Aribert Valter Mollman Junior (2016).pdf
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                    UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA

ARIBERT WALTER MILHAHN JÚNIOR

UMA FERRAMENTA PARA ANÁLISE AUTOMÁTICA DOS COMPLEXOS
CONVECTIVOS DE MESOESCALA NO NORDESTE DO BRASIL

MACEIÓ
2016

ARIBERT WALTER MILHAHN JÚNIOR

UMA FERRAMENTA PARA ANÁLISE AUTOMÁTICA DOS COMPLEXOS CONVECTIVOS DE
MESOESCALA NO NORDESTE DO BRASIL

Dissertação apresentada como requisito parcial
para a obtenção do título de Mestre em
Meteorologia pelo Instituto de Ciências
Atmosféricas da Universidade Federal de
Alagoas
Orientadores: Prof.ª Dra. Natalia Fedorova
Coorientador: Prof. Dr. Vladimir Levit

MACEIÓ
2016

Catalogação na fonte
Universidade Federal de Alagoas
Biblioteca Central
Bibliotecária Responsável: Helena Cristina Pimentel do Vale
M644u

Milhahn Júnior, Aribert Walter.
Uma ferramenta para análise automática dos Complexos Convectivos de
mesoescala no Nordeste do Brasil / Aribert Walter Milhahn Júnior. – 2016.
43 f. : il.
Orientadora: Natalia Fedorova.
Coorientador: Vladimir Levit.
Dissertação (mestrado em Meteorologia) – Universidade Federal de Alagoas.
Instituto de Ciências Atmosféricas. Maceió, 2016.
Bibliografia: f. 42-43.
1. Meteorologia de mesoescala – Brasil, Nordeste. 2. Complexos convectivos de
de mesoescala - Análise automática. I. Título.
CDU: 551.509.313.43

AGRADECIMENTO

Aos meus pais pela força, incentivo e dedicação, por estarem sempre presentes mesmo
quando longe.
Ao meu irmão pelas ideias e sugestões.
A minha namorada Marília Cavalcante pelo apoio e paciência.
Agradeço em especial aos meus professores e orientadores Natalia Fedorova e Vladimir
Levit pela paciência na orientação deste trabalho, pela amizade e ensinamentos, os quais foram
de grande importância para o meu aprendizado, não só acadêmico, mas também sobre a vida.
Muito Obrigado.
Aos membros da banca examinadora: Prof. Dr. Alessandro Sarmento Cavalcanti e
Profa. Dra. Maria Luciene Dias de Melo, pelas críticas, sugestões e comentários.
Aos meus amigos e colegas, em especial a Emerson Damasceno e Carlos Denyson pela
força e amizade.
A todos que de alguma forma contribuíram para a realização desse trabalho.

“A mente que se abre a uma nova ideia
jamais voltará ao seu tamanho original.”
Albert Einstein

RESUMO

Os Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM) são um dos sistemas atuantes no Nordeste
do Brasil (NEB) que causam grandes perdas econômicas e sociais. Os CCM são associados
com fenômenos adversos como precipitações intensas, trovoadas e rajadas de vento. Um
método de análise automática de CCM para a região não foi elaborado ainda. O objetivo deste
trabalho foi o desenvolvimento de um algoritmo de análise e detecção automática de CCM no
NEB para auxiliar nos estudos e previsão deste sistema. O algoritmo foi criado usando a
linguagem de programação GNU Octave. A região de estudo foi 0° - 20° S e 30° - 50° O. Esse
algoritmo processou imagens de satélite de temperatura de topo da nuvem de 21 eventos. Foram
calculadas características físicas dos CCM, tais como área, excentricidade e duração. Essas
características foram comparadas a trabalhos anteriores. Os resultados mostraram-se coerentes.
A diferença de duração encontrada pelo algoritmo e trabalhos anteriores é de 1,7 h. A área
média dos CCM obtida pelo algoritmo e por trabalhos anteriores são de 206.000 km² e 188.000
km², respectivamente. Foram identificados 62% dos eventos. Algumas diferenças ocorreram
devido a maior frequência de imagens utilizadas pelo algoritmo. O algoritmo possibilitou
calcular novas características dos CCM, tais como trajetória e velocidade.
Palavras-chave: Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM). Nordeste Brasileiro (NEB).
Análise Automática

ABSTRACT

The Mesoscale Convective Complexes is one of the active systems in Brazilian Northeast
(BNE), which causes great economic and social losses. MCC is associated with adverse
phenomena such as heavy precipitations, thunderstorms and wind gusts. An automatic method
of MCC analysis and detection in the BNE not previously been developed. The aim of this work
was create an automatic algorithm of MCC identification in BNE to help in study and
forecasting of these systems. The algorithm was created using the GNU Octave programming
language. Study area was determined as 0° - 20° S and 30° - 50° W. The algorithm processed
satellite images of cloud tops temperature in 21 MCC events. Physical MCC characteristics,
such as area, eccentricity and duration, were calculated. These characteristics were compared
with previous studies and the results appearing to be consistent. Difference of MCC duration
by automatic algorithm and previous study is equal to 1.7 h. Average MCC areas by algorithm
and by previous study are around 206,000 km² and 188,000 km², respectively. Sixty-two
percent of MCC have been identified. Some differences occurred due to higher frequency of
used images. This automatic algorithm can calculate some new characteristics, such as,
trajectory and MCC velocity.
Keywords: Mesoescale Convective Complexes (MCC). Brazilian Northeast (BNE). Automatic
Analysis.

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 – Representação do CCM na fase de gênese. Fonte: Fedorova, 2008. .........

16

Figura 2 – Representação do CCM na fase de desenvolvimento. Fonte: Fedorova,
2008. ..........................................................................................................

17

Figura 3 – Representação do CCM na fase de maturação. Fonte: Fedorova, 2008. ......

17

Figura 4 – Representação do CCM na fase de dissipação. Fonte: Fedorova, 2008. ......

18

Figura 5 – Mapa da região Nordeste do Brasil. Fonte: IBGE, 2015. .............................

20

Figura 6 – Imagem do satélite METEOSAT do dia 11 de maio de 2009 às 03 UTC.
Fonte: CPTEC/INPE, 2015. .......................................................................

21

Figura 7 – Esquema dos passos do algoritmo. Fonte: Autor, 2016. ...............................

23

Figura 8 – Exemplo de imagem regular e irregular, a) imagem regular, b) imagem
irregular. Fonte: Autor, 2016. ....................................................................

24

Figura 9 – Imagem das etapas do algoritmo. a) Etapa 1, recorte da imagem de entrada.
b) Etapa 2, imagem com filtro aplicado. c) Aglomerados de pixels
realçados. Fonte: Autor, 2016. ....................................................................

25

Figura 10 – Excentricidade proposta por Maddox. Linha verde (a): eixo menor, linha
vermelha (b): eixo maior. Fonte: Autor, 2016. ...........................................

26

Figura 11 – Etapas 3 e 4 do algoritmo, medições e linhas plotadas. Fonte: Autor,
2016. ........................................................................................................

26

Figura 12 – Etapa 6 do algoritmo, trajetória do sistema. Pontos roxos correspondem
as posições do centro do sistema em cada imagem disponível. Fonte:
Autor, 2016. .............................................................................................

27

Figura 13 – Exemplo dos dados após as etapas. Fonte: Autor, 2016. ............................

28

Figura 14 – Trajetórias dos eventos de CCM. a), g) e m) Trajetórias dos eventos de
Albuquerque (2011). b), c), d), e), f), h), i), j), k), l) n), o) e p) Trajetórias
dos eventos processados pelo algoritmo. Pontos roxos correspondem as
posições do centro do sistema em cada imagem disponível. Fonte: Autor,
2016. Adaptado de Albuquerque, 2011. ...................................................

32

Figura 15 – Sistemas adicionais encontrados com os CCM selecionados. Datas no
formato ano/mês/dia/horário UTC. Setas verdes são os eventos
identificados por Albuquerque e setas vermelhas são os sistemas
adicionais encontrado pelo algoritmo. Fonte: Autor, 2016. .....................

37

Figura 16 – Trajetórias dos sistemas adicionais no período dos CCM selecionados.
Pontos roxos correspondem as posições do centro do sistema em cada
imagem disponível. Fonte: Autor, 2016. ..................................................

39

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Características físicas dos CCM. Fonte: Autor, 2016. Adaptado de
Maddox, 1980. .........................................................................................

15

Tabela 2 – Datas em que ocorreram casos de CCM na região de estudo entre 2008 e
2009. Fonte: Autor, 2016. Adaptado de Albuquerque, 2011. .....................

22

Tabela 3 – Datas e Duração dos eventos de CCM obtidos por Albuquerque e pelo
algoritmo. Fonte: Autor, 2016. Adaptado de Albuquerque, 2011. ..............

29

Tabela 4 – Temperaturas mínimas do topo dos CCM. Fonte: Autor, 2016. ..................

30

Tabela 5 – Área dos CCM. Fonte: Autor, 2016. ............................................................

31

Tabela 6 – Ângulos e direção de onde vem os CCM. Fonte: Autor, 2016. Adaptado
de Albuquerque, 2011. ...............................................................................

34

Tabela 7 – Velocidade média dos CCM. Fonte: Autor, 2016. .......................................

35

Tabela 8 – Sistemas encontrados durante o mesmo período que os CCM
selecionados. Fonte: Autor, 2016. .........................................................

36

LISTA DE ABREVIAÇÕES E SIGLAS

°C

Graus Celsius

Cb

Cumulonimbus

CCM

Complexo Convectivo de Mesoescala

CPTEC

Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos

GB

Gigabyte

GHz

Gigahertz

GNU

GNU’s Not Unix (GNU Não é Unix)

h

Hora(s)

hPa

Hectopascal (unidade de medida de pressão atmosférica)

IBGE

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

INPE

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

IR

Infravermelho

Km

Quilômetro(s)

Km²

Quilômetro(s) quadrado(s)

Km/h

Quilômetro(s) por hora

N

Norte

NE

Nordeste

NEB

Região Nordeste do Brasil

NO

Noroeste

O

Oeste

S

Sul

SE

Sudeste

SO

Sudoeste

UTC

Universal Time Coordinated (Tempo Universal Coordenado)

SUMÁRIO

1

INTRODUÇÃO .......................................................................................................... 14

2

REVISÃO BIBLIOGRÁFICA .................................................................................. 15

2.1 Complexos Convectivos de Mesoescala ....................................................................15
2.2 Ciclo de vida dos Complexos Convectivos de Mesoescala ......................................16
2.3 Complexos Convectivos de Mesoescala na América do Sul ...................................18
2.4 Complexos Convectivos de Mesoescala no Nordeste Brasileiro .............................. 19
3

MATERIAIS E MÉTODOS ...................................................................................... 20

3.1 Área de estudo ............................................................................................................20
3.2 Linguagem de programação GNU Octave ............................................................... 20
3.3 Dados ........................................................................................................................... 21
3.4 Identificação e escolha dos CCM ..............................................................................22
4

RESULTADOS E DISCUSSÕES ............................................................................. 23

4.1 Análise automática das características físicas dos CCM ........................................23
4.2 Identificação dos CCM .............................................................................................. 28
4.3 Duração dos CCM ......................................................................................................29
4.4 Temperatura da região mais fria do topo dos CCM ...............................................30
4.5 Área dos CCM ............................................................................................................30
4.6 Trajetória dos CCM ...................................................................................................31
4.7 Direção e Velocidade Média dos CCM .....................................................................34
4.8 Identificação de sistemas adicionais .........................................................................35
5

CONCLUSÕES .......................................................................................................... 41

REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 42

14

1

INTRODUÇÃO
O Nordeste Brasileiro (NEB) é uma das regiões onde há mais problemas com a falta de

planejamento do uso do espaço, com ocupação desordenada de encostas e outras áreas de risco,
sendo assim passível de grandes problemas decorrentes de precipitação intensa, tais como
inundações, desabamentos, deslizamentos de terra, enchentes, transbordamento de rios, entre
outros, os quais geram perdas econômicas e sociais, podendo dizimar vidas, além de impactar
a agricultura que é fundamental para economia da região.
Um dos sistemas meteorológicos que mais causam precipitações intensas no sertão do
NEB são os Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM), como também trovoadas e rajadas
de vento. Apesar disso esse sistema foi pouco estudado na região tendo sido quase ausente na
literatura, sua atuação nessa parte do Brasil. São típicos de atuação no norte da Argentina,
Paraguai e sul/sudeste do Brasil. Pelos resultados de Pontes Da Silva et al. (2011), os CCM
foram um dos principais sistemas que mais provocaram precipitações intensas no estado de
Alagoas.
Havendo pouca informação e tamanha consequência causada pelos CCM se faz
necessário desenvolver um método de previsão a fim de reduzir ao máximo ou evitar os
desastres causados por esse sistema. O presente estudo tem como objetivo desenvolver uma
ferramenta de análise automática para ajudar no entendimento e estudo dos CCM no NEB.

15

2

REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2.1 Complexos Convectivos de Mesoescala
Maddox (1980) identificou e definiu os Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM)
que ocorreram na região central dos Estados Unidos, baseando-se em características físicas
(tabela 1) que podem ser observadas por satélite e os comparou com outros tipos de sistemas
convectivos. São definidos como um conjunto de cumulonimbus (Cb) cobertos por densa
camada de cirrus que podem ser facilmente identificados em imagens de satélite como sendo
sistemas aproximadamente circulares e com crescimento acentuado em um intervalo de tempo
de 6 a 12 horas (SILVA DIAS, 1987).
Tabela1 – Características físicas dos CCM.

Características Físicas
A – Cobertura de nuvens com temperaturas ≤ -32°C observadas no IR e
Tamanho

com área ≥ 100000 km²
B – Região interna da cobertura de nuvens com temperaturas ≤ -52°C
observadas no IR e com área ≥ 50000 km²

Início

Caso as definições de tamanho A e B sejam satisfeitas

Duração

As definições de tamanho A e B deverão persistir num período ≥ 6h

Extensão

Quando a definição do tamanho A (-32°C) alcançar seu maior tamanho

máxima
Forma

Excentricidade ≥ 0,7 no momento de máxima extensão

Término

Quando as definições de tamanho A e B já não são satisfeitas

Fonte: Autor, 2016. Adaptado de Maddox, 1980.

Os CCM em geral são noturnos (MADDOX 1980, 1981; MADDOX et. al. 1982;
VELASCO; FRITSCH, 1987) e continentais, tanto os de latitudes médias quantos os tropicais
nos dois hemisférios, o seu ciclo de vida começa poucas horas depois da formação de células
convectivas ocorrentes no final da tarde ou começo da noite, sua máxima extensão ocorre

16

durante a madrugada e o sistema persiste até a manhã (VELASCO; FRITSCH, 1987).
Interagem e modificam o seu ambiente de larga escala, além de produzir fenômenos adversos
como: precipitações intensas, tornados, trovoadas, inundações entre outros. (Maddox 1980,
1983).
2.2 Ciclo de vida dos Complexos Convectivos de Mesoescala
Segundo Maddox (1980) o ciclo de vida de um CCM divide-se em quatro fases: gênese,
desenvolvimento, maturação e dissipação.
Gênese: encontram-se condições favoráveis para convecção na baixa troposfera (figura 1),
onde se desenvolvem tempestades individuais. Efeitos de pequena escala como topografia e
fontes de calor podem ter papeis importantes no desenvolvimento (RODGERS et. al. 1983;
MADDOX 1980, 1981, 1983).
Figura 1 – Representação do CCM na fase de gênese.

Fonte: Fedorova, 2008.

Desenvolvimento: A instabilidade do ar continua, o ambiente de larga escala começa a
responder a presença do calor anômalo da região, se desenvolve uma camada de confluência
em médios níveis e em baixos níveis há uma forte confluência de umidade (figura 2). Com a
intensificação dos movimentos ascendentes e a saturação do ar, o sistema se desenvolve
rapidamente (MADDOX 1980, 1981, 1983).

17
Figura 2 – Representação do CCM na fase de desenvolvimento.

Fonte: Fedorova, 2008.

Maturação: Há fornecimento de instabilidade alimentando o sistema devido à continuação da
formação de elementos convectivos na região de convergência em baixos níveis (figura 3). A
característica dominante da fase de maturação do sistema é circulação ascendente de massa e
uma região de precipitação definida (MADDOX 1981, 1983).
Figura 3 – Representação do CCM na fase de maturação.

Fonte: Fedorova, 2008.

Dissipação: Ocorre mudança rápida no caráter do CCM (figura 4), os fortes elementos
convectivos não se desenvolvem, o sistema deixa de ser alimentado e se desorganiza obtendo
aparência caótica nas imagens de satélite no canal IR. Os motivos para esta fase podem ser
vários, como o deslocamento do sistema para uma região seca e estável, ou alguma região com
escoamento diferente e convergência de umidade não significante em baixos níveis.
(MADDOX 1981, 1983)

18
Figura 4 – Representação do CCM na fase de dissipação.

Fonte: Fedorova, 2008.

Goodman e MacGorman (1986) estudaram atividades elétricas em dois casos de CCM
e encontraram valores consideráveis, observaram que os CCM apresentam maiores atividades
elétricas durante a fase de desenvolvimento e maturação.
2.3 Complexos Convectivos de Mesoescala na América do Sul
Velasco e Fritsch (1987) utilizaram critérios similares ao de Maddox (1980) na
identificação de CCM na América do Sul, porém com limites de temperaturas diferentes: -40°
a -42°C, ao invés de -32° e, -62° a -64°C, ao invés de -52°C, mantendo os valores de área. Os
CCM subtropicais da América do Sul se desenvolvem um pouco mais tarde e duram um pouco
mais, além de serem 60% maiores que nos Estados Unidos, já os CCM tropicais tem dimensões
parecidas, durando de 1 a 3 horas a menos.
Na América do Sul, os CCM são imersos num ambiente que apresenta forte advecção
de ar quente e úmido realizado por um jato de baixos níveis proveniente da região Amazônica
em 850 hPa, e em 250 hPa jato de altos níveis a sul do CCM, esse acoplamento do jato de baixos
níveis e do jato de altos níveis é um dos mecanismos importantes para compreensão do processo
de formação dos CCM (SILVA DIAS 1987).
2.4 Complexos Convectivos de Mesoescala no Nordeste brasileiro
Fedorova et al. (2004) estudaram um caso de CCM que atingiu o leste de Alagoas,
provocando precipitações intensas em Maceió, capital do Estado. Em um estudo mais recente,
foram analisados os fatores que deram origem a um intenso CCM sobre o oeste desse Estado,
resultando em precipitações consideráveis, fortes descargas elétricas e até queda de granizo
(PONTES DA SILVA et al., 2008).

19

Conforme estudado por Silveira (2010), os eventos de CCM ocorridos entre 2003 e 2006
em parte do nordeste do Brasil (34° - 39° O e 7° - 10° S) apresentaram duração média de 11
horas, diâmetro médio de 500 km e área externa média de 190.000 km², temperaturas da área
externa inferiores a -40° e valores médios dos núcleos de -60°C.
Albuquerque (2011) analisou 80 eventos de CCM no nordeste do Brasil, os quais
apresentaram maior frequência durante verão e outono, com 49% e 46% respectivamente com
trajetórias em maioria de nordeste e sudeste, relatando que os valores de TSM do Atlântico para
os dias que ocorreram CCM foram de 30°C, atingindo máximos de até 31°C.
Milhahn Júnior (2013) analisou 93 eventos de CCM no período de 11 anos (1999 a
2010). Esses eventos estiveram associados com outros sistemas como: VCAN, extremidade
frontal, ZCIT. 63% dos eventos estiveram associados com Correntes de Jato Subtropical, do
Nordeste ou Corrente de Jato de baixos níveis. Os CCM foram mais frequentes no outono com
53% e no verão com 37%.

20

3

MATERIAIS E MÉTODOS

3.1 Área de estudo
A área de estudo (Figura 5) é compreendida entre os paralelos 0° e 20° Sul e os
meridianos 30° a 50° Oeste, cobre toda a área do NEB. Escolheu-se o período de 2008 a 2009,
onde houveram as ocorrências dos sistemas encontrados por Albuquerque (2011).
Figura 5 - Mapa da região Nordeste do Brasil.

Fonte: IBGE, 2015.

3.2 Linguagem de programação GNU Octave
Para criação do algoritmo de análise automática dos CCM, foi utilizada a linguagem de
programação de alto nível GNU Octave, que utiliza interface de linha de comando para resolver
experimentos numéricos. O GNU Octave foi escolhido por ter várias ferramentas que auxiliam
no processamento de imagem e pela possibilidade de customização das mesmas utilizando a
sua própria linguagem, como também outras linguagens, tais como: C++, C e Fortran (GNU’s
NOT UNIX, 2016). Outro motivo de ter sido escolhido é por ser um software livre, assim, de
fácil acesso para quaisquer usuários. A versão utilizada para criação do algoritmo foi GNU
Octave 3.8.2, com instalação dos pacotes: control 2.6.6, general 1.3.4, geometry 1.7.0, image

21

2.2.2, io 2.2.4 e signal 1.3.0. O ambiente foi instalado no sistema operacional Ubuntu 14.04 64bit, com 4GB de memória e processador Intel Core i5 4210U (1.70 GHz).
3.3 Dados
Foram utilizadas imagens do satélite METEOSAT (figura 6) com dados de temperatura
realçada do topo da nuvem provenientes do CPTEC/INPE (disponíveis no endereço:
http://satelite.cptec.inpe.br). A decodificação dos pixels dessas imagens foram usadas como
dados de entrada para o algoritmo.
Figura 6 - Imagem do satélite METEOSAT do dia 11 de maio de 2009 às 03 UTC.

Fonte: CPTEC/INPE, 2015

3.4 Identificação e escolha dos CCM
Foram escolhidos 21 eventos de CCM identificados por Albuquerque (2011) no período
de 2008 a 2009 utilizando os critérios de Maddox (1980). Albuquerque apresenta 80 casos,
porém devido à falta de disponibilidade das imagens de satélite para datas anteriores a 2008
foram escolhidos somente os 21. A tabela 2 apresenta as datas dos eventos de CCM
selecionados.

22
Tabela 2 – Datas em que ocorreram casos de CCM na região de estudo entre 2008 e 2009.
Evento
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80

Data
29/02/2008
15/03/2008
18/03/2008
19/03/2008
25/03/2008
26/03/2008
27/03/2008
29/03/2008
30/03/2008
06/05/2008
09/05/2008
02/12/2008
20/02/2009
22/02/2009
02/04/2009
10/04/2009
14/04/2009
29/04/2009
10/05/2009
11/05/2009
21/05/2009

Fonte: Autor, 2016. Adaptado de Albuquerque, 2011.

Esses eventos escolhidos foram separados para serem processados no algoritmo criado
para análise automática dos CCM, afim de comparação sobre os resultados para avaliar os dados
adquiridos no processamento. O algoritmo utiliza os critérios propostos por Augustine e
Howard (1988). Utilizando somente a área interna do CCM (50.000 km² com temperaturas
inferiores a -52°C), visando facilitar a identificação e diminuir a subjetividade.

23

4

RESULTADOS E DISCUSSÕES

4.1 Análise automática das características físicas dos CCM
O algoritmo utilizando a linguagem de programação de alto nível GNU Octave fez toda
a análise das características físicas dos eventos de CCM que são: área, duração, posição do
centro, eixo maior, eixo menor, excentricidade. Também a obtenção de outros dados como:
deslocamento, direção e velocidade. O algoritmo segue passos específicos que são apresentados
no esquema abaixo (figura 7).
Figura 7 – Esquema dos passos do algoritmo.

Fonte: Autor, 2016.

Antes do algoritmo iniciar as etapas de processamento são filtradas as imagens de
satélite realçadas de temperatura do topo da nuvem obtidas pelo Centro de Previsão do Tempo
e Estudos Climáticos (2015). Nessa filtragem são separadas as imagens regulares das
irregulares (imagens com problemas de seguimento) para que na execução das etapas não haja
erros por falta de informação. A figura 8 mostra um exemplo de imagem regular e irregular.

24
Figura 8 – Exemplo de imagem regular e irregular, a) imagem regular, b) imagem irregular.

a)

b)

Fonte: Autor, 2016.

O algoritmo recebe o grupo de imagens regulares, previamente separadas, como dado
entrada. Inicia-se a primeira imagem e na primeira etapa é realizado o recorte da área de estudo
(0° a 15° Sul e 30° a 50° Oeste) (figura 9a). As imagens são interpretadas como matrizes
tridimensionais, onde a variação dos elementos na coordenada z são referentes aos valores de
Vermelho, Verde e Azul. Na segunda etapa aplica-se um filtro à imagem recortada para
identificação dos possíveis sistemas que estejam na imagem, esse filtro separa os pixels
correspondentes aos intervalos de cores (variação de azul, rosa e branco) das áreas com
temperatura menor que -50°C (figura 9b). A imagem após aplicação do filtro se torna uma
matriz binária, onde os elementos com valor nulo (parte preta da figura 9b) são os pixels que
não passaram pelo filtro com o intervalo de cor definido anteriormente. Os pixels que tinham
as cores dentro do intervalo ficaram com valor 1, esses pixels são a parte branca da figura 9b.
O aglomerado de pixels são rotulados com números de identificação diferentes. Na figura 9c é
possível ver os diferentes aglomerados realçados.

25
Figura 9 – Imagem das etapas do algoritmo. a) Etapa 1, recorte da imagem de entrada. b) Etapa
2, imagem com filtro aplicado. c) Aglomerados de pixels realçados.

a)

b)

c)
Fonte: Autor, 2016.

A próxima etapa é responsável pelas medições das características do sistema, tais como
área, posição do centro, eixo maior, eixo menor e excentricidade. A excentricidade calculada é
a proposta por Maddox (1980). A razão entre o eixo menor e o eixo maior, como pode ser visto
na figura 10. Para obter o valor equivalente da área de um pixel, foi feito uma regra de 3 simples
de uma distância conhecida na imagem e no google maps, onde chegou-se no valor que 1 pixel
é aproximadamente 19,71 km², assim a área para a identificação dos sistemas foi definida como
2535 pixels (50.000 km²).

26
Figura 10 – Excentricidade proposta por Maddox. Linha verde (a): eixo menor, linha vermelha
(b): eixo maior.

Fonte: Autor, 2016.

Iniciando-se a quarta etapa são plotadas as linhas de contorno dos sistemas encontrados
com área maior que 2536 pixels, um círculo no centro desses sistemas com os valores da área
e excentricidade e desenhadas as elipses sobre os mesmos, mostrando os eixos maiores e
menores como é possível ver na figura 11. Após serem feitas as medições e plotados os
contornos e desenhos é iniciada a próxima imagem do grupo realizando todas as etapas outra
vez até que não seja detectado mais nenhum sistema.
Figura 11 – Etapas 3 e 4 do algoritmo, medições e linhas plotadas.

Fonte: Autor, 2016.

27

Por fim, na quinta etapa se calcula a duração do sistema referente ao horário da primeira
imagem e horário da última imagem em que o sistema é detectado e na última etapa são
separadas as trajetórias (figura 12) dos sistemas encontrados, obtendo dados da direção do
deslocamento e sendo possível calcular a velocidade média do sistema.
Figura 12 – Etapas 6 do algoritmo, trajetória do sistema. Pontos roxos correspondem as posições
do centro do sistema em cada imagem disponível.

Fonte: Autor, 2016.

Ao término da análise automática todos os dados são separados e dispostos como na
figura 13. Esses dados são separados por sistemas encontrado. As colunas contém os dados de
horário, área, eixo maior, eixo menor, excentricidade, coordenada x da posição do centro,
coordenada y da posição do centro, deslocamento e ângulos respectivamente. As linhas são
referentes aos dados em cada imagem obtida do sistema. Também são dispostos duração,
tamanho máximo, horários inicial, final e do desenvolvimento máximo e velocidade média do
sistema.

28
Figura 13 – Exemplo dos dados após as etapas.

Fonte: Autor, 2016.

4.2 Identificação dos CCM
Obtendo os dados das características dos CCM através da análise automática foi
possível comparar a identificação dos sistemas para o mesmo período dos 21 últimos eventos
identificados por Albuquerque (2011). O algoritmo identificou 62% desses eventos (tabela 3).
Essa diferença se deu pelo fato dos trabalhos empregarem diferentes metodologias, a autora
utilizou imagens de satélite com intervalos de 3 horas e fez as medidas manualmente utilizando
os critérios definidos por Maddox (1980). O presente trabalho utilizou imagens de intervalos
de 15 minutos (quando disponível) e os critérios propostos por Augustine e Howard (1988) para
eliminar subjetividade na identificação do sistema (utilizar somente as características da área
interna dos CCM). Com análise automática é possível tornar menos subjetiva a identificação
dos CCM, diminuindo possíveis erros nas medidas feitas manualmente.

29
Tabela 3 – Datas e Duração dos eventos de CCM obtidos por Albuquerque e pelo algoritmo.
Albuquerque (2011)

Algoritmo

Evento

Inicio (UTC)

Final (UTC)

Duração (h)

Inicio (UTC)

Final (UTC)

Duração (h)

60
61
62
63
64
65
67
68
71
73
74
78
79
Média

20080229-0000
20080315-0000
20080318-2100
20080319-2100
20080325-2100
20080326-1800
20080329-2100
20080330-2100
20081202-1800
20090222-0600
20090402-2100
20090510-0900
20090511-1200

20080229-0900
20080315-1800
20080319-0600
20080320-0900
20080326-0600
20080327-0900
20080330-1200
20080331-0300
20081203-0300
20090222-1800
20090403-0600
20090511-0000
20090512-0000

9
18
9
12
9
15
15
6
9
12
9
15
12
11,5

20080228-2315
20080314-2300
20080318-1930
20080319-2200
20080325-2100
20080326-1730
20080330-0015
20080330-1800
20081202-2230
20090222-0430
20090403-0030
20090510-1145
20090511-1500

20080229-0745
20080315-1700
20080319-0315
20080320-0445
20080326-0445
20080327-0130
20080330-1200
20080331-0230
20081203-0445
20090222-1700
20090403-0700
20090511-0300
20090511-2215

8,5
18
7,8
10,3
7,8
8
11,8
8,5
6,3
12,5
6,5
15,3
7,3
9,9

Diferença da
duração (h)
0,5
0
1,3
1,8
1,3
7
3,3
2,5
2,8
0,5
2,5
0,3
4,8
1,7

Fonte: Autor, 2016. Adaptado de Albuquerque, 2011.

4.3 Duração dos CCM
Na Tabela 1 são exibidas as durações dos sistemas. A duração calculada pelo algoritmo
variou de 6,3 a 18 horas, sendo a média 9,9 horas. A duração média obtida por Albuquerque foi
de 11,5 h. O sistema que apresentou maior duração obteve valores iguais nos dois métodos
(evento 61, durando18 horas), já o evento que mostrou menor duração por Albuquerque (2011)
não foi o mesmo que foi identificado pelo algoritmo (eventos 68 e 71 respectivamente).
Devido as diferenças dos métodos acima citadas, foi de se esperar que houvesse
diferenças nas durações dos sistemas, como é possível ver na tabela acima (tabela 3). As
diferenças de duração obtidas pelos dois métodos foram em média 1,7 h, a diferença máxima
de 7 h (evento 65) e mínima 0 h (evento 61). A média das durações dos sistemas encontrados
por Silveira (2010) na região do NEB foi de 11,5 horas, a mesma média que Albuquerque
(2011) obteve, portanto, a diferença de duração para os sistemas encontrados por ele é 1,7 horas
também.

30

4.4 Temperatura da região mais fria do topo dos CCM
As temperaturas da região mais fria do topo dos CCM podem ser observadas na tabela
abaixo (tabela 4). Majoritariamente os CCM apresentaram temperaturas de -80°C, sendo
somente dois sistemas com -70°C, apresentando uma média de -78°C.
Tabela 4 – Temperaturas mínimas do topo dos CCM.
Evento
60
61
62
63
64
65
67
68
71
73
74
78
79
Média

Temperatura Mínima (°C)
-80
-80
-80
-80
-80
-80
-80
-80
-80
-80
-80
-70
-70
-78

Fonte: Autor, 2016.

Silveira (2010) encontrou valores maiores de temperatura nos eventos de CCM,
variando de -70°C a -50°C, tendo uma média de -60,91°C.

4.5

Área dos CCM

Os dados de área dos CCM são apresentados na tabela 5. A média de área dos sistemas
foi 206.411 km², com maior área encontrada no sistema 71 (375.125 km²) e menor no sistema
79 (120.798 km²).

31
Tabela 5 – Área dos CCM.
Evento
60
61
62
63
64
65
67
68
71
73
74
78
79
Média

Área máx. (pixel)
8.748
14.864
7.224
7.999
12.019
6.927
16.361
9.817
19.033
10.472
6.829
9.725
6.129
10.473

Área máx. (km²)
172.416
292.958
142.379
157.654
236.885
136.526
322.462
193.485
375.125
206.395
134.594
191.672
120.798
206.411

Fonte: Autor, 2016.

Apesar de utilizar temperaturas de topo da nuvem diferentes, este trabalho e o de Silveira
(2010) obteve média da área dos CCM próximos de, 206.441 km² e 188.071 km²,
respectivamente.
4.6 Trajetória dos CCM
Comparadas as trajetórias obtidas pelo algoritmo e as trajetórias verificadas por
Albuquerque (2011), apresentaram-se com disposições semelhantes, como exibidas na imagem
abaixo (figura 14).

32
Figura 14 – Trajetórias dos eventos de CCM. a), g) e m) Trajetórias dos eventos de Albuquerque
(2011). b), c), d), e), f), h), i), j), k), l), n), o) e p) Trajetórias dos eventos processados pelo algoritmo.
Pontos roxos correspondem as posições do centro do sistema em cada imagem disponível.

60

61

b)

c)

62

63

64

d)

e)

f)

65

67

h)

i)

a)

g)

33

68

71

73

j)

k)

l)

74
n)

m)

78

79

o)

p)

Fonte: Autor, 2016. Adaptado de Albuquerque, 2011.

As trajetórias obtidas pelo algoritmo mostram deslocamento mais detalhado devido ao
maior número de imagens utilizadas para as análises dos sistemas.

34

4.7 Direção e Velocidade Média dos CCM
Os eventos de CCM analisados pelo algoritmo apresentaram direções pouco parecidos
aos exibidos por Albuquerque (2011) como observado na tabela abaixo (tabela 6). Somente um
evento (sistema 61) teve, nos dois intervalos de estágio (jovem-desenvolvimento máximo e
desenvolvimento máximo-dissipação), direções iguais ao trabalho da autora. Este resultado já
era esperado, pois nas trajetórias e durações foram encontradas algumas diferenças.
Tabela 6 – Ângulos e direção de onde vem os CCM.

Evento

Ângulo
Jovem-Max
(algoritmo)

Direção
Jovem-Max
(algoritmo)

Direção
Jovem-Max
Albuquerque

Ângulo MaxDissipação
(algoritmo)

60

68,76

NE

SO

57,47

61
62
63
64
65
67

47,63
42,39
354,17
242,665
66,26
227,62

NE
NE
NO
SO

NE
SE
NE

NE
SO

NE
NO

51,36
87,62
74,49
84,232
183,78
272,99

68
71
73
74
78
79

2,96
40,09
17,44
68,91
303,48
311,37

NE
NE

NO
SE

NE
NE

NE
SE

NO
NO

NO
NO

57,63
78,92
70,97
74,31
294,67
273,14

Direção
MaxDissipação
(algoritmo)
NE

Direção
MaxDissipação
Albuquerque
SO

NE
NE
NE

NE
SE

NE
SO
NO

NE
NO
NE

NE
NE
NE
NE
NO
NO

NO
NO
SE
SE
NE
SO

Fonte: Autor, 2016. Adaptado de Albuquerque, 2011.

Com a obtenção da posição, deslocamento e os horários de imagem para imagem, além
de possível obter a trajetória dos sistemas, também torna-se possível calcular a velocidade
média desses sistemas. A tabela 7 mostra os valores de velocidade média para os sistemas
descritos. O sistema que apresentou menor velocidade média foi o número 65, com 47 km/h, já
o que apresentou maior velocidade média foi o número 67, com 231 km/h. Em média, os
sistemas apresentaram cerca de 111 km/h.

35
Tabela 7 – Velocidade média dos CCM.
Evento
60
61
62
63
64
65
67
68
71
73
74
78
79
Média

Velocidade Média (km/h)
65
138
107
98
107
47
231
109
138
80
148
109
70
111

Fonte: Autor, 2016.

4.8 Identificação de sistemas adicionais
Processando as imagens para o período de ocorrência dos CCM, obtidos por
Albuquerque (2011), foram encontrados outros sistemas atuantes na área de estudo com
características próximas aos de CCM, que obtiveram a trajetória dentro da região ou parte dela.
Foram encontrados 18 sistemas adicionais, a tabela 8 mostra os dados desses sistemas obtidos
pelo algoritmo.

36
Tabela 8 – Sistemas encontrados durante o mesmo período que os CCM selecionados.
Evento
61a
61d
62a
65b
66b
67a
70a
71b
72a
73a
73c
73d
75a
75b
75c
79b
80a

Início
200803142100
200803151415
200803181800
200803261900
200803272215
200803291800
200805091500
200812021745
200902201845
200902220300
200902220700
200902221345
200904092100
200904092315
200904100115
200905111630
200905202330

Tamanho
Máximo
200803142245
200803151745
200803182045
200803270230
200803272330
200803292100
200805092045
200812022200
200902202245
200902220430
200902221215
200902221915
200904092230
200904100045
200904100515
200905112000
200905210230

Fim
200803151100
200803152015
200803190345
200803271200
200803280545
200803300430
200805100300
200812030600
200902210300
200902221230
200902221615
200902222100
200904100715
200904100530
200904100900
200905120015
200905210745

Duração
(h)

Área Máxima
(km²)

Velocidade Média
(km/h)

14

388.567

112

6

92.535

105

9,8

435.751

152

17

285.133

116

7,5

207.459

125

10,5

257.619

128

12

564.176

147

12,3

995.255

191

8,3

162.877

157

9,5

196.501

103

9,3

142.911

62

7,3

348.104

227

10,3

341.541

129

6,3

157.634

90

7,8

114.550

54

7,8

104.143

97

8,3

165.557

142

Fonte: Autor, 2016.

A figura 15 mostra os sistemas adicionais com os eventos obtidos por Albuquerque
(2011). Os sistemas adicionais são apontados pelas setas vermelhas e os eventos Albuquerque
apontados setas verdes. São encontrados de CCM e Linhas de Instabilidade, como exemplos,
no período de ocorrência do evento 61 (figura 15), é possível ver um CCM a oeste (entre os
estados do Pará e Maranhão) do CCM identificando por Albuquerque e horas depois, é possível
observar uma Linha de Instabilidade a nordeste do CCM.

37
Figura 15 – Sistemas adicionais encontrados com os CCM selecionados. Datas no formato
ano/mês/dia/horário UTC. Setas verdes são os eventos identificados por Albuquerque e setas
vermelhas são os sistemas adicionais encontrado pelo algoritmo.

61 + 61a 08/03/15/04:30

61 + 61d 08/03/15/14:15

62 +62ª 08/03/18/22:15

65 + 65b 08/03/27/01:30

66 + 66b 08/03/28/00:00

67 + 67a 08/03/29/22:30

38

70 +70a 08/05/09/16:30

71 + 71b 08/12/02/22:30

72 + 72a 09/02/21/00:15

73 + 73a c 09/02/22/10:00

73 + 73c d 09/02/22/15:45

75 + 75a b c 09/04/10/01:30

39

79 +79b 09/05/11/19:15

80 + 80a 09/05/21/04:30

Fonte: Autor, 2016

A figura 16 mostra as trajetórias dos 18 eventos que ocorreram no mesmo período que
os eventos encontrados por Albuquerque (2011).
Figura 16 – Trajetória dos sistemas adicionais encontrados no período dos CCM selecionados.
Pontos roxos correspondem as posições do centro do sistema em cada imagem disponível.

61a

61d

62a

64b

65b

66b

40

67a

70a

71b

72a

73a

73c

73d

75a

75b

75c

79b

80a

Fonte: Autor, 2016

O algoritmo mostrou-se capaz de identificar não somente eventos de CCM, como
também outro Sistema Convectivo de Mesoecala como Linhas de Instabilidade.

41

5

CONCLUSÕES
Foi desenvolvido um algoritmo para análise e detecção automática de CCM utilizando

a linguagem GNU Octave, que calcula dados como: área, excentricidade, duração, trajetória e
velocidade média.
Com o algoritmo é possível realizar análise mais detalhada e precisa das características
físicas e deslocamento dos sistemas.
O algoritmo mostrou-se satisfatório com resultados condizentes a trabalhos já realizados
sobre CCM.
Outros sistemas podem ser analisados utilizando o algoritmo.

42

REFERÊNCIAS

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43

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