Caracterização hidrodinâmica e elétrica de sistemas convectivos de mesoescala por Cesar Augustus Assis Beneti - Versão HTML

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Universidade de S˜

ao Paulo

Instituto de Astronomia, Geof´ısica e Ciências Atmosféricas

Departamento de Ciências Atmosféricas

Cesar Augustus Assis Beneti

Caracterizaç˜

ao Hidrodinâmica e Elétrica de

Sistemas Convectivos de Mesoescala

ao Paulo

2012

Cesar Augustus Assis Beneti

Caracterizaç˜

ao Hidrodinâmica e Elétrica de

Sistemas Convectivos de Mesoescala

Tese apresentada ao Departamento de Ciências

Atmosféricas do Instituto de Astronomia, Geof´ısica

e Ciências Atmosféricas da Universidade de

ao Paulo como parte dos requisitos para a

obtenç˜

ao do t´ıtulo de Doutor em Ciências.

Área de Concentraç˜

ao: Meteorologia

Orientador: Prof. Dr. Augusto José Pereira

Filho

Vers˜

ao Corrigida. O original encontra-se dis-

pon´ıvel na Biblioteca da Unidade e na Bibli-

oteca Digital de Teses e Dissertaç˜

oes da USP

(BDTD).

ao Paulo

2012

A Claudia, Julia, Lucas e Sara, fonte de amor e alegria.

Agradecimentos

À minha esposa e filhos, pelo amor incondicional e compreens˜

ao em todos os momentos

que precisei me ausentar.

Aos meus pais, sempre presentes na minha vida, com amor e dignidade.

Ao meu orientador, Prof. Dr. Augusto José Pereira Filho, pelo apoio acadêmico,

confiança e amizade.

A Leonardo Calvetti, Marco Jusevicius, Cezar Duquia e Itamar Moreira, pela ami-

zade e profissionalismo, companheiros que diviram comigo todos os projetos e atividades

operacionais no SIMEPAR.

A Eloa Damian, Ieda Pscheidt, Vanessa Ramalho, Thiago Alves, André Santos e

Réverton Neundorff que desenvolveram ótimos trabalhos acadêmicos e organizaram grande

volume de dados de radar e relâmpagos de forma rápida e eficiente, colaborando para o

desenvolvimento e processamento de informaç˜

oes utilizadas neste estudo.

Aos meteorologistas do Instituto Tecnológico SIMEPAR que, com dedicaç˜

ao e profissi-

onalismo sempre mantiveram a operaç˜

ao ininterrupta, e aos demais colegas do SIMEPAR

que, com respeito, muita paciência e dedicaç˜

ao, me apoiaram e ensinaram a administrar

uma instituiç˜

ao repleta de desafios,

Ao CNPq, pelo apoio financeiro que, sob o projeto No:200503/91-6, proporcionou uma

bolsa de doutorado no exterior e, posteriormente, permitiu e incentivou a conclus˜

ao deste

projeto.

Esta tese foi escrita em LATEX com a classe IAGTESE, para teses e dissertaç˜oes do IAG.

Resumo

A rotina operacional de monitoramento e previs˜

ao de tempo tem mudado bastante nos

últimos anos. Além de informaç˜

oes convencionais existentes, que s˜

ao bem conhecidas nos

centros operacionais, os dados obtidos por sensoriamento remoto através de satélites, rada-

res meteorológicos e sensores de detecç˜

ao de descargas atmosféricas fornecem informaç˜

oes

vitais e em tempo real, sendo estas as principais ferramentas para a detecç˜

ao e previs˜

ao

de tempestades severas.

Na América do Sul, em especial o nordeste da Argentina, Paraguai, Uruguai e o sul

do Brasil s˜

ao regi˜

oes particularmente sujeitas a ocorrência de eventos severos (precipitaç˜

ao

intensa, granizo, enchentes e intensa atividade elétrica, além de vendavais e tornados).

No sul do Brasil, a distribuiç˜

ao mensal de chuvas é bastante uniforme, porém com alta

variabilidade diária associada, principalmente, à passagem das frentes frias pela regi˜

ao e

aos Sistemas Convectivos de Mesoescala, que se formam nessa regi˜

ao.

A principal atividade econômica nessa regi˜

ao do Brasil é a agroindústria, diretamente

dependente da distribuiç˜

ao da precipitaç˜

ao para a produç˜

ao, como também suscept´ıvel

aos fenômenos meteorológicos adversos associados. Além desta atividade, a regi˜

ao sul é

responsável pela produç˜

ao de, aproximadamente, 35% de toda a energia elétrica utilizada

no pa´ıs.

O objetivo principal desta pesquisa foi estudar os aspectos espaciais e temporais das

atividades elétricsa durante os eventos de Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) e

examinar as poss´ıveis relaç˜

oes entre o ambiente no qual essas tempestades se desenvolvem

e as caracter´ısticas elétricas e hidrometeorológicas desses sistemas, conforme observados

por um radar meteorológico e uma rede de deteç˜

ao de relâmpagos no sul do Brasil, prin-

cipalmente, e também com informaç˜

oes de satélites meteorológicos, dados de superf´ıcie e

análises de modelos numéricos.

Os resultados deste trabalho mostraram a importância das caracter´ısticas dinâmicas na

regi˜

ao, em especial a presença dos jatos em baixos n´ıveis com a convergência de umidade

na regi˜

ao para a organizaç˜

ao dos eventos de SCM, como também a distribuiç˜

ao dos regimes

de precipitaç˜

ao com caracter´ısticas distintas de estrutura de refletividade observada por

radar e também de atividade elétrica durante os eventos analisados.

Espera-se que os resultados deste trabalho ajudem a entender melhor a relaç˜

ao dos sis-

temas convectivos de mesoescala e sua estrutura e evoluç˜

ao, como observados e detectados

pelos sistemas remotos de monitoramento hidrometeorológico, além de um melhor entendi-

mento e aperfeiçoamento de nossas habilidades de análise e previs˜

ao de tempo relacionados

a esses eventos severos com precipitaç˜

ao intensa.

Abstract

The operational routine in weather monitoring and forecasting has changed a lot in the

past years. Besides conventional information, well known in operational centers, data from

remote sensing such as satellite, weather radars and lightning detection network provide

vital information in real time, as the main tools for severe weather detection and forecasting

In South America, specially northeastern Argentina, Paraguay, Uruguay and southern

Brazil are regions prone to severe weather (intense precipitation, hail, floddings, lightning,

tornadoes and gust winds). In the South of Brazil, monthly precipitation distribution is

very uniform, but with daily variability associated, mostly, with the passage of cold fronts

through the region and to mesoscale convective systems, forming in this area.

The major economical activity in this region of Brazil is agroindustry, directly depen-

dent of precipitation distribution for production and also susceptible to diverse meteoro-

logical events associated with it. Besides this activity, the south region is responsible for

the production of, approximately, 35% of all electric energy used in the country.

The main goal of this research was to study spatial and temporal aspects of the electrical

activity during MCS events, as observed by a weather radar and a network of ligthning

detection sensors in the south of Brazil, and to examine possible relations between the

environment in which these storms develop and electrical characteristics of these weather

systems, using weather radar, lightning, satellite and numerical model information.

The results of this work showed the importance of the dynamic characteristics in the

regial, specially the presence of low level jets and humidity convergence in the region

to organize MCS events, as well as a distribution of precipitation regimes whith distinct

characteristics of radar reflectivity and electrical activity during the analysed events.

With this work we expect to contribute with the understanding of the relation of

MCS structure and evolution as observed and detected by hydrometeorological monitoring

systems and to improve the comprehension and ability to analyse and forecast such severe

weather systems.

Sumário

1. Introduç˜

ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

1.1

Motivaç˜

ao e Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

1.2

Revis˜

ao Bibliogr´

afica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

1.2.1

Morfologia dos Sistemas Convectivos de Mesoescala . . . . . . . . .

22

1.2.2

Classificaç˜

ao da Estrutura dos Sistemas Convectivos de Mesoescala

25

1.2.3

Processos de Eletrificaç˜

ao nos Sistemas Convectivos de Mesoescala .

30

1.2.4

Distribuiç˜

ao das Cargas El´

etricas nos Sistemas Convectivos de Me-

soescala . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

34

1.2.5

Caracter´ısticas das Descargas El´

etricas Atmosf´

ericas nos Sistemas

Convectivos de Mesoescala . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

1.2.6

Os Sistemas Convectivos de Mesoescala na Regi˜

ao Sudeste da Am´

erica

do Sul . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40

2. Metodologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

47

2.1

Rede de Monitoramento Hidrometeorol´

ogico . . . . . . . . . . . . . . . . .

47

2.1.1

Radar Meteorol´

ogico Banda-S Doppler . . . . . . . . . . . . . . . .

47

2.1.2

Rede de Detecç˜

ao e Localizaç˜

ao de Relˆ

ampagos . . . . . . . . . . .

53

2.1.3

Sat´

elite Meteorol´

ogico

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

57

2.1.4

Estaç˜

oes Hidrometeorol´

ogicas Telem´

etricas de Superf´ıcie . . . . . .

58

2.1.5

Radiossondagem

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

58

2.1.6

An´

alise de Modelo Num´

erico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

60

2.2

Separaç˜

ao de ´

Areas Convectivas e Estratiformes no Radar

. . . . . . . . .

61

2.3

Casos Selecionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

64

3. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

67

3.1

Caracter´ısticas Sin´

oticas dos Sistemas Convectivos de Mesoescala

. . . . .

71

3.1.1

Campos M´

edios do Modelo GFS durante os eventos de SCM . . . .

71

3.1.2

Observaç˜

oes com Sat´

elite Meteorol´

ogico durante os eventos de SCM

77

3.2

Regimes de Precipitaç˜

ao dos Sistemas Convectivos de Mesoescala

. . . . .

78

3.3

Observaç˜

oes com Radar dos Sistemas Convectivos de Mesoescala . . . . . .

85

3.4

Caracter´ısticas El´

etricas dos Sistemas Convectivos de Mesoescala

. . . . .

93

3.4.1

Caracter´ısticas dos Relˆ

ampagos observados nos eventos de SCM . .

93

3.4.2

Mapas de Densidade de Relˆ

ampagos

. . . . . . . . . . . . . . . . .

96

4. Conclus˜

oes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

99

Referˆ

encias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

Apˆ

endice

121

A. Especificaç˜

oes T´

ecnicas do Radar Meteorol´

ogico DWSR-95S . . . . . . . . . . . 123

B. Seleç˜

ao de Sistemas Convectivos de Mesoescala

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

Lista de Figuras

1.1

Densidade Anual de relˆ

ampagos (em km2/ano) a partir dos dados de 5 anos

do sensor LIS/OTD, adaptado de Goodman e Cecil (2002). . . . . . . . . .

19

1.2

Modelo conceitual de um SCM em est´

agio maduro. (Adaptado de Houze,

2004). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

23

1.3

a) Classificaç˜

ao dos SCMs, segundo Bluenstein and Jain (1985). b) Classi-

ficaç˜

ao dos SCMs, segundo Blanchard (1990).

. . . . . . . . . . . . . . . .

28

1.4

Modelo conceitual de trˆ

es principais classificaç˜

oes dos SCM: Estratiforme

Posterior (EP), Estratiforme Anterior (EA) e Estratiforme Paralelo (EPar),

proposto por Parker e Johnson (2000). Os tons de cinza representam contor-

nos de refletividade, sendo os mais escuros as regi˜

oes convectivas. (Adaptado

de Parker Johnson 2000) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

1.5

Esquema de classificaç˜

ao do desenvolvimento dos SCMs observados por ra-

dar. As linhas s´

olidas e contornos representam n´ıveis de refletividade rela-

tiva e as linhas pontilhadas as porç˜

oes da n´

uvem fria observada por sat´

elite.

(Adaptado de Jirak et al. 2003) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

1.6

Modelo conceitual de carregamento por mecanismo n˜

ao-indutivo (CNI) em

uma tempestade isolada, com tripolo, proposto por Williams (1989). (Adap-

tado de Saunders, 2008) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

1.7

Est´

agios de eletrificaç˜

ao de uma tempestade por carregamento convectivo.

(de Saunders 2008) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

34

1.8

Modelo conceitual para estrutura de cargas em tempestades isoladas e ma-

duras de Stolzenburg et al. (1998) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

1.9

Modelo conceitual para estrutura de cargas em SCM, de Stolzenburg et al.

(1998) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

36

1.10 Distribuiç˜

ao sazonal m´

edia de relˆ

ampagos observados com sensores OTD/LIS.

(Adaptado de Albrecht et al 2011) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41

1.11 Distribuiç˜

ao da precipitaç˜

ao sazonal m´

edia mensal atrav´

es de an´

alises de

dados de sat´

elites, pluviˆ

ometros e rean´

alises do CPC-CMAP (Climate Pre-

diction Center - CPC Merged Analysis Precipitation). . . . . . . . . . . . .

42

1.12 Precipitaç˜

ao Sazonal M´

edia Mensal no Paran´

a . . . . . . . . . . . . . . . .

43

1.13 Distribuiç˜

ao espacial e mensal dos CCMs na estaç˜

ao quente, respectiva-

mente. (de Durkee et al. 2009; e Durkee e Mote 2009) . . . . . . . . . . . .

44

2.1

Infra-estrutura de monitoramento hidrometeorol´

ogico no sul do Brasil. . . .

48

2.2

Estrat´

egia de coleta de dados volum´

etricos.

Em amarelo as respectivas

elevaç˜

oes da antena com ˆ

angulos de 0.5◦a 6.0◦, e em azul as elevaç˜

oes acima

de 6.0◦, utilizadas, conforme apresentada na Tabela A.1, do Apˆ

endice A. .

49

2.3

Eco de terreno nos dados volum´

etricos de radar. . . . . . . . . . . . . . . .

50

2.4

Sistema de coordenadas do radar e interpolaç˜

ao em coordenadas Cartesianas. 51

2.5

Exemplo de dados de radar (seç˜

ao vertical) com interpolaç˜

ao e controle de

qualidade

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

52

2.6

Localicaç˜

ao e Eficiˆ

encia de Detecç˜

ao dos sensores de detecç˜

ao de relˆ

ampagos

da RINDAT. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

54

2.7

etodo de agrupamento espacial de descargas nuvem-solo em relˆ

ampagos.

(Adaptado de Cummins et al. 1998)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

57

2.8

Localizaç˜

ao do radar meteorol´

ogico, estaç˜

oes hidrometeorol´

ogicas autom´

aticas

e radissondagem na ´

area de 200km de raio do radar. . . . . . . . . . . . . .

59

2.9

Perfil vertical de temperatura da estaç˜

ao de radiossondagem de Curitiba

(c´

odigo OMM 83840): (a) Dados hist´

oricos das sondagens das 00UTC e

12UTC dispon´ıveis; (b) Distribuiç˜

ao anual do perfil vertical m´

edio do per´ıodo

de 2000 a 2010. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

60

2.10 Exemplo de particionamento estratiforme e convectivo utilizado no estudo

65

3.1

Imagens de sat´

elite (canal IR) e relˆ

ampagos para o SCM de 04/10/2005.

.

69

3.2

An´

alises do modelo GFS para 12UTC de 04 e 05/10/2005 . . . . . . . . . .

70

3.3

Imagens de radar e relˆ

ampagos para o SCM de 04/10/2005 . . . . . . . . .

72

3.4

Campo m´

edio de an´

alises do GFS para os SCM classificados como CDEP .

74

3.5

Campo m´

edio de an´

alises do GFS para os SCM classificados como SCM100

75

3.6

Campo m´

edio de an´

alises do GFS para os SCM classificados como SCI

. .

76

3.7

Distribuiç˜

ao dos valores m´

edios de CAPE (em J/kg) e fluxo de umidade

Q (em kg/m/s) para os SCM organizados, CDEP e SCM100, e os eventos

isolados, SCI, obtidos a partir das an´

alises do GFS. . . . . . . . . . . . . .

77

3.8

Distribuiç˜

ao espacial dos SCM observados por sat´

elite, canal IR4, durante

o dia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

78

3.9

Histogramas de Frequˆ

encia Relativa dos SCm observados por sat´

elite, canal

IR4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

79

3.10 Diagrama de Frequˆ

encia com Altura (DFA) para os 4 regimes de precipitaç˜

ao. 81

3.11 Distribuiç˜

ao de frequˆ

encia anual e hor´

aria dos regimes de precipitç˜

ao. . . .

84

3.12 Distribuiç˜

ao hor´

aria e mensal dos sistemas convectivos isolados identificados

com radar meteorol´

ogico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

86

3.13 Distribuiç˜

ao hor´

aria e mensal dos SCM identificados com radar meteorol´

ogico. 87

3.14 Orientaç˜

ao espacial das elipses no radar, ´

area das elipses e altura do topo

do eco de 15dBZpara os SCM observados, CDEP e SCM100. . . . . . . . .

88

3.15 Gr´

afico Box-Whiskers para VIL, VII, VILD e CAPE para os SCM CDEP-

Neg, CDEP-Pos e SCM100 selecionados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

90

3.16 Gr´

afico Box-Whiskers para o perfil vertical de refletividade m´

axima nas

isotermas de 10C, 0C, -10C, -20C e -40C. S˜

ao apresentados os quartis 25%,

50% e 75% e o desvi˜

ao padr˜

ao dos dados observados. . . . . . . . . . . . .

91

3.17 Histograma de Frequˆ

encia FAD de refletividade para os eventos CDEP e

SCM100. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

92

3.18 Histograma dos dados de precipitaç˜

ao (em mm/h) e rajada de ventos (m/s)

nas estaç˜

oes telem´

etricas quando da observaç˜

ao dos eventos SCM. . . . . .

93

3.19 Ciclo diurno e anual de relˆ

ampagos observados com os SCMs organizados

(CDEP-Neg, CDEP-Pos e SCM100). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

94

3.20 Distribuiç˜

ao de correntes nos relˆ

ampagos na ´

area dos SCM.

. . . . . . . .

96

3.21 Boxplot com Distribuiç˜

ao de correntes nos relˆ

ampagos nas regi˜

oes estrati-

formes e convectivas dos SCM.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

96

3.22 Mapas de Densidade de Relˆ

ampagos Total no Paran´

a (Per´ıodo Janeiro/2000

a Dezembro/2010), em relˆ

ampagos/km2/ano. . . . . . . . . . . . . . . . . .

98

3.23 Mapas de Densidade de Relˆ

ampagos com m´

edia mensal por estaç˜

ao do ano

no Paran´

a (Per´ıodo Janeiro/2000 a Dezembro/2010). . . . . . . . . . . . .

98

A.1 S´ıtio do radar meteorol´

ogico EEC/DWSR-95S . . . . . . . . . . . . . . . . 124

Lista de Tabelas

1.1

Definiç˜

oes de SCM baseados em informaç˜

oes de sat´

elite no canal infra-

vermelho. (Adaptado de Jirak et al. 2003) . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

3.1

Caracter´ısticas dos regimes de precipitaç˜

ao identificados com o algoritmo

KMEANS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

83

3.2

Distribuiç˜

ao dos eventos de SCM nos clusters identificados com o algoritmo

KMEANS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

83

3.3

Multiplicidade dos relˆ

ampagos nuvem-solo observados durante os eventos de

SCM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

94

A.1 Caracter´ısticas t´

ecnicas do radar meteorol´

ogico EEC/DWSR-95S . . . . . . 125

B.1 Caracter´ısticas el´

etricas dos SCMs selecionados

. . . . . . . . . . . . . . . 128

Cap´ıtulo

1

Introduç˜

ao

1.1

Motivaç˜

ao e Objetivos

Nas últimas décadas, um grande esforço de pesquisa tem-se realizado no sentido de

aprimorar o conhecimento referente aos Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCMs). Os

SCMs est˜

ao presentes em todo o globo e têm um importante papel no ciclo hidrológico

terrestre, por estarem associados a diversos fenômenos associados a desastres, tais como

chuvas intensas, enchentes relâmpago, e eventos de tempo severo (granizo, vendavais, e

descargas elétricas atmosféricas). Ocorrem em grandes áreas das Américas, produzindo

eventos de tempo severo (Maddox, 1980; Velasco e Fritsch, 1987; Machado et al., 1998;

Laing e Fritsch, 1997, 2000; Mota, 2003), e s˜

ao também importantes por causa do efeito

que têm no ambiente de larga escala e na subsequente evoluç˜

ao da situaç˜

ao meteorológica

(Lang e Rutledge, 2002; Schumacher e Johnson, 2005). A previsibilidade dos SCM é um problema significativo, devido ao seu tamanho, frequência e longevidade, e é bastante

reduzida, dada a escala espacial relativamente curta em que ocorrem. A necessidade de

previs˜

ao da atividade convectiva e, principalmente, elétrica dos SCM tem sido uma meta

importante para os cientistas e meteorologistas a algumas décadas (Zipser, 1982) e até o presente continua um desafio.

A rotina operacional de monitoramento e previs˜

ao de tempo tem mudado bastante nos

últimos anos. Além de informaç˜

oes convencionais existentes, que s˜

ao bem conhecidas nos

centros operacionais, os dados obtidos por sensoriamento remoto através de satélites, ra-

dares meteorológicos e as redes de sensores de detecç˜

ao de descargas atmosféricas fornecem

informaç˜

oes vitais e em tempo real, sendo estas as principais ferramentas para a detecç˜

ao

e previs˜

ao de curto prazo de tempestades severas. Os sistemas de detecç˜

ao e localizaç˜

ao

18

Cap´ıtulo 1. Introduç˜

ao

de relâmpagos e os radares meteorológicos s˜

ao capazes de monitorar as tempestades com

curto intervalo de tempo entre as observaç˜

oes e com alta resoluç˜

ao espacial, enquanto

que informaç˜

oes adicionais de satélites também provêm vigilância meteorológica para uma

extensa área.

Quando se comparam as informaç˜

oes simultâneas dos sistemas de radar e de detecç˜

ao

de relâmpagos, pode-se perceber que o sistema de detecç˜

ao de relâmpagos permite um bom

acompanhamento das tempestades eletricamente ativas em uma área de cobertura maior

que a do radar, porém n˜

ao permite uma avaliaç˜

ao quantitativa da evoluç˜

ao temporal e

espacial da tempestade com relaç˜

ao ao deslocamento e estágio de vida das tempestades

isoladas. Com as informaç˜

oes do radar pode-se inferir a quantidade de precipitaç˜

ao as-

sociada, bem como monitorar áreas com potencial para se tornarem severas e, ainda,

serem utilizadas na previs˜

ao de muito curto prazo (0 a 3 horas) quando acoplado a mo-

delos numéricos de mesoescala, ou mesmo a partir da extrapolaç˜

ao de seus campos de

precipitaç˜

ao e vento. A comparaç˜

ao e integraç˜

ao das informaç˜

oes do radar e relâmpagos

encontradas nos sistemas de tempestades poderá levar a algoritmos que n˜

ao somente iden-

tificar˜

ao as regi˜

oes mais intensas num sistema de tempestades, mas também contribuir˜

ao

para a identificaç˜

ao do estágio de evoluç˜

ao das células de tempestade. A ocorrência de

fenômenos adversos associados às tempestades severas (granizo, vendavais, precipitaç˜

ao in-

tensa e relâmpagos) constituem as maiores causas de desastres naturais, e esta integraç˜

ao

de informaç˜

oes apresenta boas perspectivas para a melhoria da previs˜

ao de muito curto

prazo para as tempestades severas (Case et al., 2002; Brown et al., 2005).

Em um estudo de climatologia de tempestades severas, baseado em sondagens deri-

vadas de campos de reanálise, Brooks et al. (2003) compararam o sul do Brasil e o nordeste da Argentina com a regi˜

ao central dos Estados Unidos em termos de número de

ocorrência de tempo severo. Goodman e Cecil (2002) e Zipser et al. (2006), ao analisarem tempestades com extrema atividade elétrica, mostraram que embora a regi˜

ao da África

equatorial é apontada como a regi˜

ao mais elétricamente ativa na Terra, as tempestades

mais violentas em termo de atividade elétrica est˜

ao concentradas nas regi˜

oes sub-tropicais

e extra-tropicais. A Figura 1.1 mostra a distribuiç˜

ao anual de relâmpagos para todo o

globo terrestre, conforme detectado pelo sensor LIS/OTD, onde pode se observar valores

máximos de densidade de relâmpagos em especial na regi˜

ao equatorial da Africa, Indonésia,

index-23_1.png

Seç˜

ao 1.1. Motivaç˜

ao e Objetivos

19

Figura 1.1: Densidade Anual de relâmpagos (em km2/ano) a partir dos dados de 5 anos do sensor

LIS/OTD, adaptado de Goodman e Cecil (2002).

sul dos Estados Unidos, e na regi˜

ao sul/sudeste da América do Sul, entre o norte da Ar-

gentina, Paraguai e sul do Brasil.

Em uma outra análise com base nos dados de relâmpagos associados aos sensores LIS

a bordo do satélite TRMM revelaram uma grande ocorrência de relâmpagos em todo o

continente, com um máximo nas regi˜

oes sul/sudeste, e com uma taxa de relâmpagos muito

maior que qualquer outra regi˜

ao da América do Sul,sendo que de 90 a 100% de toda a

chuva nessa área está associada aos eventos de Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM)

na regi˜

ao (Berbery e Barros, 2002; Mota, 2003). Segundo Zipser et al. (2006), embora outras regi˜

oes do planeta apresentem tempestades intensas em estaç˜

oes espec´ıficas do ano,

tanto na Africa equatorial quanto no sudeste da América do Sul as tempestades severas

ocorrem ao longo de todas as estaç˜

oes, embora com número de ocorrências diferenciadas.

Com ingredientes similares, forte cisalhamento do vento em baixos n´ıveis quanto a presença

de um jato de baixos n´ıveis trazendo ar úmido, a regi˜

ao central dos Estados Unidos e o

sudeste da América do Sul s˜

ao objeto de diversos estudos e s˜

ao áreas com grande número

de ocorrência de SCM, em especial Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM) (Laing

e Fritsch, 1997, 2000).

No sul do Brasil, a distribuiç˜

ao mensal de chuvas é bastante uniforme, porém com alta

variabilidade diária associada, principalmente, à passagem das frentes frias pela regi˜

ao e aos

20

Cap´ıtulo 1. Introduç˜

ao

SCMs, que se formam nessa regi˜

ao e entre o nordeste da Argentina e Paraguai, conforme

mencionado anteriormente. A principal atividade econômica nessa regi˜

ao do Brasil é a

agroindústria, diretamente dependente da distribuiç˜

ao da precipitaç˜

ao para a produç˜

ao,

como também suscept´ıvel aos fenômenos meteorológicos adversos associados. Ampliar o

conhecimento e previsibilidade dos fenômenos de tempo que atingem esta regi˜

ao se torna

importante para o Brasil todo.

Nessa regi˜

ao, especificamente no Estado do Paraná, há um situaç˜

ao única de observaç˜

ao