análise de sistemas convectivos de mesoescala no estado de são

SIMPÓSIO BRASILEIRO DE CLIMATOLOGIA GEOGRÁFICA
FORTALEZA -2010
ANÁLISE DE SISTEMAS CONVECTIVOS DE MESOESCALA NO ESTADO DE
SÃO PAULO: CLIMATOLOGIA UTILIZANDO DADOS DO RADAR DOPPLER DE
BAURU
Marcelo Moreira Medeiros¹; Ana Maria Gomes², Jonas Teixeira Nery¹
¹Departamento de Geografia, Unidade Experimental de Ourinhos, UNESP, Ourinhos – SP,
[email protected], [email protected]
²Pesquisadora, Instituto de Pesquisas Meteorológicas, UNESP, Bauru –SP, [email protected]
RESUMO: No presente estudo propõe-se a uma análise de ocorrência de sistemas
convectivos de mesoescala no estado de São Paulo utilizando a base de dados coletados pelo
radar Doppler de Bauru. O período selecionado para análise compreende os meses chuvosos
no estado, isto é, meses de outubro de 2003 a março de 2004.
Os dados do radar de Bauru serão tratados com o software TITAN, desenvolvido no NCAR
(National Center for Atmospheric Research) e implementado no IPMet (Instituto de Pesquisas
Meteorológicas) utilizado para identificar e rastrear os sistemas convectivos de mesoescala e
determinar suas características morfológicas. Para análise serão considerados sistemas
precipitantes que possuem áreas de dimensão mínima de pelo menos 1250 Km2, tempo de
vida mínimo de 4 horas e refletividade do radar de 35 dBZ ou mais, com no mínimo 1 hora de
duração.
A partir daí será feita uma classificação preliminar dos sistemas convectivos de mesoescala,
quanto a sua intensidade, classificando-os em médio e severo, baseada em limiares de
refletividade do radar meteorológico. A saber, sistemas com refletividade entre 35dBZ e
45dBZ com duração média de mais de 1 hora são considerados médios e causam pequenos
estragos em superfície. Os sistemas que exibem em sua estrutura de refletividade valores que
ultrapassam 45 dBZ com tempo de duração maior que 2 horas são considerados intensos ou
severos e causam grandes estragos em superfície e com grande probabilidade para produzir
granizo.
PALAVRAS-CHAVE: climatologia, sistemas convectivos de mesoescala, radar, TITAN,
Estado de São Paulo.
ABSTRACT: In the present study, an analysis of the occurrence of mesoscale convective
systems in the state of São Paulo is proposed, using observations collected by the Doppler
radar of Bauru. The period selected for the analysis includes the rainy months in the state,
from October 2003 to March 2004. The radar data is processed with the TITAN system,
developed at NCAR (National Center for Atmospheric Research), to identify and track the
mesoscale convective systems in order to determine their morphological characteristics. Only
precipitation systems that have areas with a minimum size of at least 1250km2, precipitation
lasting at least 4 hours and the radar reflectivity of 35dBZ for at least 1 hour, will be
considered for the analysis. Thereafter, there will be a preliminary classification of the
mesoscale convective systems according to their intensity, classifying them into medium and
heavy, based mainly on the areas of 40 dBZ or more embedded in these precipitation systems.
Thus, systems with reflectivity of more than 1 hour between 35dBZ and 45dBZ are
considered of medium severity and cause little damage to the surface. Systems that exceed
45dBZ with more than two hours of duration are considered intense or severe, cause great
damage on the surface, and are highly likely to produce hail
KEYWORDS: climatology, mesoscale convective systems, Radar, TITAN, State of Sao
Paulo.
INTRODUÇÃO: Os primeiros estudos sobre sistemas convectivos de mesoescala (SCM)
realizados por Maddox (1980) foram baseados em análises de imagens de satélite para
eventos extremos na região central dos Estados Unidos. Das análises de dezenas de imagens
no infravermelho (IR) foi estabelecida uma definição para um caso particular de sistemas
convectivos de mesoescala que hoje conhecemos como complexos convectivos de mesoescala
(CCM). Os CCM são um caso particular de SCM cuja característica observada nas imagens
do satélite é sua forma circular.
Uma analise detalhada sobre os sistemas convectivos de mesoescala (SCM) que atuam no
Estado de São Paulo é muito importante para o planejamento da atividade humana porque
normalmente esses eventos causam grandes estragos em superfície como enchentes,
deslizamentos, acidentes de transito, entre outros, resultado da grande precipitação e fortes
ventos associados a esses eventos.
Os SCM são constituídos por aglomerados de nuvens Cumulonimbus, podendo ter os mais
variados formatos, tempos de vida e dimensões horizontais (HOUZE, 1993). Em seu estudo o
autor utilizou imagens de radar para determinação das características dos SCM e os definiu
como um sistema de nebulosidade que está associado a um conjunto de tempestades que
produz uma área continua de precipitação com dimensão horizontal de cerca de 100 km ou mais.
Para Zipser (1982) os SCM englobam uma variedade de eventos de mesoescala desde as
tempestades locais até os eventos organizados como as linhas de instabilidade, ou ainda as
tempestades tropicais e os furacões.
Estes sistemas podem ter um ou mais núcleos internos, onde a atividade convectiva é
especialmente intensa. Tanto os SCM quanto os núcleos podem se unir como também se
dividir. No caso dos núcleos, estes processos de fusão/divisão podem ocorrer com núcleos de
um mesmo SCM ou de SCM diferentes (Cotton e Anthes, 1983).
Em relação à extensão desses sistemas Maddox (1983) mostrou que na fase madura os SCM
atingem sua máxima extensão definindo uma extensa área de precipitação com convecção
intensa provocando chuvas fortes, granizo acompanhado de rajadas de vento em áreas
bastante localizadas. Os resultados de Machado et al.(1993) para SCM na América do Sul
usando imagens de satélite a cada 3 horas mostraram que o tempo de vida desses sistemas
estava entre 6 a 36 horas, sendo que 90% dos SCM analisados tiveram duração menor que 18
horas. Starostin e Anabor (2000) num estudo sobre SCM de longa duração, considerando um
tempo de vida maior que 12 horas, identificaram dois horários preferenciais para
intensificação dos SCM, sendo um no período da madrugada (entre zero e 6 horas) e outro no
final da tarde (entre 12 e 18 horas).
O Estado de São Paulo está localizado na região sudeste do Brasil caracterizada, em geral, por
uma região de transição entre os climas tropicais, típicos das baixas latitudes e o clima
mesotermal, típico das latitudes temperadas (NIMER, 1979). A região está sob influencia de
sistemas de grande escala, tanto das latitudes tropicais quanto das latitudes temperadas, tanto
os sistemas sinóticos quanto a atividade convectiva estão em sua maioria concentrados
durante o período de verão, sendo que a maior parte do tempo significativo ocorre entre os
meses de outubro a março, quando o suprimento de energia solar e de umidade é maior. Uma
breve revisão da literatura mostra que a maioria dos estudos, focando eventos extremos ou
severos, está associada com a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS), definida como
a formação de uma frente estacionaria, sendo responsável por chuvas intensas e mais ativas
durante os meses do verão (Satyamurty et al., 2008).
Assim, a maior parte dos sistemas convectivos de mesoescala ocorre no período de verão, e
muitos casos estão associados ao encontro de massas de ar frio de entrada mais continental
com jatos de baixo nível advindos da Amazônia, que geram linhas de instabilidade
produzindo convecção intensa.
O presente estudo propõe uma análise de sistemas convectivos de mesoescala (SCM) que
adentram o estado de São Paulo usando a base de dados dos radares do IPMet e a
disponibilidade de ferramentas para identificação e rastreamento feitos com a aplicação do
TITAN(Thunderstorm Identification, Tracking, Analysis and Nowcasting; Dixon and Wiener,
1993). O sistema de software TITAN tem grande potencial para rastrear e identificar áreas
convectivas, utilizando informações de radar meteorológico, possibilitando determinar vários
parâmetros tais como, dimensão e a quantidade de núcleos que compõem os SCM, tempo de
vida, evolução temporal dos mesmos, determinação das fases de iniciação, intensificação e
decaimento, etc.
MATERIAL E METODOS: Para o presente estudo foi utilizado o software TITAN,
desenvolvido por pesquisadores do National Center for Atmospheric Research (NCAR), em
Boulder, Estados Unidos, para aplicação em previsão imediata do deslocamento de
tempestades, baseado na metodologia de centróides utilizando unicamente informações de
radar meteorológico.
Este sistema define as tempestades como regiões tridimensionais de refletividades excedendo
um determinado limiar e combinando-as de modo lógico, entre duas observações consecutivas
de radar. O método usa como base as informações do radar em coordenadas cartesianas. A
componente de rastreamento está baseada na solução otimizada do problema de “matching”, e
não na hipótese sobre a velocidade inicial da tempestade. Fusões e divisões – “merger” e
“split” - são identificadas através de lógica geométrica considerando as posições e formas das
tempestades.
Para identificar e rastrear tempestades individuais o software TITAN emprega algoritmos
sofisticados sendo que essas tempestades são definidas pelo volume de uma região contígua
acima de um limiar selecionado que determina a Célula do TITAN, ou simplesmente Célula.
A Figura 1 ilustra a Célula do TITAN para um limiar de 25 dBZ. Uma tempestade completa
constitui, portanto, um grande volume composto de regiões incluindo refletividades menores
que o valor de limiar (Gomes, 2007).
Figura 1: Esquema ilustrando a diferença entre a célula específica do TITAN. A ilustração acima é o
volume encerrado pelo contorno de 25 dBZ (Gomes, 2007).
Para processamento e análise dos dados utilizou-se o TITAN em modo ARCHIVE, para a
base de dados do IPMet convertida para o formato MDV - Meteorological Data Volume, que
é um formato capaz de armazenar dados em grade de até três dimensões com capacidade para
gerenciar múltiplos campos de dados em um único arquivo. O MDV requer o espaçamento
constante de dados no plano x-y para cada campo, ou seja, um único delta-x e delta-y para
todos os dados de um determinado campo. Entretanto, o delta-x e o delta-y podem variar de
campo para campo. Na terceira dimensão, o espaçamento poder ser variável, aceitando no
máximo 122 níveis verticais.
Os dados do TITAN são arquivados, para cada radar, utilizando uma resolução de 0,75 Km na
horizontal e na vertical, sobre um domínio de 480Km x 480Km x 19,5Km. Um esquema
ilustrando a grade utilizada é mostrado na Figura 2.
Figura 2: Arquivamento dos dados para cada radar (Bauru e Presidente Prudente) usando uma
resolução de 0,75Km na horizontal e na vertical, sobre um domínio de 480Km x 480Km x 19,5Km,
com 26 níveis na vertical (Gomes, 2007).
Para a identificação e análise dos sistemas convectivos de mesoescala, foi selecionado o verão
de 2003-2004, período de 01 de outubro a 31 de março.
Figura 3: Áreas de alcance qualitativo (circulo preto, indicando raio de alcance de 450km) e
quantitativo (circulo vermelho, indicando raio de alcance de 240km) a partir de cada radar do IPMet,
Bauru (BRU) e Presidente Prudente (PPR), respectivamente.
Na apresentação dos resultados serão usados apenas os dados coletados pelo radar
meteorológico banda-S Doppler, localizado em Bauru, cujas áreas de alcance qualitativo (450
Km) e quantitativo (240Km) de raio, são ilustradas pela Figura 3.
Figura 4: Identificação automática dos SCM de acordo com os critérios definidos para o estudo, a
partir de dados do radar Doppler de Bauru (BRU).
Os parâmetros utilizados para identificar e rastrear os SCM são: área mínima de 1250km²,
para um limiar de refletividade >20 dBZ observados nos CAPPIs (Indicador de Posição no
Plano a Altura Constante) de 3,5 Km. A Figura 4 mostra a identificação, pelo TITAN, da
área do SCM, para o dia 28 de outubro de 2003, as 17 HL (hora local).
A partir da identificação das áreas de precipitação foram obtidos os parâmetros necessários
para caracterizar os SCM, gerando informações como data, hora de inicio, duração, área
média e área máxima de precipitação (Km²), refletividade média e máxima (dBZ), relativos
ao período selecionado para o estudo.
Para a apresentação dos resultados serão considerados todos os SCM identificados no período
com uma análise mais detalhada sobre aqueles que ocorreram com duração maior que 4 horas,
por estes apresentarem maior atividade convectiva identificadas pelos níveis de refletividades
>35 dBZ, e com possibilidades de causar danos em superfície e conseqüentemente maiores
transtornos à sociedade.
RESULTADOS E DISCUSSÕES: Durante o período analisado foram selecionados 470
SCM baseados nos parâmetros definidos para a identificação desses sistemas sendo que
apenas 67 deles ultrapassaram 4 horas de duração. A distribuição de ocorrência sazonal está
ilustrada na Figura 5, onde se destacam dois máximos de ocorrência desses sistemas, um no
mês de dezembro e o outro no mês de fevereiro.
140
120
Número de Ocorrencias
SCM Observados
SCM>4 hs
100
80
60
40
20
0
Outubro
Novembro
Dezembro
Janeiro
Fevereiro
Março
Figura 5: Distribuição de ocorrência de SCM durante o verão de 2003-2004. Total de SCM
identificados (verde) e SCM identificados com duração >4horas (azul).
A maior parte dos SCM identificados se formou entre as 17h e 20h, totalizando
aproximadamente 33% dos casos observados, como indica a Figura 6, em acordo com os
resultados de análises realizadas por Starostin e Anabor (2000) para SCM observados no Rio
Grande do Sul.
120
Número de Ocorrencia
100
80
60
40
20
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Horario de Inicio do SCM (Horas)
Figura 6: Distribuição de freqüência de ocorrência em relação ao horário de início dos SCM,
identificados pelo radar Doppler de Bauru, no período de 01 de outubro de 2003 a 31 de março de
2004.
Número de Ocorrencia
250
200
150
100
50
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Tempo de Duração (horas)
Figura 7: Distribuição da frequencia de ocorrência do tempo de duração, em horas, dos SCM
identificados pelo radar Doppler de Bauru, no período de 01 de outubro de 2003 a 31 de março de
2004.
Dentre o total de sistemas convectivos de mesoescala identificados no período selecionado
para o estudo observou-se que os mesmos tiveram uma duração média de 2 horas, sendo que
aproximadamente 86% deles duraram menos que 4 horas, como pode ser observado na Figura
7. Quando se considerou os SCM de longa duração os resultados mostraram que do total de
sistemas identificados, 67 destes SCM, tiveram duração >4 horas, como ilustra a Figura 8.
20
Número de Ocorrencia
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Tempo de Vida (Horas)
500
450
Area Media SCM
400
Área Máxima SCM
350
300
250
200
150
100
50
00
00
10
Área do SCM (km2)
45
00
0
50
00
0
35
00
0
40
00
0
25
00
0
30
00
0
15
00
0
20
00
0
80
00
10
00
0
60
00
0
40
00
Frequencia do Número de Ocorrencia
Figura 8: Distribuição de ocorrências de SCM com tempo de vida >4 horas.
Figura 9: Distribuição de ocorrências de áreas média (azul) e máxima (verde) dos SCM identificados
durante o verão 2003-2004.
A distribuição das áreas médias e máximas que podem atingir os sistemas convectivos de
mesoescala, observados com o radar de Bauru é mostrado na Figura 9. Os SCM atingem área
media entre 3 x103 e 25x103 km2 sendo que as áreas máximas ficam entre 5 x103 e 75x103
km2, para o verão analisado aqui.
Uma análise mais detalhada está em curso considerando todos os SCM detectados no periodo
do estudo. Um exemplo de um SCM observado em 07 de outubro de 2003, é apresentado na
Figura 10, mostrando sua evolução temporal desde a iniciação às 11:52 HL, passando pelo
periodo do estágio maduro, quando atinge sua máxima área de precipitação, até o periodo de
desintensificação e consequente decaimento, em torno de 21:00 HL.
60000
2
Área do SCM (km )
50000
40000
30000
20000
10000
0
2
11:5
7
12:3
2
13:2
7
14:0
2
14:5
7
15:3
2
16:2
7
17:0
2
17:5
18:3
7
19:2
2
20:0
7
20:5
1
Horario (hora local)
Figura 10: Ciclo de vida do SCM de 07 de outubro de 2003, identificado pela evolução temporal da
área de precipitação baseada no limiar de refletividade >20 dBZ, nas observações do radar de Bauru.
Ocorreram também 125 nucleos de intensidade média com maior frequência em Janeiro de
2004, com 38 casos (Figura 11). E ocorreram núcleos de classificação severa apenas durante
os meses de outubro a dezembro de 2003, sem nenhuma ocorrência de janeiro a março de
2004. No total observou-se 11 núcleos severos, com uma maior frequencia em outubro, com a
ocorrencia de 6 casos (Figura12).
Figura 11: Distribuição de frequência dos núcleos de SCM classificados como de intensidade média.
Figura 12: Distribuição de frequência dos núcleos de SCM classificados como de intensidade severa.
A classificação de um SCM, em severo, médio ou não-severo, é feita a partir da presença de
núcleos de refletividade >35 dBZ presentes por mais de 1 hora. Ao examinar a distribuição
desses núcleos durante o periodo de duração do sistema convectivo de 07 de outubro de 2003,
pode-se concluir por uma classificação preliminar de um sistema severo. A Figura 13
evidencia a distribuição de frequencia dos nucleos de 40 e 50 dBZ durante as fases de vida do
SCM em que se manteve ativo sobre a área central do estado de São Paulo.
Figura 13: Distribuição de frequencia, em porcentagem, de áreas com núcleos de refletividade de 40 e
50 dBZ, presentes no SCM.
O periodo de maior intensidade da atividade convectiva foi observado entre 13:00 e 15:00
HL, evidenciado pela máximo da atividade convectiva do sistema onde os núcleos de 40 e 50
dBZ ocupam áreas entre 25%, periodo de máxima intensificação, e em torno de 5% no inicio
da fase madura do SCM.
Os resultados aqui apresentados fazem parte de um estudo em andamento e que propiciará um
conhecimento mais detalhado da estrutura espacial e temporal dos SCM que adentram o
estado de São Paulo e que estão sendo analisados a partir das informações geradas por radares
meteorológicos que, certamente, reproduzem a estrutura fina da precipitação com uma
resolução espacial e temporal que nenhum outro sensor é capaz de produzir.
CONSIDERAÇÕES FINAIS: Para a maior segurança da população e diminuição de perdas
economicas, é necessário entender melhor o desenvolvimento dos sistemas convectivos de
mesoescala. Entender sua dinâmica de desenvolvimento e ocorrência é importante para que
alertas possam ser repassados à Defesa Civil do estado com antecendencia necessária para que
se possa tomar medidas de prevenção e mitigação.
Este trabalho é um resultado parcial do que se propõe realizar usando a base de dados de 15
anos, existente e disponivel no IPMet, com o objetivo de se entender melhor a dinâmica
espacial e temporal do SCM e o impacto que suas precipitações provocam bem como suas
consequencias para a sociedade.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
COTTON, W. R.; ANTHES, R.A. Storm and Cloud Dynamics. Academic Press, 1989,
883p.
DIXON, M.J. e WIENER, G.,1993. TITAN – Thunderstorm identification, tracking, analysis,
and nowcasting – A radar-based methodology. Journal of Atmospheric Oceanic Technology,
v.10, p. 785-797.
GOMES, A. M. Utilização da técnica VxIAT para determinação de volumes de precipitação
na área central do Estado de São Paulo. Tese (doutorado) apresentada a Faculdade de Ciências
Agronômicas de Botucatu, Botucatu, 91 p., 2007.
HOUZE Jr., R.A. Cloud Dynamics, Academic Press, 1993, 570p.
MADDOX, R. A. 1983. Large-scale meteorological conditions associated with midlatitude,
mesoscale convective complexes. Mon. Wea. Rev., 121(5): 1398–1416.
MACHADO, L.A.T., R. L. GUEDES, J.M.B. SILVEIRA, R.C.WALTZ e ALVES, M.A.S.
1994: Ciclo de vida de sistemas convectivos. VIII Congresso Brasileiro de Meteorologia,
SBMET, Anais, 2, 323-326.
NIMER, E.,1979. Climatologia do Brasil. Fundação Instituto Brasileiro de Geografia,
Estatística, Diretoria Técnica, Superintendência de Recursos Naturais e Meio Ambiente.
STAROSTIN, A. & ANABOR, V. Análise de um sistema convectivo de mesoescala através
de imagens de satélite no referencial móvel. In: XI Congresso Brasileiro de Meteorologia, Rio
de Janeiro, SBMet, CD-ROM, 2000, p. 1836-1841.
SATYAMURTY, P; S. B. SOUSA JR, M. DA S. TEIXEIRA, L. E. M. G. DA SILVA, 2008.
Regional circulation differences between a rainy episode and a nonrainy episode in eastern
São Paulo State in March 2006. Revista Brasileira de Meteorologia, 23 (4), 404-416.
ZIPSER, E. J. Use of a conceptual modelo of the life cycle of mesoscale convective systems
to very-short-range forecasts. Nowcasting, K. Browning (Ed.), Academic Press, New York,
p.191-204, 1982.