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                    UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA

CARLOS PINTO DA SILVA NETO

ABORDAGEM DESCRITIVA DE TOPO DE SISTEMAS
CONVECTIVOS BASEADA EM COMBINAÇÕES DE
DIFERENÇAS DE TEMPERATURA DE CANAIS DO
METEOSAT-9 E MODELO NUMÉRICO

MACEIÓ - AL
Abril/2014

CARLOS PINTO DA SILVA NETO

ABORDAGEM DESCRITIVA DE TOPO DE SISTEMAS
CONVECTIVOS BASEADA EM COMBINAÇÕES DE
DIFERENÇAS DE TEMPERATURA DE CANAIS DO
METEOSAT-9 E MODELO NUMÉRICO

Dissertação apresentada ao Programa
de Pós Graduação em Meteorologia da
Universidade Federal de Alagoas,
como requisito parcial para obtenção
do grau de Mestre em Meteorologia.
Orientador: Prof. Dr. Humberto Alves
Barbosa

MACEIÓ - AL
Abril/2014

Catalogação na fonte
Universidade Federal de Alagoas
Biblioteca Central
Divisão de Tratamento Técnico
Bibliotecária Responsável: Maria Auxiliadora G. da Cunha
S586a

Silva Neto, Carlos Pinto da.
Abordagem descritiva de topo de sistemas convectivos baseada em combinações
de diferenças de temperatura de canais do METEOSAT-9 e modelo
numérico / Carlos Pinto da Silva Neto. – 2014.
127 f. : il. mapas, tabs. e gráfs.
Orientador: Humberto Alves Barbosa.
Dissertação (Dissertação de Conclusão de Curso em Pós-graduação em
Meteorologia) – Universidade Federal de Alagoas. Instituto de Ciências
Atmosféricas. Maceió, 2014.
Bibliografia: f. 123-127.
1. Sistemas convectivos de mesoescala. 2. Satélite. 3. Tempestades severas.
I. Título.
CDU: 551.515.6(8)

AGRADECIMENTOS

Em primeiro lugar, à minha família, pelo apoio incondicional dado a mim durante toda
minha vida, principalmente meus pais, Tristão Pinto da Silva Neto e Judite Maria Torquato e
minha noiva, Mariana Ouriques Pacheco.
Ao meu orientador, Humberto Alves Barbosa, por ter sido um excelente mentor e pela
total confiança e, principalmente respeito, investido em mim como aluno e pesquisador. Por
todas as oportunidades confiadas a mim e ensinamentos compartilhados, serei sempre grato.
Aos meus colegas de laboratório, Leandro Rodrigo Macedo da Silva e Anselmo
Manoel dos Santos, aos quais tenho tanto a agradecer. Primeiro por terem ajudado a fazer do
laboratório uma verdadeira família onde estamos sempre amparados pela ajuda do mais
próximo. Por todas as ajudas cedidas desde processamento de dados até almoços
compartilhados. Por estarem presentes todos os dias e pelos papos descontraídos nos
intervalos para o cafezinho.
Aos professores do Instituto de Ciências Atmosféricas da Universidade Federal de
Alagoas por sua dedicação em aula. Obrigado, principalmente, ao professor Marco Antônio
Maríngolo Lemes. Obrigado também aos funcionários administrativos do instituto.
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES pelo apoio
financeiro.

RESUMO

Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) são as maiores das tempestades
convectivas e são comumente associadas a eventos severos. É de extrema importância possuir
ferramentas que auxiliem a previsão e monitoramento de fenômenos dessa magnitude de
forma simples e eficiente. Esse trabalho teve como objetivo desenvolver uma abordagem para
monitoramento de tempestades severas utilizando imagens do satélite Meteosat-9 e produto
de previsão numérica do tempo. Mais precisamente, a metodologia utiliza temperatura do
canal infravermelho, diferenças entre as temperaturas do canal vapor d'água e infra vermelho
(WV-IR), e temperatura do canal IR e da tropopausa provenientes do projeto NCEP/NCAR
reanalysis (IR - PNT). Foi buscado evidenciar regiões de atividade convectiva intensa, o
núcleo convectivo de uma tempestade, e rápida intensificação. Tal metodologia foi colocado
em teste aplicando-a a 12 casos de SCMs ocorridos no sul da América do Sul no ano de 2010.
Os casos foram analisados pelas características de temperatura de brilho, morfologia de
evolução e tempo de vida, além de características da atmosfera observadas por
radiossondagens, e comparados ao resultado da metodologia desenvolvida. A abordagem foi
eficiente em destacar regiões de extrema atividade convectiva. Valores negativos da diferença
de temperatura IR-PNT (< -2º) estimaram satisfatoriamente a região convectiva,

sendo

possível destacá-la da região estratiforme de um SCM. Tempestades que apresentaram menor
temperatura de topo de nuvem, estimada pelo canal IR, em seu estágio de máxima atividade,
apresentaram altos valores

de diferença de temperatura WV-IR (>3º) em sua fase de

iniciação. Por essa característica foi possível estimar que tais tempestades seriam de grande
intensidade desde suas primeiras horas de existência. A análise individual dos parâmetros
dessa metodologia não foi unânime em classificar as tempestades de acordo com intensidade.
Foi, então, criada uma função combinando esses parâmetros para classificar os SCMs. Tal
função aplicada a imagens do canal IR 10.8 evidenciou regiões de atividade convectiva
intensa mascarando nuvens de baixo desenvolvimento vertical. A nova abordagem
desenvolvida pode ser extremamente útil em centros operacionais e na pesquisa e comparação
de sistemas convectivos.
Palavras Chave: Sistemas Convectivos de Mesoescala, Satélite, Tempestades Severas

ABSTRACT

Mesoescale Convective Systems (MCS) are the largest convective storms, and due to
its capacity of destruction these storms are commonly associated with severe events. It is
extremely important to have tools that help forecasting and monitoring phenomena of this
magnitude. This study aimed to develop an approach for monitoring severe storms using
images from Meteosat-9 and product of numerical weather prediction. More specifically, the
method uses the infrared channel temperature, differences between the temperatures of the
water vapor channel and infrared (WV-IR) and between IR channel and the tropopause
temperature provided from the NCEP project / NCAR reanalysis. Was seeking to highlight
regions of intense convective activity, the convective core of a storm, and

rapid

intensification. This methodology was put in test by applying it to 12 cases of MCSs occurred
in southern South America in 2010. The cases were analyzed by the characteristics of
brightness temperature, morphology of evolution and lifetime, as well as characteristics of
the atmosphere observed by radiosonde, and compared to the results of the developed
methodology. The approach was effective in highlighting areas of extreme convective
activity. Negative values of the temperature difference IR-PNT (<-2 º) satisfactorily estimated
the convective region, being possible to detach it from the stratiform region of a MCS. Storms
that showed lower cloud top temperature, estimated by IR channel at its stage of maximum
activity, showed high values of temperature difference WV-IR (> 3) in its initiation phase. For
this feature was possible to estimate that such storms would be of great intensity since the first
hours of existence. Individual analysis of the parameters of this methodology were not
unanimous in classifying storms according to intensity. Was then created a function
combining these parameters to classify the MCSs. This function applied to IR 10.8 channel
images highlighted regions of intense convective activity masking clouds of low vertical
development. The new approach developed can be extremely useful in operational centers and
in research and comparison of convective systems.
Keywords: Mesoscale Convective System, Satellite, Severe storms

LISTA DE IMAGENS
FIGURA 1 - (A) ESQUEMA DA FORMAÇÃO DA "COLD POOL" E (B) INTERAÇÃO ENTRE A "COLD POOL" E O CISALHAMENTO DO VENTO.
FONTE: METED.UCAR.EDU .............................................................................................................................18

FIGURA 2 - ESQUEMA DE UMA TEMPESTADE UNICELULAR EM TRÊS ESTÁGIOS DE SEU CICLO DE VIDA: A) ESTÁGIO CUMULOS, B) ESTÁGIO
MADURO, C) ESTÁGIO DE DISSIPAÇÃO. A ESCALA HORIZONTAL É COMPRIMIDA EM TORNO DE 30% DA ESCALA VERTICAL NA
FIGURA. EM VERMELHO, ESTÃO INDICADAS AS ISOTERMAS DE 0º E -40º C. FONTE: - WALLACE & HOBBS - ATMOSPHERIC

SCIENCES 2ED -ACADEMIC PRESS, 2006, PAG. 351. ...........................................................................................20
FIGURA 3 - ESQUEMA DE UMA TEMPESTADE MULTICELULAR DESENVOLVENDO EM UM AMBIENTE COM FORTE CISALHAMENTO VERTICAL
DO VENTO. O PERFIL VERTICAL DA TEMPERATURA POTENCIAL EQUIVALENTE

DO AMBIENTE É MOSTRADA À ESQUERDA

JUNTO COM O PERFIL VERTICAL DO VENTO. FONTE: - WALLACE & HOBBS - ATMOSPHERIC SCIENCES 2ED -ACADEMIC PRESS,

2006, PAG. 352. .......................................................................................................................................21
FIGURA 4 - (A) IDEALIZAÇÃO DE MAPA HORIZONTAL DA REFLECTIVIDADE DE UM RADAR, (B) DIVIDIDO ENTRE REGIÕES CONVECTIVA E
ESTRATIFORME. FONTE: HOUZE ET AL (2004). ...................................................................................................23

FIGURA 5 - ESQUEMA QUE DESCREVE OS TIPOS DE ORGANIZAÇÃO DE PRECIPITAÇÃO (A) SIMÉTRICO E (B) ASSIMÉTRICOS DA BORDA
FRONTAL CONVECTIVA E LINHA DA RETAGUARDA ESTRATIFORME DE UM SCM. VETOR INDICA O SENTIDO DE MOVIMENTO DO
SISTEMA. NÍVEIS DE SOMBREAMENTO DENOTA AUMENTO DE REFLECTIVIDADE DO RADAR , COM VALORES MAIS INTENSOS
CORRESPONDENTES A NÚCLEOS DAS CÉLULAS CONVECTIVAS. FONTE: HOUZE (1990). ..................................................24

FIGURA 6 - DOMÍNIO DOS ESTUDOS DA CLIMATOLOGIA DOS COMPLEXOS CONVECTIVOS DE MESOESCALA. FONTE: LAING E FRITSCH
(1997) ....................................................................................................................................................27
FIGURA 7 - RELAÇÃO ENTRE A POPULAÇÃO DO CCMS, TERRENOS ELEVADOS E ESCOAMENTO DE MÉDIOS NÍVEIS. FONTE: LAING E
FRITSCH (1997) .........................................................................................................................................29
FIGURA 8 - O ESPECTRO ELETROMAGNÉTICO. ADAPTADO HALLIDAY RESNICK, FUNDAMENTOS DE FÍSICA VOL.4 ...........................34
FIGURA 9 - DIFERENTES ONDAS ELETROMAGNÉTICAS, ESPECIFICANDO SEUS COMPRIMENTOS DE ONDA. .....................................34
FIGURA 10 - EXEMPLIFICAÇÃO DAS INTERAÇÕES DA RADIAÇÃO ELETROMAGNÉTICA QUE INCIDE SOBRE UMA SUPERFÍCIE. FONTE: R.
OLSEN- REMOTE SENSING FROM AIR AND SPACE - SPIE 2007 PAG. 49. ...................................................................35
FIGURA 11 - DEMONSTRAÇÃO DE PADRÕES ANGULARES DA INTENSIDADE DE ESPALHAMENTO POR AEROSSÓIS ESFÉRICOS DE TRÊS
TAMANHOS DISTINTOS , ILUMINADOS POR UMA LUZ VISÍVEL DE 0.5

-4

. (A) 10

, (B) 0.1

E (C ) 1

. FONTE: K. N.

LIOU- AN INTRODUCTION TO ATMOSPHERIC RADIATION 2 ED. - INTERNATIONAL GEOPHYSICS SERIES, VOL 84, PAG. 7. .........38
FIGURA 12 - INTENSIDADE DE EMISSÃO EM FUNÇÃO DO COMPRIMENTO DE ONDA DE DETERMINADAS TEMPERATURAS. FONTE: K. N.
LIOU - AN INTRODUCTION TO ATMOSPHERIC RADIATION - INTERNATIONAL GEOPHYSICS SERIES, VOL 84, PAG 12. ..............41
FIGURA 13 - DISTRIBUIÇÃO DA RADIAÇÃO MEDIDA POR UM SATÉLITE. FONTE: EUMETRAIN..................................................43
FIGURA 14 - ESPECTRO DA RADIAÇÃO SOLAR MEDIDA NO TOPO DA ATMOSFERA (AZUL) E NA SUPERFÍCIE (VERMELHA). FONTE:
EUMETRAIN. ..........................................................................................................................................44
FIGURA 15- IMAGEM METEOSAT - 9 REALÇADA DE ACORDO COM OS LIMIARES DE TEMPERATURA PROPOSTOS POR SILVA NETO, C. P.
(2012). ...................................................................................................................................................46
FIGURA 16 - IMAGEM METEOSAT DEMONTRANDO COMPOSIÇÃO RGB NATURAL COLORS. FONTE: EUMETSAT .........................47
FIGURA 17 - COMBINAÇÃO RGB DAY MICROPHYSICS E ALGUMAS DE SUAS CARACTERÍSTICAS. ADAPTADO EUMETSAT. ..........49

FIGURA 18 - COMPOSIÇÃO RGB SEVERE STORMS (SUPERIOR), COMPARAÇÃO COM COMPOSIÇÃO RGB DAY MICROPHYSICS (CANTO
INFERIOR ESQUERDO) E SEVERE STORMS ( CANTO INFERIOR DIREITO). ADAPTADO EUMETSAT ......................................50

FIGURA 19 - EXEMPLO DA TÉCNICA SADWICH PRODUCT PROPOSTA POR SETVAK. FONTE: EUMETSAT CONVECTION WORK GROUP...51
FIGURA 20 - SÉRIE METEOSAT SEGUNDA GERAÇÃO. FONTE: LAPIS ...................................................................................53
FIGURA 21 - CANAIS ESPECTRAIS DO MSG. FONTE: LAPIS ..............................................................................................53
FIGURA 22 - COBERTURA EUMETCAST. FONTE: EUMETSAT (2013) ...............................................................................55
FIGURA 23 - CONFIGURAÇÃO SISTEMA EUMETCAST. FONTE: LAPIS .................................................................................56
FIGURA 24 - EXEMPLOS DA CAPACIDADE DE VISUALIZAÇÃO DE DADOS GEOFÍSICOS DO SOFTWARE MCIDAS-V. ESSE SOFTWARE É
CAPAZ DE VISUALIZAR E INTEGRAR IMAGENS DE SATÉLITE, SAÍDAS DE PREVISÃO NUMÉRICA DO TEMPO, IMAGENS DE RADAR E
DADOS OBSERVACIONAIS, ENTRE OUTROS. FONTE: MCIDAS-V WEB PAGE
HTTP://WWW.SSEC.WISC.EDU/MCIDAS/SOFTWARE /V/ ........................................................................................58

FIGURA 25 - (A) SAÍDA GRÁFICA FINAL NEFODINA E (B) DETALHADA. ADAPTADO D. MELFI (2011) .........................................62
FIGURA 26 - (A) OVERSHOOTING TOP DETECTADO EM IMAGEN DO CANAL HRV E (B) TEMPESTADE SUPERCÉLULA COM NUVEM
OVERSHOOTING TOP. FONTE: EUMETRAIN. .......................................................................................................63
FIGURA 27 - SIMULAÇÃO DA DIFERENÇA DE TEMPERATURA DE BRILHO PARA UMA NUVEM OPACA SUBINDO PELO TROPAPAUA A 17 KM
E PENETRANDO NA ESTRATOSFERA. ADAPTADO SCHMETZ ET AL (1997)................................................................65

FIGURA 28 - COMPARAÇÃO EM TÉCNICAS DE DETECÇÃO DE OVERSHOOTING TOPS. (A) IMAGEM MODIS 0.65 ΜM VISIBLE CHANNEL
IMAGERY, (B) TEMPERATURA DE BRILHO REALÇADA DO CANAL INFRA VERMELHO, (C) DETECÇÃO DE OVERSHOOTING TOP IRW –
TEXTURE E (D) DETECÇÃO DE OVERSHOOTING TOP POR DIFERENÇA DE TEMPERATURA DE BRILHO WV – IR. ADAPTADO BEDKA ET
AL.,(2010). ..............................................................................................................................................66

FIGURA 29 - IMAGEM METEOSAT - 9 28/11/2010 AS 0500 UTC PRÉ APLICAÇÃO DA MÁSCARA (A), E PÓS APLICAÇÃO DA MÁSCARA
PAR TEMPERATURAS INFERIORES A 233 K (B) .....................................................................................................68

FIGURA 30 - ESCALA DE COR CRIADA PARA DIFERENÇA DE TEMPERATURA WV-IR .................................................................69
FIGURA 31 - ESCALA DE COR CRIADA PARA COMPARAÇÃO ENTRE AS TEMPERATURAS DO CANAL IR 10.8 E A TEMPERATURA DE
TROPOPAUSA RESULTANTE DA SAÍDA DE PREVISÃO NUMÉRICA DO TEMPO. .................................................................70

FIGURA 32 - IMAGENS SOBREPOSTA DO CANAL IR 10.8 ΜM, DA DIFERENÇA DE TEMPERATURA ENTRE OS CANAIS WV 6.2 ΜM E IR
10.8 ΜM E A COMPARAÇÃO ENTRE A IMAGEM DE SATÉLITE DO CANAL IR 10.8 ΜM E A TEMPERATURA DA TROPOPAUSA. ......72
FIGURA 33 - IMAGENS SOBREPOSTA DO CANAL IR 10.8 ΜM, DA DIFERENÇA DE TEMPERATURA ENTRE OS CANAIS WV 6.2 ΜM E IR
10.8 ΜM E A COMPARAÇÃO ENTRE A IMAGEM DE SATÉLITE DO CANAL IR 10.8 ΜM E A TEMPERATURA DA TROPOPAUSA APÓS A
APLICAÇÃO DA MÁSCARA QUE LIMITA AS TEMPERATURAS DE INTERESSE PARA O ESTUDO DE TEMPESTADES DE CONVECÇÃO
PROFUNDA. ...............................................................................................................................................73

FIGURA 34 - IMAGEM FINAL DA METODOLOGIA PROPOSTA. ............................................................................................74
FIGURA 35 - COMPARAÇÃO ENTRE A TÉCNICA DE REALCE DE TEMPERATURAS DE BRILHO DO CANAL INFRAVERMELHO, IMAGEM
INFERIOR , E A ABORDAGEM DESENVOLVIDA NESSE TRABALHO, IMAGEM SUPERIOR. ......................................................76

FIGURA 36- CASOS DE 1 (CANTO SUPERIOR ESQUERDO) AO 12 (CANTO INFERIOR DIREITO) EM SEUS PERÍODOS DE INICIAÇÃO
MOSTRANDO AS PRINCIPAIS DIFERENÇAS DESSE PERÍODO. ......................................................................................82

FIGURA 37 - EVOLUÇÃO DO PERÍODO DE INICIAÇÃO DO CASO 7. PELA ABORDAGEM DESENVOLVIDA É POSSÍVEL OBSERVAR DESDE OS
PRIMEIROS FOCOS DE ATIVIDADE CONVECTIVA O QUANTO INTENSA SERIA A TEMPESTADE. DIFERENÇA DE 30 MINUTOS DE UMA
IMAGEM PARA OUTRA. .................................................................................................................................82

FIGURA 38- COMPARAÇÃO EM ANÁLISE DA INTENSIDADE ENTRE A TÉCNICA PROPOSTA(ESQUERDA) E O REALCE DA TEMPERATURA DO
CANAL IR 10.8 ( DIREITA) ..............................................................................................................................84

FIGURA 39 -EVOLUÇÃO DOS ESTÁGIO DE DISSIPAÇÃO DOS CASOS 4, 8 E 10. .......................................................................85
FIGURA 40 - COMPARAÇÃO ENTRE A TÉCNICA DESENVOLVIDA E CARTAS SYNOP DOS DIAS 21-22/10/2010 AS 18, 00 E 12
RESPECTIVAMENTE UTC. ..............................................................................................................................87

FIGURA 41 - ANÁLISE HORÁRIA DAS CONDIÇÕES ATMOSFÉRICAS RELATADAS EM CÓDIGO SYNOP PELA ESTAÇÃO SARE DURANTE A
PASSAGEM DE UM JOVEM NÚCLEO CONVECTIVO. .................................................................................................88

FIGURA 42 - GRÁFICOS SKEW-T DAS ESTAÇÕES DE PORTO ALEGRE, URUGUAIANA E FLORIANÓPOLIS DURANTE TRÊS CASOS
ANALISADOS. .............................................................................................................................................90

FIGURA 43 - GRÁFICOS SKEW-T PARA A ESTAÇÃO DE FLORIANÓPLIS DOS DIAS 22 AS 12Z E 23 00Z E 12Z. ................................91
FIGURA 44 - FIGURAS DOS CASOS 1, 4 E 3 RESPECTIVAMENTE ONDE A TÉCNICA NÃO APRESENTOU RESULTADOS SATISFATÓRIOS. ......92
FIGURA 45 - FIGURA QUE REPRESENTA A ANÁLISE DA LOCALIZAÇÃO EM QUE SE DESENVOLVEU A TEMPESTADE E SEU DESLOCAMENTO.
ESTÁ REPRESENTADA A TOPOGRAFIA LOCAL , TOTAL COLUNA DE VAPOR D'ÁGUA E IMAGENS DO SATÉLITE METEOSAT COM
MASCARA APLICADA À TEMPERATURAS INFERIORES A 233 K NOS HORÁRIO DE 00, 06 E 12 UTC DO DIA 14 DE OUTUBRO. ...94

FIGURA 46 - REPRESENTAÇÃO DA SUPERFÍCIE DURANTE A OCORRÊNCIA DO SISTEMA CONVECTIVO PARA 00, 06 E 12 UTC
RESPECTIVAMENTE. .....................................................................................................................................95

FIGURA 47 - VISUALIZAÇÃO EM 3D, IR 10.8 REALÇADO , ISOSURFACE 33 M/S E SEÇÃO TRANSVERSAL VERTICAL DE UMIDADE
ESPECÍFICA APLICADA AO LONGO DA TEMPESTADE PARA OS HORÁRIOS DE 00, 06 E 12 UTC ...........................................96

FIGURA 48 - EVOLUÇÃO DA TEMPESTADE REPRESENTADA PELA TÉCNICA DE DETECÇÃO E MONITORAMENTO DE CONVECÇÃO SEVERA
APLICADA EM SEU ESTÁGIO DE INICIAÇÃO , MÁXIMA INTENSIDADE E DISSIPAÇÃO. ..........................................................97

FIGURA 49 - REPRESENTA A TOPOGRAFIA LOCAL, TOTAL COLUNA DE VAPOR D'ÁGUA E IMAGENS DO SATÉLITE METEOSAT COM
MASCARA APLICADA À TEMPERATURAS INFERIORES A 233 K NOS HORÁRIO DE 18, 00, 06, 12 E 18 UTC DOS DIAS 19 E 20 DE
NOVEMBRO. ..............................................................................................................................................99

FIGURA 50 - REPRESENTAÇÃO DA SUPERFÍCIE DURANTE A OCORRÊNCIA DO SISTEMA CONVECTIVO PARA 18, 00, 06, 12 E 18 UTC DOS
DIAS 19 E 20 DE NOVEMBRO RESPECTIVAMENTE. .............................................................................................. 100

FIGURA 51 - VISUALIZAÇÃO EM 3D, IR 10.8 REALÇADO , ISOSURFACE 33 M/S E SEÇÃO TRANSVERSAL VERTICAL DE UMIDADE
ESPECÍFICA APLICADA AO LONGO DA TEMPESTADE PARA OS HORÁRIOS 18, 00, 06, 12 E 18 UTC DOS DIAS 19 E 20 DE
NOVEMBRO RESPECTIVAMENTE. .................................................................................................................... 101

FIGURA 52 - EVOLUÇÃO DA TEMPESTADE OCORRIDA ENTRE OS DIAS 19 E 20 DE NOVEMBRO CAPTADA PELA TÉCNICA DE
MONITORAMENTE DE TEMPESTADES SEVERAS APRESENTADO NESSE TRABALHO ......................................................... 102

FIGURA 53 - REPRESENTA A TOPOGRAFIA LOCAL, TOTAL COLUNA DE VAPOR D'ÁGUA E IMAGENS DO SATÉLITE METEOSAT COM
MASCARA APLICADA À TEMPERATURAS INFERIORES A 233K NOS HORÁRIO DE 00, 06, 12 E UTC DO DIA 28 DE NOVEMBRO.

............................................................................................................................................................ 104
FIGURA 54 - REPRESENTAÇÃO DA SUPERFÍCIE DURANTE A OCORRÊNCIA DO SISTEMA CONVECTIVO PARA 00, 06, 12 E UTC DO DIA 28
DE NOVEMBRO. ........................................................................................................................................ 105

FIGURA 55 - FIGURA 16 - VISUALIZAÇÃO EM 3D, IR 10.8 REALÇADO, ISOSURFACE 33 M/S E SEÇÃO TRANSVERSAL VERTICAL DE
UMIDADE ESPECÍFICA APLICADA AO LONGO DA TEMPESTADE PARA OS HORÁRIOS 00, 06 E 12 UTC DO DIA 28 DE NOVEMBRO.

............................................................................................................................................................ 106
FIGURA 56 - EVOLUÇÃO DA TEMPESTADE OCORRIDA NO DIA 28 DE NOVEMBRO CAPTADA PELA TÉCNICA DE MONITORAMENTE DE
TEMPESTADES SEVERAS APRESENTADO NESSE TRABALHO ..................................................................................... 107

FIGURA 57 - ANÁLISE DE DISPERSÃO ENTRE CANAL IR 10.8 E A DIFERENÇA DE TEMPERATURA WV-IR PARA O CASO 3. CONTORNO EM
AZUL IDENTIFICA REGIÃO DE INTENSA ATIVIDADE CONVECTIVA, CONTORNO ROSA MARCA REGIÕES SEM NEBULOSIDADE, E
CONTORNO VERDE REPRESENTA REGIÕES DE NUVEM .......................................................................................... 108

FIGURA 58 - ANÁLISE DE DISPERSÃO ENTRE DIFERENÇAS DE TEMPERATURAS WV-IR E IR-PNT PARA O CASO 3. CONTORNO EM AZUL
IDENTIFICA REGIÃO DE INTENSA ATIVIDADE CONVECTIVA , CONTORNO ROSA MARCA REGIÕES SEM NEBULOSIDADE, E CONTORNO
VERDE REPRESENTA REGIÕES DE NUVENS DE POUCO DESENVOLVIMENTO VERTICAL. .................................................... 109

FIGURA 59 - COMPARAÇÃO ENTRE IMAGEM DO CANAL IR 10.8 (SUPERIOR) E IMAGEM COM A APLICAÇÃO DA FUNÇÃO INTENSIDADE
(INFERIOR). ............................................................................................................................................. 113
FIGURA 60 - COMPARAÇÃO ENTRE IMAGEM DO CANAL IR 10.8 (ESQUERDA) E IMAGEM COM A APLICAÇÃO DA FUNÇÃO INTENSIDADE
(DIREITA) COM A MESMA ESCALA DE CORES REPRESENTANDO UM SCM. ................................................................. 114
FIGURA 61 - COMPARAÇÃO ENTRE A FUNÇÃO INTENSIDADE COM LIMITES DE LIMIARES (A) E SEM A APLICAÇÃO DE LIMITES(B).
SOBREPOSIÇÃO DA FUNÇÃO INTENSIDADE COM A APLICAÇÃO DE LIMITES DE LIMIARES SOBRE O CANAL IR 10.8 (C) E SOBRE A
FUNÇÃO SEM LIMIARES (D) .......................................................................................................................... 115

FIGURA 62 - ESTIMATIVA DO NÚCLEO DE UM SISTEMA CONVECTIVOS DE MESOESCALA REPRESENTADO POR VALORES INFERIORES A -2º
DA DIFERENÇA IR-PNT, PARA DOIS CASOS DISTINTOS. AS SETAS INDICAM AS REGIÕES ONDE SE INICIARAM O ROMPIMENTO DA
ÁREA REALÇADA. ....................................................................................................................................... 116

LISTAS DE TABELAS
TABELA 1 - DEFINIÇÃO E CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DOS COMPLEXOS CONVECTIVOS DE MESOESCALA (CCMS) ADAPTADO DE MADDOX
(1980). ...................................................................................................................................................26
TABELA 2 - POPULAÇÃO DE COMPLEXOS CONVECTIVOS DE MESOESCALA ESTRATIFICADA POR LOCALIZAÇÃO. ADAPTADO LAING E
FRITSCH (1997) .........................................................................................................................................28
TABELA 3 - BANDAS DO MSG-SEVIRI. FONTE: EUMETSAT (2005)...............................................................................54
TABELA 4 - DESCRIÇÃO DOS SISTEMAS CONVECTIVOS DE MESOESCALA ..............................................................77
TABELA 5 - COMPARAÇÃO ENTRE AS TEMPERATURAS DE BRILHO MÍNIMA APRESENTADAS PELOS SCMS. ..........78
TABELA 6 - COMPARAÇÃO ENTRE O TEMPO DE VIDA MÉDIO DOS CCM E PECS ...................................................79
TABELA 7 - COMPARAÇÃO DA ESTIMATIVA DOS ESTÁGIOS DE MÁXIMA INTENSIDADE PELA TEMPERATURA DO CANAL IR10.8 E A
TÉCNICA PROPOSTA......................................................................................................................................83

TABELA 8 - RESULTADO DA ANÁLISE DE COMPARAÇÃO PARA VALORES MÁXIMOS DOS DIFERENTES ÍNDICES DE INTENSIDADE DE
TEMPESTADE ............................................................................................................................................ 110

TABELA 9 - RESULTADOS DA APLICAÇÃO DA FUNÇÃO INTENSIDADE NOS ÍNDICES DOS TRÊS PARÂMETROS OBTIDOS PELA ANÁLISE DE
DISSPREÇÃO. ............................................................................................................................................ 112

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

CCC

Convective Cloud Cluster

CCM

Complexos Convectivos de Mesoescala

DTB

Diferença de Temperatura de brilho

EKU

Eumetsat Key Unit

ESA

European Space Agency

GEO

Group on Earth Observations

GEOSS

Global Earth Observation System of System

GERB

Geostacionary Earth Radiation Budget

ICAT

Instituto de Ciências Atmosféricas

JBN

Jato de Baixos Níveis

LAPIS

Laboratório de Análise e Processamento de Imagens de Satélite

LNBF

Low Noise Block-down Converter Feed Horn

MSG

Meteosat Second Generation

NE

Nível de Convecção Espontânea Nível de Equilíbrio

OT

Overshooting tops

PNT

Previsão Numérica do Tempo

SCM

Sistemas Convectivos de Mesoescala

SEVIRI

Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager

SSEC

Space Science and Engineering Center

UFAL

Universidade Federal de Alagoas

SUMÁRIO
AGRADECIMENTOS ........................................................................................................... 5
RESUMO .............................................................................................................................. 6
ABSTRACT .......................................................................................................................... 7
LISTA DE IMAGENS ........................................................................................................... 8
LISTAS DE TABELAS ....................................................................................................... 12
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ........................................................................... 13
1. INTRODUÇÃO ............................................................................................................... 15
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ......................................................................................... 17
2.1 Convecção Profunda ...................................................................................................... 17
2.1.1 Princípios dinâmicos da convecção.............................................................................. 17
2.1.2 Células convectivas isoladas ........................................................................................ 19
2.1.3 Células múltiplas ou supercélulas ................................................................................ 20
2.2 Sistemas Convectivos de Mesoescala ............................................................................. 21
2.2.1 Mesoescala e definição de SCM .................................................................................. 21
2.2.2 Distribuição da precipitação em um SCM .................................................................... 22
2.2.3 Complexos Convectivos de Mesoescala ...................................................................... 25
2.2.4 Climatologia dos Sistemas Convectivos de Mesoescala ............................................... 26
2.2.5 Sistemas convectivos de mesoescala na América do Sul. ............................................. 29
2.3 Sensoriamento Remoto................................................................................................... 31
2.3.1 Fundamentos de radiação para sensoriamento remoto .................................................. 33
Transmissão ......................................................................................................................... 36
Reflexão .............................................................................................................................. 36
Espalhamento....................................................................................................................... 36
Absorção.............................................................................................................................. 38
Radiação de corpo negro ...................................................................................................... 39
2.3.2 Sensoriamento remoto da atmosfera ............................................................................ 42

2.4 Técnicas de Satélite ........................................................................................................ 45
3 DADOS E METODOLOGIA ........................................................................................... 52
3.1 Dados ............................................................................................................................. 52
3.1.1 Meteosat...................................................................................................................... 52
3.1.2 Dados de reanálise. ...................................................................................................... 56
3.1.3 Mcidas ........................................................................................................................ 57
3.1 Metodologia ................................................................................................................... 59
3.1.1 Inspiração e base teórica para a abordagem proposta. .................................................. 59
3.1.2 Desenvolvimento da abordagem .................................................................................. 67
3.1.3 Fase de testes............................................................................................................... 71
4 RESULTADOS ................................................................................................................ 72
4.1 Visualização da Metodologia.......................................................................................... 72
4.2 Descrição dos Casos. ..................................................................................................... 77
4.3 Performance da Abordagem Aplicada a Casos de SCMs ................................................ 80
4.3.1 Estágio de iniciação. .................................................................................................... 81
4.3.2 Estágio de máxima intensidade. ................................................................................... 83
4.3.3 ESTÁGIO DE DISSIPAÇÃO...................................................................................... 85
4.3.4 COMPARAÇÃO COM DADOS OBSERVADOS ...................................................... 86
4.4 LIMITAÇÕES ............................................................................................................... 92
4.5 Estudo de Casos ............................................................................................................ 93
Caso 14 de Outubro ............................................................................................................. 93
Caso 19 de Novembro .......................................................................................................... 98
Caso 28 de Novembro ........................................................................................................ 103
4.6 Combinação Entre Parâmetros e Função Intensidade. ................................................... 108
4.7 Característica Distintas da Comparação IR-PNT .......................................................... 115
5. CONCLUSÕES ............................................................................................................. 117
5.1 Visão Geral .................................................................................................................. 117

5.2 Sugestões ..................................................................................................................... 119
5.2.1 Classificação de tempestades. .................................................................................... 119
5.3 Considerações finais. .................................................................................................... 120
REFERÊNCIAS ................................................................................................................ 122

15

1. INTRODUÇÃO

Tempestades severas são fenômenos potencialmente perigosos para diversas
atividades econômicas, distribuição de energia, aviação, e em casos mais extremos até para
vidas humanas. A definição de tempestades severas pode ser dividida em dois conceitos
principais: um conceito do ponto de vista social, por serem tempestades capazes de gerar
significativo dano à sociedade, e um conceito meteorológico, de tempestades capazes de gerar
intensas correntes ascendentes e descendentes, granizo, volumes extremos de chuva e até
tornados. Fatores como o aumento populacional, crescimento de municípios, evolução das
cidades e sua tecnologia cada vez mais dependente da energia elétrica, fazem crescer a
necessidade de monitorar esse tipo de tempestade.
Nos últimos anos, apenas no Brasil, ocorreram diversos eventos de destruição
ocasionados por tempestade intensas. Um fator agravante a isso é o despreparo do país para
esses fenômenos, caracterizado principalmente pela inexistência de uma malha de radares
meteorológicos que abrangesse a maioria, ou pelo menos as regiões de maior densidade
demográfica, do território nacional. Essa característica prejudica a previsibilidade dessas
tempestades, principalmente a de curto prazo, que muitas vezes é uma atividade essencial para
minimizar danos. Devido a esses fatos, a principal ferramenta meteorológica no Brasil é o
satélite.
Um satélite meteorológico permite extração de valiosas informações da atmosfera, de
uma vasta área em curtos intervalos de tempo. A análise de imagens de diferentes canais de
um determinado satélite, por si só, é bastante importante para diversos estudos. Em diferentes
aplicações, combinações ou manipulação de diferentes canais pode trazer benefícios ainda
mais favoráveis e maximizar os benefícios do uso dessa ferramenta.
Com o intuito de aprimorar a análise e previsão de curto prazo de tempestades
potencialmente danosas à sociedade, o objetivo desse trabalho é desenvolver uma
metodologia, baseada em imagens do satélite multispectral Meteosat-9, que visa ao melhor
entendimento, identificação dos estágios e classificação de intensidade de uma tempestade
extremamente severa. Após o desenvolvimento da metodologia, a mesma foi colocada em
teste, aplicando-a sobre as maiores tempestades convectivas existentes, os Sistemas
Convectivos de Mesoescala.

16

Este trabalho encontra-se estruturado em 6 capítulos. O primeiro capítulo apresenta a
motivação, aspectos gerais e a estrutura do presente trabalho. A fundamentação teórica para
elaboração da metodologia e do objeto de testes representa o segundo capítulo. No terceiro
capítulo estão caracterizados os materiais utilizados na pesquisa e apresentada a metodologia
aplicada. A apresentação da metodologia e análise dos resultados encontrados após a fase de
testes representam o capítulo quatro. O quinto capítulo compreende as conclusões do trabalho
e sugestões para futuros estudos. A literatura utilizada para desenvolver a pesquisa está
detalhada no sexto e ultimo capítulo.

17

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 Convecção Profunda

Tempestades convectivas aparecem em muitas formas, produzindo grandes variedades
de tempo hostil como: precipitação intensa, granizo, fortes correntes de vento, etc. Para a
formação de tempestades é necessária uma atmosfera com determinadas características:
presença de umidade, de instabilidade condicional, ou seja, as parcelas de ar devem ser
capazes de ascender livremente em uma camada profunda da troposfera, e a presença de um
mecanismo que inicie o levantamento da parcela de ar. O processo que serve de gatilho para a
convecção será sempre um mecanismo associado à convergência em baixos níveis como:
levantamento orográfico; levantamento frontal; levantamento pela convergência induzida por
circulações locais, como a brisa marítima, lacustre ou vale-montanha; levantamento pela
convergência induzida por circulações convectivas, como frentes de rajada geradas por
tempestades anteriores.

2.1.1 Princípios dinâmicos da convecção

Para melhor entender as forças que atuam no movimento ascendente de uma parcela
de ar, é interessante analisar o contexto dinâmico. Considerando a componente vertical da
equação de conservação de momento e desprezando o termo relacionado à turbulência,
conforme mostra a equação abaixo, temos que as correntes ascendentes são moduladas por
duas forças, a força gradiente de pressão e a flutuabilidade:

A flutuabilidade é uma força ascendente que age sobre a parcela de ar devido à
diferença de densidade entre a parcela de ar e o ar ambiente. Como essa força gera o
movimento ascendente da parcela, a flutuabilidade é o processo básico de convecção e vários
fatores contribuem para aumentar ou diminuir a flutuabilidade de uma parcela. A temperatura
e quantidade de vapor d'água em uma parcela aumentam a flutuabilidade, enquanto formação
de nuvem e precipitação diminuem. Em grande escala, a flutuabilidade e a força gradiente de

18

pressão vertical tendem a estar em equilíbrio, esse balanço é conhecido como equilíbrio
hidrostático. Mas em processo de pequena escala como convecção a flutuabilidade pode
exceder significantemente a força gradiente de pressão, e a aceleração resultante pode ser
muito maior do que a tipicamente associada a movimentos em maior escala, e portanto são
chamadas não hidrostática. Quando o cisalhamento vertical do vento é fraco, flutuabilidade é
a principal controladora dos movimentos ascendentes e descendentes. Os processos básicos da
flutuabilidade em tempestades convectivas podem ser divididos em estágios. No primeiro
estágio, em um ambiente instável, uma parcela de ar é forçada por uns dos mecanismos
citados anteriormente, a se elevar até atingir seu nível de convecção espontânea (NCE), onde
a partir desse estágio a temperatura da parcela é superior à temperatura do ambiente. A partir
do NCE, a parcela continuará a subir enquanto estiver mais quente que o ar a sua volta. Em
um segundo estágio, a parcela de ar atingirá o nível de equilíbrio (NE), isso se dará quando a
temperatura da parcela ficar igual à temperatura do ar a sua volta. A partir do NE, se a
parcelar continuar a ascender, sua temperatura ficará mais fria do que o ambiente deixando de
ser flutuante. A precipitação contribui negativamente para a flutuabilidade, o efeito inicial da
precipitação é arrastar o ar para baixo, por isto é o fator que contribui mais significantemente
para a força do movimento descendente. O entranhamento de ar seco em níveis médios e a
evaporação da chuva ao cair abaixo do topo da nuvem, contribuem para que o ar em
movimento descendente se torne mais frio do que o ar ambiente. Quando esse ar descendente
atinge a superfície, ele se espalha para os lados formando a "cold pool", ver figura 1.

Figura 1 - (a) Esquema da formação da "cold pool" e (b) interação entre a "cold pool" e o cisalhamento do vento.
fonte: meted.ucar.edu

19

A interação entre a "cold pool" e o cisalhamento vertical do vento é um fator de
grande impacto na formação do sistema convectivo, funcionando como um gatilho para a
formação de novas células convectivas. Assim a "cold pool" é a principal força de união que
faz células individuais evoluírem em Sistemas Convectivos de Mesoescala.
Tempestades de convecção profunda ocorrem, preferencialmente, durante a estação
quente do ano, primavera e verão, e apesar de uma pequena área de cobertura, convecção
profunda e sua precipitação estratiforme associada é responsável por grande parte da
precipitação nos trópicos e sobre os continentes do hemisfério de verão. Convecção profunda
podem ocorrer em diferentes formas de tempestades (Wallace e Hobbs, 2006), algumas
formas são exemplificadas a seguir.

2.1.2 Células convectivas isoladas

São relativamente pequenas, formadas por pequenas nuvens cumulonimbus isoladas, e
produzidas preferencialmente por convecção local em uma massa de ar instável com
condições de fraco cisalhamento vertical do vento. Consistem basicamente em um único
movimento ascendente e descendente e possuem apenas um área principal de precipitação.
Seu ciclo de vida pode ser dividido em 3 fases: Cumulos, Madura e Dissipação, conforme
mostra a figura 2.
No estágio de Cumulos, a nuvem consiste inteiramente em uma pluma de ar quente e
flutuante, e a velocidade do movimento ascendente aumenta com a altura. Está presente
considerável entranhamento sobre os limites laterais da nuvem. O topo da nuvem se move
ascendentemente com uma velocidade maior do que 10 m/s . Gotas de água super resfriadas
podem estar presentes muito acima do nível de congelamento, devido às fortes velocidades do
movimento ascendente, situação potencialmente perigosa à aviação devido à possibilidade de
congelamento instantâneo.
No estágio maduro, a tempestade é caracterizada pelo desenvolvimento de um forte
movimento descendente, a região de precipitação mais intensa. O topo da nuvem se aproxima
da tropopausa e começa a se espalhar horizontalmente. À medida que a precipitação se
desenvolve sobre a nuvem, a circulação descendente gradualmente se torna mais extensa até,
que, no estágio de dissipação, ocupa toda a nuvem.

20

Figura 2 - Esquema de uma tempestade unicelular em três estágios de seu ciclo de vida: a) estágio cumulos, b) estágio
maduro, c) estágio de dissipação. A escala horizontal é comprimida em torno de 30% da escala vertical na figura. Em
vermelho, estão indicadas as isotermas de 0º e -40º C. Fonte: - Wallace & Hobbs - Atmospheric Sciences 2ed Academic Press, 2006, pag. 351.

2.1.3 Células múltiplas ou supercélulas

Tempestades formadas por células múltiplas são caracterizadas por grupos
organizados ou sequencias de células convectivas, cada uma evoluindo em seu próprio ciclo,
durante o processo, promovendo o desenvolvimento de novas células. O cisalhamento vertical
do vento representa um fator crucial na formação dessas tempestades. Em caso de fraco
cisalhamento, as tempestades tendem a ser pobremente organizadas e a relação entre células
individuais extremamente fraca. Em condições de forte cisalhamento células individuais se
tornam tão integradas que perdem sua própria identidade para uma escala maior (Wallace e
Hobbs, 2006 pag. 351). Uma característica relevante nesse tipo de tempestade é a frente de
rajada, onde uma camada de ar quente e úmido é levantada por um ar mais denso que se
desloca à frente da tempestade divergindo da base do movimento descendente da tempestade.
Novas células se formam ao longo dessa frente de rajada e células mais velhas dissipam ao
serem cercadas pelo ar frio e mais denso, posicionado atrás da frente de rajada. Movimento
ascendente rotacional é uma característica distinta das Supercélulas. O esquema de uma
tempestade multicelular é idealizada na figura 3.

21

Grupos de células podem se agrupar em sistemas ainda maiores, como os Sistemas
Convectivos de Mesoescala, que são bandas ou zonas de nuvens e precipitação em uma escala
de 100 km ou mais, que são geradas pela interação de células convectivas.

Figura 3 - Esquema de uma Tempestade multicelular desenvolvendo em um ambiente com forte cisalhamento vertical
do vento. O perfil vertical da temperatura potencial equivalente
do ambiente é mostrada à esquerda junto com o
perfil vertical do vento. Fonte: - Wallace & Hobbs - Atmospheric Sciences 2ed -Academic Press, 2006, pag. 352.

2.2 Sistemas Convectivos de Mesoescala

2.2.1 Mesoescala e definição de SCM

O termo Mesoescala foi primeiramente utilizado por Ligda(1951) para descrever
fenômenos meteorológicos que fossem menores do que a escala Sinótica, porém, maiores do
que a Microescala. Desde então, esse termo é usado em referência a fenômenos de poucos
quilômetros ou menores, até um limite superior de aproximadamente 2000km. Desde que o
termo Mesoescala foi primeiramente utilizado, foram propostos diversos limites superiores de
comprimento, sendo os mais populares os propostos por Orlanski(1975) e Fujita (1981).
Orlanski definiu Mesoescala variando de 2 a 2000 km, propondo também subclassificações
como meso- , meso- , e meso- referindo a escalas horizontais de 200-2000 km, 20-200 km,

22

e 2-20 km respectivamente. Fujita propôs uma gama mais estreita de comprimento em sua
definição de Mesoescala, no qual varia de 4 a 400 km. Fujita também propôs
subclassificações, meso-

variando de 40 a 400 km e, meso-

variando de 4 a 40 km.

Fenômenos que possuem escala menor do que a Mesoescala são classificados como
fenômenos de Microescala e fenômenos maiores entram na classificação de escala Sinótica.
Os Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) são as maiores tempestades
convectivas e podem ser definidas como um conjunto de células que se formam em resposta à
instabilidade convectiva comum e se organizam em uma única estrutura de nuvem e
precipitação que cobre um grande área de chuva contínua (Houze, 2004). Uma nuvem
cumulonimbus individual possui uma dimensão horizontal característica entre 5 e 50 km,
enquanto um SCM possui uma área de precipitação típica variando entre 100-500 km. SCMs
podem evoluir a partir de uma célula isolada ou de um pequeno grupo de células, ou podem
ser iniciados como um grande sistema convectivo desde o início. Assim como uma
tempestade convectiva menor, os Sistemas Convectivos de Mesoescala também são
principalmente influenciados por características da flutuabilidade e cisalhamento.

2.2.2 Distribuição da precipitação em um SCM

Produtos de radar mostraram que a precipitação em um SCM divide-se distintamente
em uma região convectiva e estratiforme. A região convectiva consiste em intensos núcleos
verticalmente estendidos, enquanto a região estratiforme consiste em uma região de textura
mais uniforme e de precipitação menos intensa, formada parcialmente pela dissipação de
células convectivas mais antigas (Houze et al., 2004), como visto na figura 4.

23

Figura 4 - (a) Idealização de mapa horizontal da reflectividade de um radar, (b) dividido entre regiões convectiva e
estratiforme. Fonte: Houze et al (2004).

Houze (1990) estudou as características da precipitação de variados tipos de
organização de mesoescala, associadas a grandes eventos de precipitação (pelo menos 25 mm
de chuva em 24h) ocorridos em Oklahoma, EUA , em uma série de seis anos de dados de
radar das estações quentes do ano (primavera e verão). Nesse estudo, ele observou algumas
características das regiões de precipitação convectiva e estratiforme desses sistemas. De
acordo com esse trabalho, a região convectiva de um SCM se encontra à frente do sistema e
possui: formato de arco convexo em direção a parte frontal, geralmente uma orientação
nordeste-sudeste, movimentação rápida ( > 10 m/s), aparência sólida de células com intensa
reflectividade, forte gradiente de reflectividade na borda frontal. A região estratiforme possui:
grande extensão (maior que 104 km2 em área), concavidade na borda traseira, uma máximo
secundário de reflectividade separado da linha convectiva por um canal estreito de menor
reflectividade. De acordo com essas características e com a forma de organização das regiões
convectiva e estratiforme, foi estabelecido dois padrões da estrutura de precipitação em um
SCM, simétrico e assimétrico, representados pela Figura 5.

24

Figura 5 - Esquema que descreve os tipos de organização de precipitação (a) simétrico e (b) assimétricos da borda
frontal convectiva e linha da retaguarda estratiforme de um SCM. Vetor indica o sentido de movimento do sistema.
Níveis de sombreamento denota aumento de reflectividade do radar, com valores mais intensos correspondentes a
núcleos das células convectivas. Fonte: Houze (1990).

Hilgendorf et al (1997) observou que a maioria dos SCMs em seu estudo não
apresentou um padrão de precipitação inteiramente simétrico ou assimétrico, e sim que o
SCM evolui de um padrão simétrico para um padrão assimétrico. Nesse mesmo estudo foi
também analisada a simetria separada da região de precipitação estratiforme e convectiva. Os
resultados foram bem próximos aos encontrados na análise de toda a região do sistema, ambas
as regiões convectivas e estratiforme evoluem de estruturas simétricas para estruturas
assimétricas.
Yuter e Houze (1998) utilizando um radar banda C a bordo de uma aeronave e
comparando com imagens de satélite, mostraram que a região de precipitação em um SCM
aumenta enquanto a temperatura média do infravermelho diminui. A fração da área coberta
pela precipitação estratiforme aumenta de maneira similar, enquanto a fração da área coberta
por células convectivas não pode ser relacionada com a média da temperatura do infra
vermelho do topo de nuvem. Se a região estratiforme consiste em elementos convectivos
anteriormente ativos, então o crescimento da região estratiforme é uma manifestação das
células convectivas enfraquecendo e se tornando estratiforme. Sendo assim, se a região
estratiforme possui um tempo de dissipação superior ao tempo necessário para outras células
convectivas enfraquecerem, o sistema irá crescer em extensão. Com o tempo, será alcançado
um balanço entre a taxa de formação de novas precipitações convectivas e a dissipação da
precipitação estratiforme, assim o Sistema Convectivo de Mesoescala atingirá sua dimensão
máxima. Uma localização que recebe tanto precipitação da região convectiva quanto da região

25

estratiforme possui um risco de inundação muito maior do que uma região que experimenta
apenas uma das regiões de precipitação do SCM.
Esses fenômenos podem se tornar extremamente extensos e geralmente apresentam
grandes quantidades de precipitação, granizo e, em casos mais intensos, podem apresentar
formação de tornados, sendo uma possível ameaça para atividades como: aviação, agricultura,
transmissão e distribuição de energia elétrica, etc (E.L. Nascimento,2004) . Em contraste a
esse caráter destrutivo esses sistemas são de grande contribuição para o balanço hídrico
global, sendo responsável por boa parte das chuvas em ambos os trópicos.
Os SCMs ocorrem tanto em forma irregular quanto em um sistema organizado
apresentando uma forma bem definida. O maior exemplo de SCMs com forma definida são os
Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM).

2.2.3 Complexos Convectivos de Mesoescala

Robert A. Maddox pesquisou amplamente os SCMs e, em uma série de estudos, entre
1980 e 1983, relatou um grupo especial desses fenômenos definido como Complexo
Convectivo de Mesoescala, observados nos Estados Unidos da América. A principal
característica que destaca os CCMs é a organização de escudo de nuvens em forma quase
circular. Maddox sugeriu uma série de outras características básicas para a identificação
desses fenômenos que abrangessem sua grande extensão em área, tempo de vida ( > 6 horas),
além da organização quase circular. Essas características foram definidas em base de
características físicas observadas em imagens de satélites do canal infravermelho, e são
especificadas na tabela 1.
Esses sistemas produzem uma grande variedade de significativos fenômenos
convectivos como tornados, granizo, vendavais, inundações e intensa atividade elétrica
(Maddox, 1980).

26

Tabela 1 - Definição e características físicas dos Complexos Convectivos de Mesoescala (CCMs) Adaptado de Maddox
(1980).

Definição e características físicas dos Complexos Convectivos de Mesoescala (CCMs)
Critério de tamanho: A) Escudo de nuvens com temperaturas no infravermelho ≤ -32ºC, deve
ter uma área ≥ 100 000 km² e B) região fria no interior do sistema com temperaturas ≤ -52ºC
deve ter uma área ≥ 50 000 km²
Iniciação: Definições de tamanho A e B devem ser satisfeitas.
Extensão Máxima do CCM ocorre quando o escudo de nuvem contínuo com temperaturas ≤
-32°C atinge seu tamanho máximo.
Forma: Excentricidade (eixo menor /eixo maior) ≥ 0.7 no momento de máxima extensão.
Dissipação: Os critérios de tamanho A e B não são mais satisfeitos.

Embora as características destacadas por Maddox tenham sido observadas nos EUA
estudos posteriores indicam que os CCMs ocorrem em todos os continentes do mundo, com
exceção da Antártica Laing e Fritsch (1997).

2.2.4 Climatologia dos Sistemas Convectivos de Mesoescala

O conhecimento do ciclo de vida de grandes sistemas convectivos e sua distribuição
pelo planeta é fundamental para o entendimento dos impactos desses fenômenos e o seu papel
no sistema climático. A climatologia de Sistemas Convectivos de Mesoescala é vastamente
abordada. Essa seção tem como objetivo relatar as suas principais características de
ocorrência sobre o globo.
Utilizando um procedimento automático de classificação, baseado na temperatura de
brilho de imagens de satélites do canal infravermelho, Tsakraklides e Evans (2002) estudaram
as variações regionais e globais de convecção organizada. Nesse estudo, foram observados
cinco anos de dados (1989 - 1993) de diferentes satélites para analisar todos os sistemas
ocorridos nesses anos, em uma região abrangendo todo o globo entre 40°N e 40°S. Os
sistemas observados foram separados em dois grupos, o primeiro, denominado MCT, é
constituído por tempestades tropicais e Complexos Convectivos de Mesoescala definidos de

27

acordo com Maddox (1980), e o segundo grupo formado por sistemas convectivos que não
pudessem ser classificados como tempestades tropicais ou não atingissem os critérios
propostos por Maddox (tabela1), definido como "Convective Cloud Clusters" (CCC). As
características de vida desses dois grupos foram analisadas de acordo com a sua ocorrência
oceânica e continentais.
Os CCC oceânicos e continentais possuem características bem similares dos seus
ciclos de vida, entretanto CCC oceânicos tem sua formação durante a noite, enquanto os
continentais se formam durante a tarde. MCT continentais diferem dos oceânicos por seu
rápido crescimento e desenvolvimento no inicio do dia, isso indica que os MCT continentais
não são parte do ciclo de vida dos oceânicos. Esse estudo mostra que há uma clara variação
das característica dos Sistemas Convectivos de Mesosescala ocorrentes no globo.
Muitos outros estudos tiveram como foco principal a distribuição global dos
Complexos Convectivos de Mesoescala. Velasco e Fritsch (1987) , Augustine e Howard
(1991) , Laing e Fritsch (1993 a e b), Miller e Fritsch (1991) observaram a ocorrência desses
fenômenos em áreas específicas. Posteriormente, Laing e Fritsch (1997) sintetizaram esses
trabalhos para construir uma climatologia global dos CCMs. A população global dos CCMs
foi obtida combinando as populações regionais documentadas pela literatura e examinando
dois anos de imagens de satélite para regiões não inclusas nos trabalhos publicados, ver figura
6.

Figura 6 - Domínio dos estudos da climatologia dos Complexos Convectivos de Mesoescala. Fonte: Laing e Fritsch
(1997)

28

Fica evidente, pela figura 6, que apenas algumas áreas oceânicas não foram incluídas
no estudo da população global dos CCMs, mas de acordo com os autores, essas áreas são
tipicamente dominadas por sistemas de alta pressão durante a estação quente, onde convecção
profunda organizada é relativamente infrequente, portanto, a omissão dessas áreas não
influenciaria na climatologia desses fenômenos. Além de examinar a população global dos
CCMs, Laing e Fritsch (1997) observaram algumas características básicas e suas diferenças
intercontinentais desses fenômenos. A tabela 2 exemplifica a porcentagem de distribuição da
ocorrência de CCMs.

Tabela 2 - População de Complexos Convectivos de Mesoescala estratificada por localização. Adaptado Laing e
Fritsch (1997)

População de Complexos Convectivos de Mesoescala Estratificada por Localização
Localização

Fração da população global (%)

Continente

91.6

Oceano

8.4

Hemisfério Norte

66.5

Hemisfério Sul

33.5

Foi evidenciado que, em média, cerca de 400 CCMs ocorrem em torno do globo a
cada ano; esses fenômenos são predominantemente continentais; e possuem uma forte
tendência de ocorrer em certas regiões do globo. O Complexo Convectivo de Mesoescala
típico possui uma área de escudo de nuvem em torno de 3x10 5 km2 e um tempo de vida de
10h. A maioria dos CCMs exibe um ciclo de vida noturno, tendo o início no final da tarde,
picos após meia noite e terminam aproximadamente após o inicio do dia. CCMs oceânicos
apresentaram algumas diferenças em seu ciclo de vida em relação aos continentais, esses
fenômenos possuem uma modulação diurna mais fraca, e muitos terminam muito mais tarde.
A população global dos CCMs é fortemente influenciada pelo ciclo sazonal do ciclo radiativo,
com o maior número de ocorrências acompanhando a migração da estação quente entre os
hemisférios. O continente europeu apresenta um número menor de ocorrência de CCMs. Uma
explicação para essa variação pode ser relacionada por interferências do escoamento de
baixos níveis por terrenos montanhosos ou pelo fato de que as massas de ar alimentando esses

29

sistemas não são tão úmidas quanto as massas de ar que alimentam, por exemplo, o Golfo do
México ou a bacia Amazônica. Localização, tamanho e frequência dos CCMs são sensíveis a
padrões de grande escala, como El Niño ou ENSO.

2.2.5 Sistemas convectivos de mesoescala na América do Sul.

Os Sistemas Convectivos de Mesoescala são um dos maiores e mais intensos sistemas
ocorrentes na América do Sul. Os SCMs subtropicais sul-americanos estão entre as
tempestades mais intensas do mundo Zipser et al. (2006).
Madox (1983) observou que a presença de uma corrente de baixos níveis paralela a
uma cadeia montanhosa é um dos mecanismos mais eficientes para desestabilizar a atmosfera.
Laing e Fritsch (1997)

mostraram que existe uma correlação entre a ocorrência de

Complexos Convectivos de Mesoescala e terrenos elevados e escoamento de médios níveis.

Figura 7 - Relação entre a população do CCMs, terrenos elevados e escoamento de médios níveis. Fonte: Laing e
Fritsch (1997)

A partir da figura 7, podemos concluir que esses fenômenos ocorrem normalmente a
sotavento de uma cadeia montanhosa. Sendo assim, a presença da cadeia montanhosa dos
Andes, na América do Sul, é um fator determinante para a ocorrência dos SCMs.

30

Baseados em dados observacionais e análises de modelos, muitos estudos mostraram
que um escoamento vindo de norte, localizado a leste dos Andes, é responsável por um
transporte significativo de calor e umidade em direção ao sudeste da América do Sul
(Nogués-Paegle e Mo 1997; Douglas et al. 1998; Paegle 2000; Nicolini e Saulo 2000; Salio et
al. 2002; Marengo et al. 2002, 2004; Liebmann et al. 2004, entre outros).
Salio e Nicolini (2006) estudaram a ocorrência de Sistemas Convectivos de
Mesoescala e sua relação aos Jatos de Baixos Níveis (JBN), além de descrever as suas
características e distribuição na América do Sul. Em um período de setembro do ano 2000 até
maio de 2003 foram detectados 645 SCMs, sendo cerca de 33% desses classificados como
subtropicais e 67% classificados como tropicais. Foi notado que os SCMs tropicais são
menores em tamanho comparados aos subtropicais, com seu tempo de vida entre 6-9h, e seu
período de iniciação ocorrendo principalmente à tarde e se dissipando ao amanhecer, e ainda
os subtropicais

frequentemente adquirem extensão espacial e temporal extrema,

especialmente durante os dias de JBN. Na América do Sul, os SCMs são responsáveis por
grande parte da precipitação continental, podendo chegar a 80% na região sudeste da América
do Sul.
Os Complexos Convectivos de Mesoescala também são frequentes na América do Sul
e também possuem um papel importante no balanço hídrico da região. Velasco e Fritsch
(1987) relataram que em geral as características de um Complexo Convectivo de Mesoescala
na América do Sul são similares aos eventos relatados na América do Norte, entretanto os
CCM sul americanos possuem maior tempo de vida e são cerca de 60% maiores. Nesse
trabalho também foi observado que existe um local preferido de formação do SCM, o qual se
localiza sobre a área norte da Argentina, Bolívia, Paraguai e Sul do Brasil. É interessante
destacar que essa região também foi observada por Brooks et al. (2003), como sendo como a
principal região favorável ao desenvolvimento de tempestades severas e também de
ocorrência de tornados na América do Sul.
Em uma série de 330 Complexos Convectivos de Mesoescala detectados durante a
estação quente de 1998 a 2007, Durkee (2009) pode observar a colaboração da precipitação
exclusiva desses fenômenos na região sul da América do Sul (20° - 40°S). Um CCM típico
nessa região produz 15.7 mm de chuva em torno de uma área de 381 000 km2, com um
volume de 7.0 km3. Sistemas sul americanos possuem as maiores áreas de precipitação, se
comparados com América do Norte e África, mas não necessariamente o maior volume de

31

chuva. Para o período em questão (entre 1º de Janeiro de 1998 à 6 de Fevereiro de 2007),
porções do norte da Argentina e Paraguai receberam 15%-21% da precipitação total de
CCMs. Entretanto, os CCMs podem ser responsáveis por maiores frações de precipitação se
observados de forma separada mensalmente e sazonalmente. Frações de contribuição de
chuva de 11%-20% foram encontradas em muitas áreas do Sul da América do Sul em todos os
meses. A precipitação referente aos CCMs entre novembro e fevereiro foi de 20%-30%,
chegando a 50% em dezembro, no norte da Argentina e Paraguai. As maiores contribuições
de precipitação foram observadas em áreas menores, nas províncias de Mandoza, Neuquén e
La Plata, no centro oeste da Argentina, chegando a fração de 25%-66%.
Todos esses resultados mostram o quanto é importante o papel dos Sistemas
Convectivos de Mesoescala, na região sul da América do Sul, uma vez que essa região é
densamente populosa e possui uma economia baseada na agricultura e demanda de energia
provinda de hidroelétricas. Devido a sua grande extensão, os Sistemas Convectivos de
Mesoescala e suas características são principalmente estudados por sensoriamento remoto.

2.3 Sensoriamento Remoto

Sensoriamento remoto é qualquer processo de observação ou medição de algum
parâmetro de uma determinada área, sem estar diretamente em contato físico com essa área.
As técnicas de sensoriamento possuem um grande leque de aplicações, tanto civis como
militares, de uso da informação impressa em alguma forma de radiação eletromagnética
variando dos raios ultravioleta até radio frequências. O sensoriamento remoto teve um
verdadeiro avanço em direção ao conceito moderno na metade do século XIX com a invenção
da fotografia, mas as primeiras noções dessa ciência foram observadas por Aristóteles no
século IV A.C. com a utilização de um aparelho descrito por ele como câmara obscura e
desenvolvimento após a teoria óptica no século XVII . Também no século XIX, outras formas
de radiação eletromagnética além do espectro do visível foram descobertas, radiação
infravermelha por Herschel, ultravioleta por Ritter, ondas de rádio por Hertz, e em 1863
James Clerk Maxwell desenvolveu a teoria do eletromagnetismo no qual o entendimento é
fundamental para o sensoriamento remoto.

32

Maxwell mostrou que um raio luminoso é uma onda progressiva de campos elétricos e
magnéticos, uma onda eletromagnética, e que a óptica, o estudo da luz visível, é um ramo do
eletromagnetismo. Hoje conhecemos um grande espectro de ondas eletromagnéticas que são
definidas por um comprimento de onda e frequência, como mostra a figura 8.
A fotografia aérea nasceu quase de imediato à invenção da fotografia. A primeira foto
aérea foi feita em 1858 por Gaspar Félix Tournachon, tirada em um balão de uma altitude de
aproximadamente 80 m. Logo, pipas foram utilizadas, e por volta de 1890 a utilidade da
fotografia aérea já era tão difundida que Batut publicou um livro sobre o assunto. As
aplicações potencias foram rapidamente reconhecidas e aeronaves começaram a ser utilizadas
para obter fotografias aéreas em 1909. Fotografias aéreas foram utilizadas durante a Primeira
Guerra Mundial, e durante o período entre as duas grandes guerras a utilização dessa técnica
por civis começou a se desenvolver, notavelmente em áreas como geologia, agricultura e
cartografia.
A Segunda Guerra Mundial trouxe grandes avanços na área de sensoriamento remoto,
reconhecimento fotográfico atingiu alto patamar de desenvolvimento, foram desenvolvidos
radares e instrumentos sensíveis ao infra vermelho. Nos anos 1950, essas tecnologias
desenvolvidas por militares foram utilizadas em outras finalidades, como mapas de vegetação.
A era moderna de sensoriamento remoto por satélites teve inicio em 1972 com o
satélite ERTS ( Earth Resources Technology Satellite),

posteriormente renomeado para

Landsat -1.
O sensoriamento remoto teve vasto crescimento e avanço nas ultimas décadas. O uso
dessa técnica oferece grande vantagem, em contra parte a seu custo elevado, tendo como
principal vantagem a possibilidade de obter dados de áreas de difícil acesso, grandes porções
da superfície terrestre ou volume da atmosfera em pequeno espaço de tempo. O
sensoriamento possui um grande leque de aplicações fora da área militar onde teve origem, a
maior parte dessas aplicações podem ser consideradas ambientais e é possível distinguir
grande variedade de variáveis que podem ser medidas. Na atmosfera, essas variáveis podem
ser: temperatura, precipitação, distribuição e identificação de tipo de nuvem, velocidade do
vento, e concentrações de gases como vapor d'água, dióxido de carbono, ozônio, entre outras
aplicações.

33

O sensoriamento remoto envolve a coleta de informações, carregada por radiação
eletromagnética, sobre a superfície da terra ou atmosfera. Uma das mais amplas classificações
de sistemas de sensoriamento remoto é em sistemas passivos, que detecta radiação natural, e
sistemas ativos, que emite radiação e analisa o que é mandado de volta ao sistema. Os
sistemas passivos podem ser subdivididos entre aqueles que detectam radiação emitida pelo
sol (essa consiste sua maioria em radiação ultravioleta, luz visível e infravermelho próximo) e
aqueles que detectam radiação termal, emitida por qualquer corpo que possua uma
temperatura maior do que o zero absoluto (para objetos com temperatura típica terrestre, essas
emissões ocorrem em maioria no espectro do infravermelho).

Sistemas ativos podem, em

princípio, usar qualquer tipo de radiação eletromagnética. O estudo da radiação e os seus
princípios físicos é de extrema importância e vasta aplicação na área de sensoriamento
remoto.

2.3.1 Fundamentos de radiação para sensoriamento remoto

Radiação é a energia que se propaga sem a necessidade de um meio material. Essa
energia radiante ora revela uma natureza corpuscular (fóton), ora se comporta como uma onda
eletromagnética. Radiação eletromagnética é o principal processo de transferência de energia
na atmosfera. Sob o ponto de vista ondulatório, a radiação se caracteriza pelo comprimento
de onda (distância que separa duas cristas consecutivas) e frequência ( número de cristas que
passa por um ponto de referência em um determinado tempo), figura 9. Todas as ondas
eletromagnéticas possuem uma única velocidade, chamada de velocidade da luz,
. Um conjunto de variadas ondas de comprimento de onda e frequência
diferentes forma o espectro eletromagnético, ver figura 8.

34

Figura 8 - O espectro eletromagnético. Adaptado Halliday Resnick, Fundamentos de Física vol.4

A frequência
de onda

de uma determinada onda pode ser relacionada por seu comprimento

) pela equação:

Figura 9 - Diferentes ondas eletromagnéticas, especificando seus comprimentos de onda.

A teoria ondulatória da radiação eletromagnética não é absolutamente satisfatória,
sendo necessária uma perspectiva diferente para explicar algumas interações da luz e matéria.
Essa observação desencadeou a ideia de que a radiação eletromagnética seria melhor
explicada se pensada como uma partícula, chamada de fóton.
A energia de um fóton é dada por:

onde

é a freqüência da onda (Hz), e

constante de Planck.

é uma constante, denominada após seu criador,

35

Essa relação mostra que a energia de um fóton é determinada pela frequência da
radiação eletromagnética, sendo assim, quanto maior a frequência maior a energia. A energia
eletromagnética é, luz e matéria, e a sua diferenciação deve ser feita de acordo com o
processo observado.
A energia eletromagnética que incide sobre uma matéria é chamada radiação incidente.
A maior e mais importante fonte de radiação sobre a Terra é o Sol, e tal radiação é chamada
de insolação. Após atingir a superfície, a radiação eletromagnética pode ser transmitida,
refletida, espalhada, ou absorvida em proporções que dependem da composição e
propriedades físicas do meio, do comprimento de onda e frequência da radiação incidente e do
ângulo no qual a radiação atinge a superfície. As principais interações da radiação com a
matéria são ilustradas na figura 10.

Figura 10 - Exemplificação das interações da radiação eletromagnética que incide sobre uma superfície. Fonte: R.
Olsen- Remote Sensing From Air and Space - Spie 2007 pag. 49.

36

Transmissão

Transmissão é o processo no qual a radiação incidente passa através da matéria, sem
uma atenuação; sendo assim a substância é transparente para a radiação. Transmissão através
de meios materiais de diferentes densidades faz com que a radiação seja refratada, desviando
de um caminho em linha reta, também havendo uma mudança de velocidade, sem variar a
frequência. Na figura 10, é observado que a luz incide sobre uma superfície, formando um
ângulo θ1 em relação a normal. Esse feixe de luz é defletido ao atravessar a interface entre o
meio 1 e o meio 2, gerando um novo ângulo em relação a normal (θ2), onde θ1> θ2 devido ao
fato que o meio 2 é mais denso quando comparado ao meio1.
A variação na velocidade da radiação é explicada pelo índice de refração (n), que é a
razão entre a velocidade da radiação eletromagnética no vácuo (c) e a sua velocidade no meio
material (ѵ)

No vácuo (meio perfeitamente transparente) o índice de refração deve ser igual a 1, isso
porque

nunca é maior do que . O índice de refração da origem a lei da refração:

Reflexão

A reflexão descreve o processo pelo qual radiação incidente ricocheteia na superfície
de uma substância em uma única direção previsível. O ângulo formado pela reflexão é sempre
igual e oposto ao ângulo da radiação incidente (θ1= θ2 , ver figura 10).

Espalhamento

O espalhamento, também chamado de reflexão difusa, ocorre quando a radiação
incidente é dispersa ou espalhada em direções imprevisíveis, incluindo a direção na qual foi

37

originada. Na atmosfera, as partículas responsáveis pelo espalhamento variam de tamanho de
moléculas de gases (
gelo (

a aerossóis (

), gotas de água (

), partículas de

), e grandes gotas de chuva e partículas de granizo (

. O efeito do

tamanho da partícula no espalhamento é inferido por um termo físico chamado parâmetro de
tamanho. Para uma partícula esférica, esse parâmetro é definido como a proporção entre a
circunferência da partícula ao comprimento de onda incidente .

onde

é o raio da partícula.
Se

, o espalhamento é chamado espalhamento Rayleigh. Um exemplo desse caso

é o espalhamento da luz visível (0,4-0,7

) por moléculas atmosféricas, sendo a explicação

por que o céu é azul. Para partículas cujo tamanho são comparáveis ao comprimento de onda
ou maiores

, o espalhamento é dito como espalhamento Lorenz–Mie. Figura 11 ilustra

os padrões de espalhamento da luz visível de 0.5
1

por aerossóis de tamanhos 10-4, 0.1 e

. Pequenas partículas tendem a espalhar a luz igualmente, quando as partículas se

tornam maiores, a energia espalhada torna-se cada vez mais concentrada para a frente com
características de dispersão cada vez mais complexas.

38

Figura 11 - Demonstração de padrões angulares da intensidade de espalhamento por aerossóis esféricos de três
tamanhos distintos, iluminados por uma luz visível de 0.5
. (a) 10-4
, (b) 0.1
e (c) 1
. Fonte: K. N. LiouAn introduction to atmospheric radiation 2 ed. - International Geophysics Series, vol 84, pag. 7.

Absorção

É o processo pelo qual a radiação incidente é aprisionada, acolhida ou absorvida por
um meio. Para que isso ocorra, a substancia deve ser opaca para a radiação incidente. Uma
parte da radiação absorvida é convertida em energia interna, na forma de calor. A grama é
verde porque espalha luz verde ao mesmo tempo que absorve a luz vermelha e azul. A energia
absorvida é convertida em alguma outra forma, e que não está mais presente como luz
vermelha ou azul. Na atmosfera molecular há pouca absorção de energia no espectro visível.
Nuvens também, absorvem pouca luz visível. Tanto, absorção e espalhamento, retiram
energia do feixe de luz que atravessa o meio. A absorção de energia pelas partículas e
moléculas conduz à emissão. O conceito de emissão está associado com radiação de corpo
negro e será discutido na seção seguinte.

39

Radiação de corpo negro

As leis da radiação de corpo negro são o básico para o entendimento de processos de
absorção e emissão. Um corpo negro é um conceito físico que pode ser visualizado ao
considerar uma cavidade com uma pequena abertura. A maior parte do fluxo radiante inserido
nesse orifício a partir do exterior irá ser retido dentro dessa cavidade, independentemente do
material ou características da superfície da parede. Repetidas reflexões internas ocorrem até
que todo fluxo seja absorvido pela parede. A probabilidade de que qualquer parte do fluxo
escape é tão pequena que o interior da cavidade aparece negro. O termo corpo negro é usado
para uma configuração de material onde absorção é completa. Emissão por um corpo negro é
o inverso da absorção. O fluxo emitido por uma pequena área da parede é refletido
repetidamente e em cada encontro com a parede, o fluxo é enfraquecido por absorção e
reforçado por uma nova emissão. Após inúmeros encontros, emissões e absorções, uma
condição de equilíbrio é alcançado em respeito à temperatura da parede. Resumindo, corpo
negro é um modelo de corpo absorvente perfeito para qualquer comprimento de onda. Embora
seja uma abstração física, algumas faixas da região infravermelho do espectro
eletromagnético atuam como se fosse um corpo negro. Existem quatro leis fundamentais que
governam a radiação de corpo negro: Lei de Planck, Lei de Stefan-Boltzmann, Lei de Wien e
Lei de Kirchhoff.
Lei de Planck
Max Karl Ernst Ludwig Planck buscou uma explicação teórica para a radiação de
corpo negro e, em 1901, ele assumiu que os átomos que formavam a parede da concavidade
agiam como pequenos osciladores eletromagnéticos, cada um com uma frequência de
oscilação característica. Assim a radiação era absorvida e emitida em pequenas, porém
discretas, quantidades, denominadas quanta. A partir dessa idéia, foi possível elaborar a
forma da função E(λ,T).

onde

é a constante de Planck,

de propagação da luz no vácuo, e

é a velocidade
é a constante de Boltzmann.

40

A função de Planck relaciona a intensidade monocromática emitida com a frequência e
temperatura da substancia.

Lei de Stefan-Boltzmann
A Lei de Stefan-Boltzmann diz que a densidade do fluxo emitido por um corpo negro
é proporcional a quarta potencia da temperatura.

onde

é a constante de Stefan-Boltzmann. Essa função é fundamental

para a análise de transferência de radiação.
Lei de Wien.
A lei de Wien afirma que a o comprimento de onda de máxima intensidade de emissão
de radiação de corpo negro é inversamente proporcional a temperatura.

sendo

. Através dessa relação, podemos determinar a temperatura do corpo

negro a partir da medida do comprimento de onda de máxima intensidade.
Utilizando a lei do comprimento de onda e de máxima emissão e a lei de Planck é possível
obter um gráfico que relaciona a intensidade de emissão e o comprimento de onda para um
corpo negro, figura 12.
Lei de Kirchhoff
A Lei de Kirchhoff foi a primeira lei de radiação interessada na absorção de um corpo,
em quanto as três leis precedentes tinham interesse apenas na intensidade de radiação emitida
por um corpo negro, no qual é dependente

do comprimento de onda de emissão e a

temperatura do meio.
De acordo com a Lei de Kirchhoff, considerando um recinto perfeitamente isolado
com paredes pretas e assumindo que esse sistema esteja em estado de equilíbrio, caracterizado
por temperatura uniforme e radiação isotrópica. Uma característica fundamental desse sistema
é que toda quantidade de radiação absorvida pelas paredes é emitida e volta a ser absorvida.

41

Como um corpo negro absorve o máximo possível de radiação, também deverá emitir essa
mesma quantidade de radiação. A radiação no interior do sistema é referido como radiação de
corpo negro e a quantidade de intensidade de radiação é uma função da temperatura e
comprimento de onda.
Assim, a emissão em um determinado comprimento de onda
. Um meio com absortividade
negro

e portanto emite

, absorve apenas

, é idêntico a absorção

vezes a intensidade radiante de corpo

vezes a intensidade radiante de corpo negro. Para o corpo

negro, a absorção é máxima e também a emissão. Então:

Um "corpo cinza" é caracterizado por absorção e emissão incompleta:

Figura 12 - Intensidade de emissão em função do comprimento de onda de determinadas temperaturas. Fonte: K. N.
Liou - An Introduction to Atmospheric Radiation - International Geophysics Series, vol 84, pag 12.

42

2.3.2 Sensoriamento remoto da atmosfera

As técnicas de sensoriamento remoto quando aplicadas ao estudo da atmosfera
mostraram-se bastante eficazes. São inúmeras as quantidades de informações que podem ser
coletadas usando sensoriamento remoto de um vasto volume da atmosfera.

Radar

meteorológico é a principal ferramenta para monitoramento de precipitação na atmosfera, pois
são capazes de detectar o movimento das gotículas de chuva, intensidade da precipitação,
velocidade e direção do vento. Embora seja evidente a contribuição de um sistema de radar
para a meteorologia, também é claro a desvantagem dessa ferramenta. O radar é um sistema
ativo, emite radiação de uma fonte própria e analisa o que é retro-espalhado, devido a
curvatura da terra, o feixe de radiação emitido pelo radar se distancia da superfície da terra ao
se afastar da fonte, assim diminuindo a detecção de hidrômetros e consequentemente
limitando a resolução espacial dessa ferramenta. Um satélite permite extração de valiosas
informações da atmosfera de uma vasta área em curtos intervalos de tempo, e embora não seja
tão eficiente na detecção de chuva como o radar meteorológico, as suas característica fizeram
dessa ferramenta a mais importante para o estudo da atmosfera no campo de sensoriamento
remoto.
Em sua maioria os satélites são sistemas passivos de sensoriamento remoto, e por isso
sua fonte de radiação principal é o Sol. Embora a atmosfera seja muito transparente à radiação
solar incidente, somente cerca de 25% penetra diretamente na superfície da Terra sem
nenhuma interferência da atmosfera, constituindo a radiação direta. O restante ou é refletido
de volta para o espaço, ou absorvido, ou espalhado de volta até atingir a superfície da Terra ou
retornar ao espaço. Aproximadamente 30% da energia solar é refletida de volta para o espaço.
Neste número está incluída a quantidade que é retro espalhada. A fração da radiação incidente
que é refletida por uma superfície é o seu albedo. Portanto, o albedo da Terra como um todo
(albedo planetário) é 30%. O albedo varia no espaço e no tempo, dependendo da natureza da
superfície e da altura do Sol. Dentro da atmosfera, os topos das nuvens são os mais
importantes refletores. O albedo dos topos de nuvens depende de sua espessura, variando de
menos de 40% para nuvens finas (menos de 50m) a 80% para nuvens espessas (mais de
5000m).
A principal fonte de energia que é captada pelo satélite é proveniente do sol, que
irradia principalmente em comprimentos de onda entre 0.4-0.7

, região referente ao visível

43

do espectro eletromagnético. Basicamente, os satélites medem primeiramente a radiação solar
que é refletida pela atmosfera e pela superfície e também a que é espalhada pelas moléculas
constituintes da atmosfera. Também é medido a radiação que é emitida pela terra, pelas
nuvens e pela atmosfera. Quando uma molécula de gás absorve radiação esta energia é
transformada em movimento molecular interno, detectável como aumento de temperatura.
Portanto, gases que são bons absorvedores da radiação disponível possuem um papel
preponderante no aquecimento da atmosfera. observe a figura 13. Sendo assim, a Terra, as
nuvens e a atmosfera emitem radiação, que de acordo com a Lei de Planck é proporcional a
sua temperatura. A Terra emite radiação em comprimentos de onda maiores se comparado ao
sol (4-100

, isso ocorre por possuir uma temperatura menor.

Figura 13 - Distribuição da radiação medida por um satélite. Fonte: EUMETRAIN.

Observando com mais detalhe a radiação solar, a radiação emitida pelo sol e medida
no topo da atmosfera e comparando com a mesma radiação medida na superfície é possível
notar claramente algumas diferenças. Após passar pela atmosfera, a radiação de alguma forma
é perdida, ou seja, a radiação é filtrada pela atmosfera, como visto na figura 14.

44

Figura 14 - Espectro da radiação solar medida no topo da atmosfera (azul) e na superfície (vermelha). Fonte:
EUMETRAIN.

Pela figura 12 nota-se que existem algumas lacunas de radiação incidente em
determinados comprimentos de onda no nível do mar quando comparamos ao topo da
atmosfera. Essa característica existe porque os gases constituintes da atmosfera absorvem
radiação preferencialmente em alguns comprimentos de onda, de acordo com as
características de cada gás.
Essas características da radiação solar e terrestre permitem o estudo da atmosfera por
sensoriamento remoto através dos satélites, assim é possível identificar alvos, estudar padrões
atmosféricos, monitorar concentrações de gases, etc. Cada objeto de estudo é melhor
identificado por determinado comprimento de onda analisado pelo satélite, sendo assim,
existem determinadas bandas para monitoramento em um sistema de satélite. Como dito, a
radiação que não é significantemente absorvida pelos gases da atmosfera, é refletida pela
superfície da terra e pelas nuvens e o satélite recebe parte dessa radiação, e os diferentes
comprimentos de onda que chegam no satélite são chamados de canais ou bandas do satélite.
A análise individual de imagens de diferentes canais de um determinado satélite, por si
só, é uma ferramenta bastante importante para diversos estudos, mas em determinadas
aplicações, a combinação ou manipulação de diferentes canais pode trazer benefícios ainda
mais favoráveis. A próxima seção trará alguns exemplos de combinações e manipulação de
canais aplicadas em diferentes áreas de estudo.

45

2.4 Técnicas de Satélite

Tempestades convectivas são potencialmente severas, e como visto no capítulo
anterior esses fenômenos são comumente acompanhados de destruição com significativo
impacto social. Muitos trabalhos, já citados, mostram que o Brasil é um região propícia a esse
tipo de tempestade, e um fator agravante a isso é o crescimento desordenado das grandes
cidades. Com o crescimento das cidades, desenvolvimento de indústrias, grande aglomerado
de pessoas, que muitas vezes montam suas casas em áreas de risco, e outros fatores, geram um
ambiente com maior possibilidade de danos econômicos e, em casos mais extremos, perda de
vida. Nos últimos anos o Brasil vem sofrendo com danos causados por chuvas torrenciais,
como desmoronamento e enchentes, principalmente em áreas de crescimento populacional
acelerado e desorganizado. Tudo isso mostra que, com a evolução da sociedade e sua
tecnologia, há uma maior necessidade de monitorar casos de risco.
A melhor ferramenta para monitoramento meteorológico é o Radar meteorológico. O
Brasil ainda é um país com uma rede muito pequena dessa ferramenta, deixando a grande
maioria do seu território sem o monitoramento desses equipamentos. Então, na grande parte
do território nacional o monitoramento meteorológico é feito baseado em satélites
geoestacionários.
Diferentes técnicas são aplicadas às imagens provenientes do satélite com a finalidade
de facilitar o reconhecimento de determinados fenômenos em questão. A técnica mais básica
e também mais utilizada, é a aplicação de cores em determinadas temperaturas de brilho no
canal infra vermelho. Essa técnica é conhecida como realce de imagem e tem como principal
objetivo destacar escudos de nuvens com temperatura inferiores a determinados limiares de
temperatura, e consiste basicamente em aplicar determinadas cores em diferentes
temperaturas, (figura 15). Não há um consenso na comunidade científica quais limiares de
temperatura devem ser aplicados nessa técnica, mas a grande maioria utiliza o limite superior
de -30ºC. Silva Neto, C. P. (2012) propôs, em seu estudo com uma série de Sistemas
Convectivos de Mesoescala, um padrão a ser utilizando. Foi sugerido como padrão os
limiares de temperaturas de brilho inferiores a -45ºC, -50ºC, -60ºC, -70ºC e -80ºC, pois foram
os que melhor descreveram o ciclo de vida dos SCMs, mostrando claramente estágios de
inicio, máximo e dissipação.

46

Figura 15- Imagem Meteosat - 9 realçada de acordo com os limiares de temperatura propostos por Silva Neto, C. P.
(2012).

Outra técnica de grande valor é a composição RGB (Red, Green. Blue) das imagens
do Meteosat. Desde 2004, os satélites MSG providenciam imagens de toda a Terra a cada 15
minutos, em 12 bandas espectrais. Para melhorar a quantidade de informações, foram
desenvolvidos produtos que permitem ao usuário fazer uma análise qualitativa. Nesse produto
são combinados diferentes bandas espectrais em apenas uma imagem colorida. Fog, neve,
poeira atmosférica, nuvens de SO2 provenientes de vulcões, movimento ascendente severo
em sistemas convectivos, anomalias de vorticidade potencial, são alguns objetos e aplicações
que podem ser reconhecidos nas imagens de satélite.
Para aplicações em meteorologia, é útil a comparação entre canais, como uma
tentativa de detectar as diferenças. Com esse processo, fica evidente que há apenas leve
diferença entre alguns canais, dificilmente vista pelo olho nu. O objetivo da composição
RGB é realçar essa diferença. RGB são cores primarias e através delas podem ser criadas
qualquer cor. Colocando um canal em vermelho, outro em verde e um terceiro em azul o
resultado é uma imagem de satélite colorido. Com os 12 canais do Meteosat é possível
combinar canais de diversas maneiras e portanto produzir uma grande variedade de RGBs.

47

Também, ao invés de um único canal, pode ser usado como entrada uma diferença entre
canais para cada cor, isso produz ainda mais combinações. Alguns exemplos de combinações
RGBs são mostrados a seguir.

Combinação Natural Colors

Nesse exemplo será mostrado o que provavelmente é o mais fácil e mais ilustrativo
das composições RGBs, cores naturais. Para criar esse produto são utilizados os canais
NIR1.6

, projetado no feixe do vermelho; VIS0.8

projetado no feixe do verde; VIS0.6

projetado no feixe azul. Com algumas exceções, a combinação RGB Natural Colors
representa a Terra como se esperaria ver pelo espaço, com zonas de vegetação em esverdeado,
zonas desérticas em tons de marrom claro, nuvens em tons de cyan e branco, como visto na
figura 16.

Figura 16 - Imagem Meteosat demontrando composição RGB Natural Colors. Fonte: EUMETSAT

48

Combinação Day Microphysics

Na composição RGB Day Microphysics, composta pelos canais VIS0.8
e IR10.8

, IR3.9

, o canal visível fornece informações sobre a espessura óptica das nuvens, terra

com vegetação, deserto e área coberta por neve. O canal IR 3.9

é um híbrido entre canais

solares e de emissão, portanto nem sempre se comporta como é esperado de um canal
infravermelho. Sua radiância inclui uma contribuição solar refletida (apenas existente durante
o dia) assim como uma radiação termal emitida. Nessa composição RGB apenas interessa a
parte refletida. Um alta reflectância no canal 3.9

indica pequenas partículas de gelo, no

qual transmite uma importante informação sobre topos de nuvem. O último canal dessa
composição é o IR 10.8

e fornece informações sobre a temperatura da superfície e

temperatura de topo de nuvem.
Essa composição pode ser utilizada para monitorar convecção, fog, neve e queimadas.
Pelo canal VIS0.8

pode imediatamente identificar se uma nuvem é fina ou espessa.

Aparência espessa é gerada pelos canais IR3.9

e IR10.8

. Células convectivas com

forte movimento ascendente são caracterizadas por pequenas partículas de gelo e portanto
terão forte contribuição de verde no RGB resultante. Em combinação com canal IR10.8
áreas que apresentam convecção severa aparecem em laranja. Como visto na figura 17.

as

49

Figura 17 - Combinação RGB DAY MICROPHYSICS e algumas de suas características. Adaptado EUMETSAT.

Severe Storms

A combinação RGB Severe Storms é uma das mais complexas por utilizar diferenças
entre canais nas três cores, vermelho, verde e azul. RGB Severe Storms contém informação
das duas bandas de vapor d'água (WV6.2
e IR3.9

e WV7.2

), dois canais microfísicos (NIR1.6

) e informações do canal infravermelho (IR10.8

) e canal visível (VIS0.6

); As composições de cores são feitas da seguinte maneira:
R = Difference WV6.2

- WV7.3

G = Difference IR3.9

- IR10.8

B = Difference NIR1.6

- VIS0.6

Nessa composição a convecção pode ser facilmente monitorada e CBs contendo
pequenas ou grandes partículas de gelo podem ser identificadas principalmente devido à

50

capacidade de destacar convecção profunda. A comparação da composição Day Microphysics
com a Severe Storms, representada na figura 18, mostra a capacidade da última, de melhor
identificar novas células convectivas.

Figura 18 - Composição RGB Severe Storms (Superior), Comparação com composição RGB Day Microphysics (canto
inferior esquerdo) e Severe Storms ( canto inferior direito). Adaptado EUMETSAT

Esses exemplos mostram que a técnica de combinações entre canais é uma ferramenta
de grande valor e pode ser utilizada para uma grande variedade de estudos aplicados em
vegetação, movimentos de massa, convecção, poeira atmosférica, dentre outros. Combinações
mais simples podem ser feitas obtendo resultados também bastante eficientes, como a técnica
Sandwich Product proposta por Setvak (2008).

51

Sandwich Product

Essa técnica consiste basicamente na sobreposição de imagens, sendo a imagem
realçada do canal IR 10.8

sobreposta a imagem do canal HRV (High Resolution Visible).

Exemplo dessa técnica pode ser observada pela imagem 19.

Figura 19 - Exemplo da Técnica Sadwich Product proposta por Setvak. Fonte: Eumetsat Convection Work Group.

Imagens como essa podem demonstrar, rapidamente, posições de aspectos vistos no
canal do Visível, como "overshooting tops", ondas no topo de nuvem e plumas.
O objetivo desse trabalho é desenvolver uma metodologia objetiva de detecção e
monitoramento de convecção profunda, baseada em imagens do satélite multiespectral
Meteosat. O objeto de estudo será focado em monitoramento de Sistemas Convectivos de
Mesoescala, por serem essas as maiores tempestades convectivas ocorrentes no Brasil.

52

3 DADOS E METODOLOGIA
3.1 Dados

Neste capítulo, serão apresentados os dados utilizados para desenvolver, analisar e
validar a metodologia proposta. Esse estudo é, em sua maior parte, baseado em imagens do
satélite Meteosat-9, recebidas através do sistema EUMETcast pertencente ao Laboratório de
Análise e Processamento de Imagens de Satélite (LAPIS) instalado no prédio do Instituto de
Ciências Atmosféricas (ICAT) da Universidade Federal de Alagoas (UFAL).

3.1.1 Meteosat

Meteosat é um satélite meteorológico geoestacionário europeu, e teve seu primeiro
satélite da série

lançado em 1970 pela European Space Agency (ESA) e denominado

Meteosat-1. Cinco anos após o lançamento do segundo veículo espacial, Meteosat 2, em 1986
foi criado a European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites
(EUMETSAT) através da cooperação de dezesseis países europeus, e então o programa
Meteosat se tornou responsabilidade direta da EUMETSAT. A EUMETSAT tem como
principal objetivo fornecer dados constantes de imagens de satélites e produtos relacionados
ao tempo.
Os sistemas de satélites Meteosat podem ser divididos em duas gerações. Os satélites
da primeira geração possuíam uma resolução espectral de 3 canais e 30 minutos de intervalo
entre as imagens. Os satélites Meteosat Segunda Geração (MSG), tiveram seu primeiro
satélite lançado em 2002 e fornecem vinte vezes mais informações do que seus antecessores
por possuírem doze canais espectrais, e resolução temporal de 15 minutos. O MSG consiste
em uma série de quatro satélites meteorológicos que operará consecutivamente até 2018, ano
que será lançado a terceira geração desse satélite, como pode ser visto na figura 20.

53

Figura 20 - Série Meteosat Segunda Geração. Fonte: Lapis

Os satélites Meteosat Segunda Geração estão equipados com o radiômetro imageador
de alta resolução no visível e no infravermelho SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and
Infrared Imager) e o radiômetro geoestacionário de

saldo de radiação da terra GERB

(Geostacionary Earth Radiation Budget)
.

O SEVIRI é composto por 11 canais com resolução espacial de 3 km e 1 canal de

resolução espacial de 1 km, e resolução temporal de 15 minutos. A figura 21 exemplifica e a
tabela 3 contém as características dos 12 canais e suas aplicações.

Figura 21 - Canais Espectrais do MSG. Fonte: Lapis

54

Tabela 3 - Bandas do MSG-SEVIRI. Fonte: EUMETSAT (2005)

Nº do
canal

Nome do
canal

Comprimento de
onda central
(µm)

Banda espectral
(µm)

Ch01

VIS006

0.635

0.56 – 0.71

Ch02

VIS008

0.81

0.74 – 0.88

Ch 03

IR_016

1.64

1.50 – 1.78

Ch04

IR_039

3.92

3.48 – 4.36

Ch05

WV_062

6.25

5.35 – 7.15

Ch06

WV_073

7.35

6.85 – 7.85

Ch07

IR_087

8.7

8.30 – 9.10

Ch08

IR_097

9.66

9.38 – 9.94

Ch09

IR_108

10.8

9.80 – 11.80

Ch10

IR_120

12

11.00 – 13.00

Ch11

IR_134

13.4

12.40 – 14.40

Ch12

HRV

0.7

0.5 – 0.9

Aplicações

Esses dois canais do visível são de grande
importância para detecção de nuvens,
rastreamento
das
nuvens,
aerossóis,
monitoramento da superfície terrestre e da
vegetação.
Banda do infravermelho próximo que distingue
entre neve e nuvem, nuvens de água ou gelo e
informações sobre aerossóis. Tamanho da
partícula e fase (água ou gelo).
Banda no infravermelho, medidas de
temperatura da superfície do mar e terrestre
durante a noite e a detecção de nuvens baixas e
nevoeiro, Temperaturas da terra e do mar
durante a noite.
Canais que observam o vapor d’água e ventos.
Reforçada por dois canais que culminam em
dois níveis diferentes da troposfera.
Identificação de nuvens semitransparentes.
Canal que mostra informações quantitativas de
nuvens cirrus finas e suporte para distinção
entre nuvens de água e gelo. Informação
quantitativa de cirrus tênues. Discriminação
entre gelo e nuvens de água.
Canal que pode ser usado para o rastreamento
dos padrões de ozônio representativos para o
movimento dos ventos na baixa estratosfera.
Região da janela atmosférica e é fundamental
para medir temperatura do mar, da superfície
terrestre e topo de nuvens. O IR 10.8
mede
a temperatura do topo das nuvens.

Canal de absorção do dióxido de carbono e
auxilia na localização das nuvens cirros tênues.
Também fornece informação da temperatura na
baixa troposfera (áreas de céu limpo) para
estudos de instabilidade
Banda de alta resolução espacial (1km),
comparada aos demais canais (3km). Essa
banda serve para analisar, em escalas menores,
as estruturas das nuvens.

55

As imagens do MSG são disseminadas através do sistema EUMETcast, que é uma
rede mundial de sistemas de disseminação de informações por satélite projetada para
distribuir dados observados da superfície, da atmosfera, metadados e produtos para diversos
tipos de usuários (Barbosa, 2011). Esse sistema faz parte de um sistema maior chamado
GEONETcast o qual é uma das bases do GEOSS ( Global Earth Observation System of
System) e tem como objetivo fornecer dados do meio ambiente e ferramentas de apoio à decisão
aos usuários, por meio de uma infraestrutura que gere, em tempo quase real, informações e análise
de observações feitas por: satélites, boias, redes de estações meteorológicas, e outros. GEOSS foi
desenvolvido por um grupo formado por quase 80 países e mais de 50 organizações
internacionais, conhecido como grupo de observação da terra (GEO – Group on Earth
Observations).
EUMETCast é a contribuição da EUMETSAT para o GEONETCast com cobertura sobre
a Europa, África e Américas (figura 22). Fundada em 2004, EUMETCast tem mais de 2.000
estações de recepção registradas com mais de 1.600 usuários que se beneficiam dos dados
ambientais que ela oferece. (EUMETSAT, 2013)

Figura 22 - Cobertura Eumetcast. Fonte: EUMETSAT (2013)

Esse sistema beneficia o usuário devido a seu baixo custo na compra e instalação da
estação, onde é necessário apenas antena parabólica de fibra de vidro, cabo coaxial 75 ohms
(90% de malha), um LNBF (Low Noise Block-downconverter Feed horn), receptor digital (PCI ou

56

USB) modelo TechniSat SkyStar 2, a EKU (Eumetsat Key Unit) e dois computadores que são
destinados à recepção e processamento das imagens. Ver figura 23. Maiores informações sobre o
sistema EUMETcast podem ser encontradas em: http://lapismet.com/

Figura 23 - Configuração sistema EUMETcast. Fonte: Lapis

3.1.2 Dados de reanálise.

Neste estudo, foram utilizados dados de temperatura da tropopausa provenientes do
projeto NCEP/NCAR Reanalysis 1 fornecido por NOAA/OAR/ESRL PSD, Boulder, Colorado,
USA, a partir de seu site em http://www.esrl.noaa.gov/psd/. Tais dados são distribuídos
horizontalmente com uma resolução de 2,5º x 2,5º e possuem resolução temporal de seis
horas, resultando em quatro saídas diárias.
Para o estudo da atmosfera em que se desenvolveram os casos de SCMs selecionados,
foram utilizados dados do modelo ERA-Interim. ERA-Interim é um modelo de reanálise da
atmosfera global que cobre um rico período de dados desde 1979 até os dias atuais. A
atualização de dados se dá em base mensal. O modelo possui uma resolução especial de
1,5ºx1,5º e temporal de seis horas. As variáveis utilizadas foram: Coluna total de vapor
d'água, componentes U e V de vento, Umidade Específica e Pressão Reduzida a Nível Médio
do Mar. Os dados do modelo ERA-Interim podem ser baixados no site http://dataportal.ecmwf.int/data/d/interim_daily/ .
Para análise de influência de relevo foi utilizado dado de topografia ETOPO 2, modelo
de relevo mundial da superfície da Terra que integra topografia do terreno e oceano de 2 arcminuto de resolução ( http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html ).

57

Nesta pesquisa, dados de reanálise e outras formas de dados, como por exemplo
imagens do satélite METEOSAT-9, foram integradas e comparadas.Tal procedimento foi
realizado utilizando o programa McIDAS - V.

3.1.3 Mcidas

Man-computer Interactive Data Access System (McIDAS) é um sofisticado software
para uso de dados geofísicos, como imagens de satélites e radares, observações em situ, e
dados de previsão ou reanálise em grade. McIDAS está sob uso e desenvolvimento contínuo
pelo Space Science and Engineering Center (SSEC) na Universidade de Wisconsin-Madison
desde 1973. Esse sistema evoluiu de quatro gerações distintas e a quinta geração está sob
desenvolvimento ativo. McIDAS é um programa de fonte livre e pode ser baixado através do
site: http://www.ssec.wisc.edu/mcidas/ .
A primeira geração McIDAS foi um sistema baseado em uso de um único sistema de
computador, e exibia imagens, fornecia animações e análises de satélites meteorológicos
geostacionários. A segunda geração foi implementada em 1978 utilizando uma rede de vários
computadores, com uma rede de comunicação de alta velocidade. A funcionalidade do
sistema foi distribuída com a construção de banco de dados e os processos de gestão
fisicamente separados do processamento de aplicações, isso proporcionou um banco de dados
centralizado em tempo real de imagens de satélite e dados meteorológicos observacionais. A
terceira geração voltou a usar um único sistema de computador. Em abril de 1992 foi lançada
a quarta geração do software, chamada de McIDAS-X. Essa geração moveu o software
McIDAS para o ambiente Unix. Variabilidade no formato dos dados, suporte de plataforma e
interface de usuário foram desenvolvidas no sistema atual. A quinta geração McIDAS está
atualmente sobre desenvolvimento ativo e foi nomeada McIDAS-V.

MCIDAS-V

McIDAS-V é um software livre de visualização e análise de dados e pode exibir
imagens de satélite meteorológicos (incluindo multiespectral) e outros dados geofísicos em 2
e 3 dimensões. Funções matemáticas e scripting permitem aos usuários manipular, combinar e

58

analisar dados de uma grande variedade de fontes. O uso do McIDAS-V foi essencial para o
desenvolvimento deste trabalho. McIDAS-V possui uma "ponte" que permite usuários do
McIDAS-X rodar seus comandos e tarefas em um ambiente McIDAS-V. Além disso, este
software incorpora a funcionalidade de Visualization for Algorithm Development (VISAD),
Integrated Data Viewer (IDV), Man computer Interactive Data Access System (McIDAS-X) e
HYperspectral-viewer for Development of Research Applications (Hydra) para visualização
de dados, desenvolvimento de algoritmos e validação de resultados. A visualização global do
McIDAS-V dá ao usuário uma perspectiva única para observação de dados. McIDAS-V
também permite reprojeção automática para dados locais ou remotos para fácil integração de
dados provenientes de fontes e formatos diferentes. A figura 24 exemplifica algumas das
capacidades do McIDAS- V.

Figura 24 - Exemplos da capacidade de visualização de dados geofísicos do software McIDAS-V. Esse software é
capaz de visualizar e integrar imagens de satélite, saídas de previsão numérica do tempo, imagens de radar e dados
observacionais, entre outros. Fonte: McIDAS-V web page http://www.ssec.wisc.edu/mcidas/software/v/

59

3.1 Metodologia

Este trabalho visa à criação de uma abordagem de análise e monitoramento de
convecção profunda, da maneira em que sejam discriminadas regiões de maior intensidade de
convecção em fenômenos de grande intensidade. A metodologia dessa pesquisa será divida
em duas partes, o desenvolvimento da abordagem e análise da performance da mesma. Para a
fase de testes, a técnica será aplicada a casos de Sistemas Convectivos de Mesoescala, por
serem esses, as maiores das tempestades convectivas e um dos principais causadores de tempo
severo na América do Sul. Foram selecionados um total de 12 casos de SCMs ocorridos no
sul da América do Sul no ano de 2010

3.1.1 Inspiração e base teórica para a abordagem proposta.

A abordagem aqui proposta, foi desenvolvida para destacar e monitorar áreas de
convecção extremamente profundas, de maneira que ressalte as regiões convectivas e facilite
a identificação do estágio do ciclo de vida desses sistemas. Essa metodologia é inspirada em
uma ferramenta de análise automatizada de imagens de satélite desenvolvida pelo Serviço
Meteorológico da Força Aérea Italiana (IAFMS), chamada Nefodina (DYNAmic
NEFOanalisys ) e baseada em técnicas de detecção de "overshooting tops" por satélites
multiespectrais.

Nefodina

Nefodina é uma ferramenta automática para detecção de atividade convectiva severa
desenvolvida pelo serviço meteorológico da Força Aérea Italiana. Nefodina (DYNAmic
NEFOanalisys) tem como objetivo estimar a presença e a intensidade de tempestades
utilizando apenas dados de satélites geoestacionários. Mais precisamente através de uma
abordagem multicanal que fornece informações sobre os núcleos convectivos dentro de um

60

conjunto de nuvens. Uma vez detectado um objeto convectivo de interesse, essa ferramenta
determina e monitora seu ciclo de vida ( desenvolvimento / dissipação).
Nefodina funciona com imagens do satélite Meteosat Segunda Geração (MSG) dos
canais IR e WV em tempo real, utilizando as duas últimas imagens disponíveis, dando como
resultado de saída, a detecção de núcleos convectivos com temperatura do topo da nuvem
menor que 236 K, e sua evolução. O algoritmo inclui três passos:
- detecção do sistema de nuvens
- discriminação do objeto convectivo
- estimativa do ciclo de vida do objeto convectivo
Detecção
Nessa fase, a distribuição espacial das temperaturas de brilho do canal IR1 (10.8 m),
levando em consideração a estrutura da nuvem com topo alto e limitado formato oval, deve
ser confirmada pela detecção da mesma área nas bandas de absorção WV1 (6.2 m) e WV2
(7.3 m) para ser classificada como convectiva. Assim, um método de limiar de temperatura
variável é aplicado em IR1 e WV1 com uma temperatura de brilho inferior a 236 k. Variando
o limiar de temperatura dentro de uma gama definida [Twarm =236°K - Tcold=200°K] com
intervalo de 1 K é possível detectar cada célula presente na nuvem.
Discriminação do objeto convectivo
Duas formas de análise dinâmica são feitas:
Relação parental: uma correlação cruzada entre as células de nuvens detectadas no
instante (t) e os objetos convectivos detectados no instante (t-1), é então avaliada
minimizando a função de distância com base na posição do centro de gravidade, a temperatura
mínima e temperatura modal.
Análise mista: análise da distribuição espacial da temperatura de brilho das bandas de
absorção com objetivo de checar se os padrões convectivos detectados na imagem do canal IR
são suportados nos canais WV1 e WV2 .

61

Estimativa do ciclo de vida do objeto convectivo
Levando em conta os modelos conceituais, Nefodina caracteriza o ciclo de vida do
objeto convectivo em duas fases: crescimento e dissipação.
Um objeto convectivo é considerado na fase de crescimento se sua temperatura de
topo está diminuindo, tanto no canal IR quanto no WV1, ou se há uma mudança substancial
na temperatura do vapor d'água.

É considerado fase de dissipação se a temperatura do topo está aumentando em ambos
canais IR e WV1 ou se há um aumento substancial na temperatura do canal WV.

O resultado final apresentado consiste na ultima imagem do canal IR onde células
convectivas e seus estágios são representados: Tons de azul são usados para mostrar a nuvem
em que há interesse. O azul escuro é usado para nuvens mais baixas e azul claro / amarelo
para as mais altas. Com tons de vermelho é indicado o topo da nuvem da célula convectiva
detectado avaliada em fase de crescimento, com tons rosados é indicado o topo da nuvem da
célula convectiva detectado avaliada em fase decrescente. As cores vermelho escuro e rosa
escuro são usados para indicar as regiões convectivas mais intensas. A saída final dessa
técnica pode ser vista na figura 25.

62

Figura 25 - (a) Saída gráfica final Nefodina e (b) detalhada. Adaptado D. MELFI (2011)

Overshooting tops

"Overshooting top" (OT) é definido pela Sociedade Americana de Meteorologia como
uma saliência, tipo abóboda, acima de uma bigorna cumulunimbus que se forma quando há
intrusão de corrente de ar ascendente por meio de seu nível de equilíbrio. É o ponto mais alto
da nuvem e indica a presença de uma corrente de ar ascendente suficientemente intensa para
penetrar através da tropopausa até a baixa estratosfera.
Um único "Overshooting top" existe por um tempo muito curto, inferior a 30 minutos
e possui um diâmetro máximo de aproximadamente 15 km. Tempestades de convecção
profunda com presença de OTs apresentam uma grande relação com condições
meteorológicas perigosas como: chuvas torrenciais, ventos fortes, granizo, atividade elétrica e
tornados. Também geram ondas de gravidade que podem produzir turbulência significativa.
Existe uma significativa correlação entre detecção de overshooting tops por satélite e a
ocorrência de tempo severo. De acordo com Mahovic e

Mikus (2011) a melhor

63

correspondência é encontrada na precipitação, que está presente em cerca de 77% nos casos
de detecção de OT, e rajadas de vento que são correlacionados em 62% dos casos.
As principais características da climatologia de OTs mostram que esses fenômenos
ocorrem com frequência sobre os Estados Unidos e apresentam uma clara diferença diurnal,
sobre terra há maior ocorrência de OTs sobre o dia enquanto sobre a água é o período noturno
que apresenta a maior frequência. OTs são encontrados em regiões de baixa temperatura de
brilho e maior atividade de raios são observados próximos. Por isso overshooting tops são
geralmente indicativos de tempestades severas (Bedka, 2010).
Esses fenômenos são facilmente detectados em imagens do

canal HRV ( Hight

Resolution Visible), como visto na figura 26, entretanto só podem ser observadas por esse
canal em período diurno. No canal infravermelho 10.8

, disponível durante o dia e a noite,

um pequeno grupo de temperaturas de brilho muito frias pode indicar que um OT está
presente.

Figura 26 - (a) Overshooting Top detectado em imagen do canal HRV e (b) Tempestade supercélula com nuvem
Overshooting top. Fonte: Eumetrain.

Outras formas mais criteriosas foram estudas, tendo como principais características, a
diferença de temperatura de brilho entre os canais vapor d'água WV 6.2
IR 10.8

e infravermelho

(Setvák e Rabin, 2007). Também, a combinação entre o canal IR e previsão

numérica de temperatura de tropopausa e outros critérios de tamanho de OT e temperatura de
brilho proposto por Bedka (2010), chamado de IRW – texture.

64

WV - IR

Estudos anteriores baseados em imagens de satélite como NOAA/AVHRR, GOES,
MSG, MODIS, revelaram padrões significativos de topos de nuvens em tempestades com
convecção profunda. Uma das principais características é a possível presença de umidade
acima do topo da tempestade, na baixa estratosfera. Resultados recentes de modelo mostraram
que a pluma de umidade se desenvolve acima do topo da nuvem antes da formação de
partículas de gelo. Se isso ocorre deve ser possível detectar, em condições favoráveis
(inversão termal acima do nível do topo da nuvem), através da diferença de temperatura de
brilho (DTB) dos canais vapor d'água e infravermelho WV - IR (Setvák e Rabin, 2007).
Então valores positivos dessa diferença são considerados como convecção profunda.
Observações de nuvens de convecção profunda resultaram no reconhecimento de um
fenômeno de topo da nuvem, que foi rotulado como "Pluma". As principais características da
"Pluma" são (1) que as partículas de gelo, que geram um aumento da reflectividade, não
parecem ser formadas por correntes ascendentes da tempestade, e (2) o deslocamento vertical
acima do topo da bigorna da nuvem. A comparação com dados de radar ( altura do topo da
nuvem) e perfil de temperatura mostrou que a pluma deve ter-se formado bastante acima da
tropopausa, no interior de uma inversão. A temperatura de brilho da "Pluma" corresponde à
temperatura do ambiente da inversão. Simultâneas observações de pixels, dos canais IR e
WV, mostraram que para topos de nuvens frios a temperatura do canal WV pode ser maior do
que a temperatura do canal IR e essa diferença pode ser maior por um tanto como 6-8º. De
acordo com modelos de transferência radiativa, Schmetz et al. (1997) sugeriu uma explicação
física dizendo que: "Quando o topo da nuvem de convecção profunda se aproxima da
tropopausa, ele bloqueia o escapamento da radiação da troposfera para o espaço. Então, a
radiação no topo da atmosfera consiste da radiação vinda do topo da nuvem e da estratosfera.
Na estratosfera, a temperatura aumenta em função da altura. Isso é mais pronunciado no canal
WV do que no canal IR devido à maior força das linhas de absorção". A diferença entre as
temperaturas de brilho (WV-IR) depende da altura real do topo da nuvem e da quantidade de
vapor de água estratosférico, como mostra a figura 27. As maiores diferenças ocorrem quando
o topo da nuvem atinge a tropopausa, causando menores valores de temperatura de brilho do
canal infravermelho.

65

Figura 27 - Simulação da diferença de temperatura de brilho para uma nuvem opaca subindo pelo tropapaua a 17
km e penetrando na estratosfera. Adaptado Schmetz et al (1997).

A diferença de temperatura de brilho entre os canais WV 6.2

e IR 10.8

se

tornou um dos métodos mais comuns de detecção de overshooting tops. Valores de DTB WVIR maiores do que 4 K são considerados como overshooting.

IR - Texture

Motivado pelo número de alarmes falsos de detecção de overshooting tops
apresentados pelas técnicas de detecção pelo canal infravermelho 10.8
temperatura de brilho entre os canas vapor d'água WV 6.2

e diferença de

e infravermelho IR 10.8

,

Bedka (2010) introduziu uma nova técnica de detecção objetiva chamada por ele IR-Texture.
Esse método mais complexo, inclui a combinação da temperatura de brilho do canal
infravermelho e seus gradientes espaciais, previsão numérica do tempo (PNT) de temperatura
de tropopausa e critério de tamanho de OT.
O primeiro passo dessa técnica é identificar pixels com temperatura de brilho do canal
IR 10.8

iguais ou inferiores a 215 K e no máximo 2º mais quentes do que a temperatura

da tropopausa (PNT) nessa determinada localização. A informação de temperatura da
tropopausa está incluída para assegurar que um pixel está efetivamente sobressaindo à
tropopausa. O próximo passo envolve a ordenação da lista de pixels frios de acordo com sua

66

temperatura de brilho do canal IR 10.8

, com o pixel mais frio sendo o primeiro da lista. O

algoritmo, em seguida, percorre a lista de classificados e calcula a temperatura média em
torno de cada pixel na lista. Um pixel não é processado se estiver dentro 15 km de outro pixel
mais frio nessa lista. É considerado uma detecção de OT um determinado pixel que é pelo
menos 6.5 K mais frio do que a média da temperatura de brilho calculada. Os resultados
mostraram que este método oferece uma melhoria significativa sobre a técnica de DTB WVIR, mostrando uma taxa de falso alarme variando de 4,2% a 38,8%, dependendo da magnitude
do "overshooting" e configurações de controle de qualidade do algoritmo. A figura 28 mostra
os resultados da comparação entre os métodos de detecção de OT.
.

Figura 28 - Comparação em técnicas de detecção de overshooting tops. (a) Imagem MODIS 0.65 μm visible channel
imagery, (b) Temperatura de brilho realçada do canal Infra vermelho, (c) detecção de overshooting top IRW – texture
e (d) detecção de overshooting top por diferença de temperatura de brilho WV – IR. Adaptado Bedka et al.,(2010).

67

3.1.2 Desenvolvimento da abordagem

Como visto na seção anterior, a abordagem aqui desenvolvida é baseada em
metodologias de realce de imagens de satélite, formas de detecção objetiva de overshooting
tops, e inspirada no produto desenvolvido pelo serviço meteorológico da força aérea italiana,
chamado Nefodina, buscando destacar as regiões convectivas de sistemas de convecção
extremamente profundos.
Qualquer técnica de identificação e classificação de objetos convectivos por satélite
inicia com um limite superior, ou seja, um limite, a partir do qual, o objeto inicia a se tornar
de interesse. Normalmente esses limites são selecionados a partir da temperatura de brilho
menos fria, por isso, limite superior, onde a nuvem começa a ser classificada como convecção
profunda. Há uma vasta variedade, entre as técnicas, para a identificação desse limite, por
exemplo, para a técnica Nefodina, esse limite é o limiar de temperatura de 236 K, no caso,
essa técnica também possui um limite inferior de 200 K. Para a técnica IR-Texture, o primeiro
passo é identificar pixels nos quais a temperatura de brilho da janela infravermelho sejam
inferiores a 215 k que estejam em um ambiente com temperaturas de 225 K ou inferior.
Morel e Senesi (2002) descreveram um método automático de identificação e rastreamento de
Sistemas Convectivos de Mesoescala usando imagens do Meteosat. Nesse estudo foi utilizado
como limite superior o limiar de 228 K, além disso, foi utilizado um limite mínimo de área de
1000 km2. Em seus estudos relacionados a Complexos Convectivos de Mesoescala, Maddox
também usou uma metodologia parecida, no caso sendo considerados como possíveis CCM
escudos de nuvens com temperaturas no infravermelho ≤ 241 K possuindo área ≥ 100 000
km2 e a região fria no interior do sistema com temperaturas ≤ 221 K deve ter uma área ≥ 50
000 km2. Não existe um consenso qual limiar superior de temperatura deve ser usado no
estudo de tempestades severas, mas embora exista essa divergência, há uma concordância que
temperaturas de brilho inferiores a 243 K representam regiões de convecção profunda. O
limiar de temperatura escolhido como limite superior a ser utilizado na abordagem proposta
por este trabalho, foi a temperatura de brilho de 233 K (-40ºC). Sendo assim, o primeiro passo
é aplicar uma máscara sobre a imagem de satélite, de maneira que só permaneçam em
questão, pixels nos quais as temperaturas de brilho sejam inferiores a esse limiar. Esse
processo facilita a identificação de regiões de convecção potencialmente profundas e também
não atrapalham na identificação da forma do escudo de nuvem, processo importante para

68

classificar um SCM em um CCM. A comparação entre a imagem de satélite pré e pós
aplicação da máscara pode ser analisada pela figura 29.

Figura 29 - Imagem Meteosat - 9 28/11/2010 as 0500 UTC pré aplicação da máscara (a), e pós aplicação da máscara
par temperaturas inferiores a 233 K (b)

Em seguida, é efetuado uma comparação entre os canais WV 6.2

e IR 10.8

.

Essa comparação é realizada através da diferença de temperatura entre o canal de vapor
d'água e infravermelho. Essa técnica é bastante eficiente em detectar regiões de convecção
severa e sendo assim, uma das mais comumente utilizadas na detecção de overshooting tops.
Essa comparação também possui a vantagem de ser apropriada tanto para períodos diurnos
mas também como noturnos.

Valores de DTB maiores que 4º são indicativos como

69

"overshooting" acima das nuvens mais frias. Como o objetivo neste momento não é a
detecção de overshooting tops, e sim delimitar regiões de convecção profunda, ou seja,
valores positivos, é aplicado uma nova máscara para que permaneçam apenas pixels com
valores de DTB positivas. Na imagem resultante é aplicada uma escala de cores. Tal escala
deve ser cuidadosamente escolhida, de maneira que não se confunda com escalas de cores
futuramente aplicadas em outros parâmetros. Foram escolhidos tons de cores frias
interpolando de azul, para valores próximos a 0º, a verde claro para valores próximos a 8º. A
figura 30 demonstra tal escala.

Figura 30 - Escala de cor criada para diferença de temperatura WV-IR

Após essa etapa é efetuada uma nova comparação de temperaturas, desta vez baseada
na técnica de overshooting tops IR-Texture proposta por Betka (2010). Essa etapa se constitui
em comparar as temperaturas dos pixels do canal IR 10.8

com temperaturas da tropopausa

proveniente de saídas de previsão numérica do tempo. De acordo com Betka, esse processo
verifica se esses pixels representam topos de nuvem que estão realmente ultrapassando seus
níveis de equilíbrio na região da tropopausa. Na técnica IR-Texture, são mantidos pixels com
temperaturas do canal IR 10.8

mais frios, ou no máximo 2,5 K mais quentes do que os

resultados PNT de temperatura de tropopausa.
No estudo em questão, como o objetivo dessa etapa é destacar as áreas com intensa
atividade convectiva, são mantidos como interesse, pixels em que a comparação entre o canal
IR 10.8

e a temperatura de tropopausa seja negativa, mostrando valores de temperatura do

canal IR10.8 pelo menos 2 K mais frios quando comparados à tropopausa.
Para realizar a comparação, o campo da previsão numérica do tempo é remapeado de
acordo com a resolução e projeção da imagem de satélite correspondente. Esse processo
verifica que a temperatura de tropopausa esteja associada a cada pixel da imagem do satélite.
Tal procedimento é facilmente realizado utilizando o programa McIDAS-V.

70

Novamente uma escala de cores é aplicada, desta vez, utilizando cores quentes para
melhor destaque. A escala escolhida é mostrada na figura 31.

Figura 31 - Escala de cor criada para comparação entre as temperaturas do canal IR 10.8 e a temperatura de
tropopausa resultante da saída de previsão numérica do tempo.

Para discriminar a região de maior intensidade de convecção, uma análise é aplicada
sobre os pixels em questão, utilizando a união das duas técnicas de identificação de
overshooting tops. Nessa análise, são apontados pixels onde a diferença de temperatura do
WV-IR é superior a 4 K e a comparação entre IR 10.8

e resultados PNT de temperatura de

tropopausa é inferior a -6 K. Como mostrado:

Tais valores são definidos de acordo com as literaturas que anteriormente utilizaram as
técnicas citadas de detecção de overshooting tops. Valores de diferença de temperatura WVIR variando entre 4 a 7 K são considerados como overshooting (Setvak et al.,2007). De
acordo com Bedka(2010), uma diferença de 6,5 K indicaria que o pixel em questão está ~0.7 a
~0.9 km acima do pixel mais quente.
A ultima etapa da metodologia é a delimitação de áreas onde houve uma variação
superior a 3 K, de valores positivos da diferença da temperatura de brilho WV-IR, quando
comparados aos pixels do tempo anterior. Isso é realizado com o objetivo de distinguir regiões
onde DTB WV-IR se tornou mais positiva (intensificando a convecção) em curto período de
tempo. Após o desenvolvimento da abordagem, a mesma foi testada.

71

3.1.3 Fase de testes

A metodologia de análise de tempestades severas, aqui apresentada, foi testada em
busca de características, padrões e funcionalidade. Devido ao fato de essa abordagem ter
como objetivo destacar áreas de convecção profunda, a fase de testes deveria ser focada em
objetos de estudo que apresentassem essa característica. A metodologia, então, foi testada em
foco das maiores tempestades convectivas, os Sistemas Convectivos de Mesoescala.
Velasco e Fritsh (1987) mostraram que, na América do Sul, existe um local preferido
de formação dos SCMs, que se localiza sobre a região Norte da Argentina, Bolívia, Paraguai e
Sul do Brasil. Esta, então, foi escolhida como a região de interesse, durante os primeiros
quatro meses da estação quente do ano, de Setembro a Dezembro do ano de 2010.
Existem diferentes definições específicas para caracterizar os SCMs, de acordo com
características do escudo de nuvem, limiar de temperatura, área registrada de determinado
limiar, formatos, entre outros. Sendo o objetivo dessa fase testar uma nova abordagem, foi
utilizada, como definição, a proposta por Houze (1993) por ser a mais abrangente. "Um
sistema de nuvens que ocorre em conexão com um conjunto de tempestades e produz uma
contínua área de precipitação ~100 km em escala horizontal, em pelo menos uma direção."
Com isso, é possível selecionar diferentes sistemas com características diferentes, sendo a
principal a intensidade. Assim, é possível avaliar a atuação da metodologia e facilitar a
descoberta de padrões.
Os sistemas selecionados foram testados em suas fases de maior variação: fase de
iniciação, de máxima intensidade e dissipação. A fase de iniciação é definida como o período
entre o aparecimento das primeiras tempestades até o estágio em que o fenômeno,
primeiramente, pode ser classificado como Sistema Convectivo de Mesoescala. A fase de
máxima intensidade é definida em torno do período em que a tempestade apresentou uma
maior área de pixels mais frios estimada pelo canal IR 10.8

. E a fase de dissipação é

definida como o período em que a tempestade perde intensidade até não poder mais ser
classificada como Sistema Convectivo de Mesoescala. Algumas tempestades não
apresentaram 3 períodos bem definidos ( perdendo intensidade e intensificando novamente),
assim foram considerados ,também, os períodos de nova intensificação e adicionando esse
estágio aos períodos a serem testados.

72

4 RESULTADOS
4.1 Visualização da Metodologia.

A visualização da metodologia proposta por este trabalho, consiste basicamente em
imagens de satélite do canal IR 10.8
e IR 10.8

, na diferença de temperatura entre os canais WV 6.2

e na comparação entre a imagem de satélite do canal IR 10.8

e a

temperatura da tropopausa proveniente da saída de modelo de previsão numérica do tempo,
sobrepostas umas às outras, como visto na figura 32.

Figura 32 - Imagens sobreposta do canal IR 10.8 μm, da diferença de temperatura entre os canais WV 6.2 μm e IR
10.8 μm e a comparação entre a imagem de satélite do canal IR 10.8 μm e a temperatura da tropopausa.

73

Para determinar as regiões de interesse, de acordo com o objetivo desejado, é aplicada
uma máscara, ou seja, processo que elimina da imagem, temperaturas fora do limiar de
interesse. Assim, utilizando os limiares certos, é possível discriminar apenas regiões onde a
convecção é extremamente intensa. Observando as figuras 32 e 33, é possível observar a
forma de sobreposição e a comparação, entre a imagem pré e pós aplicação da máscara que
delimita as temperaturas, para cada parâmetro que representa convecção profunda. Tais
limiares são definidos de acordo com estudos anteriores.

Figura 33 - Imagens sobreposta do canal IR 10.8 μm, da diferença de temperatura entre os canais WV 6.2 μm e IR
10.8 μm e a comparação entre a imagem de satélite do canal IR 10.8 μm e a temperatura da tropopausa após a
aplicação da máscara que limita as temperaturas de interesse para o estudo de tempestades de convecção profunda.

O resultado final de visualização é o realce de regiões da imagem de satélite que
apresentam convecção profunda. Tons de cinza são utilizados para representar os pixels que

74

possuem temperatura de brilho inferior a 233 K. Em tons de azul estão representados os pixels
que possuem valores positivos da diferença de temperatura de brilho entre os canais WV e IR.
Regiões que apresentam variação da diferença da temperatura de brilho WV-IR de pixels,
onde essa DTB já era positiva, quando comparados aos pixels da imagem do tempo anterior,
são representados por uma linha de contorno preta. Tons de laranja ao vermelho, representam
regiões de diferença de temperatura negativa, entre o canal IR e a temperatura da tropopausa,
indicando um grande desenvolvimento vertical. Contornado pela cor roxa, são apontados
pixels onde a diferença de temperatura WV-IR seja superiores a 4 K e a diferença entre IR
10.8

e resultados PNT de temperatura de tropopausa seja inferior a -6 K. O interior desse

contorno é mantido transparente, para que as características da comparação entre IR e PNT
possam ainda ser visualizadas. A imagem final é exemplificada pela figura 34.

Figura 34 - Imagem final da metodologia proposta.

75

Sendo assim, essa abordagem evidencia, à primeira vista, 3 diferentes parâmetros. No
primeiro parâmetro, a temperatura do canal infravermelho IR10.8

< 233 K é utilizada para

descrever temperaturas consistentes com convecção profunda. A diferença de temperatura
entre os canais vapor d'água e infravermelho (WV6.2

- IR 10.8

), como segundo

parâmetro, tem como objetivo evidenciar a intrusão de umidade em camadas superiores, na
ocorrência de convecção severa. O terceiro parâmetro, a diferença entre a temperatura da
tropopausa e a temperatura do IR10.8

, realça os pixels que estão pelo menos 2 K mais

frios do que a tropopausa e, também, implicitamente, sugere uma noção de altitude alcançada
pelo topo de nuvem, uma vez que este ultrapassa, ou seja, "overshoot" a tropopausa.

Além

desses parâmetros principais, a abordagem possui outras duas informações que favorecem o
reconhecimento de regiões com atividade convectiva mais intensa. A comparação entre
tempos anteriores (Time Steps), aponta regiões onde houve uma intensa modificação na
diferença de temperatura WV-IR. Assim, os pixels marcados por esse contorno, apresentaram
uma variação maior do 3 K, em regiões onde a DTB já era positiva. Isso destaca regiões que,
em curto período de tempo, sofreram forte atividade convectiva e se tornaram ainda mais
intensas. O parâmetro de união

–

evidencia

as regiões que apresentam a maior atividade convectiva, e por ambas as técnicas são
consideradas convecção extremamente profunda. Essa região de contorno é encarada pela
metodologia aqui proposta, como o máximo de atividade convectiva atingido por um
determinado sistema.
A capacidade que essa metodologia possui de apontar com exatidão pequenas áreas
onde a atividade convectiva é mais intensa, pode ser explorada para monitorar regiões de
atenção em todo o período de vida do fenômeno. Além disso, a capacidade de distinguir,
claramente, diferentes níveis de atividade convectiva pode ser extremamente útil em
fenômenos convectivos de larga escala. Essa característica pode ser observada quando a
abordagem é aplicada em uma grande área, exemplificado pela figura 35.
A metodologia criada pode apresentar inúmeras vantagens e aplicações. Com o
objetivo de descobrir alguma dessas vantagens, a mesma foi testada em casos de convecção
profunda ocasionados por Sistemas Convectivos de Mesosescala. Os resultados e observações
dessa fase de testes serão apresentados nas próximas seções.

76

Figura 35 - Comparação entre a técnica de realce de temperaturas de brilho do canal infravermelho, imagem inferior,
e a abordagem desenvolvida nesse trabalho, imagem superior.

77

4.2 Descrição dos Casos.

Como dito no capítulo três, foi utilizada a definição proposta por Houze (1993) para
identificar os Sistemas Convectivos de Mesoescala, com o objetivo de capturar tempestades
com características diferentes e, principalmente, intensidades diferentes. Assim, foram
encontrados um total de doze casos durante o período de setembro a dezembro do ano de
2010.
A tabela mostra algumas das características das tempestades selecionadas como: dia de
ocorrência, horários de início, fim, máxima extensão e máxima intensidade.

Tabela 4 - DESCRIÇÃO DOS SISTEMAS CONVECTIVOS DE MESOESCALA

INÍCIO

ANO
2010
SETEMBRO

FINAL

MÁX.
EXTENSÃO

MÁXIMA
INTENS.

CASO
1
2
3

DIA
09
12
20

HORA
23:00
16:00
07:00

DIA
10
14
24

HORA
17:00
15:00
15:00

DD/HHHH
10/08:15
10/07:45
14/00:45
13/21:45
23/04:30
21/08:15

4
5
6
7

06
13
21
29

06:00
23:00
18:00
18:00

07
14
22
30

15:00
19:00
15:00
14:00

07/07:00
14/07:00
22/03:45
30/05:00

07/05:15
14/02:45
22/03:45
30/02:45

8
9
10

18
21
28

11:00
08:00
00:00

20
22
28

18:00
06:00
15:00

19/22:30
21/22:30
28/11:45

20/06:45
21/18:45
28/07:15

11
12

02
07

08:00
13:00

06
09

05:00
11:00

OUTUBRO

NOVEMBRO

DEZEMBRO
03/07:45
08/02:30

Logo que aplicada a técnica de realce, ficou claro que o objetivo de selecionar diversas
intensidades foi alcançado. Além disso, os casos apresentaram ciclo de vida com
significativas diferenças no período total de atividade. O período de vida foi considerado
como o número de horas entre a formação das primeiras tempestades e a total dissipação do
fenômeno em questão. O SCM de duração mais curta, teve seu ciclo de vida atuante por

78

quinze horas, enquanto o que obteve maior duração, esteve ativo por sessenta e duas horas. A
média de duração foi de vinte e quatro horas, a qual se manteve alta devido, além do sistema
de maior duração, também, por outro sistema que teve seu período de vida total de trinta e
cinco horas. Sem considerar esses dois sistemas, a média de duração dos casos restantes cai
para dezenove horas.
A tabela abaixo mostra as temperaturas mínimas atingidas pelos doze casos
selecionados. Nela, é possível obervar que todas as tempestades atingiram classificação de
convecção profunda e a variação de intensidades. A tempestade mais intensa, estimada por
essa análise, foi a tempestade número 7, ocorrida no dia vinte e nove do mês outubro, com
temperatura mínima de -90ºC, e permaneceu ativa por dezenove horas. A tempestade de
menor intensidade foi a do caso 1, apresentando temperatura mínima de -66,2 ºC.

TABELA 5 - COMPARAÇÃO ENTRE AS TEMPERATURAS DE BRILHO MÍNIMA APRESENTADAS PELOS
SCMS.

TEMPERATURA

TEMPERATURA DE BRILHO MÍNIMA
0
-10
-20
-30
-40
-50
-60
-70
-80
-90
-100

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

IR(°C) -66.2 -78.8 -80.6 -81.9 -71.3 -82.5 -90.5 -83.9 -84.5 -85.9 -87.4 -89.7

De acordo com o formato apresentado pelas tempestades, uma vez que atingiam o critério
mínimo de intensidade, os casos puderam ser divididos em duas subcategorias: Complexos
Convectivos de Mesoescala (CCM), por apresentar forma aproximadamente circular, e
Sistemas Convectivos Alongados e Persistentes (SCAP), casos que possuíam forma mais
alongada (Anderson e Arrit, 1998). Do total de 12 casos, 7 puderam ser classificados como
PECS, casos 2, 3, 4, 7, 8, 9 e 11. Os casos 1, 5,6,10,12 foram então classificados como CCM.
Quando analisado separadamente o tempo total do ciclo de vida desses sistemas, fica claro a

79

característica de maior duração dos PECS. O seu tempo médio de duração foi de
aproximadamente 30h, tempo muito superior à média dos CCMs, de pouco mais de 17 horas.
Na tabela 6 é possível analisar o tempo de vida das tempestades, média total dos casos e
também a média por classificação.

TABELA 6 - COMPARAÇÃO ENTRE O TEMPO DE VIDA MÉDIO DOS CCM E PECS

CASO N°
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
MÉDIA

DURAÇÃO
17:00:00
35:00:00
62:00:00
16:30:00
16:00:00
18:30:00
19:00:00
33:15:00
21:00:00
15:00:00
20:00:00
21:45:00
24:35:00

CCM
17:00:00

PECS
35:00:00
62:00:00
16:30:00

16:00:00
18:30:00
19:00:00
33:15:00
21:00:00
15:00:00
20:00:00
21:45:00
17:39:00

29:32:09

Após essa breve descrição dos casos pela análise convencional por Satélite, a
próxima seção mostrará a performance da abordagem criada, quando aplicada aos 12 casos de
Sistemas Convectivos de Mesoescala.

80

4.3 Performance da Abordagem Aplicada a Casos de SCMs

Com a aplicação da abordagem aos doze casos, logo são observadas características
interessantes. Em uma visão geral, nem todas as tempestades apresentaram todos os
parâmetros e informações, e isso apenas, já é um bom indicativo de diferenciação de
intensidade.
Todas as tempestades apresentaram regiões de temperaturas positivas da diferença de
temperatura de brilho entre os canais WV-IR. Em tempestades menos intensas, como é
esperado, essa diferença de temperatura atingia valores menores.
As principais diferenças apareceram nas regiões de temperaturas negativas da
comparação entre a temperatura de brilho do canal IR 10.8

com a temperatura de

tropopausa proveniente de PNT. Essas regiões apresentaram áreas bastante distintas quando
comparadas entre casos. O caso de número 5 foi o único que não apresentou essa
característica. Essa análise foi bastante eficiente em demonstrar regiões dentro das
tempestades com atividade convectiva muito intensa, apresentando pequena fração da
tempestade em si e concordando com as regiões de mínima temperatura do canal IR 10.8
e máxima temperatura da DTB WV-IR. Sendo, assim, um bom indicativo para delinear a
região convectiva do fenômeno.
A análise Time Step foi eficiente em seu propósito, que era demonstrar regiões com
brusca intensificação da atividade convectiva.

Novamente, nem todas as tempestades

apresentaram essa informação, assim se tornando também um bom parâmetro para diferenciar
uma tempestade da outra. Além disso, essa informação não foi exclusiva de algum estágio da
tempestade,

podendo aparecer preferencialmente nos estágios de iniciação e máxima

intensidade, mas não descartando ocorrência também no estágio de dissipação, embora menos
frequente.
Regiões

marcadas
–

pela

característica

de

apresentar

temperaturas

são consideradas como

locais de

atividade convectiva máxima, e embora aparecesse também em outros estágio, é durante o
estágio de máxima intensidade que esse parâmetro atinge maiores áreas. Resultados dessa
análise variaram bastante de caso para caso. Quando presentes, apresentaram áreas variando
entre : mesma proporção das apresentadas pela diferença de temperatura IR 10.8

-PNT,

81

até regiões muito pequenas, representadas como, quase apenas, um ponto na imagem.
Novamente, esse parâmetro não esteve presente em todas as tempestades. Em seguida será
apresentado observação feitas pela análise da abordagem, para cada estágio da tempestade.

4.3.1 Estágio de iniciação.

A fase de iniciação foi a que demonstrou maiores variações entre si. As tempestades
iniciaram, basicamente, em três formas principais:
1) A tempestade iniciava a partir de uma região mais intensa, em um escudo de nuvem com
pouca atividade convectiva, que se desenvolvia formando uma nova tempestade.
Apresentaram essa característica os casos 1, 2 , 3, 4, 5 e 8.
2) Inúmeros pequenos focos de convecção se formavam, basicamente, com a mesma
intensidade, em uma vasta região. Um único núcleo se intensificava, ou conjunto pequenos
núcleos se agrupavam, destacando-se dos demais e em um momento próximo formando uma
única tempestade em escala maior. Apenas o caso 11 se iniciou nessa forma.
3) Um único foco convectivo, ou conjunto de poucos focos convectivos, normalmente
bastante intenso, se desenvolvia, formando uma grande tempestade. Casos 6 ,7,9,10 e 12
iniciaram dessa maneira.
As características de iniciação citadas acima podem ser observadas a partir da figura 36.
A metodologia proposta apresentou performance excelente em diferenciar as maiores e
mais intensas tempestades das demais analisadas, desde a aparição dos primeiros focos
convectivos. As tempestades mais intensas mostraram valores altos da diferença de
temperatura WV-IR em quase toda região em que valores positivos existiam. Além disso, a
variação de valores resultantes dessa DTB era muito pequena, apresentando uma região
uniforme, representada por cor verde clara, desde seu início. Além disso apresentaram, ainda
no período de iniciação, os outros parâmetros dessa técnica. As características do período de
iniciação podem ser observadas na figura 37.

82

Figura 36- Casos de 1 (canto superior esquerdo) ao 12 (canto inferior direito) em seus períodos de iniciação
mostrando as principais diferenças desse período.

Figura 37 - Evolução do período de iniciação do caso 7. Pela abordagem desenvolvida é possível observar desde os
primeiros focos de atividade convectiva o quanto intensa seria a tempestade. Diferença de 30 minutos de uma imagem
para outra.

83

4.3.2 Estágio de máxima intensidade.

Geralmente, o horário de máxima intensidade é definido pelo instante em que o SCM
apresentou mínima temperatura de brilho, ou seja, o parâmetro principal para a determinação
desse estágio é apenas o canal IR 10.8

. Após encontrar o estágio de máximo, este foi

comparado ao horário em que a tempestade apresentou maior atividade convectiva estimada
pela abordagem desenvolvida. Os resultados são encontrados na Tabela 7.

Tabela 7 - Comparação da estimativa dos estágios de máxima intensidade pela temperatura do canal IR10.8 e a
técnica proposta.

CASO N°

DIA

MÁXIMA IR

1

10/set

07:45

MÁXIMO
METODOLOGIA
07:15

2

13/set

21:45

20:15

3

21/set

08:15

08:45

4

07/out

05:15

04:00

5

14/out

02:45

03:00

6

22/out

03:45

03:30

7

30/out

02:45

02:00

8

20/nov

06:45

06:30

9

21/nov

18:45

21:30

10

28/nov

07:15

07:30

11

03/dez

07:45

07:00

12

08/dez

02:30

02:15

Observando a tabela, fica evidente que as duas técnicas não convergem na
determinação do estágio de máxima intensidade das tempestades. Além disso, em quase todos
os casos, os estágios de máxima intensidade foram identificados, pela abordagem proposta,
como sendo um período anterior aos identificados pela temperatura de brilho do canal
infravermelho. Isso ocorreu principalmente em casos mais intensos e com estágios bem
definidos.

84

Uma vantagem da nova metodologia é que facilmente, é possível analisar os estágios
de uma tempestade por mais de um parâmetro e, por forma visual, não necessitando análises
mais aprofundadas como a contagem de pixels dos determinados limiares de temperatura.
Para identificar estágios de máxima intensidade, pela técnica do IR de forma visual, buscamse valores de mínima temperatura, ou seja, área onde a paleta de cores atinge seu mínimo.
Desta forma, é quase impossível determinar visualmente, as características e as áreas
representadas por outros limiares de temperatura. Com a metodologia apresentada é possível
explorar cinco parâmetros diferentes e destacar seus padrões de forma rápida e eficiente,
assim facilitando no processo de determinação de intensidade. Observe na figura 38 como a
identificação de intensidade é facilitada quando é possível analisar cinco parâmetros
diferentes ao invés de apenas um. A metodologia desenvolvida apresenta um ganho na
identificação de intensidade por cinco parâmetros, enquanto apenas pelo canal IR fica
praticamente impossível determinar regiões com pouca diferença de temperatura.

Figura 38- Comparação em análise da intensidade entre a técnica proposta(esquerda) e o realce da temperatura do
canal IR 10.8 (direita)

85

4.3.3 ESTÁGIO DE DISSIPAÇÃO

Os estágios de dissipação ocorreram basicamente de duas formas:
1) Os parâmetros de convecção mais profunda mostraram enfraquecimento e desapareceram
gradativamente até que a tempestade não mais pudesse ser classificada como severa.
2) A tempestade foi perdendo intensidade e, devido ao seu deslocamento, se agrupou em
inúmeros outros focos convectivos, formando uma zona de convecção sem forma aparente e
não respeitando os limites de extensão de Mesosescala.
A determinação e a evolução do estágio de dissipação das tempestades, pela
metodologia desenvolvida, ficam bem claros quando os parâmetros de maior intensidade
começam a desaparecer e o escudo de nuvem acaba apresentando apenas o primeiro
parâmetro. Essa característica pode ser observada na evolução do estagio de dissipação de três
das tempestades representada pela figura 39.

Figura 39 -Evolução dos estágio de dissipação dos casos 4, 8 e 10.

86

4.3.4 COMPARAÇÃO COM DADOS OBSERVADOS

Cada caso, após a aplicação da abordagem nas imagens de satélite, foi comparado com
dados observados em superfície, em busca de padrões de precipitação e nebulosidade
observada. Foram analisados cartas synop e radiossondagens
SYNOP
A análise das cartas synop foram extremamente úteis para entender o que ocorria na
atmosfera, em baixos níveis, durante os casos selecionados. Principalmente o tipo de
precipitação causada pelos SCMs e compará-las ao resultado obtido pela nova abordagem.
Pelas cartas synop, nos horários relativos à ocorrência das tempestades em questão, é
possível notar a evolução das mesmas. Em todos os casos, observa-se um claro aumento da
nebulosidade e intensificação de precipitação. Em todas as tempestades foram relatadas
trovoadas fracas ou moderadas, principalmente nas estações que se encontravam sob o núcleo
da tempestade, com chuva em inúmeras estações. A Figura 40 demonstra a comparação entre
a metodologia de análise de imagens de satélite, apresentada neste trabalho, e cartas synop,
relativas ao caso iniciado dia 21/10/2010. Nessa comparação pode-se identificar a
intensificação de precipitação e condições adversas da atmosfera com o desenvolvimento da
tempestade .

87

Figura 40 - Comparação entre a técnica desenvolvida e cartas Synop dos dias 21-22/10/2010 as 18, 00 e 12
respectivamente UTC.

Observando apenas uma estação, durante a passagem de uma tempestade, pode-se
notar as variações da atmosfera causadas pelo SCM. Observando a estação de Resistência
(SARE), localizada no norte da Argentina próximo ao Paraguai, durante a passagem de um
jovem núcleo convectivo ainda em evolução, ocorrido no dia 29/10/2010, nota-se a variação
de nebulosidade e características das nuvens em curto período de tempo, figura 41 . Tal
tempestade foi uma das mais intensas observadas nesse trabalho.

88

Figura 41 - Análise horária das condições atmosféricas relatadas em código Synop pela estação SARE durante a
passagem de um jovem núcleo convectivo.

89

RADIOSSONDAGENS

Foram analisados dados provenientes de radiossondas das estações mais próximas de
onde os SCMs analisados estavam em atividade. Os dados foram obtidos na Universidade de
Wyoming através do site (http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html) .
Esses dados possuem distribuição temporal de doze horas. Esse espaçamento de tempo
entre cada lançamento de radiossonda dificultou o estudo de SCMs, uma vez que, em muitos
SCMs, o tempo total de atividade não é muito superior a esse período. Além disso, a falta de
dados é muito comum e a malha de estações não é satisfatoriamente densa. Todos esses
fatores impossibilitaram a obtenção de um gráfico Skew-T durante a máxima atividade
convectiva dos Sistemas Convectivos de Mesoescala analisados. Porém, foi possível observar
padrões interessantes nas proximidades desses fenômenos.
Os gráficos analisados revelaram uma atmosfera bastante úmida. Em todos os casos,
foi observada uma camada profunda de umidade, geralmente entre 700 e 200 mb, veja figura
42. Também foi possível notar que após a passagem dos SCMs, a atmosfera perdia essa
característica, diminuindo o teor de umidade, preferencialmente, de níveis mais baixos a
níveis superiores, veja figura 43. Embora a análise dos níveis de CAPE não se apresentou
favorável à convecção profunda, os índices SWET sempre mostraram valores superiores a
150 e algumas vezes superiores a 300, indicando uma atmosfera favorável às tempestades
moderadamente severas, a severas. Em adição a isso, muitas vezes o índice Total Totals
apresentou valores superiores a 44 indicando possibilidade de convecção.

90

Figura 42 - Gráficos Skew-T das estações de Porto Alegre, Uruguaiana e Florianópolis durante três casos analisados.

91

Figura 43 - Gráficos Skew-T para a estação de Florianóplis dos dias 22 as 12Z e 23 00Z e 12Z.

92

4.4 LIMITAÇÕES

Devido ao fato de a abordagem desenvolvida por esse trabalho ser derivada de
imagens de satélite e saída de modelos numéricos, limitações individuais desses parâmetros,
como: resolução espectral, espacial, temporal erro de paralax dentre outros, são transmitidas
para a metodologia. Além dessas limitações que ficam subentendidas, foi encontrada uma
limitação da técnica, como um todo.
Na etapa de comparação entre as temperaturas do canal IR 10.8

e a temperatura de

tropopausa a diferença de resolução espacial é compensada, mas a resolução temporal não,
embora seja possível realizar interpolação. A temperatura de tropopausa possui a resolução de
6 horas, enquanto as imagens de satélite possuem resolução de 15 minutos. Embora não haja
grande variação da temperatura de tropopausa nesse período, esse fato não deixa de ser uma
limitação para essa abordagem. Inclusive, foi esse parâmetro que apresentou falha em certas
circunstâncias. Em três casos a diferença IR10.8

-PNT não apresentou resultados

satisfatórios, revelando áreas onde os outros parâmetros não concordavam ou até mesmo áreas
maiores do que a diferença de temperatura entre WV-IR. Essa característica era observada
principalmente, em casos ocorrentes em latitudes altas. Ver figura 44. Mas embora isso
aconteça, as falhas se apresentavam evidentes, podendo facilmente serem compensadas de
forma visual, mesmo que o visualizador não possua vasta experiência.

Figura 44 - Figuras dos casos 1, 4 e 3 respectivamente onde a técnica não apresentou resultados satisfatórios.

93

4.5 Estudo de Casos

Para melhor entendimento da abordagem e sua aplicabilidade, será apresentada, nas
próximas seções, uma análise completa dos três casos que apresentaram maior variabilidade
quando comparados ao conjunto restante dos SCMs selecionados.
A primeira análise é feita para o caso ocorrido no dia 14 de outubro de 2010, pois de
acordo com a abordagem desenvolvida, foi o caso que mostrou menor intensidade. Os outros
dois casos foram escolhidos por apresentarem clássicas características das duas principais
subcategorias dos Sistemas Convectivos de Mesosescala. O caso do dia 28 de novembro de
2010 foi um típico caso de Complexo Convectivo de Mesoescala, e o caso do dia 19 do
mesmo mês apresentou características distintas de Um Sistema Convectivo Persistente e
Alongado.
O objetivo dessa análise detalhada é buscar possíveis relações entre padrões sinóticos
do ambiente em que elas se desenvolveram e as diferenças apresentadas pelas tempestades
quando aplicado a metodologia. Com isso, será possível validar, ainda mais, a metodologia e
também identificar indícios para futuros temas de estudo.

Caso 14 de Outubro

O caso 5 teve início na noite do dia 13/10/2010 às 23:00 UTC e pela análise de
temperatura de brilho do canal IR 10.8
14.

, atingindo sua máxima intensidade às 02:45 do dia

O período de maior intensidade desse sistema foi atingido muito próximo ao

aparecimento da tempestade. Nesse período o sistema atingiu temperaturas inferiores a -70°C,
essas características indicam forte atividade convectiva. Sua máxima extensão foi atingida por
volta das 07:00 UTC. A tempestade esteve ativa por 16h.
A tempestade se desenvolveu na região oeste da Argentina, próximo à cordilheira dos
Andes, sobre um máximo local de umidade, o que é representado pela coluna total de vapor
d'água. Observa na figura 45 sua localização durante evolução.

94

Figura 45 - Figura que representa a análise da localização em que se desenvolveu a tempestade e seu deslocamento.
Está representada a topografia local, total coluna de vapor d'água e imagens do satélite Meteosat com mascara
aplicada à temperaturas inferiores a 233 K nos horário de 00, 06 e 12 UTC do dia 14 de outubro.

95

Em superfície, próximo de onde a tempestade se iniciou, está localizado um sistema de
baixa pressão bastante intenso. Pelos vetores de vento é possível observar que há uma forte
convergência no local, observar figura 46. Esse sistema perdeu intensidade e se alongou na
direção sudeste, formando um "corredor" junto a dois sistemas de alta pressão localizados ao
sul e sudeste. Nesses períodos, a tempestade apresentou deslocamento médio para leste
atingindo o estado do Rio Grande do Sul. A localização e desenvolvimento do sistema indica
a presença de efeito orográfico causado pela cordilheira e também pela topografia do estado
do Rio Grande do Sul, uma vez que a tempestade sofre leve intensificação ao se aproximar do
estado.

Figura 46 - Representação da superfície durante a ocorrência do Sistema Convectivo para 00, 06 e 12 UTC
respectivamente.

Pela análise da atmosfera, em diferentes níveis, é possível observar que a tempestade
se desenvolveu sob a presença do Jato Subtropical de Altos Níveis não muito intenso, durante
todo seu período de vida. Além disso, nota-se que na região onde a tempestade se inicia, está

96

localizada um forte máximo de umidade, provavelmente muito favorecida pela forçante
orográfica. Durante seu estágio de vida essa característica foi se dissipando, inclusive
sofrendo advecção de

um ar mais seco em suas ultimas horas de atividade. Essas

características podem ser observadas pela figura 47.

Figura 47 - Visualização em 3D, IR 10.8 realçado, isosurface 33 m/s e seção transversal vertical de umidade específica
aplicada ao longo da tempestade para os horários de 00, 06 e 12 UTC

97

A metodologia de detecção e monitoramento de convecção severa, apresentada por
esse trabalho, mostrou que, dos seus cinco parâmetros, a tempestade apresentou o parâmetro
de temperaturas positivas da comparação entre a temperatura de brilho entre os canais WVIR, além de valores inferiores a 233k do canal IR 10.8

.

A tempestade foi iniciada por dois focos convectivos que se iniciaram quase no
mesmo instante; Na comparação WV-IR era possível observar que a região localizada ao
norte, era mais intensa. A região convectiva está localizada na parte noroeste do Sistema e
durante seu desenvolvimento essa região se deslocou para o centro da tempestade e assim
logo atingiu seu estágio de dissipação. A evolução da tempestade por essa abordagem é
representada pelos figura 48 .

Figura 48 - Evolução da tempestade representada pela técnica de detecção e monitoramento de convecção severa
aplicada em seu estágio de iniciação, máxima intensidade e dissipação.

98

Caso 19 de Novembro

Este caso se iniciou a partir de um escudo de nuvem já bem definido, mas não muito
intenso. Possuía forma bastante alongada com orientação norte sul. No decorrer de algumas
horas a parte norte apresentou atividade convectiva mais intensa e assim se desenvolvendo em
um Sistema Convectivo Alongado e Persistente. Os primeiros indícios da formação de uma
tempestade apareceram às 08:45, próximos à fronteira oeste do Rio Grande do Sul. Por
algumas horas, esse sistema se manteve com pouca intensidade e, por volta dar 13:45, a
região norte da tempestade apresentou intensificação e poucas horas depois, forte atividade
convectiva. No decorrer do seu tempo de vida a tempestade modificou sua orientação norte
sul para uma orientação leste oeste, mas sem perder a característica de forma bastante
alongada. A tempestade esteve ativa por um tempo superior a 33h. Longo ciclo de vida é uma
das características principais dos SCPA.
Como pode ser observado na figura 49, a tempestade se desenvolveu em uma região
de pouca elevação de terreno, porém, cercado lateralmente por regiões mais altas. Essa
configuração facilitou o escoamento de baixos níveis, estabelecendo nessa região, uma
atmosfera rica em vapor d'água. Em baixos níveis era possível notar, em seu inicio, um
máximo de coluna vertical de vapor d'água localizada abaixo da região mais intensa do
escudo de nuvem. No decorrer de seu ciclo de vida, a tempestade sofreu deslocamento para
norte, e a configuração da coluna vertical de vapor d'água, vista no princípio do fenômeno, se
desfez. No estágio de dissipação, a tempestade perdeu intensidade e se agrupou com outros
escudos de nuvem menos intensos e sem forma aparente.

99

Figura 49 - Representa a topografia local, total coluna de vapor d'água e imagens do satélite Meteosat com mascara
aplicada à temperaturas inferiores a 233 K nos horário de 18, 00, 06, 12 e 18 UTC dos dias 19 e 20 de novembro.

Em superfície era possível notar uma grande região com baixas pressões. A noroeste
de onde se desenvolveu o sistema estava presente a baixa climatológica do Chaco, com
pressões a baixo de 1000 hPa. Na região onde se desenvolveu o sistema havia um mínimo
local de pressão, com isóbara fechada de 1005 hPa, além disso, a orientação do vento no local
era de sul para norte, que acoplado ao movimento ocasionado pelo sistema de baixa pressão
mais intenso, criou uma zona de convergência. ver figura 50.

100

No decorrer do ciclo de vida do fenômeno, o mínimo local de pressão se desfez, assim
enfraquecendo a corrente sul para norte e fortalecendo uma corrente leste oeste. Muito
provavelmente, por esse motivo, a tempestade sofreu a variação de orientação em seu escudo
de nuvem. Além disso, a baixa do Chaco

perdeu intensidade, com isso diminuindo o

gradiente de pressão e, consequentemente, fazendo com que os ventos locais se tornassem
fracos. Todas essas características favoreceram para dissipação do SCPA.

Figura 50 - Representação da superfície durante a ocorrência do Sistema Convectivo para 18, 00, 06, 12 e 18 UTC dos
dias 19 e 20 de novembro respectivamente.

101

Pela análise da atmosfera em diferentes níveis, nota-se que o SPCA se desenvolveu em
uma região rica em umidade. O Jato Subtropical de Altos Níveis estava bem estabelecido
sobre a tempestade na fase de inicio. A maior concentração de umidade estava na região oeste
da tempestade, onde se desenvolviam os novos focos convectivos que alimentavam a
tempestade. Com o seu deslocamento, novas regiões convectivas não se desenvolveram e a
tempestade se desfez. Ver figura 51.

Figura 51 - Visualização em 3D, IR 10.8 realçado, isosurface 33 m/s e seção transversal vertical de umidade específica
aplicada ao longo da tempestade para os horários 18, 00, 06, 12 e 18 UTC dos dias 19 e 20 de novembro
respectivamente.

102

A metodologia de detecção e monitoramento de convecção severa captou claramente
os estágios da tempestade. A mesma se inicia por um escudo de nuvem já formado, com dois
principais focos convectivos. O foco posicionado a norte do sistema se intensifica e logo
apresenta temperaturas inferiores a temperatura de tropopausa. A tempestade continua a se
desenvolver com violenta atividade convectiva apresentando inúmeros pontos de
intensificação da comparação entre WV-IR quando comparadas ao tempo anterior. Essa
característica é apresenta pelas tempestades mais intensas dos casos testados pela técnica.
Além disso foi notado regiões que apresentavam ambas diferenças de temperaturas (IR 10.8
– PNT) inferiores a -6 K e (WV-IR) superiores a 4 K em grande parte do ciclo de vida
deste PECS. A abordagem captou bem o período de dissipação onde o fenômeno perdeu
intensidade e não mais apresentou temperaturas inferiores a da tropopausa. Veja figura 52

Figura 52 - Evolução da tempestade ocorrida entre os dias 19 e 20 de novembro captada pela técnica de
monitoramente de tempestades severas apresentado nesse trabalho

103

Caso 28 de Novembro

As primeiras tempestades apareceram por volta de 00 UTC do dia 28 de novembro,
próximo a Cordilheira dos Andes. Foram detectados vários núcleos convectivos, em meio a
estes, um núcleo se desenvolveu e logo formou um grande e intenso Sistema Convectivo de
Mesoescala. Logo depois das 4:30 UTC, esse sistema se dividiu em dois, um dos núcleos não
apresentou forma definida e nem convecção profunda e logo se dissipou; o outro continuou se
desenvolvendo e apresentou forma quase circular bem definida. A figura 53 mostra o
desenvolvimento do sistema e sua posição relativa à topografia do continente.

Pela análise

da coluna vertical de vapor d'água vista na figura, nota-se que a atmosfera no local em que a
tempestade estava ativa era rica em umidade e assim se manteve em todo seu período de vida.
Em superfície, caracterizado pela figura 54, observa-se a atuação de 2 grandes
sistemas de pressão, um de baixa pressão ao norte, e outro de alta pressão ao sul. Essa
configuração favoreceu o escoamento em baixos níveis, formando uma grande área de
convergência, no local da tempestade. O sistema de baixa pressão advectava ar mais quente e
instável enquanto o sistema de alta pressão, rico em um ar frio e estável, aprisionava o ar
favorável à tempestade na região central da Argentina. O Complexo convectivo formado se
manteve atuante enquanto essa configuração "dipolo" permanecia atuante.
Com o passar das horas, o sistema de baixa pressão perdeu intensidade e foi
sobreposto pelo de alta pressão, assim, a atmosfera que alimentava a tempestade foi
preenchida por um ar frio e seco, dando inicio ao estágio de dissipação do CCM. Em geral a
tempestade não obteve um tempo de vida muito longo, aproximadamente 15 horas, mas
quando esteve ativa, apresentou forte atividade convectiva, sendo uma das tempestades mais
intensas do grupo seleto para esse trabalho.

104

Figura 53 - Representa a topografia local, total coluna de vapor d'água e imagens do satélite Meteosat com mascara
aplicada à temperaturas inferiores a 233k nos horário de 00, 06, 12 e UTC do dia 28 de novembro.

105

Figura 54 - Representação da superfície durante a ocorrência do Sistema Convectivo para 00, 06, 12 e UTC do dia 28
de novembro.

106

A representação da atmosfera em vários níveis, mostra uma corrente de jato bem
estabelecida e bastante intensa durante o período atuante do CCM, ver figura 55. Também é
possível notar uma grande quantidade de umidade no local da tempestade, principalmente por
volta das 12 UTC, horário próximo àquele em que a tempestade atingiu sua maior extensão.
Por estas análises nota-se que a as tempestades são bastante influenciadas pela topografia
local que ajudam a estabelecer uma atmosfera quente e úmida, o que é essencial para a
ocorrência de tempestade com forte atividade convectiva.

Figura 55 - Figura 16 - Visualização em 3D, IR 10.8 realçado, isosurface 33 m/s e seção transversal vertical de
umidade específica aplicada ao longo da tempestade para os horários 00, 06 e 12 UTC do dia 28 de Novembro.

107

Aplicando a abordagem, por esse trabalho desenvolvida, fica claro que desde o
aparecimento das primeiras tempestades um foco convectivo ao meio de outros se mostrou
mais ativo em questão de convecção profunda. Desde o início, foram captadas temperaturas
positivas da diferença WV-IR e, em pouco tempo, já existiam indícios de que a tempestade
havia atingido a tropopausa, indicados pela temperatura negativa da comparação IR-NWP.
Em sua fase de máxima atividade, o CCM apresentou valores altos de limiares
indicativos de convecção profunda e todos os parâmetros da metodologia estiveram presentes.
Esses parâmetros foram perdendo intensidade e, gradativamente, deixando de existir e assim
indicando que a tempestade atingiu seu estágio de dissipação. As características apresentadas
pela abordagem desenvolvida podem ser observadas pela figura 56.

Figura 56 - Evolução da tempestade ocorrida no dia 28 de novembro captada pela técnica de monitoramente de
tempestades severas apresentado nesse trabalho

108

4.6 Combinação Entre Parâmetros e Função Intensidade.

Como a abordagem desenvolvida neste trabalho, busca caracterizar estágios e regiões
de maior intensidade em uma tempestade convectiva de grande escala, nos estágios de
máxima atividade de cada tempestade, foram realizadas duas análises de comparação. A
primeira comparando o canal IR10.8

com a diferença WV-IR (ver figura 57) e a segunda

comparando a diferença WV-IR com, a também diferença, IR-PNT (ver figura 58). Assim foi
possível captar os valores máximos de cada índice de convecção profunda utilizados na
técnica para cada SCM analisado. Essa comparação também observou regiões sem nuvens e
com nuvens sem desenvolvimento vertical.

Figura 57 - Análise de dispersão entre canal IR 10.8 e a diferença de temperatura WV-IR para o caso 3. Contorno em
azul identifica região de intensa atividade convectiva, contorno rosa marca regiões sem nebulosidade, e contorno
verde representa regiões de nuvem

109

Figura 58 - Análise de dispersão entre diferenças de temperaturas WV-IR e IR-PNT para o caso 3. Contorno em azul
identifica região de intensa atividade convectiva, contorno rosa marca regiões sem nebulosidade, e contorno verde
representa regiões de nuvens de pouco desenvolvimento vertical.

Por essa análise, nota-se que a região convectiva da tempestade foi muito bem
caracterizada por valores positivos de WV-IR, região em azul do gráfico da imagem. Além
disso, a mesma análise para regiões sem nebulosidade e com nebulosidade sem
desenvolvimento vertical, mostraram valores bem diferentes. Resultado muito parecido foi
encontrado na análise de dispersão entre as diferenças WV-IR e IR-PNT, onde, em regiões de
valores positivos de WV-IR estão presentes valores negativos de IR-PNT. Outra vez, a
comparação com a atmosfera sem nuvens ou com nuvens baixas, mostrou valores bem
diferentes aos observados na região de intensa atividade convectiva. Esses resultados indicam
que o valor superior de 8º para WV-IR, e inferior para diferença IR-PNT de -15° são
suficientes para caracterizar as mais intensas tempestades. Essa conclusão pode ser reforçada
pela tabela 8, onde estão expressos os valores encontrados na análise.

110

Tabela 8 - Resultado da análise de comparação para valores máximos dos diferentes índices de intensidade de
tempestade

WV-IR
Caso1
Caso2
Caso3
Caso4
Caso5
Caso6
Caso7
Caso8
Caso9
Caso10
Caso11
Caso12

IR-PNT
4.04
6.56
5.48
5.45
3
7.05
9.01
6.3
7.05
7.19
8.18
7.88

IR(K)
-11.88
-6.01
-14.38
-12.17
-0.1
-9.27
-17.31
-10.5
-6.58
-11.47
-14.92
-10.61

206.95
194.33
192.52
191.26
201.84
190.62
182.7
189.3
188.62
187.23
185.78
183.49

Os resultados encontrados nessa análise, ressaltam que, embora esses limiares
obtivessem ótima resposta de análise visual pelo produto desenvolvido, os índices entre sim
não entram em acordo. Por exemplo, comparando o caso 1 ao caso 5: Pela análise da
metodologia, o caso de numero 5 foi o menos intenso, e o único que não apresentou
visualmente temperaturas negativas da comparação entre IR-PNT. Se compararmos os índices
das comparações WV-IR e IR-PNT, nos dois casos, é possível notar que estão em acordo. O
caso 1 mostra valores mais positivos para WV-IR e mais negativos para IR-NWP. Se
compararmos apenas pela temperatura de brilho do canal IR, para o caso 1 a temperatura
mínima é 206,95 K, enquanto para o caso 5 é 201.84 K. Uma vez que a temperatura menor
do canal IR indica maior desenvolvimento vertical, isso mostra que, por esse parâmetro, o
caso 5 foi mais intenso e, consequentemente, não está de acordo com os outros dois
parâmetros. Comparando, agora, o caso 4 ao caso 8, observamos que um padrão parecido
acontece, mas dessa vez, o parâmetro que não está em consenso é a diferença IR-PNT. Essa
característica fica ainda mais clara quando observada em forma gráfica. ver gráfico.

111

TEMPERATURA

Análise das Tempestades
20
0
-20
-40
-60
-80
-100
-120
Caso1 Caso2 Caso3 Caso4 Caso5 Caso6 Caso7 Caso8 Caso9

Caso1 Caso1 Caso1
0
1
2

IR(C)

-66.2 -78.82 -80.63 -81.89 -71.31 -82.53 -90.45 -83.85 -84.53 -85.92 -87.37 -89.66

WV-IR

4.04

5.45

3

7.05

IR-PNT -11.88 -6.01 -14.38 -12.17

6.56

5.48

-0.1

-9.27 -17.31 -10.5

9.01

6.3

7.05

7.19

8.18

7.88

-6.58 -11.47 -14.92 -10.61

A comparação entre os três parâmetros, é mais eficiente do que, apenas, a análise de
intensidade de uma tempestade por um parâmetro individual. Isso indica que a análise das
tempestades e a comparação entre elas, seria melhor efetuada se fosse criado um índice de
temperatura que indicasse a intensidade da tempestade, levando em consideração os três
parâmetros.
Observe o gráfico acima, valores em roxo escuro representam as diferenças de
temperatura. Quanto maior for a coluna gerada pelos valores positivos da diferença de
temperatura dos canais WV-IR e por valores negativos da diferença entre o canal IR 10.8
e pela temperatura de tropopausa (IR-PNT), mais intensa pode ser considerado a tempestade.
Baseado nessa ideia, foi desenvolvido uma simples função matemática:

A tabela exibe os resultados da aplicação da formula aos índices da tabela 9.

112

Tabela 9 - Resultados da aplicação da função intensidade nos índices dos três parâmetros obtidos pela análise de
disspreção.

INTENSIDADE (K)
191.03
181.76
172.66
173.64
198.74
174.3
156.38
172.5
174.99
168.57
162.68
165

Caso1
Caso2
Caso3
Caso4
Caso5
Caso6
Caso7
Caso8
Caso9
Caso10
Caso11
Caso12

Pelos resultados da tabela, nota-se que na utilização da função Intensidade, foi
possível criar um valor de temperatura que utilizasse os três principais parâmetros da
metodologia criada, para facilitar a discriminação da tempestade mais intensa. Pode-se notar
que a ambiguidade observada quando analisado os três parâmetros individualmente, foi
sanada, assim podendo claramente comparar o caso 1 ao caso 5 e, sem a menor dúvida,
concluir que o caso 1 foi mais intenso. A função Intensidade pode ser diretamente aplicada a
uma imagem de satélite (ver figura 59) obtendo um resultado mais eficiente do que apenas as
temperaturas do canal IR 10.8

.

113

Figura 59 - Comparação entre imagem do canal IR 10.8 (superior) e imagem com a aplicação da função intensidade
(inferior).

114

A figura acima exibe uma comparação entre a imagem do canal infravermelho IR 10.8
e a imagem com a aplicação da função Intensidade. Em ambas as imagens estão exibidas
a mesma variação de temperatura, de 0 a 300 k e estão realçadas de acordo com, exatamente,
a mesma escala de cor. Pela imagem, nota-se que com a aplicação da função Intensidade,
regiões de convecção mais profunda são melhor representadas do que aquelas observadas
apenas pelo realce do canal IR 10.8

. Um outro fator positivo da aplicação dessa função,

em estudos de tempestades severas, fica claro quando comparamos as duas imagens em busca
de nuvens baixas. A imagem com a função aplicada descarta nuvens com pouca atividade
convectiva, assim mantendo em questão apenas regiões de interesse. A figura 60 mostra a
mesma comparação para a análise de um SCM.

Figura 60 - Comparação entre imagem do canal IR 10.8 (esquerda) e imagem com a aplicação da função intensidade
(direita) com a mesma escala de cores representando um SCM.

Nas duas imagens, a função foi aplicada sem qualquer tipo de limitação aos limiares
de temperatura contidos na equação. Fazendo a aplicação de limiares que comportam
convecção profunda (IR<233k, WV-IR>0 e IR-PNT<-2) a imagem resultante seria apenas
regiões onde tais limiares estão presentes, ou seja, região de maior atividade convectiva. A
função, dessa maneira, poderia ser utilizada para resaltar as regiões convectivas de
determinados sistemas. Assim, as imagens poderiam ser exibidas com uma escala de cor para
regiões convectivas e outra para região estratiforme, como mostrado na figura 61.

115

Figura 61 - Comparação entre a função intensidade com limites de limiares (a) e sem a aplicação de limites(b).
Sobreposição da função intensidade com a aplicação de limites de limiares sobre o canal IR 10.8 (c) e sobre a função
sem limiares (d)

4.7 Característica Distintas da Comparação IR-PNT

A comparação entre a temperatura do canal IR 10.8

e a temperatura de tropopausa

se mostrou eficiente em discriminar a região de máxima atividade convectiva, assim
ressaltando o núcleo do sistema, principalmente em regiões onde essa comparação é mínima e
com presença de altos valores da diferença de temperatura WV-IR.
Analisando as imagens referentes a essa comparação, foi possível notar, em casos mais
intensos, cercado por regiões de mínima temperatura de IR-PNT (< -9º), há o
desenvolvimento de uma pequena região onde valores máximos limites para aplicação de
realce de cores, não eram atingidos. Sendo assim, representados pela ausência de cores.

116

Quando observado, esse padrão apresentou curto período de atuação, em torno de 1h, e
ao se esvanecer, era notado um rompimento da região realçada, iniciando de fora para dentro
do núcleo convectivo. Veja figura 62.
Tal característica observada, pode ser indicativo de padrões de velocidade e direção do
vento interessantes. A região onde inicia o rompimento da área realçada, pode indicar forte
intrusão de ar estável sobre o núcleo do sistema. Essa hipótese ainda é sustentada pelo fato
que as regiões realçadas, teoricamente, indicam o topo da nuvem. De qualquer forma não é
possível obter uma conclusão precisa sem um estudo específico com auxílio de ferramentas
nas quais esse trabalho não possui.

Figura 62 - Estimativa do núcleo de um sistema convectivos de mesoescala representado por valores inferiores a -2º da
diferença IR-PNT, para dois casos distintos. As setas indicam as regiões onde se iniciaram o rompimento da área
realçada.

117

5. CONCLUSÕES
5.1 Visão Geral

Neste trabalho, foi criada uma abordagem de detecção e monitoramento de
tempestades severas, que visa a determinar regiões de convecção mais ativa em tempestades
de grande escala e estimar, de forma simples e direta, o estágio convectivo que tal célula se
encontra. Além de fornecer informações importantes que podem favorecer o monitoramento e
a previsão de curto prazo. Esta abordagem foi baseada em metodologias de detecção de
"overshooting tops", que são as regiões de maior ascensão vertical de uma nuvem e,
consequentemente, regiões onde a convecção é mais intensa. A forma de visualização da
metodologia foi inspirada na ferramenta automática, desenvolvida pelo serviço meteorológico
da Força Aérea Italiana, chamada Nefodina (DYNAmic NEFOanalisys). A técnica criada
utilizou dados do satélite Meteosat-9 e dados de temperatura da tropopausa oriundos de saídas
de modelos de previsão numérica do tempo (PNT), e foi desenvolvida utilizando a quinta
geração do software Man Computer Interactive Data Access System, McIDAS-V.
O produto é resultado de cinco parâmetro de detecção de convecção severa, sendo três
principais e dois secundários. O primeiro parâmetro é apenas a visualização do canal IR 10.8
aplicado um filtro para apenas exibir regiões que apresentam temperaturas inferiores a
233 K. O segundo parâmetro é caracterizado por valores positivos entre a diferença de
temperatura dos canais WV 6.2

e IR 10.8

. A comparação entre as temperaturas do

canal IR 10.8 e temperatura da tropopausa, além de representarem regiões onde a convecção é
extremamente intensa, também transmitem implicitamente uma noção de altitude atingida
pela tempestade, uma vez que as temperaturas do canal IR são inferiores a da tropopausa.
Assim, temperaturas de pelo menos 2º mais frias caracterizam o terceiro parâmetro da técnica
apresentada. O quarto parâmetro, e o primeiro dos parâmetros secundários, é representado por
regiões onde a diferença de temperatura WV-IR se tornou mais positiva, em pelo menos três
graus, quando comparados a imagem do tempo anterior. O último parâmetro é a
discriminação de regiões da tempestade que apresentam, conjuntamente, valores de WV-IR
superiores a 4º e IR-PNT inferiores a -6°.
Após a criação dessa metodologia, baseada em comparação de canais e temperaturas
provenientes de PNT, a mesma foi submetida a testes. A sua performance foi colocada à

118

prova em base das maiores tempestades convectivas, os Sistemas Convectivos de Mesoescala.
Para selecionar os casos, foi feita uma varredura nas imagens de satélite, do período de
setembro a dezembro de 2010. Como o objetivo dessa fase era determinar a performance da
metodologia, para caracterizar os SCMs foi utilizado a definição mais abrangente para esses
sistemas, ou seja, um sistema de nuvens de convecção profunda que produz uma contínua
área de precipitação (~100) km em escala horizontal. Utilizando essa definição, foram
selecionados um total de doze casos, de diferentes formados, e principalmente. diferentes
intensidades. Os SCMs escolhidos foram analisados apenas pelas temperaturas do canal
IR10.8

para que pudessem ser definidas suas fases de iniciação, de máxima intensidade e

dissipação. Esse processo foi efetuado para separar as fases que o sistema mostrava maior
variabilidade. O produto desenvolvido então foi submetido a essas fases dos SCM.
A metodologia de detecção e monitoramento de tempestades severas aqui
desenvolvida, mostrou ótimo desempenho em sua fase de testes, conseguindo dividir o SCM
em região de pouca, média e extrema atividade convectiva. Além disso, foram observadas
características distintas em cada estágio da tempestade e variações dessas características
dependentes da intensidade do sistema.
No estágio de iniciação, a técnica foi capaz de diferenciar tempestades que vieram a se
tornar extremamente intensas, desde a aparição dos primeiros focos convectivos. Tais
tempestades apresentaram a característica de altos valores positivos, da diferença de
temperatura WV-IR, em quase toda a região ocupada por esse parâmetro, exibindo assim,
uma intensa e chamativa cor verde clara. Tal característica esteve presente, quase que
exclusivamente, no estágio de iniciação das tempestades extremamente intensas. Além disso,
os outros parâmetros da técnica estiveram presentes ainda nesse estágio.
Os estágios de máxima intensidade mostraram índices mais altos de indicação de
convecção profunda, caracterizados por valores positivos da comparação WV-IR e valores
negativos para IR-PNT. Apesar da diferença de temperatura WV-IR apresentar valores mais
altos do que qualquer outro estágio, também apresentou uma maior amplitude entre os valores
positivos, assim, exibindo valores relativos a toda tabela de cores aplicada. Essa característica
é diferente da exibida no estágio de iniciação no qual, embora os valores não fossem tão altos,
estes apresentavam menor variação, e dessa forma era observado a preferência por apenas
uma cor que se sobressaía. Outra característica dessa fase, é que nela, o parâmetro secundário

119

de regiões onde conjuntamente estavam presentes valores, de WV-IR superiores a 4º e IRPNT inferiores a -6°, apresentaram a maior área, indicando uma maior atividade convectiva.
O Estágio de dissipação pode ser bem definido pela técnica apresentada, uma vez que,
regiões marcadas pelos quatro primeiros parâmetros mostraram gradativa diminuição até sua
total extinção, ou apenas exibindo regiões com temperaturas do canal IR 10.8

inferior a

233k.
A análise de regiões que apresentaram violento aumento da comparação WV-IR,
quando comparados ao tempo anterior, não apresentou preferência por nenhum estágio
definido da tempestade, mas quando esteve presente, foi um bom indicativo de rápida
intensificação.
Esta metodologia mostrou grande vantagem quando utilizada, e apenas única limitação
observada em regiões de latitudes preferencialmente mais elevadas. A comparação entre
IR10.8 e PNT não apresentou resultados satisfatórios em alguns casos, mostrando áreas onde
os outros parâmetros não concordavam, ou até mesmo, áreas maiores do que a diferença de
temperatura entre WV-IR. Embora existente, quando presente essa limitação é de fácil
percepção, assim podendo ser relevada pelo usuário, mesmo que ele possua pouca
experiência, não prejudicando o objetivo da análise.

5.2 Sugestões

5.2.1 Classificação de tempestades.

A abordagem de análises de atividade convectiva severa desenvolvida mostrou
evidentes diferenças entre as tempestades testadas, de forma mais clara e com maior número
de informações do que apenas a técnica de temperatura de brilho. Essas diferenças poderiam
ser utilizadas para classificação de tempestades. De acordo com o aparecimento desses
parâmetros poderia ser criado três classes:

120

CLASSE 1:
Seria caracterizado classe 1 as tempestades que apresentaram apenas os dois primeiros
parâmetros, temperaturas de brilho do canal IR 10.8
positivas da diferença WV 6.2

e IR 10.8

inferiores a 233k e temperaturas

. Assim entrariam nessa classe tempestades

de convecção profunda de baixa intensidade.
CLASSE 2:
Nesta classe estariam as tempestades que além de apresentar os dois parâmetros
descritos acima, ainda apresentariam valores de no mínimo 2º negativos da comparação IRPNT. Assim as tempestades aqui classificadas seriam tempestades obviamente mais intensas
do que as da classe 1.
CLASSE 3:
Seria classificada como classe 3 a tempestade que além de apresentar os três
parâmetros primários, ainda estivesse presente regiões que apresentaram conjuntamente
valores de WV-IR superiores a 4º e IR-PNT inferiores a -6°. Assim, tempestades aqui
classificadas seriam as mais intensas.
Além da classificação por presença dos parâmetros da técnica, a função Intensidade
desenvolvida pode ser de grande auxílio para classificar e comparar diferentes formas de
tempestades severas.

5.3 Considerações finais.

A metodologia de identificação e monitoramento de tempestades severas é
extremamente eficiente em diferenciar tempestades extremamente severas de tempestades de
moderada atividade convectiva. A determinação de pequenas áreas que apresentam maior
atividade convectiva pode ser extremamente útil para monitoramento hidrológico, defesa
civil, agropecuária, etc.
Esta técnica desenvolvida foi aplicada diretamente a casos conhecidos de Sistemas
Convectivos de Mesoescala em uma região delimitada.

A aplicação em tempo real e

utilizando toda resolução espacial e temporal do Meteosat pode ser muito vantajosa para

121

centros operacionais de regiões onde constantemente são atingidas por tempestades muito
intensas. Inclusive para melhores resultados, centros operacionais podem utilizar a
visualização conjunta da saída da nova abordagem e da imagem de satélite do canal IR10.8
aplicado a função Intensidade. Essas duas maneiras de visualização, usadas de forma
conjunta, podem favorecer, ainda mais, o monitoramento de atividade convectiva extrema.
Este trabalho serviu para mostrar algumas vantagens e aplicações da técnica, mas
outros estudos podem resaltar novas aplicações dessa ferramenta. Estudos de caso mostraram
que podem existir relações entre sistemas sinóticos e determinados parâmetros utilizados na
técnica desenvolvida, mas para maior confiabilidade devem ser efetuados estudos mais
conclusivos.
A opção por basear a fase de testes em SCMs foi feita devido ao fato desses serem as
maiores tempestades convectivas, mas a utilização da técnica em estudos de outros sistemas
meteorológicos que geram convecção severa pode resultar em informações vantajosas. Os
resultados podem ser ainda mais satisfatórios quando aplicado em sistemas de grande escala
que geram diversas tempestades com diferentes intensidades, como Zonas de Convergência
Intertropical e do Atlântico Sul.

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