valores grandes da MAE representam grandes erros de previsão e valores próximos de zero representam previsões quase perfeitas. Porém, esta medida estatística não “pesa” os grandes erros como o RMSE.

5. Que melhorias e problemas são de esperar?

A utilização do modelo de mesoscala MM5 (5th Generation Mesoscale Model), possibilita a introdução da topografia das ilhas açorianas, sendo assim é de esperar que o modelo consiga uma melhor representação da circulação local devido à topografia. Esta circulação não pode ser simulada no modelo operacional do centro europeu pois este usa uma malha grossa. A utilização de um modelo de alta resolução possibilita uma melhor representação dos sistemas de circulação de mesoscala na região, e consequentemente contabilizar a sua influência no tempo local.

Uma das principais vantagens da utilização do MM5 na região dos Açores é a possibilidade de escolher uma parameterização adequada para a região. Infelizmente esta escolha não será fácil, pois a parameterização depende muito das situações estudadas, além disso temos que escolher uma parameterização que represente bem todas as variáveis necessárias para a previsão, o que será difícil pois temos que encontrar um compromisso entre todas as variáveis necessárias.

Um dos grandes problemas será encontrar a parameterização que melhor represente a taxa precipitação da região. A precipitação será muito sensível à convecção, esta distribui quantidades de calor sensível e latente na vertical. A libertação e redistribuição vertical de energia por células convectivas de pequena escala (1-10km) exercem uma influência significativa na evolução dos sistemas de circulação de mesoscala, e talvez nos sistemas de circulação sinópticos.


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CAPÍTULO 2 - O MODELO MM5

1. Descrição do modelo 1.1. Introdução ao Sistema de Modelação MM5

O modelo de mesoscala da PSU/NCAR (Pennsylvania State University/National Central for Atmospheric Research) é um modelo de área limitada, não-hidrostático, com um sistema de coordenadas sigma, o modelo foi desenvolvido para simular ou prever a circulação atmosférica de mesoscala. O modelo é apoiado por uma série de programas de pré e pós processamento, que no seu conjunto são designados como sistema de modelação MM5. O sistema de modelação MM5 é principalmente escrito em Fortran, e foi desenvolvido na Penn State e na NCAR como um modelo de mesoscala comunitário com contribuições de usuários de todo o mundo. O software do sistema de modelação MM5 é distribuído livremente e é apoiado pelo Grupo de Previsão de Mesoscala da divisão de meteorologia de mesoscala e microscala da NCAR.

O modelo de mesoscala de quinta geração da PSU/NCAR é o último de uma série desenvolvida a partir do modelo de mesoscala usado por Anthes em Penn State nos anos 70, que foi posteriormente documentado por Anthes e Warner (1978). Desde aquele tempo sofreu muitas mudanças para alargarem a sua aplicação. Estas incluem, (i) capacidade de múltiplo aninhamento; (ii) dinâmica não-hidrostática, (iii) assimilação de dados tetra-dimensional, (iv) aumento das opções físicas disponíveis e (v) portabilidade para um maior número de plataformas de computadores, incluindo sistema OpenMP e MPI.

Na figura 2.1 mostra-se a ordem dos programas, o fluxo dos dados e em seguida apresenta-se uma breve descrição das suas funções primárias. A figura mostra um quadro escoamento quando a análise objectiva (LITTLE_R/RAWINS) é usada.

Figura 2.1 – Quadro de escoamento do sistema de modelação MM5.

Os dados meteorológicos terrestres e isobáricos são interpolados horizontalmente (programas

TERRAIN e REGRID) a partir de uma grelha latitude/longitude para um domínio rectangular que pode usar as projecções de Mercator, Lambert ou Polar. Como a interpolação dos dados não fornece necessariamente muito detalhe de mesoscala, a interpolação pode ser melhorada (programas LITTLE_R/RAWINS) com observações de uma rede de estações terrestres e dados de rádio sondas usando a técnica de Cressman ou multiquadrática. O programa INTERPF executa a interpolação


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vertical de níveis de pressão para o sistema de coordenadas sigma. Depois de uma integração do modelo, o programa INTERPB pode ser usado para interpolar dados de níveis sigma de volta aos níveis de pressão, enquanto o programa NESTDOWN pode ser usado para interpolar os dados para uma grelha mais fina para preparar uma nova integração do modelo. Os programas gráficos (RIP e GRAPH) podem ser utilizados para visualização do output tanto em níveis de pressão como em níveis sigma. 1.2. A Grelha Horizontal e Vertical do Modelo MM5

É útil introduzir primeiro a configuração da grelha do modelo. O sistema normalmente adquire e analisa os dados em superfícies de pressão, mas estes têm que ser interpolados para um sistema de coordenadas σ antes de ser introduzido no modelo. No sistema de coordenadas sigma os níveis mais baixos seguem aproximadamente o terreno enquanto a superfície superior é plana.

Figura 2.2 – Representação esquemática da estrutura vertical do modelo.

Os níveis intermédios tendem progressivamente a ser planos a medida que a pressão tende

para a pressão escolhida para o topo. Uma quantidade adimensional é usada para definir os níveis do modelo,

ts

t

pppp

σ--

=0

0 (2.1)

onde p0 é a pressão de referência, pt é a pressão no topo, e ps0 é a pressão de referência da superfície.

Pode ser visto da equação 2.1 e da figura 2.2 que σ é zero no topo do modelo e um na superfície do modelo, e que cada nível do modelo é definido por um valor diferente de sigma. A resolução vertical do modelo é definida por uma lista de valores entre zero e um que não é necessariamente espaçada uniformemente. Normalmente a resolução na camada limite é muito melhor que a camada superior, e o nível de níveis sigma pode variar entre dez a quarenta, embora não haja nenhum limite.


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A grelha horizontal tem um deslocamento Arakawa-Lamb B das componentes da velocidade em relação aos escalares. Este deslocamento é mostrado na figura 2.3 onde pode ser visto que os escalares (T, q, etc…) são definidos no centro do quadrado da grelha enquanto que as componentes este-oeste (u) e norte-sul (v) da velocidade são definidas nos cantos. Os pontos centrais dos quadrados da grelha vão ser referidos como cruzes, e os pontos dos cantos como pontos. Consequentemente a velocidade horizontal é definida nos pontos, por exemplo, e quando são introduzidos dados no modelo os pré-processadores fazem as interpolações necessárias para assegurar a consistência da grelha.

Figura 2.3 – Representação esquemática da grelha horizontal do modelo,

a caixa mais pequena representa um ninho.

Todas as variáveis são definidas no meio de dois níveis sigma, denominados de níveis meio sigma, e representados na figura 2.2 pelas linhas a tracejado. A velocidade vertical é calculada nos níveis sigma verdadeiros (linhas sólidas). Na definição dos níveis σ listam-se os níveis sigma verdadeiros, incluindo o nível 0 e 1. O número de níveis meio sigma do modelo é, sendo assim, sempre menor em um que o número de níveis sigma verdadeiros. Note-se também as direcções, I e J do sistema de modelação. A diferenciação finita do modelo é obviamente, dependente do espaçamento da grelha sempre que seja necessário representar gradientes ou médias nas equações, mais detalhes podem ser encontrados no documento de descrição do modelo (Grell et al, 1994). 1.3. Capacidade de aninhamento

O MM5 tem a capacidade de múltiplo aninhamento até um limite de nove domínios a correr ao mesmo tempo interagindo entre eles. Uma possível configuração é mostrada na figura 2.4. A relação de aninhamento é sempre de 3:1 para uma interacção de dois sentidos. Na interacção de dois sentidos o input para a malha grossa (domínio 1) vem dos seus limites, enquanto a realimentação da malha grossa é efectuada no seu interior (domínio 2 e 3).


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Figura 2.4 – Exemplo de uma configuração em aninhamento, o sombreado mostra três diferentes níveis de aninhamento.

Pode ser visto pela figura que são permitidos ninhos múltiplos num determinado nível de

aninhamento (p.e. domínio 2 e 3), e também lhes é permitido sobrepor. O domínio 4 pertence ao terceiro nível de aninhamento o que quer dizer que o tamanho da sua grelha e o intervalo de tempo são nove vezes inferior ao domínio 1. Cada sub-domínio tem um “domínio mãe” no qual está completamente embutido, de forma que para o domínio 2 e 3 o domínio mãe é 1, e para 4 é 3. Os ninhos podem ser “desligados” a qualquer hora da simulação, mas sempre que o domínio mãe é “desligado” todos os ninhos descendentes também são desligados. Mover um ninho também é possível durante a simulação desde que este não seja um domínio mãe de um ninho activo ou o domínio de malha grossa.

Existem três tipos de interacção de dois sentidos (baseados num interruptor chamado IOVERW), estes são:

Interpolação de ninho (IOVERW=0), o ninho é inicializado interpolando os campos meteorológicos da malha grossa. A topografia retém somente a resolução da malha grossa. Esta opção deve ser usada em ninhos com movimento. Não requer ficheiros de input adicionais.

Introdução da análise de ninho (IOVERW=1), requer um ficheiro de input em adição à malha grossa. Isto permite a inclusão de topografia de alta resolução e análises iniciais no ninho. Este tipo de ninho tem que ser inicializado ao mesmo tempo que o ninho de malha grossa.

Introdução do terreno de ninho (IOVERW=2), esta opção requer somente o ficheiro de input da elevação e utilização do terreno, os campos meteorológicos são interpolados da malha grossa e ajustados verticalmente ao novo terreno. Este tipo de ninho pode ser inicializado em qualquer altura da simulação, mas haverá um período em que o modelo se vai ajustar à nova topografia.

A interacção de um sentido também é possível. Neste tipo de interacção o modelo é corrido para criar um output que é interpolado usando qualquer razão (não necessariamente 3:1), e um ficheiro de condições fronteira é criado quando a localização do domínio de um sentido é especificada. Sendo assim a interacção de um sentido é diferente da interacção de dois sentidos pois não existe nenhuma realimentação. 1.4. Condições Fronteira Laterais

Correr qualquer modelo de previsão numérica requer as condições das fronteiras laterais. No MM5 todas as quatro fronteiras têm valores específicos para os campos do vento horizontal, temperatura, pressão e humidade, e podem ter campos específicos de microfísica (como nuvens) se estes tiverem disponíveis. Então, antes de se correr a simulação, os valores das condições fronteira


12

têm de ser fixados em adição aos campos iniciais. As condições fronteira vêm de análises nos momentos futuros, ou de uma simulação de malha grossa (interacção de um sentido). Para previsões em tempo-real as condições fronteira dependerão em última instância da previsão de um modelo global. Em estudos de casos passados as análises que provêem das condições fronteira, mas podem ser melhoradas através de observações (programas LITTLE_R/RAWINS). 1.5. Dinâmica não hidrostática vs Dinâmica hidrostática

Historicamente o modelo de mesoscala da PSU/NCAR foi um modelo hidrostático porque as grelhas horizontais num modelo de mesoscala são comparáveis ou maiores que a profundidade vertical. Então a aproximação hidrostática é válida e a pressão é completamente determinada pelas massas de ar superiores. Porém quando a escala das características resolvidas no modelo têm razões próximas da unidade, ou quando a escala horizontal é menor que a escala vertical, a dinâmica não hidrostática não pode ser desprezada.

O único termo adicional na dinâmica não hidrostática é a aceleração vertical que contribui para o gradiente vertical da pressão de forma que o equilíbrio hidrostático deixa de ser exacto. A perturbação da pressão em relação a um estado de referência juntamente com o momento vertical torna-se uma variável tri-dimensional extra que tem de ser inicializada. 1.6. Estado de referência num modelo não-hidrostático

O estado de referência é um perfil de temperatura idealizado em equilíbrio hidrostático. Este é especificado pela equação,

)(00

0

pp

Alog+T=T es00 (2.2)

onde T0(p0) é especificado por três constantes: p00 é a pressão ao nível do mar tomada como 103hPa, Ts0 é a temperatura de referência em p00, e A é uma constante tomada como 50K, que representa a diferença de temperatura entre p00 e p00/e (aproximadamente 36788Pa). Estas constantes são escolhidas no programa INTERPB. Normalmente só Ts0 tem de ser escolhido baseado numa sondagem típica do domínio. A precisão do ajuste não é importante, e normalmente Ts0 é tomado como perto de 10K. Um ajuste mais perfeito reduz os erros associados à força do gradiente de pressão associados com a inclinação das superfícies coordenadas sobre o terreno, assim Ts0 deveria ser seleccionado através de comparações com o perfil troposférico mais baixo.

A pressão de referência da superfície depende então completamente da elevação do terreno. Esta pode ser obtida da equação 2.2 usando a relação hidrostática,

)(ln-)(ln2

-=00

002

00

0

pp

gRT

pp

gRA

Z s (2.3)

esta equação pode ser resolvida para p0 dado um Z para a elevação do terreno. Uma vez que isto é realizado, as alturas dos níveis sigma são achados por,

tops pσpp += 00 (2.4)

onde,


13

( ) tops ppp -superfície= 00 (2.5) e então a equação 2.3 é usada para para calcular Z de p0. Como pode ser visto o estado de referência é independente do tempo logo a altura de um dado ponto da grelha é constante. 1.7. Assimilação de dados tetra-dimensional

Em situações onde dados de um extenso período de tempo são introduzidos no modelo, a assimilação FDDA (Four Dimensional Data Assimilation) é a opção que permite fazer isso. Essencialmente a FDDA permite correr o modelo com termos de forçamento que forçam o modelo para as observações e/ou análises. O benefício disto é que depois de um período de forçamento o modelo foi ajustado até certo ponto a todos os dados naquele instante de tempo enquanto permanece também perto do equilíbrio dinâmico. Isto tem a vantagem sobre simplesmente inicializar o modelo com análises de um único momento, porque adicional dados ao longo do tempo aumenta a precisão dos dados previstos. As observações das estações podem ajudar o modelo a preencher zonas sem dados em tempos posteriores.

Os dois usos primários onde a FDDA é usado são: (i) a inicialização dinâmica, e (ii) como base de dados tetra-dimensional. A inicialização dinâmica é usada no período de pré-previsão para optimizar as condições iniciais para uma previsão em tempo real. Já foi mostrado que os dados adicionais são benéficos para as previsões comparando com uma inicialização estática de uma análise das condições iniciais. A segunda aplicação, base de dados tetra-dimensional, é um método de produzir balanços dinâmicos equilibrados que têm uma variedade de usos. O modelo mantém uma continuidade realista no escoamento e nos balanços geostróficos e do vento térmico enquanto assimila os dados ao longo de um período extenso de tempo. 1.8. Categorias de uso da superfície

O modelo têm três opções de categorização do uso da superfície terrestre, esta é escolhida juntamente com a elevação do terreno no programa TERRAIN. Estas categorizações têm 13, 16 ou 24 categorias (tipo de vegetação, deserto, urbano, água, gelo, etc…). Para cada célula da grelha do modelo é escolhida uma categoria, esta escolha determina as propriedades da superfície como o albedo, capacidade calorífica, emissividade e humidade disponível. Adicionalmente, se uma base de dados da cobertura de gelo tiver disponível, as propriedades da superfície podem ser modificadas adequadamente. Note-se que estes valores são climatológicos e podem não ser óptimos para um caso particular, especialmente a humidade disponível. Uma opção de categorização mais simples, distingue apenas entre terra e água, e dá controle ao utilizador sobre os valores das propriedades da superfície para estas categorias. 1.9. Projecções e factores de escala

O sistema de modelação tem uma opção para escolha de diferentes projecções. A projecção de Lambert é adequada para as latitudes médias, a projecção Polar para as latitudes altas e a projecção de Mercator para as baixas latitudes. As direcções I e J no modelo não correspondem às direcções oeste-este e norte-sul com excepção da projecção de Mercator, e então vento observado tem de ser rodado para a grelha do modelo, e as componentes u e v precisam de ser giradas antes da comparação com observações. Estas transformações são tomadas em conta pelos programas de pré e pós processamento do modelo. O factor de escala do mapa m, é definido por,


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globo no real distânciagrelha na distância

=m (2.6)

o seu valor normalmente está perto da unidade e varia com a latitude. As projecções do modelo conservam a forma de áreas pequenas, de forma que dx=dy em todos os lugares, mas o comprimento da grelha varia ao longo do domínio de modo a permitir a representação esférica da superfície numa superfície plana. Os factores de mapa têm de ser contabilizados nas equações do modelo sempre que sejam usados os gradientes horizontais. 1.10. Dados necessários para correr o modelo

Como o sistema de modelação MM5 é projectado principalmente para estudos/simulações em tempo-real, ele requer o seguinte conjunto de dados para correr:

Topografia e tipos de uso do terreno (em categorias); Dados atmosféricos em grelhas que têm pelo menos as seguintes variáveis: pressão ao

nível médio do mar, vento, temperatura, humidade relativa e altura geopotencial; e os seguintes níveis: 1000, 850, 700, 500, 400, 300, 250, 200, 150 e 100 mb;

Dados observacionais que contêm sondagens e dados da superfície (Opcional). 1.11. Equações básicas do modelo

Em relação ao sistema de coordenadas (x,y,σ), estas são as equações básicas para um modelo não-hidrostático: Pressão,

)+(+′∇•-=•∇+-∂

′∂

0

00 θ

pD

θT

cQ

Tpγ

pVVpγgwρtp &

(2.7)

Momento (componente x),

uterra

Druw

αewxm

vym

ufvuVσp

xp

pσ

xp

ρm

tu

+-cos-)∂

∂-

∂

∂+(+∇•-=)

∂

′∂

∂

∂-

∂

′∂(+

∂

∂ *

* (2.8)

Momento (componente y),

vterra

Drvw

αewxm

vym

ufuvVσp

yp

pσ

yp

ρm

tv

+-sin-)∂

∂-

∂

∂+(+∇•-=)

∂

′∂

∂

∂-

∂

′∂(+

∂

∂ *

* (2.9)

Momento (componente z),

( ) wterrap

d Dr

vuαvαue

pp

cgR

TT

pp

gwVpp

γg

σp

pg

ρρ

tw

++

+sincos+′

-′

+∇•-=′

+∂

′∂-

∂

∂ 22

0

0*

0 (2.10)

Termodinâmica,

θpp

DθT

cQ

gwρpVtp

CσTV

tT

0

00 ++)-′∇•+

∂

′∂(

1+∇•-=

∂

∂ & (2.11)


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Expansão dos termos advectivos,

σA

σyA

mvxA

muAV∂

∂+

∂

∂+

∂

∂=∇• & (2.12)

onde,

vyp

pσm

uxp

pσm

wp

gρσ

∂

∂-

∂

∂--=

*

*

*

**0& (2.13)

Expansão dos termos de divergência,

σw

pρ

gσv

yp

pσm

mv

ym

σu

xp

pσm

mu

xmV

∂

∂-

∂

∂

∂

∂-)(

∂

∂+

∂

∂

∂

∂-)(

∂

∂=•∇ *

0*

*2

*

*2 (2.14)

Notas sobre as equações:

No modelo, a equação 2.7 não inclui o último termo com parênteses da direita. Este é desprezado, e representa o aumento de pressão devido ao aquecimento que força o ar a expandir;

As equações 2.8 a 2.10 incluem termos (eu e ew) que representam os termos habitualmente desprezados das componentes da força de Coriolis, onde, λe cosΩ2= , cφφα -= , onde λ representa a latitude, φ a longitude, e φc a longitude central;

Os termos ( )ymu ∂∂ , ( )xmv ∂∂ e terrar representam os efeitos da curvatura e m é o factor escala de mapa;

As equações 2.8, 2.9 e 2.14 incluem termos que tomam conta das superfícies sigma inclinadas quando os cálculos horizontais dos gradientes são efectuados;

Equações de prognóstico para o vapor de água e variáveis microfísicas (como nuvens e precipitação) também existem. Estas incluem os termos de advecção e vários termos de fonte/destruição. 1.12. Diferenciação temporal e espacial finita Diferenciação Espacial Finita

As equações acima mencionadas são diferenciadas numa grelha Arakawa-Lamb B como já foi mencionado. As diferenciações centradas de segunda ordem finitas representam os gradientes excepto para a queda de precipitação que usa uma diferenciação de primeira ordem. Frequentemente é necessário calcular a média horizontal para determinar o gradiente na posição correcta. Podem ser encontrados mais detalhes em Grell et al. (1994), NCAR Tech. Note 398. Diferenciação Temporal Finita

Um esquema de salto de sapo de segunda ordem é usado nestas equações, mas alguns dos termos são resolvidos usando um esquema de divisão de tempo. Note-se que as equações 2.7 a 2.10 contêm termos extra do lado esquerdo do sinal de menos. Estes termos são responsáveis pelas ondas sonoras que têm de ser calculadas em passos de tempo mais pequenos. No esquema de salto de sapo, as tendências do instante n são usadas para passar as variáveis do instante n-1 para o instante n+1. Isto é usado na maioria dos termos do lado direito (advecção, Coriolis e impulsão). Um esquema de passo à frente é usado para a difusão e microfísica onde as tendências são calculadas no instante n-1 e usadas para passar a variável de n-1 para n+1. Algumas opções de radiação e cumulus usam uma tendência constante ao longo de vários passos de tempo e só são recalculados passados trinta minutos ou assim.


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Porém para alguns termos do modelo o passo de tempo é demasiado longo para a estabilidade e estes têm de ser calculados com passos de tempo mais curtos. Como exemplos deste problema, temos os termos das ondas sonoras, o termo de queda de precipitação e a tendência da PBL (Planetary Boundary Layer). Quando o passo de tempo é dividido, certas variáveis e tendências são actualizadas mais frequentemente. Para as ondas sonoras u, v, w e p´ são actualizados a cada passo de tempo pequeno usando os termos das tendências da esquerda das equações 2.7 a 2.10 enquanto os termos da direita são mantidos constantes. Para as ondas sonoras existem normalmente quatro destes passos entre n-1 e n+1, após os quais v, w e p´ estão actualizados.

Figura 2.5 – Diferenciação temporal.

1.13. Requerimentos mínimos para correr o software do sistema de modelação

Os requerimentos mínimos necessários para correr o software do sistema de modelação MM5 são os seguintes:

Unix workstation com 128 Mb de memória e um disco com 1-2 Gb. Note-se que o aumento do tamanho da grelha e da resolução aumentam os requisitos de hardware;

PC a correr linux com compiladores de c e fortran da Portland Group. A razão principal para a escolha deste compilador, é a sua capacidade de suportar apontadores Cray que são usados no modelo;

NCAR Graphics. O sistema e modelação MM5 não requer NCAR Graphics para correr, mas pode-se usar o NCAR Graphics para gerar output gráfico dos programas TERRAIN, RAWINS e Graph. Este software é distribuído livremente;

Capacidade de adquirir bases de dados meteorológicas e observações. 2. Descrição das opções físicas 2.1. Opções físicas disponíveis no modelo

O MM5 tem várias opções físicas com parameterizações distintas. O utilizador pode escolher diferentes parameterizações para esquemas de cumulus, esquemas da camada limite planetária, esquemas de microfísica, esquemas de solo e esquemas de radiação. A interacção entre os diferentes esquemas é apresentada na figura seguinte.


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Figura 2.6 – Interacções entre os diferentes esquemas.

2.2. Esquemas de cumulus (ICUPA)

Representam os fluxos verticais de sub escala, a precipitação convectiva e as nuvens. Geralmente produzem a humidade da coluna e as tendências da temperatura. Requerem um gatilho para determinar em que altura é activada a convecção.

Figura 2.7 – Ilustração dos processos de cumulus.

1. None Esquema aconselhado para escalas menores que 5 km. 2. Anthes-Kuo Neste esquema, a quantidade de convecção é determinada pela convergência vertical de

humidade. A realimentação para as escalas maiores é determinada com a ajuda de perfis verticais de aquecimento convectivo e humidade. Uma divergência do fluxo vertical de água é associada à


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convecção de cumulus. Uma parte da convergência vertical da humidade condensa e precipita, enquanto a parte restante é usada para humidificar a coluna da grelha. Esta parte é uma função da humidade relativa média da coluna. Se esta média for igual ou inferior a 50%, este processo resulta sempre num aumento de humidade da coluna. Este esquema é principalmente aplicável a grelhas maiores que 30km, e tende a produzir muita chuva de convectiva. Mais detalhes em Anthes (1977, MWR).

3. Grell Este esquema é baseado na taxa de destabilização de uma única nuvem com fluxos

ascendentes e descendentes e movimentos de compensação que determinam os perfis de humidade e aquecimento. Em contraste com o esquema original (Arakawa-Schubert), este esquema inclui movimentos descendentes de escala convectiva e permite captura debaixo da nuvem. Este esquema é útil para grelhas menores, 10-30km, nas latitudes médias e tende a permitir mais chuva não convectiva que chuva convectiva. Ver Grell et al (1994).

4. Arakawa-Schubert Este esquema permite a interacção de um conjunto de cumulus num ambiente de larga escala.

Este ambiente é dividido na camada de mistura e na região superior. As alterações ao longo do tempo são governadas pelas equações de balanço para o calor e humidade para a camada de mistura e região superior, e por uma equação de prognóstico para a altura da camada de mistura. Na região acima da camada de mistura, a convecção afecta os campos da temperatura e humidade através de correntes descendentes e captura de ar saturado que evapora no ambiente. Na camada de mistura, a convecção não afecta directamente os campos da temperatura e humidade, mas afecta a altura das correntes descendentes da camada. Este esquema é principalmente aplicável a grelhas superiores a 30km. Ver Grell et al (1994) também.

5. Fritsch-Chappell A formulação deste esquema baseia-se na hipótese que a energia disponível para convecção

numa parcela de ar, em combinação com o período de tempo necessário para a convecção remover esta energia, pode ser usado para regular a quantidade de convecção num elemento da grelha de um modelo numérico de mesoscala. Este modelo é baseado na relaxação para um perfil devido a correntes ascendentes e descendentes de uma única nuvem. As nuvens individuais são representadas individualmente como captura de humidade nas plumas ascendentes e descendentes. A fracção da corrente ascendente que condensa e evapora é determinada por uma relação empírica entre o efeito de corte vertical do vento horizontal e a eficiência da precipitação. Os transportes verticais de momento horizontal e aquecimento são incluídos na parameterização. O fluxo de massa convectivo remove 50% da energia disponível para convecção no tempo de relaxação (aproximadamente a frequência de Brunt-Väisälä). Este esquema é útil para grelhas menores, 20-30km. Ver Fritsch e Chappel (1980) para mais detalhes.

6. Kain-Fritsch Este esquema é semelhante ao esquema de Fritsch-Chappell. Porém, um esquema sofisticado

de mistura da nuvem modela a troca de massa entre o ambiente e a nuvem como uma função das características de impulsão de várias misturas de ar limpo e nublado. Este esquema foi formulado para assegurar conservação de massa, energia térmica, humidade total e momento. Em modelos de larga escala num período de tempo grande, é precisa esta garantia de conservação. Este esquema também é útil para grelhas menores, 20-30km. Ver Kain e Fritsch (1993) para mais detalhes.


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7. Betts-Miller Neste esquema, a convecção pouco profunda transporta humidade para cima e mantém

inversões de temperatura. A convecção profunda transporta calor e humidade para os níveis superiores e produz precipitação. Os perfis verticais de humidade e humidade específica são comparados com perfis derivados de numerosas observações efectuadas na região tropical em situações de bom tempo. Os perfis do modelo são então relaxados para os perfis de referência. A precipitação é deduzida da variação negativa da humidade específica no modelo de convecção profunda, se esta variação for positiva, ou seja, ocorre evaporação e não condensação e não é realizado nenhum ajuste às variáveis naquele ponto. Este esquema é útil para escalas superiores a 30 km, mas não em simulações de condições severas. Para mais detalhes, consultar Betts (1986), Betts e Miller (1986), Betts e Miller (1993) e Janjic (1994).

8. Kain-Fritsch 2 Esta nova versão do esquema de Kain-Fritsch inclui convecção pouco profunda. Ver Kain

(2002). 2.3. Esquemas da camada limite planetária (IBLTYP)

Representam os fluxos de sub escala verticais devido à turbulência. Geralmente produzem as tendências de temperatura, humidade e momento da coluna. Podem incluir ou não as tendências de nuvens. Interagem com os fluxos dos esquemas do solo e fornecem efeitos de fricção no momento.

Figura 2.8 – Ilustração dos processos da camada limite planetária.

1. Bulk PBL Este esquema é satisfatório para uma resolução vertical grosseira da camada limite. Os fluxos

de temperatura da superfície são definidos pela densidade e temperatura potencial na camada inferior do modelo e por coeficientes de troca. O fluxo de humidade específica é definido por um parâmetro da humidade disponível que varia entre 1 para uma superfície húmida e 0 para uma superfície sem evaporação potencial. Este parâmetro é determinado pelo uso do terreno. O fluxo de


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momento da superfície é determinado como função de um coeficiente de arrastamento, densidade e velocidade do vento. Este esquema inclui dois regimes de estabilidade (estável e instável).

2. Blackadar PBL (High-Resolution PBL) Este esquema é usado para prever a mistura vertical do vento horizontal, temperatura

potencial, razão de mistura, água de nuvem e gelo. Os fluxos de calor e humidade são calculados pela teoria da semelhança. O fluxo de calor da superfície é uma função da rugosidade da superfície, velocidade de fricção, temperatura potencial, densidade e de parâmetros de estabilidade não dimensionais, que são função do número de Richardson. Este esquema é satisfatório para uma camada limite de alta resolução (5 camadas nos primeiros 1000m). Existem quatro regimes de estabilidade (estável, turbulência mecânica, convecção forçada e convecção livre).

3. Burk-Thompson PBL Este esquema adiciona a capacidade de prever a energia cinética turbulenta para uso na

mistura vertical para corrigir a incapacidade do esquema anterior em trabalhar em camadas bem misturadas da atmosfera. As computações de físicas são executadas numa malha fina, enquanto os cálculos dinâmicos atmosféricos são efectuados numa malha com a resolução do modelo. As duas malhas interagem a cada passo de tempo. Ver detalhes em Burk e Thompson (1989).

4. ETA PBL Neste esquema foi escolhido um fecho de ordem 2.5, baseado no esquema de Mellor-Yamada

usado no modelo ETA, Janjic (1990, MWR) e Janjic (1994, MWR), para representar a turbulência acima da camada de superfície e um fecho de ordem 2 para a camada de superfície. Para flexibilidade adicional, foi introduzida uma camada de turbulência dinâmica abaixo da camada de superfície, com uma formulação para os processos de superfície.

5. MRF PBL (Hong-Pan PBL) Neste esquema, os coeficientes de difusão são parameterizados como função do número de

Richardson local. Uma negligência deste esquema é que o transporte de massa e momento na camada limite planetária é principalmente realizada por remoinhos maiores, que deviam ser modelados pelas propriedades de grande escala e não as locais. Assim, o esquema não pode digerir condições em que a atmosfera esteja bem misturada devido aos fluxos contra-gradiente. Para emendar esta deficiência, a teoria K não local foi introduzida para representar a turbulência dos remoinhos maiores numa camada limite bem misturada. Mais detalhes podem ser encontrados em Hong e Pan (1996).

6. Gayno-Seaman PBL Também é baseado no esquema de Mellor-Yamada. Mas distingue-se dos outros pelo uso da

temperatura potencial da água líquida como uma variável conservada, permitindo à camada limite planetária operar melhor em condições de saturação. Ver detalhes em Ballard et al, 1991 e Shafran et al, 2000.

7. Pleim-Chang PBL Deriva do esquema Blackadar PBL chamado modelo convectivo assimétrico (Pleim e Chang,

1992, Atm. Env.), usando uma variação na mistura vertical não local de Blackadar. Este esquema encontra-se acoplado ao esquema do solo Pleim-Xiu LSM (ISOIL=3).


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2.4. Esquemas de microfísica (IMPHYS)

Estes esquemas resolvem os processos de precipitação e nuvens na escala da malha do modelo. Podem ou não incluir fase de gelo e partículas de neve/granizo. Produzem tendências da temperatura, humidade e precipitação não convectiva. Fornecem informação da cobertura nebulosa aos esquemas de radiação.

Figura 2.9 – Ilustração dos processos de microfísica.

1. Dry Neste esquema não existe humidade ou vapor de água. 2. Stable Precipitation Neste esquema a saturação de larga escala é removida como precipitação não convectiva. Não

existe evaporação da chuva ou previsão explícita de nuvens. 3. Warm Rain (Hsie) Este esquema remove a super saturação como precipitação e adiciona calor latente aos

processos termodinâmicos. Neste esquema a distribuição de tamanho para a chuva e o gelo de Marshall-Palmer é considerada.

4. Simple Ice (Dudhia) Este esquema acrescenta a fase de gelo ao esquema anterior sem adicionar tempo de

computador e memória. O tratamento explícito da água da nuvem, da água precipitável, neve e gelo


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permite processos abaixo dos 0ºC, onde a água da nuvem é tratada como gelo e a chuva é tratada como neve. Quando a neve atinge temperaturas superiores a 0ºC derrete imediatamente.

5. Mixed Phase (Reisner 1) Neste esquema, a água e o gelo não congela ou derrete imediatamente abaixo ou acima dos

0ºC. Água super arrefecida pode existir abaixo dos 0ºC e neve não derretida pode existir acima dos 0ºC. Congelamento imediato da água da nuvem ocorre aos -40ºC e o gelo da nuvem derrete imediatamente acima dos 0ºC. Este esquema adiciona água super arrefecida ao esquema anterior e permite o descongelamento lento da neve. É adicionada memória para o gelo da nuvem e neve ao modelo. Ver Reisner et al (1998) para mais detalhes.

6. Goddard Esquema que inclui equações adicionais para a previsão de grãos de neve. Ver mais detalhes

em Lin et al (JCAM, 1983), Tao et al (1989,1993). 7. Graupel (Reisner 2) Baseado no esquema Mixed Phase mas acrescenta o número da concentração de gelo e grãos

de neve as equações de previsão. 8. Schultz Um esquema altamente eficiente e simples (baseado em Schultz 1995 com algumas

alterações), desenvolvido para correr rapidamente e ser facilmente afinado para sistema de previsão em tempo real. Contêm processos de partículas de neve/granizo.

2.5. Esquemas de solo (ISOIL)

Representam o efeito das superfícies terrestre e marítima. A temperatura do solo baseia-se no balanço de calor usando os fluxos radiativos e nas propriedades atmosféricas da camada limite de superfície. Produzem fluxos de calor latente e sensível. Podem também representar a temperatura do sub solo e os perfis de humidade.

Figura 2.10 – Ilustração dos processos do solo.


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0. Force/Restore (Blackadar LSM) Modelo de uma única camada com temperatura fixa de substrato. O balanço de energia e a

profundidade é usado para calcular a variação diurna da temperatura na camada. 1. Five Layer Soil Model Neste esquema a temperatura é prevista para cinco camadas (1,2,4,8 e 16 cm) usando a

equação da difusão. A temperatura é calculada do mesmo modo que o esquema anterior, mas resolve verticalmente a variação de temperatura diurna permitindo uma resposta mais rápida da temperatura da superfície. Mais detalhes podem ser encontrados em Dudhia (1996, MM5 workshop abstracts).

2. NOAH LSM Este modelo é capaz de prever a temperatura e humidade do solo em quatro camadas

(10,30,60 e 100 cm). O LSM (Land Surface Model) utiliza o tipo de vegetação e o tipo de solo para tratar a evapotranspiração, e os efeitos na condutividade e fluxo gravitacional da humidade. Utiliza equações de diagnóstico para obter a temperatura da pele, e os coeficientes de troca tem de permitir o uso de uma camada de difusividade molecular satisfatória para agir como resistência à transferência de calor. Contém também processos para melhor tratar a cobertura de neve, a previsão da altura da neve e os efeitos do solo congelado. Ver Chen e Dudhia (2001).

3. Pleim-Xiu LSM Este esquema esta acoplado ao esquema Pleim-Chang PBL (IBLTYP=7). Representa a

temperatura e humidade do solo em duas camadas (camadas com 1 cm e 1 m). Utiliza o tipo de utilização do terreno e as propriedades da vegetação. Este esquema possui um algoritmo que permite o crescimento da vegetação, o que o torno mais adequado para simulações a longo prazo. Ver Xiu e Pleim (2000). 2.6. Esquemas de radiação (IFRAD)

Representam os efeitos radiativos na atmosfera e na superfície. Produzem fluxos de grande e pequeno comprimento de onda na superfície. Produzem, também, a tendência da temperatura devido à divergência vertical do fluxo radiativo. Podem interagir ou não com as nuvens ou humidade relativa do modelo.

Figura 2.11 – Ilustração dos processos da radiação.


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0. None Não existe nenhuma tendência média aplicada a temperatura atmosférica, irreal em

simulações a longo prazo. 1. Simple Cooling O arrefecimento radiativo depende apenas da temperatura. Não interage com as nuvens e não

tem ciclo diurno. 2. Cloud Radiation Esquema suficientemente sofisticado para permitir a interacção da radiação de longo e curto

comprimento de onda com as nuvens e com o céu limpo. Permite fluxos de radiação na superfície e tendências de temperatura atmosférica.

3. CCM2 Radiation Possui múltiplas bandas espectrais de longo e curto comprimento de onda. Satisfatório para

malhas largas, e provavelmente mais preciso para integrações mais longas. Também permite fluxos radiativos na superfície. Ver detalhes em Hack et al (1993).

4. RRTM Radiation Este esquema é combinado com o esquema de radiação de curto comprimento de onda das

nuvens. Este esquema de comprimentos de onda longos é um método altamente preciso e eficaz desenvolvido por AEC Inc. (Mlawer et al 1997). Usa um modelo k correlacionado para representar os efeitos da absorção espectral tomando em conta o vapor de água, dióxido de carbono e ozono. Interage com as nuvens e campos de precipitação do modelo. 3. Implementação

Para a realização deste trabalho, foi necessário instalar o sistema de modelação MM5, alguns programas utilitários e um programa MPI (Message Passing Interface). Em seguida, foi necessário desenvolver um conjunto de software para o tratamento do output do modelo e para correr o sistema de modelação como um todo. Por fim, foram criados alguns scripts de cuteftp e surfer para fazer o tratamento gráfico dos dados.

Para a implementação do modelo, os seguintes ficheiros, (i) terrain.tar.gz, (ii) regrid.tar.gz,

(iii) interpf.tar.gz, (iv) mm5.tar.gz, (v) mpp.tar.gz, e (vi) interpf.tar.gz, foram obtidos via ftp anónimo de ftp.ucar.edu (directoria /mesouser/MM5V3). Uma vez obtidos os códigos procedeu-se à sua descompressão e respectiva compilação (detalhes sobre a compilação podem ser encontrados no MM5 Tutorial Class Notes and User´s Guide). Ainda no site da UCAR (University Corporation for Atmospheric Research) foram retirados da directória /mesouser/Util os seguintes ficheiros readv3.f e mm5tograds.tar.gz. O primeiro destes ficheiros é o código de um programa simples para ver o output de um ponto da grelha do modelo, e o segundo ficheiro é um programa necessário para converter o output do modelo para GrADS.

Para uma primeira visão do output gráfico do modelo foi usado o GrADS (Grid Analysis And Display System), este programa é uma ferramenta que é usada para acesso fácil, manipulação e visualização de dados. O formato dos dados pode ser binário, GRIB, NetCDF ou HDF-SDS. O


25

GrADS foi implementado mundialmente numa variedade de sistemas operacionais e é distribuído livremente através da internet (ftp://grads.iges.org/grads/).

Foram instalados dois Message Passing Interfaces distribuídos livremente através da Internet.

O mpich (http://www-unix.mcs.anl.gov/mpi/) projectado por um grande número de utilizadores de computadores paralelos, distribuidores e escritores de software, e o lam desenvolvido na Universidade de Indiana (http://www.lam-mpi.org/).

O software desenvolvido foi escrito em Fortran 90 e pode dividir-se em dois grupos: (i)

programas para correr o sistema de modelação, e (ii) programas de tratamento do output do modelo. O primeiro grupo, foi escrito para poupar o repetitivo e cansativo trabalho de editar os ficheiros de configuração e correr os respectivos módulos do sistema de modelação. O segundo grupo foi escrito para o tratamento do output do modelo e respectiva visualização gráfica.

Para o tratamento gráfico dos dados recorreu-se ao surfer, para o qual foram criados uma série

de scripts escritos em Visual Basic. Estes scripts realizam o gridding dos dados e traçam gráficos dos campos da chuva acumulada em 24 horas, altura da camada limite planetária, temperatura, vento, humidade relativa à superfície e pressão ao nível médio do mar para cada instante da simulação. Foram, também, escritos em Visual Basic dois scripts para cuteftp. O primeiro destes scripts faz o download dos scripts escritos para o surfer e do segundo script escrito para o cuteftp (que são previamente editados pelo programa create_scripts no cluster). O segundo faz o download dos dados previamente tratados pelo create_output para o computador, após o qual os scripts de surfer são corridos. Para não ser necessário a presença do utilizador foi escrito um ficheiro batch para controlar todo processo.


26

CAPÍTULO 3 - TESTES DE SENSIBILIDADE 1. Apresentação dos casos usados nos testes de sensibilidade

Nos testes de sensibilidade optou-se por simular o Furacão Charley ocorrido em Setembro de 1992 e o evento de ciclogénese explosiva ocorrido em Outubro de 2002. Foram escolhidos estes casos porque ambos os casos têm um maior número de observações disponíveis para comparação com os resultados do modelo. Uma descrição detalhada destes casos pode ser encontrada no capítulo seguinte. 2. Características das simulações

O modelo MM5 utilizado neste estudo foi configurado com 5 malhas aninhadas (ver figura 3.1) com resoluções de 54x54km, 18x18km, 6x6km e 2x2km, respectivamente. Todas as malhas utilizam 30 níveis verticais4, com o nível mais baixo a aproximadamente 36 m da superfície. O modelo foi utilizado na sua versão paralela e executado no cluster de 16 nós do Centro de Geofísica da Universidade de Lisboa. Nas simulações utilizou-se a topografia operacional da USGS (United States Geological Survey), com uma resolução de 2’ (~ 4km) para a malha maior, e 30’’ (~ 900m) para as restantes malhas. O modelo é forçado de seis em seis horas pelas condições fronteira analisadas pelo ECMWF para o respectivo período.

Na figura 3.1 podemos ver a configuração dos diferentes domínios, e nas figuras seguintes os

mapas de elevação da superfície. A malha exterior do modelo cobre uma área de 2160x1620 km, a vermelho temos o domínio 2 que ainda cobre todo o arquipélago dos Açores com uma área de 972x612 km. O domínio 3, a azul, não cobre o grupo ocidental (Corvo e Flores) e cobre uma área de 474x330 km. Por fim, as duas malhas mais finas a laranja, cobrem as ilhas da Terceira (Domínio 4) e de São Miguel (Domínio 5).

-41 -40 -39 -38 -37 -36 -35 -34 -33 -32 -31 -30 -29 -28 -27 -26 -25 -24 -23 -22 -21 -20 -19 -18 -17 -16 -15

31

32

33

34

35

36

37

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39

40

41

42

43

44

4 Os meios níveis sigma usados foram: 0.995 (36m), 0.985 (109m), 0.970 (220m), 0.950 (370m), 0.930 (521m), 0.910 (676m), 0.890 (832m), 0.865 (1031m), 0.825 (1359m), 0.775 (1786m), 0.725 (2231m), 0.675 (2700m), 0.625 (3192m), 0.580 (3659m), 0.550 (3984m), 0.530 (4209m), 0.510 (4438m), 0.490 (4671m), 0.470 (4913m), 0.450 (5162m), 0.430 (5416m), 0.410 (5678m), 0.375 (6157m), 0.325 (6893m), 0.275 (7695m), 0.225 (8585m), 0.175 (9579m), 0.125 (10717m), 0.075 (12053m) e 0.025 (13682m).


27

Figura 3.1 – Configuração dos domínios.

-40.0 -38.0 -36.0 -34.0 -32.0 -30.0 -28.0 -26.0 -24.0 -22.0 -20.0 -18.0 -16.0

31.032.033.034.035.036.037.038.039.040.041.042.043.044.045.0

10501001502002503003504004505005506006507007508008509009501000

Domínio 1 -33.0 -32.0 -31.0 -30.0 -29.0 -28.0 -27.0 -26.0 -25.0 -24.0 -23.0

36.0

37.0

38.0

39.0

40.0

41.0

Domínio 210501001502002503003504004505005506006507007508008509009501000

-29.5 -29.0 -28.5 -28.0 -27.5 -27.0 -26.5 -26.0 -25.5 -25.0 -24.5

37.0

37.5

38.0

38.5

39.0

39.5

Domínio 3 10501001502002503003504004505005506006507007508008509009501000

-27.6 -27.5 -27.4 -27.3 -27.2 -27.1 -27.0 -26.9

38.5

38.6

38.7

38.8

38.9

39.0

Domínio 410501001502002503003504004505005506006507007508008509009501000

-26.1 -26.0 -25.9 -25.8 -25.7 -25.6 -25.5 -25.4 -25.3 -25.2 -25.1 -25.0

37.5

37.6

37.7

37.8

37.9

38.0

38.1

Domínio 510501001502002503003504004505005506006507007508008509009501000

Figura 3.2 – Elevação da superfície nos diferentes domínios.

3. Testes de sensibilidade

Na primeira parte do trabalho foram realizados testes para procurar a melhor parameterização do modelo para o arquipélago dos Açores. Realizaram-se dois conjuntos de simulações, o primeiro para simular o Furacão Charley de Setembro de 1992 e o segundo para simular o evento de ciclogénese explosiva ocorrido em Outubro de 2002.

O modelo de mesoscala MM5, tem cinco opções físicas disponíveis: (i) esquemas de

cumulus, (ii) esquemas da camada limite planetária, (iii) esquemas de microfísica, (iv) esquemas de solo e (v) esquemas de radiação. Para testar a parameterização do modelo foram fixados os esquemas da radiação (esquema RRTM) e solo (esquema de cinco camadas de solo), porque a sua influência na previsão é diminuta, e depois procuramos a melhor configuração possível com os restantes três esquemas.

Metodologia Os dois conjuntos de simulação foram sub divididos em três sub-conjuntos: no primeiro

conjunto fixaram-se os esquemas de camada limite planetária e microfísica e estudamos os diferentes esquemas de cumulus (Corridas de cumulus); no segundo sub-conjunto, depois de escolhida a melhor parameterização de cumulus, fixaram-se os esquemas de cumulus e camada limite planetária e testamos os diferentes esquemas de microfísica (Corridas de microfísica); por fim no terceiro sub-conjunto (depois de escolhida a melhor parameterização de microfísica) foram fixados os esquemas de cumulus e microfísica e verificamos o impacto na previsão dos esquemas da camada limite planetária (Corridas de camada limite planetária).

Depois da realização das corridas, foram aplicados os métodos de validação descritos no

primeiro capítulo da dissertação, à chuva acumulada num período de 6 e 24 horas, à temperatura aos 2 metros, à pressão ao nível médio do mar e a intensidade e direcção do vento aos 10 metros. Os parâmetros estatísticos foram aplicados às dez estações clássicas disponíveis no arquipélago dos Açores.


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-31.0 -30.5 -30.0 -29.5 -29.0 -28.5 -28.0 -27.5 -27.0 -26.5 -26.0 -25.5 -25.036.0

36.5

37.0

37.5

38.0

38.5

39.0

39.5

40.0

509511

502

501

912

506

932

922

512

515

Figura 3.3 – Localização das estações clássicas.

3.1. Furacão Charley (Setembro de 1992)

As simulações do Furacão Charley foram realizadas para o período entre as 00h de 26/09/1992 e as 00h de 31/09/1992. Para a verificação ponto a ponto, foram usadas 6 estações para os domínios 1 e 2, 5 no domínio 3, 2 no domínio 4 e 1 no domínio 5 para a chuva acumulada. Para os restantes parâmetros utilizaram-se 3 estações para o domínio 1 e 2, 2 para o domínio 3, e 1 estação para os domínios 4 e 5. 3.1.1. Corridas de Cumulus

Nas corridas de cumulus foram fixadas as opções de microfísica (Reisner 1) e camada limite planetária (MRF PBL), e foram efectuadas cinco simulações para testar as seguintes parameterizações: Anthes-Kuo (CAK), Grell (CG), Kain-Fritsch (CKF), Betts-Miller (CBM) e Kain-Fritsch 2 (CKF2). Nestas corridas não foi possível testar os esquemas de Arakawa-Schubert e Fritsch-Chappel. O esquema de Arakawa-Schubert necessita de uma biblioteca (IMSL) que não se encontrava disponível durante a realização do trabalho e o esquema de Fritsch-Chappel viola o parâmetro de estabilidade computacional de Courant-Friedrichs-Levy5 (CFL).

Esquemas Corrida Cumulus Microfísica Camada Limite Planetária CAK Anthes-Kuo CG Grell

CKF Kain-Fritsch CBM Betts-Miller CKF2 Kain-Fritsch 2

Reisner 1 MRF PBL

Tabela 3.1 – Corridas de Cumulus (Furacão Charley). 5 Parâmetro de estabilidade computacional que requer que, 1≤xδtδc .


29

Chuva acumulada

Como se pode verificar pela tabela 3.2 o esquema de Kain-Fritsch 2 apresenta os menores erros nas simulações efectuadas, tanto para a chuva acumulada num período de vinte e quatro horas como num período de seis horas. De maneira geral o erro aumenta do domínio 1 para o domínio 4, no domínio 5 observam-se erros muito menores do que nos restantes domínios. Olhando para a tabela verifica-se também um péssimo desempenho dos esquemas de Anthes-Kuo e Kain-Fritsch 1. Uma média do erro viés para todas as estações mostra que o esquema de Kain-Fritsch 2 e Betts-Miller têm uma tendência para subavaliar a precipitação, enquanto os restantes parameterizações sobreavaliam a precipitação. O esquema de Anthes-Kuo além de apresentar o maior erro nas corridas realizadas sobreavalia muito (10,4mm numa média para todas as estações e domínios) a precipitação.

RMSE (Chuva Acumulada em 24 horas) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média CAK 13,612 15,267 19,630 24,247 29,667 17,479 CG 14,182 13,768 15,019 24,238 3,884 14,758

CKF 15,097 15,648 20,974 23,089 17,015 17,626 CBM 14,468 12,628 13,851 19,625 4,624 13,785 CKF2 12,327 12,088 14,807 20,717 2,947 13,246

Tabela 3.2 – RMSE (Chuva acumulada em vinte e quatro horas).


CKF 6,923 7,030 8,875 11,607 7,196 7,925 CBM 6,529 5,902 6,122 8,440 1,858 6,197 CKF2 5,788 5,809 6,307 9,166 1,728 6,059

Tabela 3.3 – RMSE (Chuva acumulada em seis horas).

Pressão ao nível médio do mar Novamente o esquema de Kain-Fritsch 2 apresenta os menores erros e o esquema de Anthes-

Kuo apresenta uma fraca performance. Verifica-se uma diminuição do erro do domínio 1 para o domínio 2, mas os domínios 3 e 4 não apresentam melhorias relativamente ao domínio 2. Verifica-se, outra vez, valores muito baixos do erro do domínio 5. Olhando para o erro viés verifica-se que os esquemas de Anthes-Kuo e Grell têm tendência a sobreavaliar a pressão e os restantes esquemas subavaliam a pressão, sendo que o esquema de Betts-Miller apresenta o melhor erro viés (0,104hPa).

RMSE (Pressão ao nível médio do mar) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média CAK 2,895 2,749 3,447 4,401 2,310 3,054 CG 1,771 1,562 1,976 2,427 1,336 1,771

CKF 1,566 1,444 1,406 1,895 0,941 1,468 CBM 1,570 1,434 1,560 2,327 0,726 1,519 CKF2 1,386 1,213 1,194 1,729 0,609 1,252

Tabela 3.4 – RMSE (Pressão ao nível médio do mar).

Temperatura aos 2 metros Nas simulações efectuadas nota-se uma diminuição do erro do domínio 1 para o domínio 3, os

domínios de malha fina (domínio 4 e 5) não apresentam melhorias em relação ao domínio 3. Nestas


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corridas o esquema de Grell apresenta os melhores resultados globalmente. Em todas as simulações existe uma tendência clara para a sobreavaliação da temperatura, sendo o esquema de Grell o que melhor simula a temperatura aos 2m (apresenta um erro viés médio para todas as estações de 0,387ºC). Convém referir que nestes dados não foram aplicadas nenhumas correcções devido às diferenças entre as altitudes das estações no modelo e as altitudes reais das estações.

RMSE (Temperatura aos 2 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média CAK 1,889 1,629 1,754 1,844 1,957 1,786 CG 1,770 1,608 1,599 1,558 1,707 1,660

CKF 1,848 1,593 1,576 1,561 1,807 1,684 CBM 1,854 1,606 1,584 1,715 1,764 1,703 CKF2 1,854 1,650 1,709 1,715 1,887 1,753

Tabela 3.5 – RMSE (Temperatura aos 2 metros).

BE (Temperatura aos 2m) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média CAK 1,172 0,625 0,958 0,988 1,271 0,957 CG 0,781 0,072 0,262 0,130 0,662 0,387

CKF 1,035 0,462 0,695 0,645 1,085 0,761 CBM 1,043 0,488 0,790 0,722 1,209 0,810 CKF2 1,064 0,498 0,859 0,805 1,228 0,844

Tabela 3.6 – BE (Temperatura aos 2 metros).

Vento aos 10 metros Os erros da intensidade do vento aos 10 metros são bastantes elevados, nestas corridas o

esquema que apresenta a melhor performance é o esquema de Grell. Todas as simulações têm uma clara tendência para sobreavaliar a intensidade do vento, mas o esquema de Anthes-Kuo apresenta o melhor erro viés (0,189m/s). Parte destes erros podem ser eliminados tendo a diferença de altura entre as estações no modelo e na realizada, convém também notar que estamos a comparar dados médios de 10 minutos com os valores instantâneos fornecidos pelo modelo.

RMSE (Intensidade do vento aos 10 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média CAK 4,382 4,498 4,851 6,055 3,622 4,602 CG 4,041 3,881 3,850 4,231 3,433 3,913

CKF 4,341 4,425 4,638 4,634 4,000 4,421 CBM 4,160 4,254 4,549 5,412 3,568 4,332 CKF2 4,143 4,138 4,361 4,772 3,461 4,180

Tabela 3.7 – RMSE (Intensidade do vento aos 10 metros).

Breves Conclusões

Nestas simulações, verifica-se que a escolha de uma parameterização adequada para o arquipélago dos Açores não vai ser fácil. Para já como a convecção afecta grandemente a precipitação (como se pode verificar pela grande variação dos erros nas tabelas 3.2 e 3.3), optou-se por olhar só para os dados estatísticos para chuva acumulada. Sendo assim, vamos utilizar o esquema de Kain-Fritsch 2 para os cinco domínios utilizados nas restantes simulações do furacão Charley.


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3.1.2. Corridas de Microfísica

Nas corridas de microfísica foram fixadas as opções de cumulus (Kain-Fritsch 2) e camada limite planetária (MRF PBL), e foram efectuadas seis simulações para testar as seguintes parameterizações: Warm Rain (MWR), Simple Ice (MSI), Reisner 1 (MR1), Goddard (MG), Reisner 2 (MR2) e Schultz (MS). Não foi possível estudar os esquemas Dry e Stable Precipitation, pois não se conseguiu criar os mpp´s necessários para lançar a simulação.

Esquemas Corrida Cumulus Microfísica Camada Limite Planetária MWR Warm Rain MSI Simple Ice MR1 Reisner 1 MG Goddard MR2 Reisner 2 MS

Kain-Fritsch 2

Schultz

MRF PBL

Tabela 3.8 – Corridas de Microfísica (Furacão Charley).

Chuva Acumulada

Nota-se nestas simulações uma menor influência dos esquemas de microfísica na precipitação que nos esquemas de convecção. As simulações não apresentam grandes melhorias do domínio 1 para o 2, os domínios 3 e 4 apresentam piores resultados que os dois primeiros domínios. O domínio 5 volta a apresentar erros menores, neste domínio a comparação do modelo é feita contra uma estação, e neste caso particular os valores previstos pelo modelo aproximam-se dos valores registados na estação de Ponta Delgada. Olhando para o RMSE médio de todas as estações o esquema de Schultz parece ser o melhor. Os valores do erro viés indicam que só o esquema de Warm Rain e Goddard sobrestimam a precipitação e os restantes esquemas subavaliam a precipitação. Teoricamente o esquema de Goddard teria uma previsão quase perfeita, visto que o seu erro viés é muito próximo de zero (0,059mm).

RMSE (Chuva Acumulada em 24 horas) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 13,866 13,402 16,175 19,040 3,707 14,313 MSI 12,173 11,723 14,308 20,659 1,628 12,893 MR1 12,327 12,088 14,807 20,717 2,947 13,246 MG 12,717 12,197 14,708 21,547 2,774 13,444 MR2 13,108 12,542 15,555 21,017 2,809 13,826 MS 11,606 11,986 13,926 21,957 2,504 12,880

Tabela 3.9 – RMSE (Chuva acumulada em vinte e quatro horas).


Tabela 3.10 – RMSE (Chuva acumulada em seis horas).


32

BE (Chuva Acumulada em 6 horas) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR -0,313 0,193 1,054 -0,881 0,686 0,174 MSI -0,550 -0,146 0,435 -0,929 0,071 -0,190 MR1 -0,529 -0,065 0,402 -0,881 0,181 -0,157 MG -0,420 0,112 0,664 -0,296 0,295 0,059 MR2 -0,538 -0,082 0,389 -1,042 0,244 -0,181 MS -0,755 -0,251 0,085 -0,887 0,215 -0,359

Tabela 3.11 – BE (Chuva acumulada em seis horas).

Pressão ao nível médio do mar

Os erros da pressão ao nível médio do mar apresentam uma melhoria do domínio 1 para o domínio 2, depois existe um aumento do erro para o domínio 3 e 4 e o domínio 5 volta a apresentar os menores erros. Os valores do erro viés mostram que os esquemas de Warm Rain e Schultz sobreavaliam a pressão, sendo que este último apresenta o melhor valor de erro viés (0,067hPa). Os restantes esquemas subavaliam a pressão.

RMSE (Pressão ao nível médio do mar) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 1,909 1,851 2,337 2,952 1,617 2,052 MSI 1,267 1,170 1,208 1,784 0,572 1,209 MR1 1,301 1,199 1,215 1,714 0,681 1,233 MG 1,313 1,189 1,076 1,445 0,735 1,184 MR2 1,377 1,287 1,216 1,766 0,680 1,287 MS 1,351 1,201 1,408 2,024 0,640 1,314


BE (Pressão ao nível médio do mar) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 0,104 0,029 0,520 0,586 0,151 0,217 MSI -0,254 -0,332 0,120 0,043 -0,078 -0,155 MR1 -0,331 -0,407 0,037 -0,072 -0,141 -0,235 MG -0,412 -0,498 -0,058 -0,218 -0,198 -0,326 MR2 -0,364 -0,441 -0,010 -0,056 -0,254 -0,274 MS -0,050 -0,126 0,368 0,283 0,185 0,067

Tabela 3.13 – BE (Pressão ao nível médio do mar).

Temperatura aos 2 metros

Nestas simulações verifica-se que a temperatura aos 2 metros depende pouco da microfísica. Os erros médios das diferentes parameterizações variam pouco. Nota-se uma melhoria do domínio 1 para o domínio 2 e os restantes domínios apresentam erros maiores. Olhando para o erro viés verificamos que a temperatura aos 2 metros é sobreavaliada por todos os esquemas, sendo que os valores do víes são muito semelhantes. Embora a diferença entre as diferenças parameterizações seja diminuta o esquema de Schultz apresenta os menores erros.


33

RMSE (Temperatura aos 2 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 1,860 1,593 1,705 1,810 1,829 1,741 MSI 1,792 1,597 1,672 1,724 1,867 1,710 MR1 1,833 1,642 1,773 1,851 1,911 1,773 MG 1,853 1,689 1,789 1,872 2,029 1,811 MR2 1,863 1,641 1,720 1,788 1,902 1,764 MS 1,831 1,576 1,643 1,683 1,883 1,707


BE (Temperatura aos 2 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 1,012 0,378 0,803 0,801 1,161 0,774 MSI 0,912 0,286 0,794 0,710 1,203 0,709 MR1 0,964 0,331 0,824 0,703 1,215 0,745 MG 0,944 0,321 0,748 0,597 1,187 0,707 MR2 0,979 0,320 0,760 0,663 1,214 0,729 MS 0,994 0,329 0,716 0,631 1,122 0,715


Vento aos 10 metros

Os erros da intensidade do vento aos 10 metros voltam a ser grandes, mesmo assim o esquema de Goddard destaca-se apresentando o menor RMSE. Entre os restantes esquemas os erros não apresentam grandes diferenças e todas as simulações sobreavaliam a intensidade do vento.

RMSE (Intensidade do vento aos 10 metros)

Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 4,082 4,053 4,434 5,383 3,301 4,196 MSI 4,317 4,186 4,604 4,640 3,898 4,326 MR1 4,499 4,366 4,817 5,090 3,974 4,529 MG 4,100 3,868 3,847 4,004 3,390 3,899 MR2 4,394 4,331 4,726 4,909 4,097 4,464 MS 4,589 4,564 5,121 5,715 4,064 4,748


BE (Intensidade do vento aos 10 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 1,998 1,755 1,743 1,150 1,721 1,762 MSI 2,291 2,071 1,975 1,488 2,185 2,071 MR1 2,296 2,058 1,959 1,364 2,365 2,071 MG 2,578 2,305 2,133 1,822 2,245 2,298 MR2 2,435 2,204 2,070 1,123 2,511 2,169 MS 2,366 2,146 2,034 1,062 2,469 2,114

Tabela 3.17 – BE (Intensidade do vento aos 10 metros).

Breves Conclusões

Escolher um esquema entre os seis esquemas testados revela-se complicado. Para já, e olhando para os dados estatísticos da chuva acumulada, vamos utilizar o esquema de Reisner 1 para as restantes simulações, visto que é este esquema que apresenta o menor valor de erro viés, isto é, ao longo dos quatro dias de simulação este esquema prevê um valor de chuva acumulada mais próximo daquele que foi registado nas diferentes estações.


34

3.1.3. Corridas de Camada Limite Planetária

Nas corridas de camada limite planetária foram fixadas as opções de cumulus (Kain-Fritsch 2) e microfísica (Reisner 1) e foram efectuadas quatro simulações para testar as seguintes parameterizações: High-Resolution PBL (PHR), ETA PBL (PET), MRF PBL (PMR) e Gayno-Seaman PBL (PGS). Nestas corridas não foi possível testar os esquemas de Bulk PBL, Burk-Thompson PBL, e Pleim-Chang PBL. O esquema de Bulk PBL é incompatível com o esquema de radiação escolhido e os esquemas de Burk-Thompson e Pleim-Chang são incompatíveis com o esquema de solo escolhido, o último destes tem de ser acoplado ao esquema de solo Pleim-Xiu LSM que não está a ser utilizado nestas simulações.

Esquemas Corrida Cumulus Microfísica Camada Limite Planetária

PHR High Resolution PBL PET ETA PBL PMR MRF PBL PGS

Kain-Fritsch 2 Reisner 1

Gayno-Seaman PBL Tabela 3.18 – Corridas de Camada Limite Planetária (Furacão Charley).

Chuva Acumulada Podemos verificar melhorias do domínio 1 para o domínio 2, os domínios 3 e 4 apresentam os

maiores erros e o domínio 5 volta novamente a apresentar erros muito baixos. Numa média para todas as estações e domínios o esquema de Gayno-Seaman apresenta os melhores resultados para a chuva acumulada em 24 horas e o esquema MRF apresenta os melhores valores para a chuva acumulada em 6 horas, muito embora não existam grandes diferenças entre os quatro esquemas testados.

RMSE (Chuva Acumulada em 24 horas) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média

PHR 13,106 12,725 15,400 18,740 2,304 13,588 PET 12,860 12,826 15,244 21,034 2,725 13,756 PMR 12,327 12,088 14,807 20,717 2,947 13,246 PGS 12,827 12,526 14,548 18,186 2,798 13,201

Tabela 3.19 – RMSE (Chuva Acumulada em 24 horas).


PHR 6,025 5,919 6,399 8,999 1,193 6,143 PET 5,957 5,996 6,438 9,485 1,617 6,225 PMR 5,788 5,809 6,307 9,166 1,728 6,059 PGS 5,950 5,916 6,323 9,205 1,674 6,145


Pressão ao nível médio do mar Para a pressão ao nível médio do mar pouco separa os esquemas MRF e High Resolution.

Desta vez o domínio 3 apresenta os menores erros, excepto para o esquema MRF que apresenta os melhores resultados para o domínio 2. Todos os esquemas apresentam uma tendência para subavaliar a pressão como se pode ver pela tabela 3.22.


35

RMSE (Pressão ao nível médio do mar)

Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média PHR 1,322 1,219 1,205 1,803 0,530 1,237 PET 1,416 1,353 1,305 1,759 0,876 1,355 PMR 1,301 1,199 1,215 1,714 0,681 1,233 PGS 1,409 1,340 1,308 1,826 0,757 1,345


BE (Pressão ao nível médio do mar) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média

PHR -0,236 -0,340 0,120 0,062 -0,070 -0,150 PET -0,369 -0,466 -0,020 -0,175 -0,153 -0,287 PMR -0,331 -0,407 0,037 -0,072 -0,141 -0,235 PGS -0,312 -0,410 0,055 -0,039 -0,110 -0,221

Tabela 3.22 – BE (Pressão ao nível médio do mar).


Todos os esquemas sobreavaliam a temperatura aos 2 metros, em média o esquema MRF apresenta valores 0,745ºC superiores aos valores observados. Os esquemas de High Resolution e ETA apresentam valores do erro viés muito próximos de zero (teoricamente uma previsão perfeita). O erro apresentado pelo esquema MRF é superior aos erros apresentados pelos restantes esquemas.

RMSE (Temperatura aos 2 metros)

Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média PHR 1,622 1,619 1,548 1,644 1,528 1,599 PET 1,596 1,575 1,522 1,697 1,465 1,572 PMR 1,833 1,642 1,773 1,851 1,911 1,773 PGS 1,606 1,534 1,509 1,601 1,473 1,551


BE (Temperatura aos 2 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média

PHR 0,264 -0,316 0,114 0,100 0,364 0,054 PET 0,313 -0,285 0,111 0,084 0,331 0,072 PMR 0,964 0,331 0,824 0,703 1,215 0,745 PGS 0,408 -0,168 0,219 0,163 0,443 0,176


Vento aos 10 metros O domínio 2 volta a apresentar os melhores resultados. Em média os erros do esquema MRF

são menores, embora não existam grandes diferenças entre os diferentes esquemas. Pela tabela 3.26 podemos ver que o modelo tende a sobreavaliar a intensidade do vento.

RMSE (Intensidade do vento aos 10 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média

PHR 4,714 4,460 4,918 5,809 3,797 4,697 PET 4,998 4,752 5,188 5,877 4,349 4,985 PMR 4,499 4,366 4,817 5,090 3,974 4,529 PGS 4,537 4,417 4,863 5,749 3,830 4,617



36

BE (Intensidade do vento aos 10 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média

PHR 2,467 2,353 2,444 2,012 2,583 2,395 PET 2,782 2,533 2,650 2,181 2,969 2,639 PMR 2,296 2,058 1,959 1,364 2,365 2,071 PGS 2,067 1,891 2,044 1,468 2,415 1,985

Tabela 3.26 – BE (Intensidade do vento aos 10 metros).

Breves Conclusões Olhando para os dados é difícil escolher entre os esquema MRF e Gayno-Seaman. Ambos os

esquemas apresentam os melhores resultados para a chuva acumulada e para a intensidade do vento aos 10 metros. Olhando para todos os dados, parece-me que o esquema MRF é globalmente o melhor esquema (mesmo apresentando os maiores erros para a temperatura aos 2 metros). 3.2. Ciclogénese Explosiva (Outubro de 2002)

As simulações do evento de ciclogénese explosiva foram realizadas para o período entre as 00h de 16/10/2002 e as 00h de 19/10/2002. Para a verificação ponto a ponto, foram usadas 7 estações para os domínios 1 e 2, 5 no domínio 3, 2 no domínio 4 e 1 no domínio 5 para a chuva acumulada. Para os restantes parâmetros utilizaram-se 6 estações para o domínio 1 e 2, 4 para o domínio 3, 2 para o domínio 4, e 1 para o domínio 5. 3.2.1. Corridas de Cumulus

Esquemas Corrida Cumulus Microfísica Camada Limite Planetária CAK Anthes-Kuo CG Grell

CKF Kain-Fritsch CBM Betts-Miller CKF2 Kain-Fritsch 2

Reisner 1 MRF PBL

Tabela 3.27 – Corridas de Cumulus (Ciclogénese Explosiva).

Chuva Acumulada Volta a verificar-se que a parameterização da convecção afecta bastante a precipitação. Como

nas cumulus Corridas de 1992, o esquema de Kain-Fritsch 2 volta a ser o esquema que apresenta menores erros nas simulações efectuadas e o esquema de Anthes-Kuo volta a ter o pior desempenho. Nestas simulações o domínio 1 apresenta os menores erros e não existem na maioria dos casos melhorias para os domínios interiores. Desta feita as corridas CAK, CG têm a tendência para sobreavaliar a chuva acumulada e as corridas CKF, CBM e CKF2 subavaliam a chuva acumulada.


CKF 17,086 16,421 18,359 27,747 19,306 18,234 CBM 17,951 18,146 17,748 22,438 23,879 18,644 CKF2 17,131 17,021 18,575 26,153 16,375 18,210



37

RMSE (Chuva Acumulada em 6 horas)

Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média CAK 8,063 9,294 12,140 14,702 12,425 10,183 CG 8,599 10,260 12,937 10,291 7,032 10,196

CKF 7,375 7,322 8,291 10,911 10,847 8,046 CBM 7,720 7,968 8,143 9,258 11,455 8,205 CKF2 7,173 7,213 7,981 10,319 8,553 7,718


BE (Chuva Acumulada em 6 horas) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média CAK 0,544 2,072 5,392 5,754 7,821 2,936 CG -0,530 0,420 1,627 -3,347 3,067 0,170

CKF -1,738 -1,258 -0,405 -4,047 3,938 -1,234 CBM -1,081 -0,643 -0,341 -3,506 2,479 -0,832 CKF2 -1,656 -1,342 -0,824 -4,360 2,052 -1,444

Tabela 3.30 – BE (Chuva Acumulada em 6 horas).

Pressão ao nível médio do mar Como nas corridas realizadas para o Furacão Charley o esquema de Kain-Fritsch 2 volta a ser

o melhor esquema e o esquema de Anthes-Kuo apresenta o pior resultado. Volta a verificar-se uma grande influência dos diferentes esquemas na pressão. Não se verificam grandes melhorias entre os domínios 1 e 2, o domínio 3 apresenta maiores erros que os dois primeiros. O domínio 4 apresenta melhorias significativas em relação aos três primeiros domínios, mas o domínio 5 que tem a mesma resolução espacial apresenta erros maiores quando comparados com os três primeiros domínios. Todos os esquemas testados sobreavaliam a pressão.

RMSE (Pressão ao nível médio do mar) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média CAK 2,856 2,738 2,809 2,173 2,282 2,707 CG 2,224 2,162 2,446 1,778 2,443 2,215

CKF 1,533 1,571 1,848 1,207 1,801 1,591 CBM 1,657 1,666 1,916 1,426 1,931 1,704 CKF2 1,437 1,492 1,841 1,262 1,874 1,544



Existem grandes melhorias entre o domínio 1 e 2, mas os restantes domínios não apresentam melhorias. Como nas corridas de 1992 o esquema de Grell volta a ter a melhor performance e todas as simulações voltam a sobreavaliar a temperatura. Nestas simulações verifica-se uma grande diferença entre o esquema de Anthes-Kuo e o restantes o que não ocorreu nas simulações de 1992.

RMSE (Temperatura aos 2 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média CAK 2,351 2,015 2,013 2,104 2,508 2,156 CG 1,803 1,506 1,638 1,546 1,878 1,651

CKF 1,897 1,573 1,634 1,546 2,028 1,709 CBM 2,039 1,710 1,717 1,479 2,299 1,822 CKF2 2,050 1,740 1,699 1,579 2,068 1,829



38

Vento aos 10 metros Voltamos a verificar que os diversos esquemas testados sobreavaliam a intensidade do vento,

e os erros calculados continuam a ser grandes. Nestas corridas o melhor esquema para todas as estações é o esquema de Anthes-Kuo, e não existem melhorias do domínio 1 para o 2 apresentando o domínio 3 os menores erros.

RMSE (Intensidade do vento aos 10 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média CAK 3,936 4,187 3,805 4,072 3,468 3,977 CG 4,616 4,974 4,382 4,179 4,210 4,612

CKF 5,496 5,769 5,581 6,342 4,694 5,647 CBM 5,558 5,802 5,324 5,270 5,593 5,557 CKF2 5,490 5,840 5,362 6,065 4,133 5,563


Breves Conclusões Como a convecção afecta fortemente precipitação, voltamos a verificar que o melhor esquema

para os três primeiros domínios é o esquema de Kain-Fritsch 2 (tabelas 3.28 e 3.29), no entanto verificamos uma grande diferença entre os erros no domínio 5 onde o esquema de Grell apresenta um erro muito menor. Sendo assim, e como os domínios 4 e 5 têm a mesma resolução espacial, temos que considerar que o melhor esquema seria Kain-Fritsch 2 para os domínios de malha maior (1,2 e 3) e o esquema de Grell para os domínios de maior resolução (4 e 5). 3.2.2. Corridas de Microfísica

Esquemas Corrida Cumulus Microfísica Camada Limite Planetária MWR Warm Rain MSI Simple Ice MR1 Reisner 1 MG Goddard MR2 Reisner 2 MS

Kain-Fritsch 2 para os domínios 1, 2 e 3

e Grell para os

domínios 4 e 5 Schultz

MRF PBL

Tabela 3.34 – Corridas de Microfísica (Ciclogénese Explosiva).

Chuva Acumulada Nas simulações efectuadas verificamos que o esquema de Warm-Rain apresenta os menores

erros e o esquema de Schultz apresenta a pior performance, situação contrária ao que acontecia nas simulações do furacão Charley. Voltamos a verificar melhorias do domínio 1 para o domínio 2, se não olharmos para a corrida MWR (onde existem melhorias grandes nos domínio 3 e 4) não existem ganhos entre os restantes domínios e o domínio 2. Tirando a corrida MWR que sobrestima a precipitação todos os esquemas testados tendem a subavaliar a precipitação acumulada.




39

RMSE (Chuva Acumulada em 6 horas)

Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 6,687 6,607 6,683 6,709 13,264 6,962 MSI 7,410 7,329 8,499 9,315 10,087 7,927 MR1 7,664 7,654 9,227 12,080 11,437 8,589 MG 8,251 8,096 9,638 12,004 7,778 8,836 MR2 7,667 7,565 8,737 9,544 9,241 8,120 MS 9,228 9,162 11,586 11,131 20,407 10,424


BE (Chuva Acumulada em 6 horas) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR -0,909 -0,078 1,405 0,002 5,584 0,259 MSI -1,005 -0,247 0,533 -2,710 4,407 -0,323 MR1 -1,452 -1,045 -0,031 -3,012 3,875 -0,899 MG -1,188 -0,613 0,379 -2,510 2,626 -0,596 MR2 -1,815 -1,285 -0,129 -3,469 3,719 -1,162 MS -1,375 -0,706 0,456 -4,326 6,648 -0,650

Tabela 3.37 – BE (Chuva Acumulada em 6 horas).

Pressão ao nível médio do mar Nestas simulações não verificamos ganhos entre o domínio 1 e os restantes domínios. Nestas

simulações a corrida MWR apresenta a pior performance e a corrida de MR1 apresenta os menores erros para os três domínios de malha maior e a corrida MR2 apresenta os menores erros para os dois domínios de malha menor. Todas as corridas sobreavaliam a pressão média ao nível do mar.

RMSE (Pressão ao nível médio do mar) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 1,856 1,819 1,953 1,515 1,726 1,822 MSI 1,404 1,505 1,764 1,290 1,903 1,526 MR1 1,368 1,482 1,708 1,304 1,793 1,491 MG 1,372 1,568 1,751 1,491 1,790 1,548 MR2 1,549 1,649 1,749 1,235 1,694 1,597 MS 1,689 1,713 1,855 1,285 1,927 1,701


Temperatura aos 2 metros A corrida MS apresenta o menor erro para o domínio exterior e a corrida MSI para os

restantes. Existem grandes melhorias do domínio 1 para o domínio 2 os restantes domínios não apresentam melhorias em relação ao domínio 2. Todos os esquemas sobreavaliam a temperatura aos 2 metros e não se verifica um grande impacto da parameterização de microfísica na temperatura.

RMSE (Temperatura aos 2 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 2,294 1,912 1,936 1,939 2,354 2,064 MSI 2,176 1,723 1,730 1,601 2,108 1,875 MR1 2,271 1,905 1,876 1,836 2,140 2,020 MG 2,286 1,919 1,864 1,769 2,242 2,024 MR2 2,293 1,958 1,922 1,794 2,262 2,055 MS 2,157 1,847 1,806 1,712 2,128 1,937



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Vento aos 10 metros Nestas corridas a corrida MWR parece ser de longe o melhor e verificamos que o domínio 3

apresenta os menores erros. Todas as corridas têm tendência clara a sobreavaliar a intensidade do vento aos 10 metros.

RMSE (Intensidade do vento aos 10 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média MWR 4,480 4,690 4,258 3,936 4,702 4,454 MSI 5,122 5,575 5,116 6,018 4,209 5,310 MR1 5,247 5,762 5,208 5,757 4,554 5,419 MG 5,350 5,770 5,120 5,353 4,308 5,380 MR2 5,212 5,432 5,194 6,349 3,894 5,328 MS 4,978 5,448 5,041 5,736 4,191 5,178


Breves Conclusões Vamos novamente olhar para os dados da chuva acumulada, no domínio 5 o esquema de

Goddard apresenta um erro muito menor que o esquema de Warm-Rain, mas no domínio 4 que tem a mesma resolução que o domínio 5 temos a situação inversa. Sendo assim, nas próximas corridas vamos em seguida usar o esquema de Warm-Rain para todos os domínios. 3.2.3. Corridas de Camada Limite Planetária

Esquemas Corrida Cumulus Microfísica Camada Limite Planetária

PHR High Resolution PBL PET ETA PBL PMR MRF PBL PGS

Kain-Fritsch 2 para os domínios 1, 2 e 3 e Grell para os domínios 4 e 5

Warm Rain para todos os domínios

Gayno-Seaman PBL Tabela 3.41 – Corridas de Camada Limite Planetária (Ciclogénese Explosiva).

Chuva Acumulada Nestas simulações o esquema MRF destaca-se com os menores erros e os quatro esquemas

testados sobreavaliam a chuva acumulada. Não se verificam melhorias entre o domínio 1 e o domínio 2 e 3, nos domínios 4 e 5 que têm as mesmas resoluções espaciais existe uma grande discrepância, no domínio 4 os meteogramas feitos revelam uma “boa” simulação da precipitação durante os três dias de simulação e no domínio 5 verificamos uma grande sobreavaliação da chuva acumulada no mesmo período daí existir uma grande diferença entre os dois domínios.


PHR 17,168 18,067 17,875 13,792 33,473 18,049 PET 17,467 18,949 21,845 18,521 41,854 20,138 PMR 15,168 15,070 13,793 10,799 30,962 15,145 PGS 18,510 22,738 28,808 26,914 37,654 23,830



41


PHR 7,637 7,643 7,100 7,203 11,691 7,661 PET 8,511 8,507 9,293 11,002 12,874 9,112 PMR 6,687 6,607 6,683 6,709 13,264 6,962 PGS 8,187 9,318 10,997 13,364 14,013 9,921


Pressão ao nível médio do mar Como no caso da chuva acumulada o esquema MRF apresenta os melhores resultados para

todos os domínios e não se verificam melhorias entre os diversos domínios (volta-se a verificar uma discrepância entre o domínio 4 e 5). Os quatro esquemas testados sobreavaliam a pressão ao nível médio do mar ao longo dos três dias de simulação.

RMSE (Pressão ao nível médio do mar) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média

PHR 2,477 2,467 2,574 2,453 1,949 2,464 PET 2,298 2,335 2,386 2,389 1,901 2,317 PMR 1,856 1,819 1,953 1,515 1,726 1,822 PGS 2,218 2,207 2,265 1,944 1,920 2,180


Temperatura aos 2 metros Como no caso de Furacão Charley a temperatura aos 2 metros é sobreavaliada por todos os

esquemas, o esquema MRF volta a ser o que apresenta o maior erro e o esquema de Gayno-Seaman volta a apresentar a melhor performance. Nestas corridas verificamos uma melhoria clara do domínio 1 para o domínio 2 e os restantes domínios não apresentam melhorias.

RMSE (Temperatura aos 2 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média

PHR 1,736 1,487 1,498 1,413 1,628 1,568 PET 1,554 1,410 1,489 1,406 1,455 1,474 PMR 2,294 1,912 1,936 1,939 2,354 2,064 PGS 1,572 1,361 1,470 1,386 1,394 1,455


Vento aos 10 metros O esquema de Gayno-Seaman volta a destacar-se na simulação da intensidade do vento aos 10

metros. Todos os esquemas sobreavaliam a intensidade do vento, e o domínio 1 apresenta os menores erros menos para o domínio 4 onde o esquema MRF apresenta o menor erro (que é pouco inferior ao erro do esquema de Gayno-Seaman).

RMSE (Intensidade do vento aos 10 metros) Corrida D1 D2 D3 D4 D5 Média

PHR 4,592 4,844 4,823 4,714 4,684 4,738 PET 4,728 4,981 4,728 5,235 5,010 4,876 PMR 4,481 4,691 4,258 3,936 4,702 4,455 PGS 4,286 4,511 4,176 4,145 4,434 4,327



42

Breves Conclusões Tendo em conta a chuva acumulada e a pressão média ao nível do mar o esquema MRF é o

melhor, olhando para a temperatura aos 2 metros e o vento aos 10 metros o esquema de Gayno-Seaman é o melhor. 3.3. Escolha da parameterização para o arquipélago dos Açores

Cumulus Para a convecção, o esquema de Kain-Fritsch 2 parece ser o melhor. Apresenta os melhores

resultados tanto para a chuva acumulada e para a pressão ao nível do mar. Se olharmos para a temperatura aos 2 metros o esquema de Grell apresenta erros menores que o esquema de Kain-Fritsch 2. Para o evento de ciclogénese explosiva ocorrido em 2002 o esquema de Grell apresenta um erro muito menor para a chuva acumulada no domínio 5, e para o domínio 4 apresenta uma pequena melhoria em relação ao esquema de Kain-Fritsch 2 (o esquema de Betts-Miller é o melhor esquema no domínio 4). Sendo assim, para a parameterização de cumulus a melhor configuração parece ser Kain-Fritsch 2 para os três domínios de malha grossa (1,2 e 3) e Grell para os três domínios de malha fina (4 e 5).

Microfísica Destacar um esquema de microfísica é extremamente difícil, mesmo assim parece-me que o

esquema de Simple Ice é o melhor. Se olharmos para os dados estatísticos da chuva acumulada o esquema apresenta em ambos as corridas de microfísica o segundo menor erro (para 1992 e pouco pior que o esquema de Schultz e em 2002 apresenta um erro maior em cerca de 1mm que o esquema de Warm-Rain mas é claramente superior aos restantes esquemas). Para a pressão ao nível médio do mar volta a ser o segundo melhor esquema em ambas as datas e pouco perde para o melhor esquema. Na temperatura aos 2 metros é o melhor esquema para 2002 e é pouco pior que o esquema de Schultz em 1992 (diferença de 0,003ºC).

Camada Limite Planetária Olhando para os dados da precipitação de 1992 e 2002 o esquema MRF destaca-se, e nota-se

um impacto quase nulo desta parameterização na precipitação. Para a pressão ao nível médio do mar voltamos a verificar que o esquema MRF apresenta os menores erros e para a temperatura aos 2 metros o esquema de Gayno-Seaman tem os melhores resultados. Nesta situação optou-se por perder um bocado na temperatura e escolhe-se como a melhor configuração o esquema MRF para os cinco domínios.

Esquemas Domínio Cumulus Microfísica Camada Limite Planetária

1 Kain-Fritsch 2 2 Kain-Fritsch 2 3 Kain-Fritsch 2 4 Grell 5 Grell

Simple Ice MRF PBL

Tabela 3.47 – Melhor parameterização para o arquipélago dos Açores.


43

CAPÍTULO 4 - CASOS DE ESTUDO 1. Apresentação dos casos de estudo

Situado nas latitudes médias do Atlântico nordeste, o arquipélago dos Açores é visitado com frequência por ciclones de origem tropical, muitas vezes assumindo força de furacão. Estas tempestades são mais comuns nos meses de Agosto a Outubro, mas podem ocorrer desde meados de Junho até meados de Dezembro.

Sendo assim foram escolhidos para estudo, casos em que ciclones atingiram os Açores. Além do estudo de ciclones tropicais, também se estudou um evento de precipitação intensa que culminou com cerca de duas horas de precipitação excepcional na madrugada de 31 de Outubro de 1997 e dois eventos de cavamento explosivo ocorridos em Dezembro de 1996 e Outubro de 2002.

Em seguida apresenta-se uma listagem dos casos estudados:

Furacão Charley, de 26/09/1992 a 28/09/1992; Furacão Tanya, de 31/10/1995 a 02/11/1995; Ciclogénese explosiva, de 24/12/1996 a 26/12/1996; Semana das derrocadas, de 30/10/1997 a 01/11/1997; Ciclogénese explosiva, de 16/10/2002 a 18/10/2002;

2. Casos de estudo 2.1. Furacão Charley (Outubro de 1992)

As simulações foram realizadas para o período das 00h do dia 26 de Setembro de 1992 até às 00h do dia 29 de Setembro de 1992.

História Sinóptica

As imagens do METEOSAT mostram uma faixa de nebulosidade e de precipitação concentrada numa área centrada a 550 milhas náuticas a sul dos Açores a 20 de Setembro de 1992. As animações das imagens de satélite sugerem a existência de uma circulação ciclónica de médio ou alto nível em interacção com a parte norte uma onda tropical. As imagens no domínio do visível mostram uma circulação de baixo nível bem definida no dia 21 de Setembro.

O sistema tornou-se uma tempestade tropical por volta das 1200 UTC do dia 22. A tempestade move-se para norte nos dias seguintes, em parte conduzido pelo escoamento em torno do Furacão Bonnie localizado a cerca de 1000 milhas náuticas para noroeste. Um olho aparece nas imagens de satélite, e o Charley tornou-se um Furacão às 1200 UTC do dia 23. As análises das imagens de satélite sugerem uma pressão central de 965hPa e ventos de 176km/h às 1800 UTC do dia 24.

O Charley começou a mover-se para este no dia 25. No dia 26, começa a mover-se para este-noroeste ganhando velocidade. O Charley perde força e tornou-se uma tempestade tropical às 0000 UTC no dia 27, altura em que se encontra a sudoeste doa Açores. A tempestade começa então a mover-se para noroeste, passando o centro sobre a ilha da Terceira por volta das 1000 UTC do dia 27. A estação das Lajes obteve uma pressão mínima de 982,4hPa, ventos médios de 85km/h e rajadas de 132km/h.

A tempestade perde gradualmente as suas características tropicais à medida que se move em águas frias, e torna-se um ciclone extratopical às 1800 UTC do dia 27. O movimento para noroeste


44

continou, até que o sistema foi absorvido por um centro de baixas pressões extratropical de maiores dimensões a noroeste das ilhas britânicas por volta das 0600 UTC de dia 29.

Resumo da estatística

Previsão

Sem chuva

Chuva fraca

Chuva Moderada

Chuva forte if ( )ifp

Sem chuva 39 10 8 0 57 79,2

Chuva fraca 2 6 2 0 10 13,9

Chuva Moderada 1 1 2 0 4 5,6

Chuva forte 0 0 1 0 1 1,4

if 42 17 13 0 47 65,3

Obs

erva

ção

( )ifp 58,3 23,6 18,1 0,0 Tabela 4.1 – Tabela de contigência (Chuva acumulada em 6 horas, previsão do domínio 2 o MM5).

Previsão

Sem chuva

Chuva fraca

Chuva Moderada


Sem chuva 41 5 10 0 56 77,8

Chuva fraca 4 3 4 0 11 15,3



if 47 11 14 0 44 61,1

Obs

erva

ção

( )ifp 65,3 15,3 19,4 0,0 Tabela 4.2 – Tabela de contigência (Chuva acumulada em 6 horas, previsão do ECMWF).


Estação D1 D2 D3 D4 D5 Previsão Média Desvio 501 1,51 1,34 - - - 1,65 19,43 1,38 509 2,34 1,68 1,40 1,33 - 2,48 19,13 1,22 512 2,09 1,05 0,61 - 0,55 3,02 20,37 2,09


Pressão ao nível médio do mar Estação D1 D2 D3 D4 D5 Previsão Média Desvio

501 0,74 0,73 - - - 2,78 1012,28 3,32 509 2,29 1,84 1,88 1,87 - 6,53 1009,95 7,59 512 0,71 0,70 0,52 - 0,47 4,76 1010,75 5,30


Intensidade do vento aos 10 metros Estação D1 D2 D3 D4 D5 Previsão Média Desvio

501 2,53 2,56 - - - 3,07 5,45 3,05 509 4,36 4,03 4,54 4,40 - 4,53 6,68 5,29 512 2,91 2,52 2,41 - 2,43 3,60 7,04 4,15



45

Direcção do vento aos 10 metros Estação D1 D2 D3 D4 D5 ECMWF Média Desvio

501 130,16 123,69 - - - 133,87 145,00 145,51 509 19,55 20,04 19,77 18,67 - 143,08 226,67 104,04 512 29,70 29,63 26,06 - 21,88 131,96 214,17 101,75

Tabela 4.6 – RMSE (Direcção do vento aos 10 metros).

Meteogramas

Temperatura aos 2m(26/09/1992 a 28/09/1992 - Estação da Ponta Delgada)

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72

Nº de horas de simulação

Tem

pera

tura

(ºC

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 5 Previsão Observações Gráfico 4.1 – Temperatura aos 2 metros na estação da Ponta Delgada.

Pressão ao nível médio do mar(26/09/1992 a 28/09/1992 - Estação da Ponta Delgada)

995

1000

1005

1010

1015

1020

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Pres

são

(hPa

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 5 Previsão Observações Gráfico 4.2 – Pressão ao nível médio do mar na estação da Ponta Delgada.


46

Intensidade do vento aos 10m(26/09/1992 a 28/09/1992 - Estação da Ponta Delgada)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Inte

nsid

ade

do v

ento

(m/s

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 5 Previsão Observações Gráfico 4.3 – Intensidade do vento aos 10 metros na estação da Ponta Delgada.

Direcção do vento aos 10m(26/09/1992 a 28/09/1992 - Estação da Ponta Delgada)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

280

300

320

340

360

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Dire

cção

do

vent

o (º

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 5 Previsão Observações Gráfico 4.4 – Direcção do vento aos 10 metros na estação da Ponta Delgada.


47

Chuva Acumulada em 24 horas(26/09/1992 a 28/09/1992 - Estação da Ponta Delgada)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

24 48 72


Chu

va A

cum

ulad

a (m

m)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 5 Previsão Observações Gráfico 4.5 – Precipitação acumulada em 24 horas na estação da Ponta Delgada.

Mapas

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

ECMWF - Previsão

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

MM5 - Domínio 1

0 0.1 3 12 25 40 60 80 100 120 140 160 180 200 Mapa 4.1 – Precipitação acumulada em 24 horas (mm)

(Dias 26, 27 e 28 de Setembro de 1992).


48

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

ECMWF - Previsão

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

MM5 - Domínio 1

6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 Mapa 4.2 – Pressão (hPa), temperatura (ºC) e vento (cada barbela corresponde a 10 knots),

Gráficos das 00h de dia 27/09/1992 às 00h de dia 28/09/1992.

Breves Conclusões Os mapas da chuva acumulada em 24 horas mostram um máximo de chuva intensa (120 a 140

mm/24horas) a sudoeste do grupo central no dia 26, este máximo está associado à passagem da depressão do furacão Charley e não é capturado pela previsão do centro europeu. Nesta situação o


49

ar frio a norte obriga o ar quente e húmido de sul a subir, levando à condensação e precipitação. A previsão do centro europeu prevê um máximo (80 a 100 mm/24horas) no dia 28, este máximo está associado à passagem do furacão Bonnie e não é previsto pelo modelo.

Olhando para os mapas da pressão, temperatura e vento verificamos que o modelo do centro

europeu prevê uma depressão com um centro maior e em movimento mais rápido que o MM5. Estas diferenças levam à simulação de um gradiente de pressão maior por parte do MM5 o que leva ao aparecimento de ventos mais intensos na simulação do MM5. O movimento mais rápido do sistema depressionário na simulação do centro europeu leva o centro da depressão a passar sobre o grupo central dos Açores seis horas antes da simulação do MM5. Ambos os modelos prevêm o aparecimento do furacão Bonnie no dia 28.

A estatística revela uma melhor performance do MM5. Este simula melhor a intensidade e

direcção do vento em especial nas estações de Ponta Delgada e das Lajes, a pressão ao nível médio do mar prevista pelo MM5 apresenta erros muito menores (cerca de 4hPa) e a temperatura também apresenta erros menores (cerca de 1ºC). As tabelas de contigência mostram uma taxa de sucesso de 65,3% para o MM5 e de 61,1% para o centro europeu. 2.2. Furacão Tanya (Novembro de 1995)

As simulações foram realizadas para o período das 00h do dia 31 de Outubro de 1995 até às 00h do dia 2 de Novembro de 1995.

História Sinóptica O furacão Tanya foi originado por uma onda tropical ao largo da costa oeste de África em

Outubro. Esta onda seguiu-se a uma outra onda criada pela tempestade tropical Sebastien, e não foi facilmente identificável como uma massa de nuvens em imagens de satélite até ao dia 20 de Outubro, quando se aproximou dos 40°W longitude no Atlântico Tropical. A onda moveu lentamente para o oeste durante alguns dias. Em 24 de Outubro, a nebulosidade associada com a onda funde-se com uma área de convecção a este e nordeste da depressão tropical Sebastien. Este tempo estava em parte associado com um ciclone de nível superior que estava produzir ventos de corte em cima da depressão tropical Sebastien, causando o seu falecimento. Às 1800 UTC no dia 25, uma nuvem baixa em forma de redemoinho encontra-se em 22°N 60°W. Porém, este sistema era pouco classificável pela técnica de Dvorak visto que a convecção profunda não se encontrava muito próxima do centro. O redemoinho tornou-se mais pronunciado em imagens de satélite no dia 26. Às 0000 UTC do dia 27, as observações de superfície indicavam uma circulação de superfície fechada definida, e a fase de depressão tropical do furacão Tanya é iniciada neste momento.

O movimento do ciclone tropical era principalmente controlado por dois factores: (i) ondas curtas nos ventos alísios nas latitudes médias e (ii) e o ciclone do nível superior na vizinhança do Tanya. Inicialmente o ciclone moveu-se para noroeste, em resposta à aproximação de uma crista de onda curta. Porém, devido ao efeito do ciclone superior, o Tanya virou mais para o leste e reduziu a velocidade.

Por causa da influência do ciclone do nível superior, o desenvolvimento do Tanya não foi igual ao desenvolvimento de um ciclone tropical típico. Nos dias 27 e 28, o sistema teve algumas características subtropicais, isto é, uma faixa de nuvem em forma de vírgula e ventos mais fortes afastados do centro. Todavia, os ventos do Tanya aumentaram até atingirem a classificação de tempestade tropical por volta das 1200 UTC do dia 27, continuando a aumentar gradualmente depois disso. A convecção desenvolveu-se mais perto do centro por volta das 1800 UTC do dia 28, e no dia seguinte o padrão de nuvem era mais simétrico sobre o centro. O Tanya alcançou a


50

intensidade de furacão por volta das 1200 UTC do dia 29, quando um olho pequeno foi observado no meio do centro nublado.

Enquanto o Tanya se tornava num furacão, o seu movimento era ciclónico ao longo de um caminho meio circular, devido à depressão superior adjacente. Este movimento continuou no dia 29, quando uma crista em movimento para este na troposfera sobre o Atlântico Ocidental, e a frente fria associada perto das Ilhas Bermudas, começou a influenciar o trajecto do furacão. O Tanya virou para norte-noroeste no dia 30, e este-noroeste mais tarde no mesmo dia. No princípio do dia 31, enquanto ainda embutido numa cunha de ar quente entre massas de ar frias sobre o Atlântico Ocidental e Oriental, o sistema adquire a intensidade máxima de 139km/h de vento e 972hPa de pressão central.

No dia 1 de Novembro, o Tanya virou para leste e enfraqueceu, tornando numa tempestade tropical, altura em que se encontrava a deslocar em direcção aos Açores. A medida que se aproximou das ilhas, o sistema moveu-se para nordeste levando o centro para norte dos Açores. O Tanya tornou-se uma tempestade extratropical quando passou perto dos Açores. O ciclone extratropical virou para norte-nordeste, em seguida para norte, sendo então absorvido por um sistema de baixa pressão sobre o Atlântico Norte por volta das 0600 UTC do dia 3 de Novembro.

A base aérea de Lajes na Terceira mediu ventos médios de 63km/h (2255 UTC) e rajadas de 109km/h (2343 UTC) no dia 1 de Novembro. A ilha de Santa Maria registou ventos médios de 72km/h (2300 UTC) no dia 1, com rajadas de 93km/h (0200 UTC) no dia 2. A pressão mais baixa observada nos Açores foi de 973.5hPa na Horta.


Previsão

Sem chuva

Chuva fraca

Chuva Moderada


Sem chuva 8 12 4 0 24 40,0

Chuva fraca 5 20 1 0 26 43,3



if 13 39 8 0 31 51,7

Obs

erva

ção

( )ifp 21,7 65,0 13,3 0,0 Tabela 4.7 – Tabela de contigência (Chuva acumulada em 6 horas, previsão do domínio 1 do MM5).

Previsão

Sem chuva

Chuva fraca

Chuva Moderada


Sem chuva 9 12 4 0 25 41,7

Chuva fraca 9 12 4 0 25 41,7



if 19 31 10 0 23 38,3

Obs

erva

ção



51


Estação D1 D2 D3 D4 D5 ECMWF Média Desvio 501 2,08 1,59 - - - 1,81 15,71 1,16 509 4,13 1,77 1,80 1,94 - 3,13 15,52 2,97 512 3,24 1,23 1,71 - 1,80 2,48 16,52 2,72


Pressão ao nível médio do mar Estação D1 D2 D3 D4 D5 ECMWF Média Desvio

501 1,91 1,71 - - - 5,93 1002,52 8,89 509 3,79 3,69 3,82 3,83 - 7,68 1001,27 8,96 512 1,60 1,71 1,50 - 1,54 4,30 1003,22 5,52


Intensidade do vento aos 10 metros Estação D1 D2 D3 D4 D5 ECMWF Média Desvio

501 4,40 4,65 - - - 3,70 8,62 3,53 509 3,82 2,28 2,39 3,72 - 4,44 8,39 4,15 512 6,35 4,54 4,30 - 4,61 5,34 5,91 2,69



501 78,04 77,73 - - - 127,06 265,83 89,29 509 38,71 39,91 43,25 63,78 - 80,47 245,83 66,67 512 22,10 20,93 19,67 - 19,60 44,09 277,50 53,62


Meteogramas

Temperatura aos 2m(31/10/1995 a 02/11/1995 - Estação das Lajes)

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Tem

pera

tura

(ºC

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsão Observações Gráfico 4.6 – Temperatura aos 2 metros na estação das Lajes.


52

Pressão ao nível médio do mar(31/10/1995 a 02/11/1995 - Estação das Lajes)

975

980

985

990

995

1000

1005

1010

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Pres

são

(hPa

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsão Observações Gráfico 4.7 – Pressão ao nível médio do mar na estação das Lajes.

Intensidade do vento aos 10m(31/10/1995 a 02/11/1995 - Estação das Lajes)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Inte

nsid

ade

do v

ento

(m/s

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsão Observações Gráfico 4.8 – Intensidade do vento aos 10 metros na estação das Lajes.


53

Direcção do vento aos 10m(31/10/1995 a 02/11/1995 - Estação das Lajes)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

280

300

320

340

360

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Dire

cção

do

vent

o (º

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsão Observações Gráfico 4.9 – Direcção do vento aos 10 metros na estação das Lajes.

Chuva Acumulada em 24 horas(31/10/1995 a 02/11/1995 - Estação das Lajes)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

24 48 72


Chu

va A

cum

ulad

a (m

m)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsão Observações Gráfico 4.10 – Precipitação acumulada em 24 horas na estação das Lajes.


54

Mapas

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

ECMWF - Previsão

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

MM5 - Domínio 1




55

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

0 0.1 3 12 25 40 60 80 100 120 140 160 180 200 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 Mapa 4.4 – Precipitação acumulada no dia 01/11/1995 (mm) à esquerda,

Humidade Relativa (%) às 18h do dia 01/11/1995 (%) ao centro, Pressão (hPa), Temperatura (ºC) e vento (cada barbela corresponde a 10 knots) às 18h do dia 01/11/1995 à direita.

-27.5 -27.25 -27

38.5

38.75

39

-27.5 -27.25 -27

38.5

38.75

39

0 0.1 3 12 25 40 60 80 100 120 140 160 180 200 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36

-27.5 -27.25 -27

38.5

38.75

39

Mapa 4.5 – Precipitação acumulada no dia 02/11/1995 (mm) à esquerda,

Humidade Relativa às 00h do dia 02/11/1995 (%) ao centro, Pressão (hPa), Temperatura (ºC) e vento (cada barbela corresponde a 10 knots) às 00h do dia 02/11/1995 à direita.

Breves Conclusões Existem dois máximos de chuva acumulada nesta simulação, o primeiro na ilha de S.Miguel

no dia 1 de Setembro (40 a 60 mm/24horas) e o segundo na ilha da Terceira no dia 2 de Setembro (60 a 80 mm/24horas). Ambos os máximos devem-se a precipitação orográfica, onde a passagem de uma massa de ar saturada sobre as ilhas é obrigada a subir o que leva à condensação e precipitação.

Nesta simulação o furacão Tanya faz a sua aparição a oeste do arquipélago dos Açores às 6

horas do dia 1 de Novembro na simulação do MM5 com uma pressão central de 992hPa. A depressão com sistema frontal associado move-se para este-noroeste passando pelo grupo central entre as 0 e 6 horas do dia 2 de Novembro. O MM5 prevê fortes gradientes de pressão em torno do centro da depressão o que leva ao aparecimento de ventos fortes em especial na estação das Lajes na ilha Terceira. Neste período a previsão do centro europeu produz uma depressão mais cheia sem sistema frontal associado e em movimento lento.

As estatísticas revelam um melhor comportamento do MM5 em relação às previsões do

centro europeu. A intensidade e direcção do vento volta a ser melhor simulada pelo MM5, existem grandes melhorias na pressão ao nível médio do mar (erros menores em 4hPa), a temperatura volta a apresentar erros menores em 1ºC. O modelo da Penn State consegue acertar na previsão da classe da precipitação em 51,7% dos casos contra os 38,3% do centro europeu.


56

2.3. Depressão muito cavada (Dezembro de 1996) As simulações foram realizadas para o período das 00h do dia 24 de Dezembro de 1996 até às

00h do dia 27 de Dezembro de 1996. História Sinóptica No dia 24 de Dezembro de 1996 começou a formar-se um sistema ciclónico a sudoeste dos

Açores (35ºN/40ºW). O sistema depressionário começou a mover-se para este-nordeste. Por volta das 1200 UTC do dia 24 o sistema entra em cavamento explosivo, de acordo com o critério de Sanders e Gyakum (1980)6, cavando 43 hPa num período de 24 horas (1,79 hPa/h). Por volta das 0600 UTC do dia 25 existe um olho bem definido sobre o grupo central dos Açores. O sistema move-se em seguida para noroeste e começa a encher.

Durante a permanência desta depressão sobre o grupo central foram registados às 1200 UTC do dia 25, ventos médios de 111km/h e rajadas e 154km/h na estação das Flores e uma pressão mínima de 974,3hPa na estação das Lajes.

PRESSÃO AO NÍVEL MÉDIO DO MAR

(24/12/1996 a 26/12/1996 - Estação das Lajes)

970

975

980

985

990

995

1000

1005

1010

1015

1020

0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72

Nº de horas

Pres

são

(hPa

)

Gráfico 4.11 – Pressão ao nível médio no mar na estação das Lajes.


Previsão

Sem chuva

Chuva fraca

Chuva Moderada


Sem chuva 9 7 0 0 16 33,3

Chuva fraca 4 8 2 0 14 29,2



if 16 20 12 0 24 50,0

Obs

erva

ção


6 Sanders e Gyakum (1980) definem esta taxa multiplicando a tendência da pressão observada por (sin 60/sen λ) onde λ é latitude


57

Previsão

Sem chuva

Chuva fraca

Chuva Moderada


Sem chuva 9 3 5 0 17 35,4

Chuva fraca 5 6 4 0 15 31,3



if 19 14 15 0 18 37,5

Obs

erva

ção


Temperatura aos 2 metros Estação D1 D2 D3 D4 D5 ECMWF Média Desvio

501 3,50 3,02 - - - 2,04 12,03 1,06 509 5,04 2,61 2,48 2,57 - 3,63 11,69 2,21 512 3,16 1,81 2,18 - 2,24 2,57 13,73 1,79



501 2,46 2,63 - - - 7,90 1006,93 6,95 509 5,66 4,71 4,82 4,77 - 11,28 1001,37 13,58 512 2,42 2,45 2,71 - 2,64 8,35 1004,47 10,13



501 6,90 6,77 - - - 7,94 17,44 8,82 509 4,04 3,81 3,72 3,47 - 5,59 6,20 2,97 512 3,59 4,32 4,51 - 4,11 3,67 9,13 5,01



501 18,62 18,96 - - - 16,87 219,17 154,00 509 31,16 27,75 30,71 58,36 - 33,26 220,83 99,86 512 26,20 27,72 27,68 - 22,85 36,83 206,67 98,66



58

Meteogramas

Temperatura aos 2m(24/12/1996 a 26/12/1996 - Estação das Lajes)

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Tem

pera

tura

(ºC

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsão Observações Gráfico 4.12 – Temperatura aos 2 metros na estação das Lajes.

Pressão ao nível médio do mar(24/12/1996 a 26/12/1996 - Estação das Lajes)

970

975

980

985

990

995

1000

1005

1010

1015

1020

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Pres

são

(hPa

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsões Observações Gráfico 4.13 – Pressão ao nível médio do mar na estação das Lajes.


59

Intensidade do vento aos 10m(24/12/1996 a 26/12/1996 - Estação das Lajes)

0

5

10

15

20

25

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Inte

nsid

ade

do v

ento

(m/s

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsão Observações Gráfico 4.14 – Intensidade do vento aos 10 metros na estação das Lajes.

Direcção do vento aos 10m(24/12/1996 a 26/12/1996 - Estação das Lajes)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

280

300

320

340

360

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Dire

cção

do

vent

o (º

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsão Observações Gráfico 4.15 – Direcção do vento aos 10 metros na estação das Lajes.


60


0

10

20

30

40

50

60

70

24 48 72


Chu

va A

cum

ulad

a (m

m)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsões Observações Gráfico 4.16 – Precipitação acumulada em 24 horas na estação das Lajes.

Mapas

-27.5 -27.25 -27

38.5

38.75

39

-27.5 -27.25 -27

38.5

38.75

39

-27.5 -27.25 -27

38.5

38.75

39



-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38




61

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

ECMWF - Previsão

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

MM5 - Domínio 1



Breves Conclusões Existem dois máximos de precipitação acumulada em S.Miguel e na Terceira no dia 25 de

Dezembro (180 a 200 mm/24horas), nesta situação o ar saturado a sul da ilha é obrigado a subir devido à orografia o que leva a condensação e precipitação. Também existe uma linha de


62

precipitação forte (100 a 120 mm/24horas) esta linha está associada a passagem de uma frente na região no dia 24 de Dezembro.

No início da simulação existe uma depressão (1000hPa) a sudoeste do arquipélago dos

Açores, esta depressão vai mover-se para noroeste atingindo o grupo central por volta das 0 horas do dia 25. É nesta altura que a depressão começa a cavar rapidamente atingindo os 988hPa às 12 horas do dia 25 ainda sobre o grupo central, o sistema começa então a mover-se para norte continuando a cavar atingindo os 980hPa às 18 horas do dia 25. Esta depressão leva a criação de fortes gradientes de pressão e, portanto, ventos fortes em todo o arquipélago dos Açores. Nesta simulação verificamos que a previsão do centro europeu produz uma depressão mais cavada (atinge os 974hPa às 18 horas do dia 25) com um centro mais pequeno e geralmente deslocada 1 grau para norte em relação a simulação do MM5.

Os dados estatísticos mostram que existem poucas diferenças nos erros na intensidade e

direcção do vento aos 10 metros simulados pelo MM5 e previstos pelo centro europeu. No entanto os erros na pressão média ao nível médio do mar do MM5 são menores em cerca de 5,5hPa (esta grande diferença pode estar associada a um cavamento excessivo do modelo do centro europeu e a um mau posicionamento do centro da depressão), a temperatura aos 2 metros prevista pelo modelo volta a apresentar um erro menor em cerca de 1ºC em relação a previsão do centro europeu. Durante os três dias de simulação modelo apresenta uma taxa de sucesso de 50,0% na previsão da classe da chuva acumulada ao passo que o centro europeu acerta em 37,5%, nota-se que o modelo consegue prever com maior exactidão situações de chuva moderada que o modelo do centro europeu.

2.4. Evento de precipitação intensa (Outubro de 1997) As simulações foram realizadas para o período das 00h do dia 30 de Dezembro de 1997 até às

00h do dia 2 de Novembro de 1997. História Em 31 de Outubro de 1997, após mais de uma semana de chuvas intensas que culminou com

cerca de duas horas de precipitação excepcional na madrugada de 31 de Outubro, ocorreu um escorregamento de terras na encosta do Outeiro das Freiras, sobranceira à povoação de Ribeira Quente, ilha de S. Miguel, provocando 29 mortos, 3 feridos graves e levando ao desalojamento de 36 agregados familiares num total de 114 pessoas. Particularmente afectada foi a Canada da Igreja Velha onde diversas habitações ficaram soterradas.

Figura 4.1 - A encarnado estão assinalados os escorregamentos de terras ocorridos a 31 de Outubro de 1997.

A Ponta da Albufeira foi formada pelo gigantesco escorregamento de terras que em 1630 atingiu o mar na zona do Castelo.


63


Previsão

Sem chuva

Chuva fraca

Chuva Moderada


Sem chuva 6 11 2 0 19 26,4

Chuva fraca 6 15 5 0 26 36,1



if 14 30 25 3 37 51,4

Obs

erva

ção


Previsão

Sem chuva

Chuva fraca

Chuva Moderada


Sem chuva 5 8 3 1 17 23,6

Chuva fraca 13 8 6 1 28 38,9



if 28 21 20 3 23 31,9

Obs

erva

ção



Estação D1 D2 D3 D4 D5 ECMWF Média Desvio 501 2,20 1,84 - - - 1,59 19,05 0,86 506 2,91 2,61 1,39 - - 2,53 18,30 0,85 509 2,67 1,04 0,99 1,18 - 2,30 18,51 0,73 511 3,08 1,39 1,20 1,39 - 2,57 18,12 0,96 512 3,08 1,35 1,65 - 1,56 2,93 18,38 1,08



501 2,27 1,75 - - - 1,04 1011,37 1,44 506 0,93 0,83 0,94 - - 1,43 1008,36 1,42 509 1,86 2,06 1,36 1,35 - 1,72 1008,90 1,79 511 1,23 1,41 1,08 1,14 - 1,29 1008,14 1,80 512 1,41 1,25 1,31 - 1,25 2,10 1006,00 3,37



501 4,10 4,86 - - - 4,53 6,18 1,74 506 2,29 2,52 2,90 - - 4,61 8,79 4,16 509 3,96 4,12 4,46 4,79 - 3,96 8,14 1,49 511 4,04 4,26 4,03 3,72 - 3,68 8,04 2,91 512 5,80 3,56 3,10 0,00 3,34 5,83 5,70 2,09



64

Direcção do vento aos 10 metros

Estação D1 D2 D3 D4 D5 ECMWF Média Desvio 501 35,77 35,77 - - - 33,85 35,00 10,00 506 39,36 39,36 32,18 - - 38,67 45,00 18,34 509 14,72 14,72 16,54 11,65 - 22,30 81,67 41,30 511 96,54 96,54 96,17 94,57 - 205,44 104,17 80,96 512 27,79 27,79 22,55 - - 99,03 59,17 34,23


Meteogramas

Temperatura aos 2m(30/10/1997 a 01/11/1997 - Estação da Ponta Delgada)

17

18

19

20

21

22

23

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Tem

pera

tura

(ºC

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 5 Previsão Observações Gráfico 4.17 – Temperatura aos 2 metros na estação da Ponta Delgada.

Pressão ao nível médio do mar

(30/10/1997 a 01/11/1997 - Estação da Ponta Delgada)

1000

1002

1004

1006

1008

1010

1012

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Pres

são

(hPa

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 5 Previsão Observações Gráfico 4.18 – Pressão ao nível médio do mar na estação da Ponta Delgada.


65

Intensidade do vento aos 10m(30/10/1997 a 01/11/1997 - Estação da Ponta Delgada)

2

4

6

8

10

12

14

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Inte

nsid

ade

do v

ento

(m/s

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 5 Previsão Observações Gráfico 4.19 – Intensidade do vento aos 10 metros na estação da Ponta Delgada.

Direcção do vento aos 10m(30/10/1997 a 01/11/1997 - Estação da Ponta Delgada)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

280

300

320

340

360

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Dire

cção

do

vent

o (º

)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 5 Previsão Observações Gráfico 4.20 – Direcção do vento aos 10 metros na estação da Ponta Delgada.


66

Chuva Acumulada em 24 horas(30/10/1997 a 01/11/1997 - Estação da Ponta Delgada)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

24 48 72


Chu

va A

cum

ulad

a (m

m)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 5 Previsão Observações Gráfico 4.21 – Precipitação acumulada em 24 horas na estação da Ponta Delgada.


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

120

24 48 72


Chu

va A

cum

ulad

a (m

m)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsão Observações Gráfico 4.22 – Precipitação acumulada em 24 horas na estação das Lajes.


67

Chuva Acumulada em 24 horas(30/10/1997 a 01/11/1997 - Estação da Angra)

0

10

20

30

40

50

60

70

24 48 72


Chu

va A

cum

ulad

a (m

m)

Domínio 1 Domínio 2 Domínio 3 Domínio 4 Previsão Observações Gráfico 4.23 – Precipitação acumulada em 24 horas na estação da Angra do Heroísmo.

Mapas

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

ECMWF - Previsão

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

MM5 - Domínio 5

0 0.1 3 12 25 40 60 80 100 120 140 160 180 200 Mapa 4.9 – Precipitação acumulada em 24 horas (mm)

(Dias 30 e 31 de Outubro de 1997 e no dia 1 de Novembro de 1997).


68

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

ECMWF - Previsão

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

MM5 - Domínio 1




69

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

06h de 30/10-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

12h de 30/10

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

18h de 30/10-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

00h de 31/10

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Mapa 4.11 – Pressão (hPa), temperatura (ºC) e vento (cada barbela corresponde a 10 knots).

Breves Conclusões Ao longo dos três dias de simulação verificou-se uma grande taxa de precipitação (> 200

mm/24horas) na ilha da S.Miguel em especial no dia 30 de Novembro. As previsões do centro europeu para o mesmo período apresentam valores bem menores de precipitação para a ilha. Durante estes três dias a ilha de S.Miguel encontra-se rodeada de uma massa de ar com humidade relativa muito elevada. Nota-se ao longo do primeiro dia de simulação um aquecimento gradual da região onde ocorre a precipitação, este aquecimento deve-se à libertação de calor latente durante a precipitação. Os máximos ocorridos nos dias 31 de Outubro e 1 de Novembro devem-se a precipitação orográfica. No dia 30 de Novembro além da precipitação orográfica temos que ter em conta a convergência do vento a sul e norte da ilha, que provocam movimentos ascendentes que levaram a condensação e precipitação.

Nesta simulação existe uma depressão fraca (1004hPa) a sul do arquipélago dos açores que

permanece praticamente imóvel durante os três dias, os ventos fracos provocados por esta depressão misturam o ar mais húmido na região lentamente criando uma região com húmida relativamente baixa (70 a 75 %) na região dos açores ao fim de 60 horas de simulação.

Nesta simulação os parâmetros estatísticos revelam que a intensidade e direcção do vento

previstos pelo MM5 e pelo centro europeu ao longo dos três dias de simulação são pouco diferentes. Na pressão ao nível médio do mar também não se verificam grandes diferenças mas a temperatura prevista pelo MM5 continua a apresentar erros menores. A taxa de sucesso do modelo em prever a classe da chuva é de 51,4% e do centro europeu de 31,9%, o modelo consegue prever 16 casos de chuva moderada e o centro europeu só consegue prever 9 no entanto o centro europeu consegue prever 1 caso de chuva forte e o MM5 não.


70

2.5. Ciclogénese explosiva (Outubro de 2002)

As simulações foram realizadas para o período das 00h do dia 16 de Outubro de 2002 até às 00h do dia 19 de Novembro de 2002.

História Sinóptica As observações nas estações das Flores e da Horta no Arquipélago dos Açores nos dias 17 e

18 de Outubro de 2002 permitiram observar a passagem de uma depressão em cavamento explosivo, de acordo com o critério de Sanders e Gyakum (1980). No dia 17 uma depressão localizada a noroeste do Grupo Ocidental (depressão N) deslocou-se para sudeste, interagindo com uma depressão localizada mais a sul, deslocando-se de oeste (depressão S). Os valores da pressão na estação meteorológica das Flores permitem identificar a passagem da depressão S no dia 17 às 18 UTC e a passagem da depressão N na fase final de cavamento explosivo. Nos dias seguintes (19 e 20 de Outubro) a depressão resultante ocupou uma vasta área do Atlântico nordeste.

PRESSÃO AO NÍVEL MÉDIO DO MAR(17 e 18 de Outubro de 2002 - Estação das Flores)

975

980

985

990

995

1000

1005

1010

1015

1020

1025

0 6 12 18 24 30 36 42 48

Nº de horas

Pres

são

(hPa

)

Gráfico 4.24 – Pressão ao nível médio no mar na estação das Flores.


Previsão

Sem chuva

Chuva fraca

Chuva Moderada


Sem chuva 33 5 0 0 38 45,2

Chuva fraca 1 7 7 0 15 17,9



if 34 22 27 1 59 70,2

Obs

erva

ção



71

Previsão

Sem chuva

Chuva fraca

Chuva Moderada


Sem chuva 34 1 3 0 38 45,2

Chuva fraca 2 4 11 0 17 20,2



if 42 17 24 1 47 56,0

Obs

erva

ção


Temperatura aos 2 metros Estação D1 D2 D3 D4 D5 ECMWF Média Desvio

501 2,70 2,31 - - - 2,15 15,94 1,76 502 2,10 1,73 - - - 1,67 16,41 1,35 506 2,73 2,34 1,82 - - 1,93 16,27 1,56 509 2,95 1,84 1,83 1,88 - 2,22 16,26 2,28 511 3,45 1,97 1,76 1,95 - 2,43 15,58 1,89 512 2,67 1,04 1,14 - 1,16 2,43 16,62 2,08



501 0,94 1,13 - - - 3,18 1004,44 16,81 502 0,78 1,02 - - - 3,26 1004,54 17,10 506 2,45 2,56 2,27 - - 2,44 1005,46 18,21 509 1,65 1,52 1,47 1,41 - 1,60 1005,94 17,08 511 0,69 0,97 0,95 0,78 - 1,24 1006,14 16,40 512 1,66 1,65 1,96 - 1,86 2,17 1007,20 16,04



501 5,15 5,72 - - - 3,93 6,28 6,28 502 3,33 3,79 - - - 5,09 8,33 8,33 506 4,09 4,27 3,55 - - 4,02 7,82 7,82 509 5,58 4,81 5,01 5,11 - 4,40 5,36 3,26 511 4,70 3,75 3,63 3,38 - 2,43 5,43 3,24 512 3,09 2,67 2,73 - 2,31 3,67 7,11 4,94



501 31,44 31,04 - - - 103,10 205,00 100,86 502 34,59 33,59 - - - 206,14 208,33 116,37 506 100,22 100,28 30,03 - - 102,55 190,00 90,35 509 29,32 29,27 26,07 27,05 - 35,70 245,83 75,85 511 35,39 35,06 28,62 32,87 - 196,93 222,50 98,45 512 24,57 24,65 16,77 - 102,28 34,23 209,17 99,04



72

Meteogramas

Temperatura aos 2m(17/10/2002 a 19/10/2002 - Estação das Flores)

12

13

14

15

16

17

18

19

20

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Tem

pera

tura

(ºC

)

Domínio 1 Domínio 2 Previsão Observações Gráfico 4.25 – Temperatura aos 2 metros na estação das Flores.

Pressão ao nível médio do mar(17/10/2002 a 19/10/2002 - Estação das Flores)

975

980

985

990

995

1000

1005

1010

1015

1020

1025

1030

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Pres

são

(hPa

)

Domínio 1 Domínio 2 Previsão Oservações Gráfico 4.26 – Pressão ao nível médio do mar na estação das Flores.


73

Intensidade do vento aos 10m(17/10/2002 a 19/10/2002 - Estação das Flores)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72


Inte

nsid

ade

do v

ento

(m/s

)

Domínio 1 Domínio 2 Previsão Observações Gráfico 4.27 – Intensidade do vento aos 10 metros na estação das Flores.

Chuva Acumulada em 24 horas(17/10/2002 a 19/10/2002 - Estação das Flores)

0

10

20

30

40

50

60

24 48 72


Chu

va A

cum

ulad

a (m

m)

Domínio 1 Domínio 2 ECMWF Estação 501 Gráfico 4.28 – Precipitação acumulada em 24 horas na estação das Flores.


74

Mapas

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

ECMWF - Previsão

-41 -39 -37 -35 -33 -31 -29 -27 -25 -23 -21 -19 -17 -153132333435363738394041424344

MM5 - Domínio 1




75

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

-26 -25.75 -25.5 -25.25 -25

37.5

37.75

38

6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 360 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000 0.1 3 12 25 40 60 80 100 120 140 160 180 200 Mapa 4.13 – Precipitação acumulada no dia 18/10/2002 (mm) à esquerda,


Breves Conclusões Nesta simulação voltamos a verificar a existência de precipitação orográfica na ilha de

S.Miguel (80 a 100 mm/24horas) e na ilha Terceira (40 a 60 mm/24horas) no dia 17 de Outubro. Os pequenos máximos de dia 16 nas simulações do MM5 e na previsão do centro europeu podem ser explicados por convergência de vento à superfície que levam a movimentos ascendentes e consequentemente condensação e precipitação.

Por volta das 12 horas do dia 17 de Outubro “surge” uma depressão com uma pressão central

de 1008hPa a oeste dos Açores, esta começa a mover-se para nordeste e a cavar rapidamente atingindo os 992hPa às 0 horas de dia 18. A depressão agora situada a norte dos Açores continua a cavar e movimenta-se para sul, na altura em que o centro da depressão atinge o grupo central (18 horas do dia 18) esta encontra-se com a sua pressão mínima de 972hPa. Os grandes gradientes de pressão criados em torno do centro da depressão levam ao aparecimento de ventos fortes em todo o arquipélago em especial nas Flores e no Corvo. Nesta simulação as previsões do MM5 e do centro europeu só diferem na posição do centro da depressão.

A intensidade do vento prevista pelo centro europeu apresenta erros menores, no entanto a

direcção prevista apresenta erros muito grandes quando comparados com a simulação do MM5 em especial nas estações das Flores, Corvo e Angra do Heroísmo, estes erros podem ser devidos a uma má localização do centro da depressão na previsão do centro europeu. Esta localização incorrecta também pode explicar os maiores erros encontrados na pressão ao nível médio do mar. A temperatura aos 2 metros também é melhor simulada pelo MM5 nos domínios 3, 4 e 5, o domínio 1 apresenta erros superiores a previsão do centro europeu. A taxa de sucesso de modelo na previsão da classe da precipitação é de 70,2% (prevendo chuva moderada correctamente em 19 ocasiões) ao passo que a previsão do centro europeu têm uma taxa de sucesso de 56,0% (prevê chuva moderada correctamente em 9 ocasiões).


76

CAPÍTULO 5 – CONCLUSÕES

Após a realização dos testes de sensibilidade a parameterização escolhida foi,

Esquemas Domínio Cumulus Microfísica Camada Limite Planetária

1 Kain-Fritsch 2 2 Kain-Fritsch 2 3 Kain-Fritsch 2 4 Grell 5 Grell

Simple Ice MRF PBL

Tabela 5.1 – Melhor parameterização para o arquipélago dos Açores. esta escolha já foi explicada anteriormente (na página 42) e como já referi a escolha é extremamente complicada e tendo sido em grande parte realizada de forma a conseguir melhorar a previsão da precipitação em detrimento dos restantes parâmetros. Ambos os casos analisados são referentes a situações de mau tempo no arquipélago dos Açores e seria aconselhável fazer mais um conjunto de teste a pelo menos uma situação de bom tempo para verificar se a parameterização escolhida produz bons resultados.

Com a realização dos testes de sensibilidade verificou-se que para a pressão ao nível médio do mar o esquema de Kain-Fritsch 2 é aquele que melhor consegue acompanhar o cavamento dos sistemas e apresenta depressões mais cavadas. Nota-se ainda que o esquema de Anthes-Kuo produz depressões pouco cavadas e grandes valores de precipitação, o que pode explicar em parte os grandes erros encontrados em ambos os parâmetros. A temperatura aos 2 metros e o campo do vento aos 10 metros não são afectados de forma significativa pelos diferentes esquemas testados e a precipitação é bastante influenciada pelo esquema de cumulus verificando-se ainda que o esquema de microfísica tem impacto sobretudo em situações de depressões com sistema frontal associado. Verificou-se também que os esquemas de cumulus e microfísica influenciam a trajectória das depressões o que não se verifica com o esquema de camada limite planetária.

Na análise dos resultados foram escolhidos os pontos mais próximos das estações

meteorológicas, aos quais foram aplicados testes estatísticos, que fazem uma comparação entre os valores modelados pelo modelo MM5 e pelo modelo do ECMWF com os valores registados nas estações meteorológicas. Os testes aplicados não são capazes de detectar erros de fase e erros de localização o que em certos casos leva ao aparecimento de grandes erros.

Os casos de estudo revelam que o modelo MM5 produz melhores resultados que o modelo do

ECMWF, em especial na previsão na pressão ao nível médio do mar, temperatura aos 2 metros e precipitação. Nos dois furacões estudados verificamos que os resultados obtidos pelo modelo MM5 superam bastante os resultados do modelo do ECMWF. O modelo MM5 parece modelar melhor a posição do centro das depressões e pode este melhor posicionamento que explica os melhores resultados obtidos pelo modelo MM5 para a pressão ao nível médio do mar. Os casos de estudo mostram ainda que os domínios 4 e 5 não apresentam na maioria dos casos resultados melhores que os 3 domínios de malha grossa, sendo assim estes dois domínios podem ser “desligados” poupando-se assim muito tempo de cpu sem se perder nada em termos de previsão.

O modelo da PSU/NCAR prevê bastante precipitação orográfica na Terceira e S.Miguel esta previsão vai de encontro aos valores climatológicos que prevêem precipitações elevadas nestas ilhas.


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previsão do tempo com modelos de mesoscala: casos de ... · primeiros tempos o estado do céu era...

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