Lourdes Gabriela 2022
LOURDES GABRIELA 2022.pdf
Documento PDF (85.5MB)
Documento PDF (85.5MB)
UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA
ANÁLISE DOS PROCESSOS DE FORMAÇÃO DE
NEVOEIRO NOS AEROPORTOS DE MANAUS-AM
LOURDES GABRIELA VIEIRA BATISTA
MACEIÓ-AL
2022
LOURDES GABRIELA VIEIRA BATISTA
ANÁLISE DOS PROCESSOS DE FORMAÇÃO DE
NEVOEIRO NOS AEROPORTOS DE MANAUS-AM
Dissertação submetida ao colegiado do
Curso de Pós-Graduação em Meteorologia da Universidade Federal de Alagoas –
UFAL para obtenção do título de Mestre
em Meteorologia – área de concentração
em Processos de Superfície Terrestre.
Orientador:
Profª. Drª. Natalia Fedorova
Co-orientador:
Prof. Dr. Vladimir Levit
MACEIÓ-AL
2022
Catalogação na Fonte
Universidade Federal de Alagoas
Biblioteca Central
Divisão de Tratamento Técnico
Bibliotecário: Marcelino de Carvalho Freitas Neto – CRB-4 – 1767
B333a
Batista, Lourdes Gabriela Vieira.
Análise dos processos de formação de nevoeiro nos aeroportos de ManausAM / Lourdes Gabriela Vieira Batista. – 2022.
140 f. : il.
Orientadora: Natalia Fedorova.
Co-orientador: Vladimir Levit.
Dissertação (Mestrado em Meteorologia) – Universidade Federal de Alagoas.
Instituto de Ciências Atmosféricas. Maceió, 2022.
Bibliografia: f. 79-82.
Apêndices: f. 83-92.
Anexos: f. 93-140.
1. Nevoeiro. 2. Aeroportos - Manaus (AL). 3. Parametrized FOG. I. Título.
CDU: 551.575
Dedicatória
Dedico este trabalho à minha mãezinha
Carmelita (in memorian) por todas as vezes
que ela me amparou, me apoiou, me amou e
acreditou em mim. A senhora sempre estará
viva em meu coração, mãezinha.
Agradecimentos
Agradeço primeiramente a Deus por me dar forças durante todo este processo, à minha família pelo apoio e a todos os amigos que estiveram junto comigo nesta fase tão
importante.
Agradeço meus orientadores, Natália Fedorova e Vladmir Levit, por fornecer todo o
apoio que eu precisava para a realização deste trabalho, por acreditarem em mim e por
toda paciência. Agradeço também à UFAL pelo apoio institucional e ao Andreas Bott
por disponibilizar o modelo PAFOG.
Em especial, agradeço à minha amiga-irmã Raquel, que é minha fortaleza, que acreditou
em mim quando eu não mais acreditava. Agradeço às minhas amigas Ranyelli, Letícia e
Juliana, que mesmo longe fisicamente, sempre estiveram presentes.
6
Resumo
Analisar os processos de formação de nevoeiros em Manaus-AM e criar um método operacional de previsão, foram os principais objetivos deste trabalho. A escassez de trabalhos
sobre nevoeiro na região norte do Brasil motivou o entendimento a fim do seu processo
de formação. Dos 10 anos de dados, foram identificados 741 casos no aeroporto Eduardo
Gomes e 8 no aeroporto Ponta Pelada. As análises foram realizadas para uma amostra dos
eventos mais intensos para cada aeroporto, durante a estação seca e estação chuvosa. As
análises foram compostas por: (1) Análise das variáveis de superfície (temperatura do ar
à 2m (T), temperatura do ponto de orvalho (Td), umidade relativa (UR), direção e velocidade do vento e precipitação); (2) Análise termodinâmica (perfis verticais de temperatura
e umidade construídos por dados de reanálise) e (3) Análise Sinótica (Campos de linhas
de corrente, divergência e ômega construídos por dados de reanálise). O modelo PAFOG
também foi utilizado a fim de analisar a previsibilidade e o desempenho do modelo para a
região norte do Brasil. No aeroporto Eduardo Gomes, os dados observados na análise de
superfície não apresentaram diferenças significativas entre as estações seca e chuvosa. Em
ambas estações a temperatura média foi de 23°C; T-TD entre 0 e 2°C; direção do vento
entre 220 e 50° e velocidade do vento entre 00 e 03KT. Houve precipitação antecedendo
os eventos na maioria dos casos. Em Ponta Pelada, as variáveis de superfície, individualmente, mostraram um cenário menos propício às formações de nevoeiro. No entanto,
as condições médias mostraram alta umidade relativa (entre 94 e 100%) e T-TD entre 1
e 2°C. A direção do vento foi a variável que mais destoou entre os aeroportos. Os perfis
termodinâmicos mostraram que os nevoeiros em Manaus se formaram sob condições de:
atmosfera condicionalmente instável; fraca ou nenhuma inversão e camada úmida até 900
hPa. Os sistemas sinóticos atuantes que influenciaram as formações de nevoeiro durante
a estação chuvosa foram VCAN, Alta da Bolívia e cavado na região nordeste. Durante a
estação seca, houve influência de anticiclones e cristas no Norte, Nordeste, Centro Oeste e
do hemisfério norte. A previsibilidade do modelo PAFOG foi considerada satisfatória para
todos os casos analisados e a previsão foi classificada como boa/excelente. Os resultados
permitiram a construção de um método de previsão operacional baseado nas condições
favoráveis para a formação de nevoeiro em Manaus nos aspectos observacionais, sinóticos
e termodinâmicos.
Palavras-Chave: Nevoeiro, Aeroportos de Manaus, PAFOG, Método de Operacional
de Previsão.
7
Abstract
Analyzing the fog formation processes in Manaus-AM and creating an operational forecasting method were the main objectives of this work. The scarcity of works on fog in the
northern region of Brazil motivated the understanding in order to its formation process.
Of the 10 years of data, 741 cases were identified at Eduardo Gomes airport and 8 at
Ponta Pelada airport. Analyzes were performed for a sample of the most intense events
for each airport, during the dry season and rainy season. The analyzes were composed by:
(1) Analysis of surface variables (air temperature at 2m (T), dew point temperature (Td),
relative humidity (RH), wind direction and speed and precipitation); (2) Thermodynamic
analysis (vertical temperature and humidity profiles constructed by reanalysis data) and
(3) Synoptic Analysis (Streamline, divergence and omega fields constructed by reanalysis data). The PAFOG model was also used in order to analyze the predictability and
performance of the model for the northern region of Brazil. At Eduardo Gomes airport,
the data observed in the surface analysis did not show significant differences between the
dry and rainy seasons. In both seasons the average temperature was 23°C; T-TD between
0 and 2°C; wind direction between 220 and 50° and wind speed between 00 and 03KT.
There was precipitation preceding the events in most cases. In Ponta Pelada, the surface
variables, individually, compose a scenario less favorable to fog formations. However, the
average conditions showed high relative humidity (between 94% and 100%) and T-TD
between 1 and 2°C. Wind direction was the variable that most diverged between airports.
The predominant wind direction in Eduardo Gomes was north-northwest, while in Ponta
Pelada, it was not possible to determine the predominance due to the observed variations.
The thermodynamic profiles showed that fogs in Manaus were formed under conditions
of: conditionally unstable atmosphere; weak or no inversion and wet layer up to 900 hPa.
The active synoptic systems that influenced fog formations during the rainy season were
VCAN, Alta da Bolivia and trough in the northeast region. During the dry season, there
was influence of anticyclones and ridges in the North, Northeast, Midwest and Northern
Hemisphere. The predictability of the PAFOG model was considered satisfactory for all
cases analyzed and the forecast was classified as good/excellent. The results allowed the
construction of an operational forecasting method based on favorable conditions for fog
formation in Manaus in observational, synoptic and thermodynamic aspects.
Keywords: Fog, Manaus Airports, PAFOG, Forecast Operational Method.
8
Sumário
1 Introdução
14
2 Fundamentação Teórica
2.1 Nevoeiro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.1.1 Processo de formação de nevoeiros . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.1.2 Classificação dos nevoeiros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2 Estudos sobre Nevoeiro no Brasil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
16
16
16
19
3 Metodologia
3.1 Delineamento Metodológico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2 Local de Estudo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3 Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4 Métodos de Análise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.1 Etapa 1 - Organização dos dados e Análise de Superfície . . . . . .
3.4.2 Etapa 2 - Análise Termodinâmica . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.3 Etapa 3 - Análise Sinótica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.4 Etapa 4 - Análise do Modelo PAFOG . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5 Elaboração do Método Operacional de Previsão . . . . . . . . . . . . . . .
23
23
23
24
26
26
28
31
31
35
4 Resultados
36
4.1 Análise de Superfície . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.1.1 Aeroporto Eduardo Gomes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.1.2 Aeroporto Ponta Pelada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.2 Análise Termodinâmica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.3 Análise Sinótica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.1 Estação Chuvosa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.2 Estação Seca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.4 Análise do Modelo PAFOG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.4.1 Análise do desempenho PAFOG quanto a previsibilidade . . . . . . 62
4.4.2 Análise do desempenho do PAFOG quanto a qualidade das previsões 67
4.5 Método Operacional de previsão de Nevoeiro . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
5 Conclusões e Sugestões para Trabalhos Futuros
77
5.1 Conclusões . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.2 Sugestões para Trabalhos Futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6 Referências
81
9
Lista de Figuras
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
Fatores Meteorológicos ligados à acidentes aeronáuticos . . . . . . . . . . . 19
Perfis verticais dos Tipos I (subtipos Ia e Ib) (A) e II(subtipos IIa, IIb
e IIc) (B) para temperatura (linha contínua) e ponto de orvalho (T d )
(linha pontilhada) para dias de névoa na costa sul do Brasil. A escala
distância do eixo T corresponde a 3°C. Os números circulados são valores
de (T [Pleaseinsertintopreamble]T d ). Os números ao quadrado são as
diferenças de temperatura entre a superfície. e níveis mais altos de inversão. 21
Mapa da área urbana de Manaus-AM, (a) Localização geral dos Aeroportos;
(a) Aeroporto Internacional Eduardo Gomes (b) Aeroporto Ponta Pelada
(c). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
Mapa de vegetação da área urbana de Manaus-AM (a). Vegetação predominante no aeroporto Eduardo Gomes (a) e no aeroporto Ponta Pelada
(b). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
Fluxograma da metodologia adotada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Delineamento da Etapa 1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
Variáveis analisadas na Etapa 1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
Delineamento da Etapa 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
Delineamento da Etapa 3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
Delineamento da Etapa 4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
Horários frequente de ocorrência de nevoeiro durante as estações seca e
chuvosa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
Duração dos eventos de nevoeiro em Eduardo Gomes durante as estações
seca e chuvosa. Linha tracejada vermelha representa a duração média dos
casos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
Dados de umidade relativa, temperatura do ar e temperatura do ponto de
orvalho para os casos da estação seca- Aeroporto Eduardo Gomes . . . . . 41
Dados de umidade relativa, temperatura do ar e temperatura do ponto de
orvalho para os casos da estação seca- Aeroporto Eduardo Gomes . . . . . 42
Comparativo da velocidade e direção predominante do vento observadas
nos casos de nevoeiro em Eduardo Gomes e Ponta Pelada . . . . . . . . . 44
Exemplos de perfis verticais de temperatura e umidade recorrentes durante
a estação seca. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Exemplos de perfis verticais de temperatura e umidade recorrentes durante
a estação chuvosa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
10
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas
sinóticos atuantes da estação chuvosa em 200 hPa. Círculo vermelho: região
de Manaus-AM; AB: Alta da Bolívia; VCAN: Vórtice Ciclônico de Altos
Níveis; CN: Cavado do Nordeste; VC:Vórtice Ciclônico. . . . . . . . . . . .
Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas
sinóticos atuantes da estação chuvosa em 500 hPa. Círculo vermelho: região
de Manaus-AM; AC: Anticiclone (a,b); Setas em preto: escoamento de
Norte (d). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas
sinóticos atuantes da estação chuvosa em 500 hPa. Círculo vermelho: região
de Manaus-AM; AC: Anticiclone (a,b); Setas em preto: escoamento de
Norte (d). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas
sinóticos atuantes da estação chuvosa em 500 hPa. Círculo vermelho: região
de Manaus-AM; AC: Anticiclone (a,b); Setas em preto: escoamento de
Norte (d). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Campos de linhas de corrente e ômega em 200 hPa (a) e 1000 hPa (b).
Círculo vermelho: região de Manaus-AM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Campos divergência e linhas de corrente para o caso de nevoeiro do dia
19/12/2011. Círculo preto – Manaus-AM; Círculo tracejado vermelho –
Alta da Bolívia; Tracejado Preto - Cavado . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Campos de linhas de corrente e ômega em 200hPa (a) e 1000hPa (b). Círculo vermelho: região de Manaus-AM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas
sinóticos atuantes da estação seca em 200 hPa. Círculo vermelho: região de
Manaus-AM; AB: Alta da Bolívia; Cav: Cavado; VC HN: Vórtice Ciclônico
no Hemisfério Norte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas
sinóticos atuantes da estação seca em 500 hPa. Círculo vermelho: região
de Manaus-AM; AC:Anticiclone; CRIS: Crista. . . . . . . . . . . . . . . . .
Campos de linhas de corrente, divergência e ômega. Círculo vermelho:
região de Manaus-AM; CRIS: Crista. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Campos de divergência e linhas de corrente para o caso de nevoeiro do
dia 12/08/2012 (Estação Seca). Círculo vermelho: Manaus-AM; VC HN:
Vórtice Ciclônico no HN; AC: Anticiclone. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Campos de linhas de corrente e ômega para o caso de nevoeiro do dia
12/08/2012 (Estação Seca). Círculo preto: Manaus-AM. . . . . . . . . . .
11
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
Desempenho do PAFOG para a rodada de 24h. Nil: ausência de nevoeiro; Cinza claro: previsão boa; Cinza escuro: previsão excelente; Verde:
previsão ruim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Desempenho do PAFOG para a rodada de 18h. Nil:ausência de nevoeiro;
Cinza claro: previsão boa; Cinza escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Desempenho do PAFOG para a rodada de 12h. Nil:ausência de nevoeiro;
Cinza claro: previsão boa; Cinza escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Desempenho do PAFOG para a rodada de 06h. Nil:ausência de nevoeiro;
Cinza claro: previsão boa; Cinza escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Desempenho do PAFOG para a rodada de 24h - estação chuvosa. Nil:ausência
de nevoeiro; Cinza claro: previsão boa; Cinza escuro: previsão excelente;
Verde: previsão ruim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Desempenho do PAFOG para a rodada de 18h - estação chuvosa. Nil:ausência
de nevoeiro; Cinza claro: previsão boa; Cinza escuro: previsão excelente;
Verde: previsão ruim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Desempenho do PAFOG para a rodada de 12h - estação chuvosa. Nil:ausência
de nevoeiro; Cinza claro: previsão boa; Cinza escuro: previsão excelente;
Verde: previsão ruim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Desempenho do PAFOG para a rodada de 06h - estação chuvosa. Nil:ausência
de nevoeiro; Cinza claro: previsão boa; Cinza escuro: previsão excelente;
Verde: previsão ruim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Método Operacional de previsão de Nevoeiro - Manaus/Estação Seca. T –
Temperatura do ar; TD – Temperatura do ponto de orvalho; UR-umidade
relativa; VCAN – Vórtice Ciclônico de Altos Níveis; AC- Anticiclone; NNorte; NE- Nordeste; CO- Centro Oeste; CAPE- Energia Potencial de
Convectiva Disponível; LI- Índice de Levantamento. . . . . . . . . . . . . .
Método Operacional de previsão de Nevoeiro- Manaus/Estação Chuvosa.
T – Temperatura do ar; TD – Temperatura do ponto de orvalho; URumidade relativa; VCAN – Vórtice Ciclônico de Altos Níveis; AB- Alta
da Bolívia; AC- Anticiclone; N- Norte; NE- Nordeste; CO- Centro Oeste;
CAPE- Energia Potencial de Convectiva Disponível; LI- Índice de Levantamento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
67
68
68
69
70
71
72
72
75
76
Lista de Tabelas
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Tipos de nevoeiro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Critérios de classificação do estado atmosférico . . . . . . . . . . . . . . .
Critérios de potencial de convecção a partir dos valores de CAPE . . . . .
Critérios de instabilidade a partir dos valores de LI . . . . . . . . . . . . .
Altura das camadas superior, média e inferior de nuvem . . . . . . . . . . .
Relação dos casos de nevoeiro selecionados para aeroporto Eduardo Gomes
- Estação Seca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Relação dos casos de nevoeiro selecionados para o aeroporto Eduardo Gomes - Estação Chuvosa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Relação dos casos de nevoeiro selecionados para o aeroporto Ponta Pelada
Valores máximos, médios e mínimos das variáveis de Superfície - Estação
Seca. Temperatura, Temperatura e depressão do ponto de orvalho (°C);
Umidade relativa (%); Precipitação (mm/h). . . . . . . . . . . . . . . . .
Valores máximos, médios e mínimos das variáveis de Superfície - Estação
Chuvosa. Temperatura do ar, Temperatura e depressão do ponto de orvalho
(°C); Umidade relativa (%); Precipitação (mm/h). . . . . . . . . . . . . . .
Variáveis observadas - Aeroporto Ponta Pelada. Temperatura do ar; Temperatura do ponto de orvalho (°C); Umidade relativa (%) e Precipitação
(mm/h). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Valores máximos, médios e mínimos das variáveis de Superfície - Ponta
Pelada Temperatura, Temperatura e depressão do ponto de orvalho (°C);
Umidade relativa (%); Precipitação (mm/h). . . . . . . . . . . . . . . . .
Valores máximos, médios e mínimos de CAPE e LI (estação seca - 12UTC
Valores máximos, médios e mínimos de CAPE e LI (estação chuvosa 12UTC). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Dados de visibilidade observada e visibilidade prevista pelo modelo PAFOG, para as rodadas de 24, 18, 12 e 06 horas de antecedência (Estação
Seca). Os tracinhos (-), representam as rodadas em que o nevoeiro não foi
previsto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Dados de visibilidade observada e visibilidade prevista pelo modelo PAFOG, para as rodadas de 24, 18, 12 e 06 horas de antecedência (Estação
Chuvosa). Os tracinhos (-), representam as rodadas em que o nevoeiro não
foi previsto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
30
30
30
34
37
38
40
41
42
43
43
46
47
64
66
1
Introdução
Nevoeiro é um dos fenômenos que mais restringem a visibilidade horizontal. Quando não
previsto, a restrição de visibilidade provocada pelo fenômeno pode impactar seriamente a
economia e a segurança nos transportes rodoviário, marítimo e aéreo. O setor operacional
é o mais afetado pela baixa visibilidade relacionada ás ocorrências de nevoeiro.
O processo de formação de nevoeiro depende de diversos fatores como a topografia,
tipo de vegetação local, sistemas sinóticos atuantes, sazonalidade, condições de superfície
e altitude. Estes fatores variam de região para região, trazendo complexidade ao processo.
A compreensão destes fatores é extremamente importante na identificação dos processos
de formação do fenômeno e na melhoria da previsibilidade. No Brasil, há alguns estudos
sobre a formação de nevoeiros e baixa visibilidade na região dos trópicos (Fedorova et. al.
(2008), Rodrigues et. al. (2010), Gomes et. al. (2011), Fedorova et. al. (2012), Fedorova
et. al. (2015), Fedorova e Levit (2016)), no entanto, a maior parte desses estudos estão
concentrados nos subtrópicos (regiões Sul e Sudeste do Brasil - (Ferreira (1998), Piva e
Fedorova (1999), Piva e Anabor (2008), Almeida(2009), de Paula (2015), Afonso, et. al.
(2019), Silva (2012)).
A lacuna de estudos sobre nevoeiros na região tropical, mais especificamente na região
norte do Brasil, não significa que a região não está suscetível às formações de nevoeiro.
De acordo com os registros das estações meteorológicas de superfície disponível na Rede
de Meteorologia do comando da Aeronáutica (REDEMET), Manaus-AM, por exemplo,
registrou mais de 700 casos de nevoeiro nos últimos 10 anos.
Não é esperado que uma região de altas médias anuais de temperatura apresente um
número tão elevado de casos. Essas ocorrências surpreendem tanto os aeronavegantes,
quanto os previsores, que não conseguem prognosticar a baixa visibilidade e tomar as
decisões cabíveis a fim de minimizar os danos.
O elevado número de ocorrências de nevoeiro em Manaus-AM e as deficiências na previsão do fenômeno nesta região foram as principais fatores que motivaram a realização deste
estudo. Regiões de diferentes características locais, climáticas e seus sistemas sinóticos
atuantes, sugerem diferentes processos de formação de nevoeiros e diferentes métodos de
previsão (FEDOROVA, 2015).
Tendo em vista a extrema necessidade de estudos mais aprofundados a fim dos processos
de formação de nevoeiro e a necessidade de métodos de previsão na região norte do Brasil,
o estudo realizado tem como objetivo:
14
• Identificar os sistemas sinóticos responsáveis pela formação de nevoeiro em ManausAM;
• Avaliar os processos de superfície e termodinâmicos que favoreceram a ocorrência
de nevoeiro;
• Avaliar o desempenho do modelo unidimensional de previsão de nevoeiro PAFOG,
nunca utilizado na região Norte do Brasil;
• Elaborar um método de previsão operacional.
Este estudo pode contribuir para a expansão de outros estudos sobre nevoeiro e com a
melhoria da previsibilidade do fenômeno no Norte do Brasil.
15
2
Fundamentação Teórica
2.1
Nevoeiro
Nevoeiro é um fenômeno que se forma pela saturação e supersaturação do vapor d’água
em superfície. A Organização Mundial de Meteorologia (OMM, 2008), define o nevoeiro como um aglomerado de minúsculas gotículas de água, em suspensão na camada
atmosférica contígua à superfície terrestre, de forma a restringir a visibilidade horizontal
a menos de 1000 metros. A intensidade do nevoeiro está relacionada com as restrições de
visibilidade causadas pelo fenômeno. De acordo com Peterssen (1940), os nevoeiros são
considerados densos quando a restrição for abaixo de 50 m; forte, quando a visibilidade
for entre 50 m e 200 m; moderado, para valores de visibilidade entre 200 m e 700 m, e
fraco se a visibilidade restringir 700 m até 1000 m inclusive.
2.1.1
Processo de formação de nevoeiros
A condição inicial para que os nevoeiros se formem é a saturação do vapor d’água em
superfície. O processo de formação dos nevoeiros se assemelha ao processo de formação
de nuvens, já que o nevoeiro é como uma nuvem estratiforme em superfície (ROGERS,
1989). Nuvens estratiformes são características da baixa atmosfera, quando uma inversão
térmica bem desenvolvida existe ou quando há uma camada de isotermia (MATVEEV,
1984). Se o ar abaixo for suficientemente úmido, uma camada estratiforme poderá se
formar, com o topo à altura da base da inversão. Para que a formação seja caracterizada
como nevoeiro, a base da inversão deve estar próxima à superfície.
Grande parte dos nevoeiros são produzidos pelo resfriamento do ar em contato com a
superfície da Terra. O desafio em estudá-los, consiste em estabelecer as circunstâncias nas
quais o resfriamento das massas de ar em superfície pode ocorrer. Os diferentes processos
de formação determinam os tipos de nevoeiro e suas classificações.
2.1.2
Classificação dos nevoeiros
Os nevoeiros são classificados de acordo com as condições meteorológicas, com a região
geográfica da formação (continente ou oceano) e com os processos que influenciam a sua
formação ou deslocamento (WILLET, 1928).
Willett (1928), realizou um estudo que detalhou a importância do núcleo de condensação para formação do nevoeiro e as diferentes características de partículas na formação
das gotículas. Neste estudo, Willett (1928) propôs a primeira classificação de nevoeiros
baseado nas causas e nas condições sinóticas favoráveis. Além de classificar, ele subclassificou os eventos considerando todas as variáveis meteorológicas envolvidas nos processos
16
de formação. A Tabela 1 mostra a classificação dos principais tipos de nevoeiro, segundo
Willet (1928).
Tabela 1: Tipos de nevoeiro
Nevoeiros de massa de ar
Tipo Advecção
Nevoeiros frontais
Pré-Frontal
Tipo Radiação
Pós-Frontal
Tipo Orográfico
De Passagem Frontal
Fonte:Willett, 1929.
Nevoeiros de Massas de Ar
Nevoeiros de massa de ar ocorrem quando há resfriamento de uma massa de ar próxima
à superfície, de modo que sua temperatura se aproxime da temperatura do ponto de
orvalho. Podem ser classificados como de advecção, de radiação e orográfico.
• Nevoeiros de Advecção
Nevoeiros de advecção se formam pelo transporte horizontal de uma massa de ar
quente para uma superfície fria, ou de uma massa de ar fria para uma superfície
mais aquecida (Wallace e Hobbs (2006)). Este tipo de formação ocorre durante
o ano todo e são típicos de regiões costeiras. Quando uma massa de ar quente se
desloca para uma superfície fria, ela se resfria ao ponto de saturação do vapor d’água
e o nevoeiro se forma. Se o deslocamento for da massa de ar fria, a água da massa
de ar fria em contato com uma região mais quente evapora e o nevoeiro se forma
pelo aumento da umidade e pelo resfriamento evaporativo.
• Nevoeiros de Radiação
Nevoeiros de radiação se formam devido ao processo de resfriamento radiativo
próximo à superfície. Segundo Willet (1928), as condições necessárias para a formação de nevoeiros de radiação são encontradas em massas continentais em transição,
ou seja, anticiclones termicamente estáveis. Em 1940, Peterssem propôs que a atmosfera favorável para a formação do nevoeiro de radiação deveria apresentar alta
umidade relativa, pouca ou nenhuma nuvem e vento fraco.
17
O resfriamento radiativo ocasionado pela perda de radiação de onda longa em
noites de céu claro, provoca a diminuição da temperatura e o aumento da umidade
relativa, favorecendo a formação do nevoeiro. O vento fraco confina este resfriamento
radiativo nas camadas mais baixas da superfície, influenciando a manutenção e
formação do fenômeno.
• Nevoeiro Orográfico
O nevoeiro orográfico é formado quando ar úmido ascende um terreno inclinado,
como encostas de colinas ou montanhas. O movimento ascendente provoca expansão
do ar e resfriamento adiabático (BYERS, 1959). É um dos poucos tipos de nevoeiro
que se mantém em condições de vento relativamente forte (JIUSTO, 1981). A razão
para isso é que quanto maior a velocidade do vento, mais rápido o ar irá se mover
para altitudes maiores e mais rápido será o resfriamento.
• Nevoeiro Frontal
Em geral, a formação do nevoeiro frontal ocorre pela adição de umidade por
precipitação. O nevoeiro frontal está associado à passagem de frentes ou regiões
com grande atividade ciclônica (WILLETT, 1928).
• Nevoeiro Pré-frontal (Frente Quente)
Neste tipo de formação, a frente quente contribui para a evaporação da precipitação dentro do ar frio e estável causando a saturação e formação do nevoeiro.
Segundo Jiusto (1981), a alta estabilidade das massas de ar continental polar, associada a frentes quentes e precipitantes, formam nevoeiro ou nuvens estratiformes
bem baixas. Já a massa de ar marítima polar não é estável o bastante para permitir
a formação de nevoeiro.
• Nevoeiros Pós-frontais
O nevoeiro pós-frontal está associado às frentes frias e se formam pela umidade da
precipitação frontal, assim como ocorre no nevoeiro pré-frontal. A diferença entre
as formações é que a banda associada a precipitação na frente fria é mais restrita do
que na frente quente e, dessa forma, os nevoeiros pós-frontais são menos espalhados.
18
2.2
Estudos sobre Nevoeiro no Brasil
Embora as restrições de visibilidade provocadas pelos nevoeiros tenham grande impacto
em atividades marítimas e terrestres, as operações aéreas são as mais afetadas pelo fenômeno. Segundo um estudo desenvolvido pela Federal Aviation Administration – FAA,
no período de 2003 a 2007, aproximadamente 21% do total de acidentes aeronáuticos tiveram fatores meteorológicos dentre os possíveis contribuintes. O principal contribuinte
foi o vento (50%), seguido da visibilidade/ altura vertical da base da nuvem em relação
ao solo - teto (20%). A visibilidade e o teto são as principais variáveis afetadas pelas
formações de nevoeiro (Figura 1).
Figura 1: Fatores Meteorológicos ligados à acidentes aeronáuticos
Fonte: Federal Aviation Administration – FAA.
Deste modo, no Brasil, os principais estudos de nevoeiros se restringem aos terminais
de aeroportos de grandes movimentações, sendo o Sul e o Sudeste os setores de maior
concentração destes aeroportos (ANAC – Agência Nacional de Aviação Civil). O estudo
de Silva et.al.(2018), mapeou todas as regiões do Brasil em que foram realizados pelo
menos um estudo sobre nevoeiro e foi constatado que grande parte dos estudos foram
centralizados nas regiões Sul e sudeste, latitudes extratropicais. Os estudos sobre o fenômeno abrangiam diversas áreas, como modelagem, sensoriamento remoto, estatística e
climatologia.
Regiões Sudeste e Sul
De modo geral, nos estudos realizados na região sudeste, os autores como França, 2008;
Pinheiro, 2006; Piva e Anabor, 2008; Almeida, 2009 e Oliveira, 2002, buscaram entender
os processos de formação do nevoeiro na região, buscando a melhor forma de prevê-lo.
19
Nestes trabalhos foram realizados testes em modelos como o BRAMS (Brazilian Regional
Atmospheric System) (Piva e Anabor, 2008), além de utilização de redes neurais (Almeida,
2009), sensoriamento remoto (Silva, 2018) e métodos estatísticos (Oliveira,2008).
Na região Sul, Lima (1982) foi um dos autores pioneiros a estudar nevoeiro na região,
desenvolvendo uma metodologia para a previsão de nevoeiro de radiação em Porto Alegre,
através de contínuas observações em superfície. Lima (1982) também mostrou, através
da distribuição vertical de temperatura, que os nevoeiros de radiação podem se formar se
houver camada úmida da superfície até 750 hPa e camada seca logo acima. Do mesmo
modo que Lima (1982), Piva e Fedorova (1999), também estudaram nevoeiros de radiação
em Porto Alegre, determinando as condições favoráveis para a formação do fenômeno. As
condições, normalmente encontradas na atuação de anticiclones, foram as seguintes:
• Acúmulo de umidade em baixos níveis;
• Ventos fracos;
• Inversões Térmicas e
• Ausência de convecção térmica.
No mesmo estudo, Piva e Fedorova (1999) construíram perfis termodinâmicos padrões,
baseados nas análises dos perfis verticais no momento da ocorrência dos nevoeiros de
radiação. Foram construídos 2 tipos de perfis verticais, separados de acordo com :
• Inversão térmica na camada à superfície;
• camada úmida em baixos níveis;
• camada seca e
• velocidade do vento até 1000 hPa.
Perfis verticais de temperatura e umidade para o estudo de nevoeiros também foram
construídos por Fedorova et. al. (2008). Neste estudo, foram construídos dois tipos de
perfis verticais para as formações de nevoeiro em toda a região Sul. Os tipos de perfis
foram : 1) casos com inversão térmica e 2) casos sem inversão térmica. Os casos sem
inversão térmica foram subclassificados baseados na altura da camada úmida (Figura
2A), enquanto que os casos com inversão foram subclassificados em 3 subtipos :IIa) Casos
com intensa inversão; IIb) Casos com fraca inversão e alta umidade e IIc) Casos de altitude
de inversão acima de 900 hPa associados com camadas seca (Figura 2B).
20
Figura 2: Perfis verticais dos Tipos I (subtipos Ia e Ib) (A) e II(subtipos IIa, IIb e IIc) (B) para temperatura (linha
contínua) e ponto de orvalho (T d ) (linha pontilhada) para dias de névoa na costa sul do Brasil. A escala distância do
eixo T corresponde a 3°C. Os números circulados são valores de (T −T d ). Os números ao quadrado são as diferenças de
temperatura entre a superfície. e níveis mais altos de inversão.
Fonte: Adaptado Fedorova et.al.(2008).
Regiões Nordeste e Norte
As pesquisas destinadas aos nevoeiros nas regiões norte e nordeste são escassas, em relação as demais regiões. Estas regiões estão localizadas na faixa tropical e possuem altas
temperaturas e baixa amplitude térmica anual. As estações do ano são representadas por
um período seco e chuvoso. O período seco é caracterizado por temperaturas extremas
e estiagem, enquanto que o período chuvoso conta com alta pluviosidade e temperaturas
amenas em relação às máximas da região (INMET – Instituto Nacional de Meteorologia).
Assim, estudos e trabalhos voltados ao Norte e Nordeste se tornam essenciais para entender o que faz com que estas regiões se tornem ambientes favoráveis às formações de
nevoeiro e quais os processos envolvidos na formação do fenômeno. Os estudos encontrados para a região nordeste foram realizados por Silveira (2003), Fedorova et.al. (2008),
Fedorova (2012), Fedorova e Levit (2015) e Fedorova e Levit (2016).
Silveira (2003), foi um dos primeiros autores a estudar as formações de nevoeiro no
Nordeste Brasileiro (NEB). O estudo desenvolvido buscou identificar os mecanismos de
formação e dissipação do nevoeiro, os parâmetros meteorológicos e os sistemas sinóticos
associados às formações no aeroporto de Maceió-AL. De acordo com o estudo, a advecção
de umidade local e a calmaria do vento favoreceram a saturação do ar e a formação do
nevoeiro. Da Cruz (2012), constatou em seu estudo que os nevoeiros no NEB, dificilmente
estão relacionados com sistemas frontais. Segundo Silva (2012), somente os nevoeiros de
massa de ar dos tipos radiação e advecção são interessantes para o NEB, principalmente
para Alagoas.
21
Fedorova et. al. (2008); Fedorova et. al. (2012); Fedorova e Levit (2015) e Fedorova
e Levit (2016) estudaram as ocorrências de nevoeiro em Maceió-AL e na costa brasileira,
incluindo a costa do nordeste. De modo geral, os estudos mostraram a presença de um
cavado nos alísios em baixos níveis (perturbação ondulatório nos alísios - POA), na costa
do NEB. Este distúrbio provocou confluência e aumento da umidade em baixos níveis,
favorecendo a formação dos nevoeiros. Os resultados mais completos sobre a formação
de visibilidade baixa no Nordeste foram apresentados no livro Fedorova e Levit, (2016).
Nos estudos para a região nordeste citados acima, também foi testado um método de
previsão a partir do modelo unidimensional PAFOG (Parametrized Fog). O método
de previsão pelo modelo PAFOG foi desenvolvido por Bott e Trautmann (2002), para
nevoeiros de radiação e nuvens estratiformes em baixos níveis na Alemanha. O modelo
PAFOG também foi utilizado no Brasil por Da Silva (2018) e Afonso et. al. (2019).
Não foram encontrados publicações sobre formação de nevoeiros e baixa visibilidade
na região norte do Brasil. O principal aeroporto do norte, é o Aeroporto Internacional
Eduardo Gomes, localizado em Manaus-MN. De acordo com a INFRAERO (Empresa
Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária), Eduardo Gomes encerrou 2019 com movimentação de 3.008.587 passageiros. O número representa um crescimento de 6,4% em
comparação com 2018, quando foram contabilizados 2.827.615 embarques e desembarques. A movimentação de aeronaves também cresceu no período, com 40.120 pousos e
decolagens e um aumento de 2,3% em relação às 39.199 operações registradas no ano anterior. O segundo aeroporto de Manaus é o Aeroporto Ponta Pelada, muito utilizado antes
da construção de Eduardo Gomes em 1976, porém, atualmente, é exclusivo de operações
militares. Nos últimos 10 anos, as ocorrências de nevoeiros em Manaus tem causado
grande impacto nas operações de pouso e decolagem, principalmente em Eduardo Gomes.
De acordo com informações da INFRAERO, houve casos em que, dos 12 voos previstos,
6 tiveram que modificar sua rota e 6 foram cancelados devido às restrições provocadas
pela baixa visibilidade. Estas ocorrências causaram prejuízo na segurança, na economia
e no gerenciamento das operações aéreas, gerando diversos transtornos. Para que haja
mitigação dos danos causados pelos nevoeiros em Manaus, é extremamente necessário o
aumento no número de estudos que busquem compreender os processos de formação do
nevoeiro na região. O aumento de trabalhos e estudos irá contribuir para a melhoria e o
avanço dos modelos previsão de nevoeiro, além de auxiliar nas tomadas de decisão.
22
3
Metodologia
3.1
Delineamento Metodológico
Para o estudo, foram utilizadas duas fontes de dados: Estações Meteorológicas de
Superfície (dados observados), e reanálises. Com os dados, foram realizadas análises de
superfície, análises termodinâmicas e análises sinóticas.
O estudo também contou com a análise da previsibilidade e da qualidade das previsões
do modelo de previsão de nevoeiro PAFOG. Os dados de superfície e de reanálises também
serviram como dados de entrada para a inicialização do modelo.
As análises realizadas vão contribuir para a elaboração de um método de operacional
de previsão, baseado nos resultados encontrado dentro de cada etapa.
3.2
Local de Estudo
O estudo foi realizado na região de Manaus-AM, abrangendo os dois aeroportos da
capital : Aeroporto Internacional Eduardo Gomes e Aeroporto Ponta Pelada (Figura 3).
Eduardo Gomes está situado na Zona Oeste de Manaus, sendo o terceiro maior movimentador de cargas do país, atrás apenas do Aeroporto de Guarulhos (São Paulo - SP) e do
Aeroporto de Viracopos (Campinas- SP), (Agência Nacional de Aviação Civil - ANAC).
Ponta Pelada é um aeroporto militar, situado na Zona Sul de Manaus. Atualmente é
utilizado para operações das Forças Armadas e da Polícia Federal.
Figura 3: Mapa da área urbana de Manaus-AM, (a) Localização geral dos Aeroportos; (a) Aeroporto Internacional Eduardo
Gomes (b) Aeroporto Ponta Pelada (c).
Fonte: Google Earth.
23
A vegetação característica na área dos aeródromos consiste em florestas de terra firme,
não alagáveis, situadas em uma região mais elevada do relevo amazônico. De acordo com
o mapa de vegetação (Figura 4), a área vegetada do aeroporto Eduardo Gomes é composta predominantemente por Florestas Ombrófilas Densas de Terras Firmes (Db). AS
florestas Ombrófilas são florestas úmidas, com árvores de grande porte, podendo alcançar
até 60 metros de altura em dossel uniforme (VELOSO et. al., 1991). Nesse aspecto vegetativo, as folhas das árvores se entrelaçam impedindo a penetração de luz solar, retendo
a umidade no seu interior. Ponta Pelada, por sua vez, está situado dentro de uma maior
área influenciada pelo urbanismo (Iu). A vegetação de Ponta Pelada está dividida em
pastagens (Ap) e vegetação secundária sem palmeira (Vss).
Figura 4: Mapa de vegetação da área urbana de Manaus-AM (a). Vegetação predominante no aeroporto Eduardo Gomes
(a) e no aeroporto Ponta Pelada (b).
Fonte: http://bdiaweb.ibge.gov.br
3.3
Dados
Dados observados
Os dados observados foram adquiridos de informes meteorológicos, produzidos pelas
Estações Meteorológicas de Superfície (EMS’s) dos aeroportos Eduardo Gomes e Ponta
Pelada, no período de 2009 a 2018, totalizando 10 anos de dados. O período foi escolhido
devido a disponibilidade dos dados. A Estação Meteorológica de Superfície de Eduardo
Gomes está posicionada geograficamente a 03°02’ Sul e 060°03’ Oeste, 21 km distante de
Ponta Pelada (03°08’ Sul, 059°59’ Oeste).
Os informes meteorológicos são mensagens confeccionadas em formato de códigos do
tipo METAR (Meteorologic Airdrome Reports) e SPECI (Special Meteorologic Airdrome
24
Reports), destinados a divulgação completa de observações meteorológicas de superfície (Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA)). O METAR é transmitido pelas estações em horários regulares, enquanto que o SPECI é confeccionado somente em caso de mudanças significativas nas condições meteorológicas em horários
não-regulares. As campos contidos nos códigos são: vento (direção (graus) e velocidade (KT - nós)); visibilidade horizontal (m); tempo presente; nebulosidade (quantidade (oitavos) e altura (ft - pés)); temperatura do ar (°C); temperatura do ponto de
orvalho (°C) e pressão (hPa). Os dados observados foram disponibilizados pela REDEMET (Rede de Meteorologia do Comando da Aeronáutica ), e obtidos através do link
<https://www.redemet.aer.mil.br/?i=facilidades&p=api-redemet.>
Dados de reanálises
Os dados de reanálises foram disponibilizados pelo ERA -5 , o quinto da geração de
reanálise atmosférica global do ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather
Forecasts), com resolução de 0,25 x 0,25, obtidos através do site <https://cds.climate.
copernicus.eu/cdsapp#!/>. Foram utilizadas informações de todos os níveis de pressão
padrão (1000, 950, 900, 850, 800, 750, 600, 500, 400 e 300 hPa), a fim de se obter a
estrutura vertical da atmosfera. As variáveis utilizadas foram as componente zonal (U) e
meridional (V) do vento (m/s), temperatura do ar (Kelvin) e umidade relativa (%).
25
3.4
Métodos de Análise
A metodologia foi dividida em 4 (quatro) etapas, sendo: a) Etapa 1: Organização dos
Dados e Análise de Superfície; b)Etapa 2: Análise Termodinâmica; c) Etapa 3: Análise
Sinótica e d) Etapa 4: Análise do modelo PAFOG (Figura 5)
Figura 5: Fluxograma da metodologia adotada.
3.4.1
Etapa 1 - Organização dos dados e Análise de Superfície
Na Etapa 1, os casos de nevoeiro em Eduardo Gomes e Ponta Pelada foram identificados
e separados por estação seca e chuvosa, no período entre 2009 e 2018. Após a identificação
dos casos, foi selecionada uma amostra dos casos mais intensos ocorridos em cada estação,
resultando em 30 casos para a estação seca e 30 casos para a estação chuvosa (Figura 6).
26
Figura 6: Delineamento da Etapa 1.
Os casos foram separados por estações seca e chuvosa a fim de identificar o impacto da
sazonalidade nas formações de nevoeiro em Manaus (Figura ??). Segundo a classificação
climática de Koepen (1948), Manaus-AM possui um clima tropical úmido (Af), caracterizado pela temperatura média do mês mais frio sempre superior a 18ºC, apresentando uma
estação seca de pequena duração que é compensada pelos totais elevados de precipitação.
A estação seca abrange os meses de maio a outubro, e a estação chuvosa de novembro a
abril (FIGUEIROA e NOBRE, 1990).
A análise de superfície foi realizada após a identificação e seleção dos casos. As variáveis
analisadas para avaliar as condições em superfície dos aeroportos no momento do nevoeiro
foram: visibilidade horizontal, temperatura do ar (T), temperatura do ponto de orvalho
(TD), direção e velocidade do vento, depressão do ponto de orvalho (DP), umidade Relativa (UR) e acumulado de precipitação (registrado antes da ocorrência dos eventos). A
temperatura do ponto de orvalho foi utilizada para o cálculo da depressão do ponto de
orvalho e da umidade relativa. Com os dados também foram analisados a intensidade,
o horário de ocorrência e duração do nevoeiro. A esquematização da Etapa 1 pode ser
visualizada na Figura 7.
27
Figura 7: Variáveis analisadas na Etapa 1.
3.4.2
Etapa 2 - Análise Termodinâmica
A partir dos dados de reanálise foram construídos perfis verticais de temperatura e umidade (12 UTC), para todos os casos de nevoeiro selecionados na Etapa 1. Os perfis construídos permitiram identificar e analisar as camadas úmidas, a estabilidade atmosférica,
a inversão térmica em baixos níveis, além dos índices de instabilidade CAPE (Convective
Available Potential Energy) e LI (Lifted Index) (Figura 8). Os dados de reanálises são
obtidos a partir de coordenadas geográficas, assim, devido a proximidade dos aeródromos,
os perfis foram construídos para uma área em comum, abrangendo os dois aeródromos.
28
Figura 8: Delineamento da Etapa 2.
Camada Úmida
Para as nuvens com desenvolvimento horizontal, como é o caso do nevoeiro, a umidade
é mais importante do que a instabilidade. A camada será considerada úmida em baixos
e médios níveis, quando a diferença entre a temperatura do ar e a temperatura do ponto
de orvalho, for menor que 3°C (FEDOROVA et. al., 2017). Em casos de nevoeiro, esta
diferença não ultrapassa 2°C.
Estabilidade Atmosférica e Inversão Térmica
Através da análise da estabilidade atmosférica, é possível determinar a ocorrência de nebulosidade de desenvolvimento horizontal ou vertical (FEDOROVA et. al., 2017). Sendo
o nevoeiro um tipo de formação de desenvolvimento horizontal, têm-se que haverá provável inversão, isotermia ou estabilidade. Nesses casos, a atmosfera deverá se apresentar,
preferencialmente, como estável ou condicionalmente instável. A instabilidade atmosférica é determinada de acordo com a Tabela 2 (VAREJÃO,2000), em que γ é a distribuição
vertical da temperatura real (ou estratificação da temperatura); γd é a adiabática seca e
γm é a adiabática saturada.
29
Tabela 2: Critérios de classificação do estado atmosférico
γ > γd
Camada Absolutamente Instável
γ < γm
Camada Absolutamente Estável
γd > γ > γm
Camada Condicionalmente Instável
γ =0
Camada Isotérmica
Índices de instabilidade CAPE e LI
Convective Available Potential Energy (CAPE), indica a quantidade de energia potencial disponível à medida que uma parcela de ar é levantada. O CAPE é um indicador do
potencial de convecção profunda e fornece uma medida de estabilidade integrada sobre a
profundidade da sondagem (FEDOROVA et. al, 2017).
Segue abaixo a Tabela 3 com os critérios estabelecidos para o CAPE.
Tabela 3: Critérios de potencial de convecção a partir dos valores de CAPE
CAPE
CAPE < 300
300 < CAPE<1000
1000 < CAPE < 2500
2500 < CAPE < 3000
Potencial de Convecção
Pequena ou nenhuma
Fraca
Moderada
Forte
Fonte:<http://www.crh.noaa.gov/lmk/soo/docu/indices.php>
O Lifted Index (LI) ou Índice de Levantamento, é ideal para determinar a instabilidade
das parcelas de ar na metade inferior da troposfera em regiões barotrópicas, ou seja, regiões
quentes e úmidas, de distribuição uniforme de temperatura (GASPARETTO, 2011). O
cálculo do LI é dado pela temperatura da parcela que se elevou de 850 hPa até 500
hPa(TL), e pela temperatura no nível de 500 hPa (T500). É obtido através da fórmula:
LI = T L − T 500
Na Tabela 4 têm-se os critérios de instabilidade de acordo com os valores de LI.
Tabela 4: Critérios de instabilidade a partir dos valores de LI
LI
LI > 3
-3 < LI < 0
0 < LI < 3
-6 < LI < -3
LI < -6
Instabilidade
Sem atividade significativa
Possibilidade de chuva
Levemente Instável
Moderadamente Instável
Possibilidade de trovoadas severas
Fonte:<http://www.crh.noaa.gov/lmk/soo/docu/indices.php>
30
(1)
3.4.3
Etapa 3 - Análise Sinótica
A análise sinótica, assim como a análise termodinâmica, foi realizada a partir de dados
de reanálise, para uma região abrangendo os dois aeroportos de Manaus. A análise sinótica, tem como finalidade identificar os sistemas de escalas sinóticas que influenciam os
processos de formação de nevoeiro. Com os dados de reanálise, foram construídos campos
de linhas de corrente, divergência e ômega (Figura 9).
Figura 9: Delineamento da Etapa 3.
3.4.4
Etapa 4 - Análise do Modelo PAFOG
O modelo PAFOG foi utilizado como uma forma de prever as restrições de visibilidade
provocadas pelas ocorrências de nevoeiro. Assim, será possível verificar a previsibilidade
e a qualidade das previsões executadas pelo modelo para região norte do Brasil.
O PAFOG (Parametrized Fog) é um modelo unidimensional para previsão de visibilidade dos nevoeiros ocorridos dentro de uma massa de ar e de nuvens estratiformes em
baixos níveis (BOTT et.al., 2002). O modelo foi elaborado com tratamento detalhado dos
processos de microfísica de nuvens, sendo composto por:
• Módulo dinâmico;
• Microfísica das nuvens;
• Radiação e
• Vegetação baixa.
31
O PAFOG pode ser utilizado para simulações de duas maneiras diferentes:
1. Para simulações no modo nevoeiro: a porção mais baixa, que se estende da superfície até a altura Z1, é subdividida em um número N1 de camadas equidistantes.
Os valores de Z1 e N1 são, por padrão, configurados para Z1= 200 m e N1= 50,
mas seus valores podem ser alterados, de acordo com as necessidades do usuário.
Uma segunda região que se estende de Z1 até Z2 é subdividida em N2 camadas
equidistantes. Os valores de Z2 e N2 foram configurados para 2500 m e 20 m,
respectivamente.
2. Para simulações no modo stratus: a camada equidistante do modelo se estende
da superfície até um novo valor definido para z1 (1500 m). A parte restante da
estrutura da grade são as mesmas como no modo nevoeiro.
Os processos de microfísica de nuvens são calculados somente nas regiões equidistantes
do modelo (0-200 m, modo nevoeiro; 0-1500 m, modo stratus). Assim, em uma determinada simulação, o topo do nevoeiro ou stratus não pode exceder essa região, para não
comprometer a confiabilidade das simulações. Para os cálculos dos perfis de temperatura
e umidade no solo, a região 0-50 cm abaixo da superfície é subdividida em 20 camadas
equidistantes.
Esquemas Físicos do PAFOG
O modelo PAFOG é composto por quatro módulos que envolvem as partes dinâmicas,
Microfísicas, de radiação e de vegetação.
• Módulo Dinâmico
A parte dinâmica consiste em um conjunto de equações prognósticas para o campo
do vento horizontal (u,v), temperatura potencial (θ) e umidade específica (q). Os
processos de turbulência na camada limite são resolvidos a partir de equações prognósticas para energia cinética turbulenta.
• Módulo da Microfísica
Os processos de microfísica de nuvens são tratados por meio de duas equações
prognósticas: uma para o conteúdo de água líquida e a outra para concentração
total do número de gotículas de nuvem.
• Cálculo da Radiação
32
Nas aproximações usadas no cálculo da radiação, o intervalo do espectro eletromagnético solar (0,28-6 µm) é dividido em quatro partes. Em cada uma das partes
são considerados toda a extinção dos gases, dos hidrometeoros líquidos e sólidos,
assim como das partículas de aerossol, são levadas em conta. As regiões do infravermelho (3,5-100 µm) e da janela atmosférica (8,75-12,25 µm) são resolvidas
separadamente, no tocante à extinção dos gases. Somente para comprimentos de
onda maiores que 100 µm (região do infravermelho), a absorção dos gases, aerossol
e gotículas d’água é tratada pelo método da emissividade.
• Módulo da Vegetação
O módulo de vegetação descreve a interação entre os processos de superfície terrestre e a atmosfera adjacente. Parâmetros de entrada para o módulo de vegetação
são usados para calcular a temperatura e a umidade específica dentro da cobertura de vegetação, bem como a temperatura e a umidade específica de saturação da
folhagem.
Dados de Entrada do PAFOG
Os dados de entrada do modelo PAFOG estão divididos em quatro partes:
1. Dados geográficos, tipo e textura do solo, dados de vegetação e informações meteorológicas de superfície;
2. Dados de nebulosidade baixa, média e alta em oitavos das últimas 24 horas para
cálculos de radiação;
3. Dados de radiossondagem (pressão atmosférica, temperatura do ar e ponto de orvalho) e o vento geostrófico acima da camada limite.
4. Informações de temperatura (°C) e conteúdo de umidade volumétrica (kg/m 2 ) do
solo em função da profundidade.
As previsões foram realizadas para 24h, 18h, 12h e 06h de antecedência ao horário de
ocorrência do evento. Desse modo, os dados de entrada foram selecionados de modo a
abranger todo período de ocorrência do fenômeno (Figura 10).
33
Figura 10: Delineamento da Etapa 4.
Na primeira parte, os dados de vegetação não foram alterados devido à dificuldade
em obter informações referentes a região de Manaus. Na segunda parte, foram utilizados
dados do METAR, que fornece a altura das nuvens (pés) e a cobertura do céu (em oitavos).
O parâmetro de identificação da altura de nuvens para a região do estudo (região tropical),
foi de acordo com Fedorova, (2001) (Tabela 5). Na terceira parte das inicializações do
modelo PAFOG, foram utilizados dados de reanálise do modelo ECMWF com resolução
espacial de 0,25° x 0,25°, devido a falta de informação de radiossondagens para os casos
analisados.
Tabela 5: Altura das camadas superior, média e inferior de nuvem
Camadas
Regiões Polares
Regiões
das
Superior
Média
Inferior
De 3 A 8Km
De 2 A 4Km
Da Superfície até 2Km
De 5 A 13Km
De 6 A 18Km
De 2 A 7Km
De 2 A 8Km
Da Superfície até 2Km Da Superfície até 2Km
Fonte:Fedorova, 2001
34
Tempera-
Regiões Tropicais
3.5
Elaboração do Método Operacional de Previsão
A construção do método operacional de previsão foi baseado nas condições resultantes
das análises de superfície, sinótica e termodinâmica. Os resultados obtidos delinearam
cada passo do método.
O método consiste em estabelecer quais as condições favoráveis às formações de nevoeiro
em determinada região, neste caso, na região de Manaus. Com este método, os previsores
conseguirão identificar se haverá condições favoráveis ao desenvolvimento de névoas e
nevoeiros, e assim, alertar os órgãos operacionais em tempo hábil.
35
4
Resultados
No período entre 2009-2018, foram identificados 741 casos de nevoeiro nos aeródromos
de Manaus. Desses 741 casos, 733 ocorreram em Eduardo Gomes e apenas 8 em Ponta
Pelada. Devido ao número de casos, somente as ocorrências em Eduardo Gomes foram
separadas por estações (seca e chuvosa).
Aeroporto de Eduardo Gomes
Foram escolhidas as 60 ocorrências mais intensas em Eduardo Gomes, sendo 30 casos
para a estação seca e 30 para a estação chuvosa. A relação dos casos para as análises,
assim como o valor da visibilidade horizontal, o horário de início das ocorrências, a duração e a intensidade dos nevoeiros, podem ser visualizado na Tabela 6 e na Tabela 7. A
classificação da intensidade do nevoeiro foi de acordo com o manual do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Segundo o manual, o nevoeiro será considerado forte se
visibilidade horizontal for inferior a 200 m; moderado, se a visibilidade variar entre 200 e
700 m e nevoeiro fraco se a visibilidade for superior a 700 m e inferior a 1 km.
De acordo com as tabelas, a intensidade predominante dos eventos foi moderada, tanto
na estação seca, quanto na estação chuvosa (6/7).Alguns casos de nevoeiro apresentaram
visibilidade abaixo de 200 m ( 4 na estação seca e 5 na estação chuvosa) e visibilidade
máxima foi de 800 m (6/7).
36
Tabela 6: Relação dos casos de nevoeiro selecionados para aeroporto Eduardo Gomes - Estação Seca
Data
Hora 1° Obs.
(UTC)
Visibilidade
(m)
caso 1
20/06/2010
06
100
03
Forte
caso 2
07/05/2010
09
200
02
Moderado
caso 3
29/05/2010
08
300
04
Moderado
caso 4
04/09/2011
06
800
03
Fraco
caso 5
07/07/2011
08
300
02
Moderado
caso 6
03/06/2011
07
400
03
Moderado
caso 7
16/07/2012
08
150
03
Forte
caso 8
17/07/2012
07
100
04
Forte
caso 9
03/09/2012
07
100
03
Forte
caso 10
14/07/2012
10
200
01
Moderado
caso 11
24/07/2012
08
200
03
Moderado
caso 12
12/08/2012
10
350
01
Moderado
caso 13
10/08/2012
08
400
03
Moderado
caso 14
09/05/2013
09
400
02
Moderado
caso 15
28/05/2013
06
400
06
Moderado
caso 16
29/07/2013
05
400
07
Moderado
caso 17
06/09/2013
10
400
02
Moderado
caso 18
31/05/2014
05
200
07
Moderado
caso 19
16/08/2014
07
200
03
Moderado
caso 20
11/07/2014
07
200
03
Moderado
caso 21
27/06/2014
00
300
09
Moderado
caso 22
26/07/2015
05
300
02
Moderado
caso 23
31/08/2015
06
500
06
Moderado
caso 24
05/06/2016
09
400
02
Moderado
caso 25
06/06/2016
06
500
05
Moderado
caso 26
23/09/2017
05
400
05
Moderado
caso 27
30/09/2017
07
500
02
Moderado
caso 28
29/05/2018
05
100
07
Forte
caso 29
28/08/2018
10
400
01
Moderado
caso 30
07/09/2018
05
400
06
Moderado
37
Duração
Intensidade
(h)
Tabela 7: Relação dos casos de nevoeiro selecionados para o aeroporto Eduardo Gomes - Estação Chuvosa
Data
Hora 1° Obs.
(UTC)
Visibilidade
(m)
Duração
Intensidade
(h)
Caso 1
16/11/2009
07
150
04
Forte
Caso 2
16/04/2009
09
350
03
Moderado
Caso 3
01/03/2009
05
400
07
Moderado
Caso 4
25/03/2009
06
350
05
Moderado
Caso 5
20/04/2009
08
300
03
Moderado
Caso 6
23/02/2010
08
500
04
Moderado
Caso 7
17/02/2010
10
300
01
Moderado
Caso 8
03/04/2010
01
300
03
Moderado
Caso 9
06/01/2010
11
400
01
Moderado
Caso 10
27/02/2010
02
700
03
Moderado
Caso 11
26/03/2011
01
200
04
Moderado
Caso 12
19/12/2011
09
500
02
Moderado
Caso 13
24/04/2012
06
100
02
Forte
Caso 14
27/04/2012
08
50
03
Forte
Caso 15
29/04/2012
01
100
10
Forte
Caso 16
05/04/2012
06
100
04
Forte
Caso 17
24/01/2012
10
500
01
Moderado
Caso 18
10/01/2012
10
500
01
Moderado
Caso 19
25/02/2012
10
300
01
Moderado
Caso 20
07/04/2012
07
300
05
Moderado
Caso 21
08/04/2012
06
300
01
Moderado
Caso 22
02/12/2013
07
300
04
Moderado
Caso 23
18/04/2014
04
300
04
Moderado
Caso 24
22/04/2015
05
800
05
Fraco
Caso 25
25/02/2017
08
400
04
Moderado
Caso 26
29/01/2017
06
500
04
Moderado
Caso 27
04/01/2018
06
500
02
Moderado
Caso 28
23/11/2013
07
500
06
Moderado
Caso 29
25/03/2014
05
550
04
Moderado
Caso 30
04/06/2014
06
400
02
Moderado
O período mais favorável às formações de baixa visibilidade foi entre 06 e 11 UTC
para ambas estações (Figura 11). Em relação à duração dos eventos, a ocorrência mais
duradoura foi de 08h, durante o período seco, e 10h durante o período chuvoso, com
duração média de 4h (Figura 12).
38
Figura 11: Horários frequente de ocorrência de nevoeiro durante as estações seca e chuvosa
Figura 12: Duração dos eventos de nevoeiro em Eduardo Gomes durante as estações seca e chuvosa. Linha tracejada
vermelha representa a duração média dos casos
Aeroporto de Ponta Pelada
Em Ponta pelada foram encontradas apenas 8 ocorrências de nevoeiro dentro do período
de 10 anos de estudo. As formações de nevoeiro ocorreram perincipalmente nos anos de
2018 e 2017 (com 4 casos em 2018 e 2 em 2017). Os demais casos ocorreram de forma
pontual em 2012 e 2014 (Tabela 8). A duração máxima de ocorrência dos fenômenos foi
de 02h e a intensidade dos eventos variou de fraca a moderada (Tabela 8).
39
Tabela 8: Relação dos casos de nevoeiro selecionados para o aeroporto Ponta Pelada
Data
Caso 1
Caso 2
Caso 3
Caso 4
Caso 5
Caso 6
Caso 7
Caso 8
17/07/2012
21/10/2014
15/10/2017
29/11/2017
01/01/2018
04/01/2018
30/03/2018
29/05/2018
Hora 1° Obs.
(UTC)
10
10
09
12
10
06
10
12
4.1
Análise de Superfície
4.1.1
Aeroporto Eduardo Gomes
Visibilidade (m)
900
900
700
900
500
300
800
800
Duração
Intensidade
(h)
01
Fraco
01
Fraco
02
Moderado
01
Fraco
01
Moderado
02
Moderado
01
Fraco
01
Fraco
Estação Seca
O nevoeiro se formou em Eduardo Gomes sob condições de temperatura média de
23,5°C, depressão do ponto de orvalho médio de 1°C e umidade relativa entre 90% e 100%
(Tabela9). A Figura 13 mostra altos valores de umidade relativa em todos os casos.
Foram registrados acumulados de precipitação antes das formações de nevoeiro na estação seca em 27, dos 30 casos totais (APÊNDICE A). O acumulado médio para a estação
foi de 14 mm/h e o máximo de 46,7 mm/h (Tabela 9 ). De acordo com Figueiroa e Nobre
(1990), por estar localizada na região tropical, Manaus está sujeita às precipitações durante todo o ano, inclusive durante a estação seca. Com o aumento das temperaturas e da
atividade convectiva no período seco, os grandes acumulados são devido às chuvas intensas e de curta duração, do tipo pancada. De acordo com Marengo (1991), os acumulados
de precipitação na região amazônica durante a estação seca, muitas vezes elevados para o
período, não chegam a ultrapassar o volume de chuva da estação chuvosa. A presença de
chuva na região tem influência nas variáveis que condicionam as formações de nevoeiro,
como a umidade e a temperatura fo ar. O aumento da umidade acelera o processo de
saturação do ar, fator essencial para a formação e manutenção dos nevoeiros. A direção
do vento foi predominante de Norte/Noroeste (N/NW), com velocidade média e máxima
de 4KT (APÊNDICE A).
40
Tabela 9: Valores máximos, médios e mínimos das variáveis de Superfície - Estação Seca. Temperatura, Temperatura e
depressão do ponto de orvalho (°C); Umidade relativa (%); Precipitação (mm/h).
Temperatura
máximo
média
mínimo
25,0
23,5
22,0
Temperatura
Depressão do
Ponto de Orvalho de Orvalho
24,0
1,1
22,4
2,0
21,0
0,0
Umidade
Relativa
100,0
94,0
90,0
Precipitação
46,7
14,0
0,0
Figura 13: Dados de umidade relativa, temperatura do ar e temperatura do ponto de orvalho para os casos da estação secaAeroporto Eduardo Gomes
Estação Chuvosa
Durante a estação chuvosa, a temperatura média observada nos eventos foi de 23,2ºC
e valor máximo encontrado para T e TD foi de 25°C(Tabela10).Não é comum encontrar
na literatura processos formação de nevoeiro sob condições de temperaturas elevadas.
Mesmo em Manaus, os valores médios de T são entre 22°C e 23°C (Tabela10). Esse caso
específico, com T e TD = 25°, mostra que, em regiões quentes e úmidas, pode haver
casos de formação de nevoeiro devido a saturação do ar por acréscimo de vapor, sem
que haja resfriamento. A Figura 14 mostra que, assim como na estação seca, a umidade
relativa apresentou valores elevados para todos os casos de nevoeiro e a depressão do
ponto de orvalho máximo de 2,0°C. O volume de precipitação registrado antes dos casos
alcançou valor máximo de 63,9 mm/h, com média de 21,9 mm/h (Tabela10. A direção
predominante do vento não apresentou diferença entre as estações e, na maioria dos casos,
o vento foi de N/NW/NE, com velocidade entre 00KT e 04 KT (APÊNDICE B).
41
Tabela 10: Valores máximos, médios e mínimos das variáveis de Superfície - Estação Chuvosa. Temperatura do ar, Temperatura e depressão do ponto de orvalho (°C); Umidade relativa (%); Precipitação (mm/h).
Temperatura
máximo
média
mínimo
25,0
23,2
21,0
Temperatura
Depressão do
Ponto de Orvalho de Orvalho
25,0
2,0
22,3
0,7
20,0
0,0
Umidade
Relativa
100,0
96,7
90,0
Precipitação
63,9
21,9
0,0
Figura 14: Dados de umidade relativa, temperatura do ar e temperatura do ponto de orvalho para os casos da estação secaAeroporto Eduardo Gomes
4.1.2
Aeroporto Ponta Pelada
A temperatura do ar máxima observada foi de 25 °C, com valor médio de 24°C (Tabela12/Tabela11). A temperatura elevada no aeródromo pode estar relacionada com a sua
localização, já que o aeroporto Ponta Pelada está localizado no polo industrial de Manaus,
sob influência das emissões gases e de partículas sólidas que absorvem e retém o calor no
local. Com os resultados já vistos, têm-se que altas temperaturas não inibem as formações de nevoeiros em Manaus, desde que a diferença entre T e TD seja mínima ou zero
(ar saturado). Nos casos de Ponta Pelada, a depressão do ponto de orvalho média foi de
1,0°C e máxima de 2,0°C, com umidade relativa entre 94,8% e 96% (Tabela12/Tabela11).
Em todos os casos houve ocorrência de precipitação, com acumulado médio de 12,8
mm/h e máximo de 20,7 mm/h (Tabela12/Tabela11). Embora o aumento da umidade
devido a ocorrência de precipitação tenha influência nas formações de nevoeiro em Manaus, em Ponta Pelada a precipitação não foi suficiente para aumentar a frequência de
casos. A umidade proveniente da floresta amazônica, presente no aeroporto de Eduardo
42
Gomes, seria uma importante forçante que poderia potencializar os processos de formação
de nevoeiro em Ponta Pelada.
Tabela 11: Variáveis observadas - Aeroporto Ponta Pelada. Temperatura do ar; Temperatura do ponto de orvalho (°C);
Umidade relativa (%) e Precipitação (mm/h).
Temp.
Umidade
Ponto de Orvalho Relativa
Dir. /
Vel.do Vento
Data
Temp
17/07/2012
23
21
90
34003KT
20,6
21/10/2014
25
24
96
23005KT
13,7
15/10/2017
24
23
96
23002KT
14,7
29/11/2017
25
24
96
12003KT
6,5
01/01/2018
25
24
96
22002KT
22
04/01/2018
24
23
96
00000KT
0
30/03/2018
24
23
96
15002KT
11,9
29/05/2018
25
24
96
34006KT
5,7
Precipitação
Tabela 12: Valores máximos, médios e mínimos das variáveis de Superfície - Ponta Pelada Temperatura, Temperatura e
depressão do ponto de orvalho (°C); Umidade relativa (%); Precipitação (mm/h).
Temperatura
máximo
média
mínimo
25,0
24,
23,0
Temperatura
Depressão do
Ponto de Orvalho de Orvalho
24,0
1,0
23,3
2,0
21,0
1,0
Umidade
Relativa
96,0
95,3
90,0
Precipitação
20,6
12,8
0,0
Em relação à direção e velocidade do vento, Ponta Pelada apresentou maior variação.
Enquanto que a direção predominante do vento foi de Norte/Noroeste em Eduardo Gomes,
em Ponta Pelada houve casos com vento nos setores Sudeste (SE) e Sudoeste (SW). A
velocidade do vento máxima na qual o nevoeiro se formou foi de 06 KT e os demais
casos se formaram com ventos de 0 a 3 KT. A Figura 15 mostra um comparativo da
direção predominante do vento mais frequente nos casos dos dois aeroportos. Interessante
ressaltar que o vento, além de ser um fator importante na formação e na manutenção
dos nevoeiros, pode estar relacionado com a diferença entre o número de ocorrências do
fenômeno nos aeroportos.
43
Figura 15: Comparativo da velocidade e direção predominante do vento observadas nos casos de nevoeiro em Eduardo
Gomes e Ponta Pelada
4.2
Análise Termodinâmica
Os perfis verticais de temperatura e umidade construídos para Manaus (ANEXO A e
ANEXO B), permitiram analisar a umidade, inversão térmica, estabilidade das camadas
da atmosfera, além do Potencial de Convecção (CAPE) e do Índice de Levantamento (LI).
Os dados referentes aos perfis termodinâmicos para todos os casos estão no APÊNDICE
C e D.
Estação Seca
Os perfis termodinâmicos mostraram uma atmosfera úmida da superfície até 900 hPa
e camadas mais secas nos níveis acima em 26 casos (APÊNDICE C). A Figura 16 mostra
exemplos dos perfis mais recorrentes entre os casos selecionados. Foi observado umidade
em baixos níveis na maioria dos perfis da estação seca, contudo, as camadas não ultrapassaram o nível de 900 hPa (Figura 16a, 16b). As camadas secas em médios níveis
se formaram devido à forte subsidência presente nos perfis (Figura 16b). A umidade em
superfície em conjunto com a forte subsidência representam padrões característicos do período seco. A estabilidade atmosférica foi caracterizada como condicional instável (Figura
16a, 16b) e ocorreu em praticamente todos os perfis. Apenas alguns perfis apresentaram
camadas estáveis próximas à superfície (Figura 16c). A área de cape positivo, indicada
pela seta vermelha, mostra a presença de atividade convectiva e possível formação de
nuvens do tipo altocumulos em médios níveis.
44
Ocorreu inversão térmica ocorreu em somente 7 casos, sendo 3 em superfície 4 em 950
hPa (Figura 16c). Nos demais casos não foram observadas inversões de temperatura em
baixos níveis (APÊNDICE C). Embora a inversão tenha influenciado alguns casos de
nevoeiro, a mesma não pode ser considerada um fator condicionante para as formações
em Manaus.
Figura 16: Exemplos de perfis verticais de temperatura e umidade recorrentes durante a estação seca.
Valores positivos de CAPE foram encontrados em todos os casos analisados. Embora
o potencial de convecção não seja um fator determinante para as formações de nevoeiro,
é interessante observar que o fenômeno conseguiu se formar em uma atmosfera potencialmente convectiva. O valor máximo e médio do CAPE foi de 750 J/kg e 1961 J/kg,
indicando convecção fraca e moderada, respectivamente (Tabela 13). O CAPE representa
a quantidade de energia que a parcela de ar possui ao ascender na atmosfera, e desse modo
é possível identificar a instabilidade atmosférica. Nas latitudes extratropicais, os eventos
de nevoeiro não foram associados ao CAPE positivo (FEDOROVA, 2008; FEDOROVA et.
al., 2012; FEDOROVA, 2015), contudo, foi verificado e descrito por Fedorova et.al.,2008
e Fedorova, 2012, a presença de convecção nos perfis verticais dos casos de nevoeiro na
região dos trópicos.
A instabilidade foi identificada pelo índice Lifting Index (LI). O LI médio encontrado
foi de -2 (instabilidade fraca), e o mínimo foi de -5 (instabilidade moderada) (Tabela 13).
45
Tabela 13: Valores máximos, médios e mínimos de CAPE e LI (estação seca - 12UTC
MÉDIA
MÁXIMO
MÍNIMO
LI
-2
-1
-5
CAPE (J/Kg)
750
1961
361
Estação Chuvosa
A umidade esteve presente em todos os níveis dos perfis termodinâmicos da estação
chuvosa em 20, dos 30 casos estudados (APÊNDICE D). Na maioria dos casos, a umidade
se estendeu da superfície até a camada de 600 hPa ou em todo perfil (Figura 17a, 17b e
17c). No exemplo da Figura 17b, o ar estava úmido em baixos níveis e saturou a partir de
600 hPa (T=Td). Em alguns eventos, a umidade diminuiu com os níveis, caracterizando
subsidência ar em médios e altos níveis (Figura 16a). A subsidência é caracterizada pelos
movimentos descendentes que favorecem o afundamento do ar mais frio e seco das camadas
superiores, agindo como uma “tampa” e aprisionando o ar úmido nos níveis mais baixos da
atmosfera. Todos os perfis apresentaram atmosfera estável ou condicionalmente instável,
com inversão térmica em apenas 7 casos (Figura 16c). As setas da Figura indicam área
de CAPE positivo favorecendo a formação de nuvens em médios nuvens (Figura 17)
Figura 17: Exemplos de perfis verticais de temperatura e umidade recorrentes durante a estação chuvosa.
Os valores do CAPE positivo indicaram convecção de fraca a moderada, com CAPE
máximo de 1961 J/kg (convecção moderada) e médio foi 537 J/Kg (convecção fraca)
(Tabela14). A instabilidade foi considerada leve, com LI entre 0 e -3 em todos os casos
(Tabela14).
46
Tabela 14: Valores máximos, médios e mínimos de CAPE e LI (estação chuvosa - 12UTC).
MÉDIA
MÁXIMO
MÍNIMO
LI
-2
0
-5
CAPE (J/Kg)
537
1961
135
Síntese da Análise Termodinâmica
Os perfis verticais de temperatura e umidade em Manaus foram igualmente identificados
nos estudos de Fedorova et.al. (2008), Fedorova et.al. (2015), para casos de nevoeiro
ocorridos em Maceió-AL. Nesses estudos, os perfis construídos apresentaram as mesmas
características dos perfis construídos para Manaus:
• Umidade nas camadas mais baixas da atmosfera;
• Instabilidade Condicional;
• Ausência de inversão térmica;
• CAPE positivo, com potencial de convecção de fraco a moderado; e
• Instabilidade leve.
47
4.3
Análise Sinótica
Foram construídos campos sinóticos a fim de analisar os sistemas atuantes durante
o período de ocorrência de nevoeiros, para as estações seca e chuvosa. Foram gerados
campos de divergência (200, 500 e 1000 hPa), linhas de corrente (200, 500 e 1000 hPa)
e campos de ômega (200 e 1000 hPa) para a região de Manaus, abrangendo os dois
aeroportos. As tabelas contendo as informações sinóticas e o acervo com todos os campos
estão nos APÊNDICES E-F, e ANEXOS C-M, respectivamente.
4.3.1
Estação Chuvosa
Os campos sinóticos da alta troposfera mostraram que a região Amazônica estava sob
atuação de sistemas característicos do verão da América do Sul na maioria dos casos da
estação chuvosa. Os sistemas observados foram: Alta da Bolívia (AB), Vórtice Ciclônico
de Altos Níveis (VCAN) e Cavado do Nordeste (CN). A AB, o VCAN e o CN são considerados os principais sistemas que favorecem a precipitação no período chuvoso da região
Amazônica e se desenvolvem com maior intensidade no período entre dezembro, janeiro e
fevereiro (DIAS et.al.(2009)). A relação com todos os sistemas sinóticos atuantes durante
os casos da estação chuvosa estão discriminados no APÊNDICE F.
Altos Níveis
Nos campos de linhas de corrente e divergência em 200 hPa, foram identificados 19
casos em que os sistemas Alta da Bolívia, VCAN e Cavado do Nordeste atuavam de
forma isolada e de forma conjunta (Figura 18a, Figura 18b,APÊNDICE F ). Independente
da forma de atuação, as circulações anticiclônica da AB e ciclônica do VCAN e CN
influenciaram na circulação da região de Manaus, provocando divergência em altos níveis
em 64 dos casos(APÊNDICE E). De acordo com Lima et.al (2003), a divergência em altos
níveis está relacionada com a atividade convectiva, em função da relação existente entre
o fluxo de massa no interior das nuvens e a divergência do vento em altos níveis. Desse
modo, o intenso fluxo de massa no interior da nuvem representa forte atividade convectiva,
formação de nuvens convectivas, geração de precipitação e o posterior desenvolvimento de
nuvens estratiformes.
Os demais casos de divergência em altos níveis foram provocados pela interação das
linhas de corrente do hemisfério Norte com a região norte do Hemisfério Sul (Figura 18c
e Figura 18d). Casos de nevoeiro associados à interação entre sistemas sinóticos dos hemisférios Norte e Sul foram identificados por Fedorova e Levit,(2016), em um estudo no
Nordeste brasileiro. Em um dos casos do estudo, a circulação entre a perturbação ondulatória dos alísios (HS) e uma depressão tropical (HN) provocou confluência e subsidência
48
do ar na costa do Nordeste Brasileiro.
Figura 18: Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas sinóticos atuantes da estação chuvosa em
200 hPa. Círculo vermelho: região de Manaus-AM; AB: Alta da Bolívia; VCAN: Vórtice Ciclônico de Altos Níveis; CN:
Cavado do Nordeste; VC:Vórtice Ciclônico.
49
Médios Níveis
Em médios níveis, os escoamentos divergentes continuaram sendo predominantes sobre
a região de Manaus. Portanto, foram observados 24 casos com difluências e 6 casos com
confluências (APÊNDICE F). Em 18 casos, as correntes divergentes em 500 hPa estavam
associadas às circulações anticiclônicas nas regiões Norte, Nordeste e Centro Oeste (Figura
19a e Figura 19b ). Nos demais eventos, a divergência foi provocada por cristas observadas
na região nordeste e por escoamentos divergentes de norte (Figura 19c e Figura 19d ).
Figura 19: Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas sinóticos atuantes da estação chuvosa em
500 hPa. Círculo vermelho: região de Manaus-AM; AC: Anticiclone (a,b); Setas em preto: escoamento de Norte (d).
50
Baixos Níveis
Anticiclones e cristas influenciaram no escoamento convergente da região estudada em
10, dos 30 casos analisados. Destes 10, 2 estavam localizados na costa Sudeste do Brasil
(Figura 20a) e dois na parte sul do Atlântico Sul (Figura 20b). Houve interação de um
dos anticiclones centralizados no Atlântico Sul com um vórtice no HN, resultando em uma
circulação confluente sobre Manaus (Figura 20a). Os demais sistemas estavam localizados
na região Nordeste e no HN (Figura 20c).
Figura 20: Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas sinóticos atuantes da estação chuvosa em
500 hPa. Círculo vermelho: região de Manaus-AM; AC: Anticiclone (a,b); Setas em preto: escoamento de Norte (d).
51
Outro fator responsável pela confluência em baixos níveis foi o fluxo zonal de leste
(Figura 21a), observado em 8 casos. Em alguns casos, os campos de linhas de corrente
foram difusos, sendo possível visualizar apenas áreas de confluência e difluência próximo
a região de Manaus (Figura 21b). Foram 5 os eventos em que o escoamento foi divergente
em baixos níveis, sendo 4 deles influenciados pelo forte escoamento de nordeste (Figura
21c) e 1 pela circulação na extremidade de um anticiclone, localizado no Centro Oeste
(Figura 21d).
Figura 21: Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas sinóticos atuantes da estação chuvosa em
500 hPa. Círculo vermelho: região de Manaus-AM; AC: Anticiclone (a,b); Setas em preto: escoamento de Norte (d).
52
Movimentos Verticais
A atuação e a interação da Alta da Bolívia, do VCAN e do Cavado do Nordeste observada nos campos sinóticos de 200 hPa, favoreceu o escoamento difluente, que por sua vez,
favoreceu a divergência de massa na maioria dos casos (APÊNDICE F). Esta divergência
favoreceu os movimentos ascendentes, observados nos campos de velocidade vertical. Os
movimentos ascendentes foram de fortes (0,25 a 0,3) a moderados (0,15 a 0,2) (Figura
22a). Em 1000 hPa ocorreram movimentos descendentes do ar sobre a região de estudo
(Figura 22b). A subsidência favorece o afundamento do ar, acúmulo de umidade em
baixos níveis e as formações de névoas e nevoeiros.
Figura 22: Campos de linhas de corrente e ômega em 200 hPa (a) e 1000 hPa (b). Círculo vermelho: região de Manaus-AM.
Exemplo Estação Chuvosa
Uma ilustração do comportamento comumente observado nas ocorrências de nevoeiro
no período chuvosos pode ser vista na Figura 23. Em 200 hPa (Figura 23a), pode-se
observar uma circulação anticiclônica característica da Alta da Bolívia (círculo tracejado
vermelho) e um cavado sobre a região nordeste se estendendo até o hemisfério norte.
A interação destes dois sistemas gerou difluência sobre a região norte, sobre Manaus.
Nos níveis mais baixos (Figura 23b e Figura 23c) os sistemas perdem a configuração,
mas ainda podem ser observadas regiões de divergência devido ao escoamento do HN. A
divergência observada contribuiu para os movimentos ascendentes em 200 hPa (Figura
24a) e subsidentes em 1000 hPa (Figura 24b).
53
Figura 23: Campos divergência e linhas de corrente para o caso de nevoeiro do dia 19/12/2011. Círculo preto – Manaus-AM;
Círculo tracejado vermelho – Alta da Bolívia; Tracejado Preto - Cavado
54
Figura 24: Campos de linhas de corrente e ômega em 200hPa (a) e 1000hPa (b). Círculo vermelho: região de Manaus-AM.
4.3.2
Estação Seca
Circulações e movimentos verticais
As análises de linhas de corrente e divergência em altos níveis mostraram um cenário
semelhante à estação chuvosa, com fluxos divergentes na maioria dos casos, totalizando
23 casos com divergência de massa e apenas 7 com convergência (APÊNDICE E).
Os principais sistemas responsáveis pela divergência em 200 hPa foram: anticiclones
centralizados nas regiões Norte e no Centro Oeste, cavados e vórtices ciclônicos no Nordeste (Figura 25a e Figura 25b), escoamentos zonais de Oeste (Figura 25c) e sistemas do
Hemisfério Norte (Figura 25d).
Em 500 hPa, as difluências mantiveram-se devido às circulações envolvidas nos sistemas
em altos níveis. Os anticiclones e cristas observados no norte e nordeste em 200 hPa,
estavam presentes em médios níveis, ainda que mais fracos, favorecendo a circulação
difluente (Figura 26). Além destes sistemas, haviam anticiclones no Sudeste, Centro
Oeste e escoamentos de nordeste ocasionando as difluências.
55
Figura 25: Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas sinóticos atuantes da estação seca em 200
hPa. Círculo vermelho: região de Manaus-AM; AB: Alta da Bolívia; Cav: Cavado; VC HN: Vórtice Ciclônico no Hemisfério
Norte.
Interessante destacar que em 850 hPa houve predominância de fluxos divergentes, contrariando a estação chuvosa. Os campos de linhas de corrente mostraram divergência em
altos, médios e baixos níveis em 20, de 30 casos estudados (APÊNDICE E). A divergência
em superfície foi causada por cristas nas regiões Norte, Nordeste e Centro Oeste (Figura
a-b) e pelos escoamentos de E/NE, também vistos em altos e médios níveis. Esta difluência favorece o afundamento e subsidência do ar na baixa troposfera e os movimentos
ascendentes em altos níveis, que podem ser vistos nos campos de ômega (Figura 27c e
Figura 27d).
56
Figura 26: Campos de linhas de corrente e divergência com os principais sistemas sinóticos atuantes da estação seca em
500 hPa. Círculo vermelho: região de Manaus-AM; AC:Anticiclone; CRIS: Crista.
57
Figura 27: Campos de linhas de corrente, divergência e ômega. Círculo vermelho: região de Manaus-AM; CRIS: Crista.
58
Exemplo Estação Seca
Os casos de nevoeiro ocorridos na estação seca podem ser representados pelo caso da
Figura 28. Em altos níveis (Figura 28a), pode-se observar um vórtice ciclônico centralizado
no Hemisfério Norte, influenciando na circulação do norte do Brasil. A periferia deste
vórtice gerou fraca difluência sobre Manaus. Em 500 hPa (Figura 28b), o vórtice perde
intensidade, porém uma grande circulação anticiclônica sobre o Centro Oeste e Sudeste
continuou provocando difluência na região. Em 850 hPa (Figura 28c), a circulação perdeu
a configuração, mas pode ser visualizada causando fraca divergência. Esta divergência está
relacionada aos movimentos ascendentes em 200 hPa e descendentes em 1000 hPa (Figura
29a e Figura 29b).
Figura 28: Campos de divergência e linhas de corrente para o caso de nevoeiro do dia 12/08/2012 (Estação Seca). Círculo
vermelho: Manaus-AM; VC HN: Vórtice Ciclônico no HN; AC: Anticiclone.
59
Figura 29: Campos de linhas de corrente e ômega para o caso de nevoeiro do dia 12/08/2012 (Estação Seca). Círculo preto:
Manaus-AM.
60
Síntese da Análise Sinótica
Interessante observar que, de um modo geral, os nevoeiros se formam em Manaus sob
condições diferentes das observadas nos estudos de latitudes extratropicais. Os estudos
de Fedorova et.al. (2008), mostraram que nos extratrópicos os nevoeiros se formaram
principalmente durante o inverno e, na maioria dos casos, sob influência de uma alta
baroclínica ou crista em superfície. Estes sistemas provocaram divergência em superfície
e movimentos subsidentes, favorecendo a formação de névoas e nevoeiros.
Em Manaus, região tropical, os nevoeiros se formaram durante todo o ano por conta
da influência local da floresta Amazônica. Ademais, foi observado que os nevoeiros se
desenvolveram tanto sob condições de instabilidade, quanto de estabilidade atmosférica.
Os casos da estação chuvosa mostraram a presença de divergência de massa em altos
níveis e convergência nos níveis mais baixos da troposfera. Estes processos contribuíram
com o acúmulo de umidade em superfície e com a formação de nuvens de convectivas.
Deste modo, a ocorrência das chuvas provocadas pela atividade convectiva em decorrência da divergência em altos níveis, aumenta a umidade já existente na região tropical,
potencializando os processos de formação dos nevoeiros.
Durante a estação seca, a atuação de anticiclones provocou difluência em todos os
níveis da atmosfera e movimentos subsidentes em superfície. A subsidência resultante da
atuação dos anticiclones em conjunto com a convergência de umidade pelo fluxo zonal de
leste, foram os principais fatores contribuintes para as formações dos nevoeiros. Com a
diminuição das chuvas no período seco, somente a umidade da floresta não seria suficiente
para que os nevoeiros se formassem.
Embora o estudo sinótico seja importante para a compreensão dos processos de formação
dos nevoeiros, os processos locais e em superfície são os fatores preponderantes para o
desenvolvimento do fenômeno. As figuras citadas nesta seção são apenas exemplos das
situações sinóticas mais comuns observadas nas análises. O acervo total encontra-se nos
ANEXOS C-M.
61
4.4
Análise do Modelo PAFOG
O modelo PAFOG foi utilizado a fim de verificar sua previsibilidade na região norte,
mais especificamente em Manaus. A análise do desempenho de um modelo de previsão de
nevoeiro como o PAFOG no norte do Brasil é extremamente importante, tendo em vista a
deficiência de estudos sobre previsão de nevoeiros na região. Para avaliar a previsibilidade
do PAFOG os critérios utilizados foram:
• Previsão SATISFATÓRIA: quando o modelo conseguir prever 50% ou mais dos
casos;
• Previsão INSATISFATÓRIA: quando os casos previstos forem menor que 50%.
Além da previsibilidade, o PAFOG também foi avaliado pela qualidade das previsões
realizadas. Para este estudo, a avaliação da qualidade das previsões foi realizada a partir
dos valores da visibilidade/intensidade previstos em comparação com os valores observados. A classificação foi feita da seguinte forma:
• Excelente: quando o nevoeiro observado e previsto apresentarem a mesma intensidade (moderado/moderado; forte/forte; fraco/fraco);
• Bom: quando a intensidade do nevoeiro previsto e observado forem próximas (moderado/forte; fraco/moderado);
• Ruim: quando o nevoeiro for observado, mas não for previsto;
Além desta classificação, houve casos em que a previsão se afastou muito dos valores
observados, e os nevoeiros fortes foram previstos como fracos.
4.4.1
Análise do desempenho PAFOG quanto a previsibilidade
Estação Seca
A previsibilidade do PAFOG foi mensurada de duas formas: I) Pelo número total
de casos previstos; II) Pelo número total de eventos previstos por rodadas executadas.
Pelo número total de casos previstos (I), a previsibilidade do modelo PAFOG durante a
estação seca foi considerada satisfatória. O modelo realizou previsão do nevoeiro em 80%
dos casos, ou seja, dos 30 casos analisados, 24 casos foram previstos em pelo menos uma
rodada (Tabela 15).
62
Quando verificado o número de previsões em relação as rodadas executadas (II), o
desempenho do modelo ficou próximo do esperado (50% ou mais), mas não foi considerado
satisfatório. Para cada caso foram realizadas 4 rodadas de previsões (24, 18, 12 e 06 horas
de antecedência), ou seja, 120 rodadas foram executadas para cada estação, e em 59 delas
rodadas o nevoeiro foi previsto (49,16% das rodadas). As previsões bem-sucedidas das 59
rodadas, foram distribuídas da seguinte forma:
• 24 previsões com 06h de antecedência;
• 18 previsões com 12h de antecedência;
• 11 previsões com 18h de antecedência;
• 8 previsões com 24h de antecedência.
Em uma análise geral, pode-se concluir que a previsibilidade do PAFOG no período
seco foi considerada satisfatória, contudo, o modelo é mais eficiente em rodadas com horas
de antecedência, ou seja, nos horários mais próximos da ocorrência do nevoeiro.
63
Tabela 15: Dados de visibilidade observada e visibilidade prevista pelo modelo PAFOG, para as rodadas de 24, 18, 12 e 06
horas de antecedência (Estação Seca). Os tracinhos (-), representam as rodadas em que o nevoeiro não foi previsto.
Casos
Vis. Obs(m)
Prev.24h
Prev. 18h
Prev.12h
Prev. 6h
20/06/2010
07/05/2010
29/05/2010
04/09/2011
07/07/2011
03/06/2011
16/07/2012
17/07/2012
03/09/2012
14/07/2012
24/07/2012
12/08/2012
10/08/2012
09/05/2013
28/05/2013
29/07/2013
06/09/2013
31/05/2014
16/08/2014
11/07/2014
27/06/2014
26/07/2015
31/08/2015
05/06/2016
06/06/2016
23/09/2017
30/09/2017
29/05/2018
28/08/2018
07/09/2018
TOTAL
100
200
300
200
300
400
150
100
100
200
200
350
400
400
400
400
400
200
200
200
300
300
500
400
500
400
500
100
400
400
30
236.2
54
85.7
841.8
658.5
542.2
06
940.2
154.4
852.4
128.5
132.4
148.20
528.4
987.0
247.9
563.0
358
11
726.7
535.2
985.3
75.6
944.3
254.3
158.6
685,9
587.4
847.6
569.4
652.7
965.4
524.1
894.2
798.6
247
259
18
930.2
674.2
254.6
726.4
98.0
721.5
657.8
347.2
859.5
598,4
456.24
975.1
784.0
963,8
758.1
894.2
875.4
932.0
754.6
594.4
854.4
78.4
568.7
369
24
64
Estação Chuvosa
Na estação chuvosa, a performance do modelo PAFOG na análise geral (I) foi ainda
mais satisfatória, com um total de 29 casos previstos (96,7%), sem interrupções (Tabela
2). Em relação as previsões por rodadas executadas (II), a previsibilidade foi considerada
satisfatória. De 120 rodadas totais, o nevoeiro foi previsto em 76 (63,3%). Assim como na
estação seca, a eficiência do PAFOG foi melhor nas rodadas de 06 e 12h. Na Tabela 1 é
possível visualizar que, nas 30 rodadas realizadas com 06 horas de antecedência, em 29 o
nevoeiro foi previsto, e para as mesmas 30 rodadas, dessa vez com de 12h de antecedência,
em 25 foi obtida a previsão do fenômeno.
65
Tabela 16: Dados de visibilidade observada e visibilidade prevista pelo modelo PAFOG, para as rodadas de 24, 18, 12 e 06
horas de antecedência (Estação Chuvosa). Os tracinhos (-), representam as rodadas em que o nevoeiro não foi previsto.
Casos
Vis. Obs(m)
Prev.24h
Prev. 18h
Prev.12h
Prev. 6h
16/11/2009
16/04/2009
01/03/2009
25/03/2009
20/04/2009
23/02/2010
17/02/2010
03/04/2010
06/01/2010
27/02/2010
26/03/2011
19/12/2011
24/04/2012
27/04/2012
29/04/2012
05/04/2012
24/01/2012
10/01/2012
25/02/2012
07/04/2012
08/04/2012
02/12/2013
23/11/2013
04/06/2014
18/04/2014
25/03/2014
22/04/2015
25/02/2017
29/01/2017
04/01/2018
150
350
400
350
300
500
300
300
400
700
200
500
100
50
100
100
500
500
300
300
300
300
500
400
300
550
800
400
500
500
685.4
553.6
769.8
254.2
755.6
854.6
587.2
845.9
985.2
-
742.3
941.2
548.9
745.6
485.3
874.3
65.3
258.7
682.2
445.9
845.9
847.2
965.1
-
486.7
889.3
847.3
987.4
774
529.6
425.2
687.2
657.3
895.6
89.3
97.2
745.2
897.2
412.6
498.5
985.1
687.1
687.3
815.7
964.2
625.3
932.5
368.7
847.6
725.5
985.2
974.6
756.4
952.7
852.3
825.3
85.2
254.7
586.6
875.3
741.3
356.4
125.8
874
954.2
978.3
746.3
387.7
987.7
557.9
721.5
998.7
748.2
982.1
987.2
789.4
254.3
874.5
TOTAL
30
09
13
25
29
66
4.4.2
Análise do desempenho do PAFOG quanto a qualidade das previsões
Estação Seca
Na rodada de 24h de antecedência (Figura 30), a previsão realizada pelo PAFOG foi
considerada ruim para 22 casos. Desses 22 casos observados que não foram previstos,
21 foram de nevoeiro moderado e 1 caso de nevoeiro forte. Em 4 casos, a previsão foi
considerada boa, com a intensidade do nevoeiro previsto próxima a do nevoeiro observado
(Figura 30- cinza claro). Em apenas 2 casos a previsão foi classificada como excelente,
com casos observados e previstos na mesma intensidade (moderada e forte), (Figura 30cinza escuro)
Figura 30: Desempenho do PAFOG para a rodada de 24h. Nil: ausência de nevoeiro; Cinza claro: previsão boa; Cinza
escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim
Com 18h de antecedência, o número de previsões ruins baixou para 19, (Figura 31),
com 18 casos de nevoeiro moderado e 1 de nevoeiro forte observados e não previstos.
Em 4 casos as previsões foram consideradas boas (Figura 31- cinza claro) e em 6 casos
os resultados foram considerados excelentes (Figura 31– cinza escuro). Os casos com
as previsões excelentes apresentaram intensidades moderada e forte. Em um dos casos
analisados, o modelo foi subestimado, e um nevoeiro forte observado foi previsto como
nevoeiro fraco (Figura 31 – verde).
67
Figura 31: Desempenho do PAFOG para a rodada de 18h. Nil:ausência de nevoeiro; Cinza claro: previsão boa; Cinza
escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim
As rodadas de 12h e 06h foram as quais o modelo obteve o melhor desempenho. Na
rodada de 12h de antecedência, a previsão foi ruim para 13 casos de nevoeiro moderado;
excelente para 8 casos (Figura 32 – cinza escuro) e boas para 4 casos (Figura 32 – cinza
claro). Na rodada de 06h, apenas 6 casos não foram previstos (Figura 33), a previsão foi
boa e excelente para um total de 11 casos (Figura 33 – cinza claro; cinza escuro). Nas
duas rodadas (12h e 6h), o modelo foi subestimado em dois casos, onde dois eventos fortes
foram previstos como fracos.
Figura 32: Desempenho do PAFOG para a rodada de 12h. Nil:ausência de nevoeiro; Cinza claro: previsão boa; Cinza
escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim
68
Figura 33: Desempenho do PAFOG para a rodada de 06h. Nil:ausência de nevoeiro; Cinza claro: previsão boa; Cinza
escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim
Estação Chuvosa
A avaliação da qualidade das previsões realizadas, pelo modelo PAFOG, nos casos da
estação chuvosa, mostraram resultados semelhantes aos da estação seca. A rodada de 24h
de antecedência foi a que obteve mais previsões ruins, com 21 casos não previstos, sendo
eles 18 moderados e 3 fortes (Figura 34). Dos casos previstos, 4 apresentaram excelentes
previsões, com intensidade moderada observada e prevista (Figura 34 – cinza escuro). A
previsão foi classificada como boa para 4 casos (Figura 34 – cinza claro), e em apenas um
caso a previsão foi subestimada, ( Figura 34 – verde). Neste caso, a intensidade observada
foi forte e a prevista foi fraca.
69
Figura 34: Desempenho do PAFOG para a rodada de 24h - estação chuvosa. Nil:ausência de nevoeiro; Cinza claro: previsão
boa; Cinza escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim
Com 18h de antecedência o modelo deixou de prever 16 casos, sendo 15 moderados e
1 forte (Figura 35), classificando a previsão como ruim. Em 4 casos a previsão foi vista
como excelente, com 3 casos de intensidade moderada e 1 de intensidade forte previstos e
observados. Foram 5 os casos com previsões subestimadas pelo modelo na rodada de 18h
de antecedência e, em todos, a intensidade do nevoeiro foi forte enquanto a previsão foi
de nevoeiro fraco (Figura 35).
70
Figura 35: Desempenho do PAFOG para a rodada de 18h - estação chuvosa. Nil:ausência de nevoeiro; Cinza claro: previsão
boa; Cinza escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim
Assim como foi visto na estação seca, os melhores resultados do PAFOG foram nas
rodadas de 12 e 06h de antecedência. Em relação aos casos com previsões ruins, a rodada
de 06h foi melhor do que a de 12h, com apenas 2 casos contra 5 casos não previstos (Figura
36 e Figura 37). Contudo, o número de casos com previsões excelentes foi maior na rodada
de 12h, sendo 10 casos moderados e 2 fortes, totalizando 12 excelentes previsões (Figura
37 – cinza escuro). Ainda na rodada de 12h, em 11 casos a previsão foi classificada como
boa (Figura 37 – cinza claro) e apenas em 2 casos o modelo foi subestimado (Figura 37
– verde). Na rodada de 06h, 5 casos moderados apresentaram excelente previsão (Figura
36 – cinza escuro) e em 3 casos de nevoeiro forte a previsão foi subestimada pelo modelo
com fraca (Figura 36 - verde). Na maioria dos casos analisados com 06h de antecedência,
a previsão foi classificada como boa (20 casos, Figura 36 – cinza claro).
71
Figura 36: Desempenho do PAFOG para a rodada de 12h - estação chuvosa. Nil:ausência de nevoeiro; Cinza claro: previsão
boa; Cinza escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim
Figura 37: Desempenho do PAFOG para a rodada de 06h - estação chuvosa. Nil:ausência de nevoeiro; Cinza claro: previsão
boa; Cinza escuro: previsão excelente; Verde: previsão ruim
Síntese PAFOG
O modelo PAFOG obteve resultados satisfatórios em ambas as estações, conseguindo
prever 55 casos de nevoeiro, dos 60 analisados. O PAFOG foi mais eficiente para as
rodadas de 06 e 12h, seguidas das rodadas de 18 e 24h de antecedência. Deste modo,
pode-se concluir que a previsão com PAFOG é mais eficiente nas rodadas próximas do
horário de ocorrência do nevoeiro.
72
A qualidade da previsão também foi mensurada, e a maioria das previsões realizadas
pelo PAFOG nas estações seca e chuvosa foram boas ou excelentes. Os casos da estação
seca, das rodadas de 24 e 18h, foram os que obtiveram mais previsões ruins, tendo 22 casos
não previstos com 24h de antecedência e 19 casos não previstos com 18h de antecedência.
A estação chuvosa foi a que teve os valores observados mais subestimados pelo modelo,
quando comparada com a estação seca. Em nenhuma rodada o modelo foi superestimado.
O melhor desempenho do PAFOG foi nas rodadas de 06 e 12 horas de antecedência.
Em ambas as estações, o maior número de casos previstos e a maioria das previsões
excelentes realizadas pelo PAFOG foram nos horários de 06 e 12 horas antes da ocorrência
do nevoeiro.
Pelos resultados obtidos, pode-se concluir que o PAFOG alcançou um bom desempenho
na região de Manaus, tanto na estação seca quanto na chuvosa. O modelo apresentou
melhor previsibilidade e previsões mais confiáveis nas rodadas de 06h e 12h. A boa
performance do PAFOG pode estar relacionada com as condições locais, já que o norte é
caracterizado pela alta umidade relativa e alto índice pluviométrico. A umidade pode ter
sido fator importante em conjunto com os dados de temperatura e nebulosidade, inseridos
na inicialização do modelo.
73
4.5
Método Operacional de previsão de Nevoeiro
O processo de formação do nevoeiro demanda de condições que variam conforme a
região. O estudo realizado por Fedorova et. al. (2015), por exemplo, mostrou que a
ocorrência de nevoeiros na região nordeste e na região sul, apresentam fatores distintos
em seu processo de formação. Análises sobre a formação de nevoeiro em diferentes regiões,
facilitam a compreensão dos fatores locais que influenciam o desenvolvimento do fenômeno.
O norte do Brasil sofre com a escassez de pesquisas sobre formações de nevoeiro, o que
dificulta o seu prognóstico e consequentemente a mitigação dos impactos operacionais. A
fim de melhorar as previsões de nevoeiro na região norte, foi criado um método de previsão
operacional de nevoeiro para a estação seca e para a estação chuvosa de Manaus, com
base nas condições em superfície, condições termodinâmicas e condições sinóticas (Figura
38 e Figura 39).
Este Método de previsão de nevoeiro foi o primeiro a ser desenvolvido para Manaus,
sendo um método completo composto por diversas etapas. Cada etapa deste método leva
em consideração o comportamento das variáveis de superfície e altitude, assim como os
sistemas atuantes durante as formações de Nevoeiro. Com posse deste método, o previsor
meteorologista poderá compará-lo com as condições atuantes e verificar a possibilidade de
formação de névoas e nevoeiros. A principal vantagem deste método, além de aprimorar
a forma de se prever nevoeiros, é o auxílio nas tomadas de decisão na área operacional.
74
Figura 38: Método Operacional de previsão de Nevoeiro - Manaus/Estação Seca. T – Temperatura do ar; TD – Temperatura
do ponto de orvalho; UR-umidade relativa; VCAN – Vórtice Ciclônico de Altos Níveis; AC- Anticiclone; N- Norte; NENordeste; CO- Centro Oeste; CAPE- Energia Potencial de Convectiva Disponível; LI- Índice de Levantamento.
75
Figura 39: Método Operacional de previsão de Nevoeiro- Manaus/Estação Chuvosa. T – Temperatura do ar; TD –
Temperatura do ponto de orvalho; UR-umidade relativa; VCAN – Vórtice Ciclônico de Altos Níveis; AB- Alta da Bolívia;
AC- Anticiclone; N- Norte; NE- Nordeste; CO- Centro Oeste; CAPE- Energia Potencial de Convectiva Disponível; LIÍndice de Levantamento.
76
5
Conclusões e Sugestões para Trabalhos Futuros
5.1
Conclusões
Entre 2009-2018, foram identificados 741 casos de nevoeiro em Manaus-AM, sendo 733
no Aeroporto Internacional Eduardo Gomes e apenas 8 no Aeroporto Ponta Pelada. Os
60 casos mais intensos de Eduardo Gomes foram selecionados e separados em estação
seca e estação chuvosa. Em Ponta Pelada, todos os 8 casos registrados foram estudados.
As análises desenvolvidas foram 1) Análise de Superfície; 2) Análise Termodinâmica; 3)
Análise Sinótica e 4) Análise do modelo PAFOG. Devido a proximidade do aeroportos
e a grande diferença entre o número de casos, as análises 2, 3 e 4 foram realizadas para
Manaus de forma geral, em uma área abrangendo os dois aeroportos.
Análise de Superfície - Aeroporto Eduardo Gomes
Não houve influência efetiva da sazonalidade nos processo de formação dos nevoeiro em
Eduardo Gomes. A Umidade relativa e a depressão do ponto de orvalho, principais variáveis envolvidas na formação do nevoeiro, apresentaram valores entre 94 e 100% (umidade
relativa) e 0 e 2°C (depressão do ponto de orvalho) em ambas estações. A ocorrência de
precipitação antes dos eventos tanto na estação seca, quanto na chuvosa, pode ter sido
responsável pela não influência da sazonalidade.
As formações de nevoeiro sob alto teor de umidade e elevadas temperaturas mostraram
que o processo de saturação em Manaus não necessita de um acentuado resfriamento,
podendo ocorrer somente pelo acréscimo de vapor d’água.
A direção predominante do vento foi de N/NW e velocidade entre 00 e 04 KT.
Análise de Superfície - Aeroporto Ponta Pelada
As variáveis analisadas individualmente mostraram um cenário menos favorável à formação do nevoeiro em Ponta Pelada, contudo, as condições médias dos dois aeroportos
foram similares. A temperatura e a depressão do ponto de orvalho médio foram de 25°C
e 02°C, respectivamente, com a umidade também variando entre 94 e 100%, e ocorrência
de precipitação antes de todos os casos. O vento foi a única variável com diferença significativa. A direção do vento em Ponta Pelada variou entre N/NE, com componentes no
setor W (Oeste), S (Sul), SE (Sudeste) e SW (Sudoeste). A direção do vento pode ter
tido influência na diferença de frequência de casos de nevoeiro entre os aeroportos, além
da localização de ambos.
77
Análise Termodinâmica
Os perfis verticais de temperatura e umidade em Manaus, foram semelhantes aos perfis
construídos para Maceió-AL, nos estudos de Fedorova et.al., (2008), e Fedorova et.al.,
(2015). As semelhanças observadas se dão pelo fato de pertencerem às latitudes tropicais.
O perfil termodinâmico padrão encontrado para a maioria das formações de nevoeiro em
Manaus, para as duas estações (seca e chuvosa), foram :
• Camada úmida superficial;
• Instabilidade condicional;
• Camadas mais secas e subsidência nos níveis médios e superiores ;
• Ausência de inversão térmica;
• Nuvens stratus em baixos níveis e altocumulus em médios níveis;
• Fraco potencial de convecção e leve instabilidade.
No aspecto termodinâmico, a sazonalidade influenciou na umidade das camadas da
atmosfera. Os perfis verticais mostraram mais umidade nos casos da estação chuvosa e
uma atmosfera mais seca durante a estação seca.
Análise Sinótica
Os casos da estação chuvosa mostraram presença de divergência de massa em altos
níveis e convergência nos níveis mais baixos da troposfera. Estes processos contribuíram
com o acúmulo de umidade em superfície e com a formação de nuvens convectivas. Os
principais sistemas atuantes foram os Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis, Cavados do
Nordeste e Alta da Bolívia, além da interação de Vórtices Ciclônicos do Hemisfério Norte.
Durante a estação seca, a subsidência resultante da atuação dos anticiclones em conjunto
com a convergência de umidade pelo fluxo zonal de leste, foram os principais fatores
contribuintes para as formações dos nevoeiros.
Análise PAFOG
O modelo PAFOG alcançou um bom desempenho na região de Manaus, tanto na estação
seca, quanto na estação chuvosa, com melhor previsibilidade e previsões mais confiáveis
nas rodadas de 06h e 12h.
78
A boa performance do PAFOG pode estar relacionada com as condições locais, já que
o norte é caracterizado pela alta umidade relativa e alto índice pluviométrico. A umidade
pode ter sido fator importante em conjunto com os dados de temperatura e nebulosidade,
inseridos na inicialização do modelo.
Método Operacional de previsão
Com os resultados obtidos, foi possível desenvolver um método de previsão operacional
para as formações de nevoeiro Manaus (estação seca e estação chuvosa). Não se tem
conhecimento de estudos detalhados e de métodos de previsão de nevoeiro para a região
Norte, mais especificamente Manaus. O modelo irá auxiliar na previsão e mitigação dos
impactos deste fenômeno de baixa visibilidade, além de contribuir para o desenvolvimento
e melhoria de outros métodos de previsão e pesquisas na região Norte.
79
5.2
Sugestões para Trabalhos Futuros
Este trabalho contribuiu para a compreensão dos processos de formação de nevoeiro em
Manaus e, considerando a escassez de trabalhos na região norte, o estudo será o ponto
de partida para o desenvolvimento científico de pesquisas nesta área. Uma das grandes
contribuições deste trabalho, além de identificar um elevado número de ocorrência de
nevoeiro em Manaus, foi conseguir determinar a influência das variáveis de superfície, dos
sistemas sinóticos e dos perfis termodinâmicos nos processos de formação do fenômeno.
Mostrar a eficácia do modelo PAFOG em prever nevoeiro também foi muito satisfatório, já
que nenhum modelo de previsão havia sido testado antes em Manaus. E todo este estudo
permitiu elaborar o primeiro método conceitual de previsão de nevoeiro em Manaus, que
vai auxiliar os previsores nas tomadas de decisão e na mitigação dos impactos do nevoeiro
no setor operacional.
Embora bastante completo, o estudo mostrou que há alguns pontos a serem investigados, a fim de aumentar o conhecimento sobre a formação de nevoeiro na região norte.:
• Analisar detalhadamente a diferença entre o número de ocorrência de nevoeiro nos
dois aeroportos de Manaus;
• Analisar a influência topográfica nos processos de formação de nevoeiro em Manaus;
• Verificar a influência das brisas fluviais nos casos de nevoeiro;
• Realizar estudos sobre nevoeiros em outras regiões do norte do Brasil.
80
6
Referências
Almeida M. V.,Aplicação de técnicas de redes neurais artificiais na previsão de
curtíssimo prazo da visibilidade e teto para o Aeroporto de Guarulhos - SP,
Rio de Janeiro: Universidade Federal do Rio de Janeiro, 2009, Tese de Doutorado, 206 p.
AZEVEDO, A. F. Análise climatológica-probabilística dos casos de fechamentos operacionais para pouso e decolagem no Aeroporto Zumbi dos Palmares
(Maceió-AL). 2005. 117 f. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) – Departamento de
Meteorologia, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2005.
BRASIL, 2011 Comando da Aeronáutica, Departamento de Controle do Espaço Aéreo.
Manual de Estações Meteorológicas de Superfı´cie - MCA 105-2. Rio de Janeiro.
BRASIL, 2012 Comando da Aeronáutica, Departamento de Controle do Espaço Aéreo.
Manual de Códigos Meteorológicos - MCA 105-10. Rio de Janeiro.
BYERS, H. R. General meteorology. New York: 4. ed. MC Graw Hill Book Company, p. 480-510, 1959, 540 p.
BOTT, A.; Sievers, U.; Zdunkowski, W. A radiation fog model with a detailed
treatment of the interaction between radiative transfer and fog microphysics.
Journal of Atmospheric Science. v. 47, n. 18, 2153-2166, 1990.
BOTT, A. A numerical model of the cloud-topped planetary boundary-layer:
Impact of aerosol particles on radiative forcing of stratiform clouds. Quarterly
Journal of the Royal Meteorological Society. v. 123, 631-656, 1997.
BOTT, A.; Trautmann, T. PAFOG – A new efficient forecast modelo of radiation
fog and low-level stratiform clouds. Atmospheric Research. v. 64, 191-203, 2002.
COTTON, W.R.; Anthes, R.A., Storm and cloud dynamics, 1 ed. San Diego: Academic
Press, 1989. 303-367p.
Da CRUZ, C. D. Determinação sinótica dos fatores que favorecem as influências
frontais sobre o Estado de Alagoas. 2008. 137 f. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) – Departamento de Meteorologia, Universidade Federal de Alagoas, Maceió,
2008.
FEDOROVA, N. Meteorologia sinótica., 1ed. Pelotas: Universitária-UFPel, 1999. v.1,
259p.
FEDOROVA, N., Meteorologia sinótica. , 1ed. Pelotas: Universitária-UFPel, 2001.
v.2, 242p.
81
FEDOROVA, N.; Levit, V.; Fedorov, D., Fog and Stratus Formation on the Coast
of Brazil. Atmospheric Research, 87, 2008, 268-278.
FEDOROVA, N.; Levit, V.; Silva, A. O.; Santos, D. M. B. Low Visibility Formation
and Forecasting on the Northern Coast of Brazil. Pure and Applied Geophysics.
2013, 170(4),689-709.
FEDOROVA, N.; Levit, V.; Souza, J. L.; Silva, A. O.; Afonso, J. M. S.; Teodoro, I., Fog
Events at Maceio Airport on the Northern Coast of Brazil During 2002-2005
and 2007. Pure and Applied Geophysics, 2015. DOI 10.1007/s00024-014-1027-0.
FEDOROVA, N.; Levit, V.; Da Cruz, C.,On frontal zone analysis in the tropical region of the Northeast Brasil. Pure and Applied Geophysics, 2015. DOI
10.1007/s00024-015-1166-y.
FRANÇA V. D. J., Avaliação da metodologia de previsão de nevoeiro e visibilidade horizontal do modelo ETA, São José dos Campos: Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais, 2008, Dissertação de Mestrado, 173 p.
FERREIRA N. J., Nunes A. M. B., Ferreira N. S., de Brito Bastos E., Determinação
de nevoeiros sobre as regiões sul e sudeste do Brasil utilizando-se imagens
multiespectrais do satélite GOES-8, In: X Congresso Brasileiro de Meteorologia.
Brası´lia, 1998, vol. 2, p. 1
FIGUEIROA, SN; Nobre, CA Distribuição das precipitações sobre a América do
Sul Tropical Central e Ocidental. Climanálise - Boletim de Monitoramento e Análise
Climática, 5 (6): 36 - 45, 1990;
GULTEPE, I.; Muller, M. D.; Boybeyi, Z. A new visibility parameterization for
warm-fog applications in numerical weather prediction models. Journal of Applied Meteorology and Climatology. v. 45, 1469-1480, 2006.
GULTEPE I. et al. Fog Research: A review of past achievements and future
perspectives. Pure and Applied Geophysics. 2007.
INMET. Manual de observação meteorológica. 3ed. Brasilia, 1999, 29/62p. Janicke, R. Aerosol-Cloud-Climate Interactions, Chapt. Tropospheric Aerossols, pp. 1- 31.
Academic Press, San Diego. 1999.
JIUSTO, J., Fog structure. 1ed. San Diego: Academic Press, 1981. 156-299p. Leipper,
D. F. Fog on the U.S. bf West Coast: A Review. Reno, Nevada: Bulletin of the
American Meteorological Society. v. 75, n. 2, 229-240, 1994.
82
KÖPPEN, W.; GEIGER, R.Klimate der Erde. Gotha: Verlag Justus Perthes. 1928.
Wall-map 150cmx200cm.
LIMA, J.S. Previsão de ocorrência e duração de Nevoeiro em Porto Alegre.
método objetivo. São José dos Campos: Instituto de Proteção ao Vôo do Ministério da
Aeronáutica, p. 1-18, 1982.
MEYER, M. B.; LALA, G. Climatological aspects of radiation fog occurrence at
Albany, New York. Journal of Climate, v.3, p. 577-586, May 1990.
MARENGO, J. Eventos climáticos extremos na Bacia Amazônica e suas associações com a circulação dos trópicos globais. Tese de Doutorado, Departamento
de Meteorologia , Universidade de Wisconsin-Madison, 147 pp., 1991 [disponível no Departamento de Ciências Atmosféricas e Oceânicas, Universidade de Wisconsin-Madison,
Madison WI 53706];
Oliveira G. A., Método Estatístico no Auxílio ‘a Previsão de Nevoeiro para o
Aeródromo de Guarulhos, Florianópolis: Universidade Federal de Santa Catarina,
2002, Dissertação de Mestrado, 122 p.
PAGOWSKI, M.;2 Gultepe, I.; King, P. Analysis and modeling of an extremely
dense fog event in southern Ontario. Journal of Applied Meteorology. v. 43, 3-16,
2004.
PETERSSEN, S., Weather analysis and forecasting.
Hill Book, 1940. 110-137p.
1ed. New York: MC Graw
Piva E., Anabor V., Avaliação do modelo BRAMS na formação de nevoeiro de
radiação em ambiente com turbulência pouco desenvolvida, Revista Brasileira de
Meteorologia, 2008, vol. 23, p. 417 Piva E., Fedorova N., Um estudo sobre a formação de
nevoeiro de radiação em Porto Alegre, Revista Brasileira de Meteorologia, 1999, vol. 14,
p. 47
PIVA, E.; Fedorova, N. Um estudo sobre a formação de nevoeiro de radiação em
Porto Alegre.Revista Brasileira de Meteorologia, Rio de Janeiro. V.14, n.2, p.47-62,
1999.
THOMA, C.; Schneider, W.; Masbou, M.; Bott, A. Integration of local observations
into the one dimensional fog model PAFOG. Pure and Applied Geophysics. 2011.
ROGERS, R.; YAU, M. A short course in cloud physics. 3. Ed. Burlington: Butterworth Heinemann, 1989. 293 p. Internacional series in natural philosophy, v. 113.
83
SATYAMURTI P, Nobre CA., Silva Dias PL. 1998. South America, In Meteorology
of Southern Hemisphere. Karoly DJ, Vincent DG (ed.). American Meteorological
Society: Boston; 119-139.
Silva A. O. d., Filho A. J. P., Karam H. A., The effect of the atmospheric and cloud
properties on the retrieval of fog microphysics at night for MSG/SEVIRI: a
sensitivity test using LibRadtran, Submetido a revista Remote Sensing of Environment em 03 de Marco de 2018.
SILVEIRA, V. P., Análise dos casos de nevoeiros e nuvens stratus no aeroporto
de Maceió (Alagoas) . 2003. 91 p. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) – Departamento de Meteorologia, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2003.
SOUZA M. P., Previsão de duração de nevoeiro no Aeródromo Internacional
de São Paulo utilizando análise de sobrevivência, São José dos Campos: Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais, 2008, Dissertação de Mestrado, 177 p.
TAYLOR, G. F. Aeronautical Meteorology. Pitman, 1941. 455 p.
THOMA, C.; Schneider, W.; Masbou, M.; Bott, A. Integration of local observations
into the one dimensional fog model PAFOG. Pure and Applied Geophysics. 2011.
VAREJÃO-SILVA, M. A. Meteorologia e Climatologia. 1ed. Brasília: Stilo, 2000,
367-391p.
VAREJAO, M. A. S. Perturbações atmosféricas, In:. Meteorologia e Climatologia.
ed. comemorativa. Brasília (DF): Gráfica e editora Stilo, 2005. p. 417-442.
WALLACE, J. M.; HOBBS, P. V. Atmospheric Science – An introductory Survey.
2.. ed . Amsterdam: Elsevier, 2006. 483 p.
WILLET, H. C. Fog and haze, their causes, distribution, and forecasting. Washington: Monthly Weather Review. v. 56, 435-468, 1929.
WMO-2008, World Meteorological Organization No 8. Guide to meteorological instruments and methods of observation. 7th. ed. Switzerland, 2008.
84
APÊNDICE A - Tabela das variáveis meteorológicas observadas nos casos da
estação seca – Aeroporto Eduardo Gomes
Data
#caso 1
#caso 2
#caso 3
#caso 4
#caso 5
#caso 6
#caso 7
#caso 8
#caso 9
#caso 10
#caso 11
#caso 12
#caso 13
#caso 14
#caso 15
#caso 16
#caso 17
#caso 18
#caso 19
#caso 20
#caso 21
#caso 22
#caso 23
#caso 24
#caso 25
#caso 26
#caso 27
#caso 28
#caso 29
#caso 30
20/06/2010
07/05/2010
29/05/2010
04/09/2011
07/07/2011
03/06/2011
16/07/2012
17/07/2012
03/09/2012
14/07/2012
24/07/2012
12/08/2012
10/08/2012
09/05/2013
28/05/2013
29/07/2013
06/09/2013
31/05/2014
16/08/2014
11/07/2014
27/06/2014
26/07/2015
31/08/2015
05/06/2016
06/06/2016
23/09/2017
30/09/2017
29/05/2018
28/08/2018
07/09/2018
Temperatura Temperatura Umidade
(°C)
Ponto de
Relativa
Orvalho (%)
(%)
24
24
23
24
23
22
24
23
23
23
23
24
23
23
24
23
24
24
24
23
23
23
25
24
24
24
24
24
23
23
23
23
22
23
22
21
22
22
21
21
22
23
21
22
23
22
22
22
22
22
22
21
24
24
23
24
24
23
22
23
96
96
96
96
96
96
90
96
90
90
96
96
90
96
96
96
90
90
90
90
90
90
96
100
96
100
100
96
96
100
85
Direção do
Vento (°) e
Velocidade do
vento (KT)
00000KT
01002KT
36002KT
00000KT
00000KT
00000KT
34003KT
33003KT
00000KT
00000KT
34004KT
30002KT
34003KT
31002KT
33003KT
35003KT
33003KT
00000KT
34003KT
33003KT
33002KT
02001KT
32002KT
33004KT
05001KT
35004KT
00000KT
34004KT
34003KT
33003KT
Precipitação
(mm)
20,6
46,7
26,7
22,2
25,6
0
11,9
33,7
2,7
0
1,2
0
1,7
8,2
9,5
12,1
1,3
28,5
11,8
21,4
9,2
14
0
0
21,1
20,6
21,8
20,5
28
0,4
APÊNDICE B - Tabela das variáveis meteorológicas observadas nos casos da
estação chuvosa – Aeroporto Eduardo Gomes
Data
#caso 1
#caso 2
#caso 3
#caso 4
#caso 5
#caso 6
#caso 7
#caso 8
#caso 9
#caso 10
#caso 11
#caso 12
#caso 13
#caso 14
#caso 15
#caso 16
#caso 17
#caso 18
#caso 19
#caso 20
#caso 21
#caso 22
#caso 23
#caso 24
#caso 25
#caso 26
#caso 27
#caso 28
#caso 29
#caso 30
16/11/2009
16/04/2009
01/03/2009
25/03/2009
20/04/2009
23/02/2010
17/02/2010
03/04/2010
06/01/2010
27/02/2010
26/03/2011
19/12/2011
24/04/2012
27/04/2012
29/04/2012
05/04/2012
24/01/2012
10/01/2012
25/02/2012
07/04/2012
08/04/2012
02/12/2013
18/04/2014
22/04/2015
25/02/2017
29/01/2017
04/01/2018
23/11/2013
25/03/2014
04/06/2014
Temperatura Temperatura Umidade
(°C)
Ponto de
Relativa
Orvalho (%)
(%)
24
23
24
22
23
24
23
23
24
24
22
24
24
24
23
23
23
22
25
24
22
22
23
22
24
24
23
23
21
23
24
22
23
21
23
24
22
23
24
24
22
22
22
22
22
22
22
21
25
24
21
21
22
22
23
22
22
22
20
21
100
96
96
96
100
100
96
100
100
100
100
90
90
90
96
96
96
96
100
100
96
96
96
100
96
90
96
96
96
100
86
Direção do
Vento (°) e
Velocidade do
vento (KT)
00000KT
01002KT
36002KT
00000KT
00000KT
00000KT
34003KT
33003KT
00000KT
00000KT
34004KT
30002KT
34003KT
31002KT
33003KT
35003KT
33003KT
00000KT
34003KT
33003KT
33002KT
02001KT
32002KT
33004KT
05001KT
35004KT
00000KT
34004KT
34003KT
33003KT
Precipitação
(mm)
61
60,2
3,2
6,5
41,4
11,1
2,6
60,5
1,1
63,9
0,3
16,8
40,3
2,2
1,1
13,5
10,9
30,9
41,4
2,2
46,4
4
0
2
31,4
4
36
10,5
40,13
10,2
APÊNDICE C - Tabela das variáveis termodinâmicas observadas nos perfis verticais de
Manaus - estação seca. C.I - Condicional Instável; EST – Estável; U1 – Umidade em todo
perfil vertical; U2 – umidade em baixos níveis e camadas mais secas nos níveis acima; ausência de ocorrências
Casos
Camada De Inversão
(hPa)
Estabilidade
Camada Úmida
#1
#2
#3
#4
#5
#6
#7
#8
#9
# 10
#11
#12
#13
# 14
# 15
#16
#17
#18
# 19
# 20
# 21
# 22
# 23
# 24
# 25
# 26
# 27
# 28
# 29
# 30
SUP.
950
SUP.
950
SUP.
950
950
-
C.I
C.I
C.I
C.I
EST
C.I
C.I
EST
C.I
EST
C.I
EST
C.I
C.I
C.I
C.I
C.I
C.I
C.I
C.I
C.I
C.I
C.I
EST
EST
EST
EST
C.I
C.I
C.I
U2
U1
U2
U2
U2
U2
U1
U2
U2
U2
U2
U2
U2
U2
U1
U2
U2
U2
U2
U2
U2
U2
U2
U2
U2
U2
U2
U1
U2
U2
87
APÊNDICE D - Tabela das variáveis termodinâmicas observadas nos perfis verticais de
Manaus - estação chuvosa. C.I - Condicional Instável; EST – Estável; U1 – Umidade em
todo perfil vertical; U2 – umidade em baixos níveis e camadas mais secas nos níveis acima;
- ausência de ocorrências
Casos
Camada De Inversão
(hPa)
Estabilidade
Camada Úmida
#1
-
C.I
U2
#2
-
C.I
U1
#3
-
C.I
U1
#4
-
C.I
U2
#5
925
EST
U2
#6
-
C.I
U2
#7
-
C.I
U2
#8
950
C.I
U1
#9
-
EST
U2
# 10
975
C.I
U1
# 11
-
C.I
U1
# 12
975
C.I
U2
# 13
-
C.I
U1
# 14
950
C.I
U2
# 15
-
C.I
U1
# 16
-
C.I
U1
# 17
-
C.I
U1
# 18
-
EST
U1
# 19
-
C.I
U1
# 20
-
C.I
U1
# 21
-
EST
U1
# 22
-
C.I
U1
# 23
-
C.I
U2
# 24
-
C.I
U1
# 25
950/900
C.I
U1
# 26
950
EST
U1
# 27
975
EST
U1
# 28
950
EST
U1
# 29
-
EST
U1
# 30
-
C.I
U2
88
APÊNDICE E - Sistemas sinóticos atuantes na região de Manaus e nas áreas adjacentes,
para o horário de 00 UTC (Estação seca). Div/Lc: Divergência/Linhas de Corrente em 200,
500 e 850 hPa; CON. : Convergência; AB: Alta da Bolívia; VCAN: Vórtice Ciclônico de
Altos Níveis; AC: Anticiclone; CAV: Cavado; HN: Hemisfério Norte; NE: Nordeste; N:
Norte; ASC: Movimentos ascendentes; SUB: Movimentos Subsidentes; FRT (Forte): Mov.
Verticais entre 0.25 e 3.0;MOD (Moderado): Mov. Verticais entre 0.2 e 0.25; FLX. Z:
Escoamento Zonal de Leste; FLX N: Escoamento de Norte
CASOS
Div/Lc 200
Div/Lc 500
Div/Lc 850
OMEGA 200
OMEGA 1000
#1
DIV
AC (N)
CAV (NE)
DIV
CC (NE)
AC (NW)
CON.
ASC MOD
SUB MOD
#2
DIV
DIV
AC (NE)
CON.
ASC FRC
SUB MOD
#3
DIV
AC (N)
DIV
AC (CO)
DIV
SUB MOD
SUB MOD
#4
DIV
CRIS (N)
DIV
AC (N/NE)
DIV
SUB MOD
SUB MOD
#5
DIV
AC (NE)
DIV
AC (N/NE)
DIV
SUB MOD
SUB MOD
#6
DIV
CRIS (N)
DIV
CON.
ASC MOD
SUB MOD
#7
DIV
AC (N)
DIV
AC (N/NE/SE)
DIV
ASC FRT
SUB MOD
#8
CON.
CON.
ASAS
CAV (NW)
DIV
ASC MOD
SUB MOD
#9
DIV
VC (HN)
AC (NE)
DIV
CON.
ASC FRT
SUB MOD
#10
CON.
DIV
VC (HN)
DIV
ASC MOD
SUB MOD
#11
DIV
DIV
AC (N/NE/CO)
DIV
ASC FRC
SUB MOD
#12
DIV
CAV (NE)
DIV
CON.
ASC FRC
SUB MOD
#13
DIV
VC (HN)
DIV
AC (N/CO)
AC (NE)
DIV
SUB MOD
SUB MOD
89
#14
DIV
#15
DIV
VC (HN)
#16
DIV
VC (HN)
#17
CON.
#18
DIV
AC (NE)
DIV
ASC FRT
SUB MOD
DIV
ASC FRC
SUB MOD
DIV
ASC MOD
SUB MOD
CON.
CC (CO)
DIV
SUB MOD
SUB MOD
DIV
DIV
DIV
SUB MOD
SUB MOD
#19
CON.
DIV
CC (CO)
DIV
ASC FRT
SUB MOD
#20
DIV
CRIS (N)
CON.
AC (CO)
CON.
ASC FRT
SUB MOD
#21
DIV
CAV (HN)
DIV
DIV
SUB FRT
SUB MOD
#22
DIV
DIV
AC (N)
AC (NE)
DIV
ASC MOD
SUB MOD
#23
DIV
AC (N)
DIV
CAV (HN)
DIV
ASC MOD
SUB MOD
#24
DIV
AC (N)
VC (HN)
DIV
DIV
ASC FRC
SUB MOD
#25
CON.
AC (CO)
DIV
AC (NE)
DIV
SUB MOD
SUB MOD
#26
CON.
CAV (NE)
DIV
DIV
SUB FRT
SUB MOD
#27
DIV
CRIS (NE)
DIV
DIV
ASC FRT
SUB MOD
#28
DIV
VC (HN)
DIV
AC (CO/SE)
DIV
ASC FRT
SUB MOD
#29
DIV
CAV (NE)
AC (CO)
DIV
CON.
ASC FRT
SUB MOD
DIV
AC (NE)
CRIS (N)
DIV
AC (NE)
CRIS (N)
90
#30
DIV
VC (HN)
DIV
TOTAL
DIV: 24
CON.: 6
VC (HN):12
CAV NE: 4
CAV (HN): 2
AC(N): 5
AC (CO): 4
CRIS (N): 5
CRIS (NE): 1
DIV: 27
CON.: 3
VC (HN):2
CAV (HN): 2
AC(N): 1
AC (CO): 2
AC (NW): 1
AC (NE): 7
CRIS (N): 2
DIV
ASC FRT
DIV: 23
CON.: 7
ASC FRT: 9
ASC MOD:7
ASC FRC: 5
SUB FRT: 2
SUB MOD: 7
91
SUB MOD
SUB MOD: 30
APÊNDICE F - Sistemas sinóticos atuantes na região de Manaus e nas áreas adjacentes,
para o horário de 00 UTC (Estação chuvosa). Div/Lc: Divergência/Linhas de Corrente em
200, 500 e 850 hPa; CON. : Convergência; AB: Alta da Bolívia; VCAN: Vórtice Ciclônico
de Altos Níveis; AC: Anticiclone; CAV: Cavado; HN: Hemisfério Norte; NE: Nordeste; N:
Norte; ASC: Movimentos ascendentes; SUB: Movimentos Subsidentes; FRT (Forte): Mov.
Verticais entre 0.25 e 3.0;MOD (Moderado): Mov. Verticais entre 0.2 e 0.25; FLX. Z:
Escoamento Zonal de Leste; FLX N: Escoamento de Norte
Casos
Div/Lc 200
Div/Lc 500
Div/Lc 850
#1
DIV
AC (HN)
CON
FLX. Z.L
CON
SUB. FRT
SUB. FRT
#2
DIV
AB
VCAN
DIV
AC (NE)
CRIS(N)
CON
ASC. FRT
SUB. FRT
#3
DIV
AB
DIV
AC (CO)
CAV NE
DIV
AC (NE)
SUB. FRT
SUB. FRT
#4
DIV
AB
VCAN
DIV
AC (NE)
CON
SUB. FRT
SUB. FRT
#5
DIV
AC (HN)
CON
AC (CO)
CON
SUB. MOD
SUB. MOD
#6
DIV
CAV NE
DIV
AC (CO)
CON
SUB. MOD
SUB. MOD
#7
DIV
AC (HN)
DIV
AC (CO)
CON
ASC. MOD
SUB. MOD
#8
CON
AC (HN)
DIV
AC (SE)
CON
ASC. FRT
SUB. FRT
#9
DIV
AC (HN)
DIV
CAV NE
CON
ASC. FRT
SUB. FRT
#10
CON
AC (HN)
DIV
AC (NE)
CON
SUB. MOD
SUB. MOD
#11
DIV.
AB
CAV NE
DIV
CRIS (N)
DIV
ASC.FRT
SUB. FRT
#12
DIV.
AB
CAV NE
CON
AC (CO)
CON
SUB. MOD
SUB. MOD
92
Omega 200
Omega 1000
#13
DIV
AB
CAV NE
DIV
CAV NE
DIV
ASC. MOD
SUB. MOD
#14
DIV
AB
CAV NE
DIV
AC (N)
DIV
SUB FRT
SUB. FRT
#15
CON
FLUXO HN
DIV
ASC. FRT
SUB. FRT
#16
DIV
AB
CAV NE
CON
FLX. N
CON
ASC.FRT
SUB. FRT
#17
DIV
AB
CAV NE
CON
AC (NE)
DIV
SUB. FRT
SUB. FRT
#18
DIV
AB
CAV NE
CON
FLX. N
DIV
ASC.FRT
SUB. FRT
#19
DIV
DIV
AC (CO)
CON
ASC.FRT
SUB. FRT
#20
DIV
AC (HN)
DIV
FLX.Z.N
DIV
SUB. FRT
SUB. FRT
#21
DIV
AB
CAV NE
CON
FLX.Z.L
CON
ASC.FRT
SUB. FRT
#22
DIV
AB
CAV NE
DIV
AC (CO)
DIV
ASC.FRT
SUB. FRT
#23
DIV
AB
CAV NE
DIV
AC (CO)
DIV
ASC.FRT
SUB. FRT
#24
DIV
AC (HN)
CON
FLX.N
DIV
ASC.FRT
SUB. FRT
#25
DIV
CAV NE
DIV
AC (NE)
CON
SUB. FRT
SUB. FRT
#26
DIV
CAV NE
CON
FLX.N
DIV
ASC.FRT
SUB. FRT
DIV
ASC.FRT
SUB. FRT
#27
CON
FLX.Z.L
93
DIV
AC (HN)
DIV
AC (NE)
#28
DIV
CAV NE
DIV
CAV NE
DIV
ASC.FRT
SUB. FRT
#29
DIV
CAV NE
DIV
CAV NE
CON
ASC.FRT
SUB. FRT
#30
CON
CAV NE
DIV
AC (NE)
CON
ASC.FRT
SUB. FRT
TOTAL
DIV: 26
CON: 4
AB: 2
AB+VCAN: 2
AB+CAV NE:9
CAV NE: 6
AC(HN): 11
DIV: 24
CON: 6
FLX.Z.L : 5
FLX.N: 4
AC(CO): 8
AC(NE): 7
CRIS (N): 3
CAV NE : 5
DIV: 13
CON: 17
94
ASC FRT: 17
ASC MOD:2
SUB FRT: 7
SUB MOD: 4
SUB FRT: 24
SUB MOD: 6
ANEXO A Perfis verticais de temperatura e umidade para os casos da estação seca
(12UTC)
95
96
97
98
ANEXO B Perfis verticais de temperatura e umidade para os casos da estação chuvosa (12UTC)
99
100
101
102
ANEXO C Campos de Linhas de Corrente e divergência para os casos de nevoeiro
da estação seca - 200 hPa
103
104
105
106
ANEXO D Campos de Linhas de Corrente e divergência para os casos de nevoeiro
da estação seca - 500 hPa
107
108
109
110
ANEXO E Campos de Linhas de Corrente e divergência para os casos de nevoeiro
da estação seca - 850 hPa
111
112
113
114
ANEXO F Campos de Linhas de Corrente e divergência para os casos de nevoeiro
da estação chuvosa - 200 hPa
115
116
117
118
ANEXO G Campos de Linhas de Corrente e divergência para os casos de nevoeiro
da estação chuvosa - 500 hPa
119
120
121
122
ANEXO H Campos de Linhas de Corrente e divergência para os casos de nevoeiro
da estação chuvosa - 850 hPa
123
124
125
126
ANEXO I Campos de Linhas de Corrente e omega para os casos de nevoeiro da
estação seca - 200 hPa
127
128
129
130
ANEXO J campos de Linhas de Corrente e omega para os casos de nevoeiro da
estação seca - 1000 hPa
131
132
133
134
ANEXO L Campos de Linhas de Corrente e omega para os casos de nevoeiro da
estação chuvosa - 200 hPa
135
136
137
138
ANEXO MCampos de Linhas de Corrente e omega para os casos de nevoeiro da
estação chuvosa - 1000 hPa
139
140
141
142