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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA
CARLOS DENYSON DA SILVA AZEVEDO
ANÁLISE DA ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÃO PR-TRMM DURANTE A
ESTAÇÃO CHUVOSA PARA OS ESTADOS DE ALAGOAS E SERGIPE
Maceió
2015
CARLOS DENYSON DA SILVA AZEVEDO
ANÁLISE DA ESTIMATIVA DE PRECIPITAÇÃO PR-TRMM DURANTE A
ESTAÇÃO CHUVOSA PARA OS ESTADOS DE ALAGOAS E SERGIPE
Dissertação apresentada ao Programa de PósGraduação em Meteorologia da Universidade
Federal de Alagoas, como requisito parcial para
obtenção de grau de Mestre em Meteorologista.
Orientador: Prof. Dr. Frederico Tejo Di Pace
Maceió
2015
Catalogação na fonte
Universidade Federal de Alagoas
Biblioteca Central
Divisão de Tratamento Técnico
Bibliotecária Responsável: Helena Cristina Pimentel do Vale
A994a
Azevedo, Carlos Denyson da Silva.
Análise da estimativa de precipitação PR-TRMM durante a estação chuvosa
para os estados de Alagoas e Sergipe / Carlos Denyson da Silva Azevedo. –
2015.
93 f. : il.
Orientador: Frederico Tejo Di Pace.
Dissertação (mestrado em Meteorologia) – Universidade Federal de Alagoas.
Instituto de Ciências Atmosféricas. Maceió, 2014.
Bibliografia: f. 88-92.
Apêndices: f. 93.
1. Precipitação (Meteorologia). 2. Sensoriamento remoto. 3. Precipitação –
Nordeste, Brasil – Estimativa. 4. Satélites meteorológicos. 5. Sensor PR-TRMM.
I. Título.
CDU: CDU: 551. 501.86(812/813)
A minha família,
Pai, Mãe e Noiva, este dedico...
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus acima de tudo, por seu meu amigo e me proporcionar tantas
maravilhas.
A minha querida Mãe Isabele Azevedo, sempre guerreira em defender sua família e
demostrar seu amor sincero para com os mesmos. Ao meu Pai Carlos Frazão de Azevedo, que
sempre me manteve calmo durante esses anos de mestrado e pelo homem da família que ele é.
A minha querida Irmã Karla Azevedo, que mesmo com nossas diferenças sempre cuidamos
um do outro. A minha linda Noiva Elaine Roque que manteve lúcido e vivo durante esses dois
anos tão importantes e felizes na minha vida, ajudando e me tranquilizando durante a
realização deste trabalho. E pela confiança e amor em dividir sua vida comigo, além de minha
amada, é minha melhor amiga e eterna paixão.
A pessoa que contribuiu imensamente para meu crescimento, tanto no pessoal e
profissional, meu orientador Prof. Dr. Frederico Tejo Di Pace, que nestes anos, durante a
graduação e mestrado, foi mais que um grande educador e amigo para mim, foi um verdadeiro
Pai.
Ao Prof. PhD. Daniel Alejandro Vila que me acolheu em meus estudos e me
direcionou, compartilhando seus valiosos conhecimentos, que foram de tal importância para a
realização deste trabalho, a quem tenho estima admiração e apreço.
Ao M.e Ramon Braga, a quem devo muito do que aprendi durante minha ida ao INPE,
sempre sincero e com palavras de forte efeito motivador para a realização deste trabalho. E ao
M.e Rômulo Oliveira pelos ensinamentos passados e por ter sido um dos principais
propulsores para minha participação durante o Encontro dos Alunos de Pós-Graduação do
INPE, uma das mais valiosas atividades realizadas durante o PROCAD. A participação destas
duas pessoas foi de fundamental importância para a realização deste trabalho.
Ao professor Prof. Dr. Ricardo Amorim por ter aceitado a fazer parte da banca
avaliadora deste trabalho, e também pela contribuição em correções e sugestões para o mesmo
e pelo incentivo prestado.
A Professora e Coordenadora da Pós-Graduação em Meteorologia na UFAL Prof. Dr.
Luciene Melo, que sempre se manteve presente e por ter sido uma grande facilitadora da
minha participação no programa PROCAD.
Aos meus professores nas aulas de mestrado, em especial aos professores Dr. PhD.
Luiz C. Molion, Dr. Natália Fedorova, Dr. Vlademir Levi e Dr. Roberto Lyra, que me fizeram
compreender em que etapa da vida acadêmica eu estou e pelos conhecimentos passados.
Aos meus irmãos Emerson Damasceno, Aribert Milhahn e Marshall por
compartilharmos, durante seis anos, nosso aprendizado na Meteorologia, sempre me dando
forças para continuar. Profissionais a quem admiro muito.
Aos irmãos de Banda, meu primo Waneverson Azevedo, Samário Lino e Wagner
Tavares que proporcionaram momentos de grande descontração e felicidade.
Aos primos Fabio Bispo, Fabiana Bispo, Marinilton Melo, Gil de Sá, Maria e Ruan.
Grandes motivadores e companheiros em horas difíceis nessa jornada no mestrado.
Aos parceiros do laboratório Thomás, Dimas e Jéssica, por todos os “debates”
científicos e momentos de descontração. Pessoas que me deram suporte em muitos momentos
difíceis e trabalhosos.
Aos meus Amigos que conheci na UFAL, em especial a Kedyna, Maryana, Renato,
Juliete, Dany, Diva, Jefferson, Ana, Fabiano, Rodolfo, Lelo, Leandro, Anselmo, e outros que
não lembro no momento.
A todo o pessoal que me acolheu no INPE, professores Nelson Ferreira, Simone
Sievert, Dirceu Herdies, a Mayra, Bruno, Vinicius, Valesca, Mauro, Dias, Rafael, Rayonil,
Francisco, Davi, Henrique, Rayana, Liviane, Alan, Diogo, Roberto, Antony, Caetano e
Cristiano.
A uma das melhores bandas de heavy metal do universo, o IRON MAIDEN por suas
canções conseguirem me tranquilizar em momentos de muita tensão.
A UFAL por seis anos de muito enriquecimento interior. Minha segunda casa. Ao
INPE por me acolhido. E a CAPES pela bolsa de estudos.
A todos meu eterno obrigado!
RESUMO
A precipitação é uma das variáveis mais importantes e difíceis de mensurar para a região
tropical, principalmente a costa leste do Nordeste Brasileiro (NEB), onde estão localizados os
Estados de Alagoas (AL) e Sergipe (SE) devido à grande carência de estações pluviométricas.
A estação chuvosa para a costa leste do NEB é de Abril a Agosto e entre os principais
mecanismos que influenciam em sua precipitação estão os distúrbios ondulatórios nos ventos
Alísios, os efeitos de brisa e resquícios de frentes frias. Contudo a região está sobe uma zona
de subsidência devido a sua adjacência com a região Amazônica, resultando que as maiorias
das chuvas sejam oriundas de nuvens da quais a fase de gelo não contribuam
significantemente em sua precipitação, nuvens convectiva de topo quente (WRC) e
estratiforme (STR). Técnicas de sensoriamento remoto (SR) têm sido utilizadas para detecção
espacial de chuva ao redor do globo. Entretanto a maioria das técnicas de SR não é eficaz na
recuperação de chuva para WRC e STR, porque se baseiam no topo das nuvens, e são voltadas
para nuvem convectiva de topo frio (CNV). Um marco na estimativa da precipitação por SR
ocorreu com o lançamento do radar Precipitation Radar (PR) a bordo do satélite Tropical
Rainfall Measuring Mission (TRMM), porque com o uso de microondas ativas é possível
recuperar a precipitação abaixo da superfície da nuvem sem interferência de ecos de
superfície, ideal para as WRC. O objetivo desta pesquisa foi realizar uma análise da estimativa
da precipitação durante a estação chuvosa nos Estados de AL e SE utilizando o sensor PRTRMM para o período 2004-2013. Com este propósito foram coletados a lat e lon de cada
pixel para cada passagem do TRMM, e posteriormente foram passados para uma matriz com
ponto de grade 0.25°X0.25°, que abrange a área de 8-12°S e 40-35°O. A priori foi realizada a
classificação dos tipos de nuvens precipitantes na região utilizando a metodologia proposta
por Awaka et al. (1997). A posteriori foram adotadas diferentes relações entre refletividade do
radar e a taxa de precipitação (Z-R) propostas na literatura, uma geral encontrada por
Marshall-Palmer (1948) (Z-R MP) e específicas para a região desenvolvidas por Tenório et al
(2010) (Z-R TEN), além da estimativa pelo PR-TRMM; para estimar a precipitação mensal
cada mês e a média mensal para 2004-2013, o ciclo diário da precipitação usando os
intervalos das 00-06h, 06-12h, 12-18h e 18-00h (horário local) e a contribuição dos tipos de
precipitação, durante a estação chuvosa. Posteriormente foi feita a comparação entre as taxas
de precipitação mensais estimadas pelas Z-R propostas e obtidas pelas estações
meteorológicas automáticas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) condicional a
passagem do TRMM calculando o coeficiente de correlação e a distribuição da frequência
acumulada entre as duas variáveis. Foi possível a análise da estimativa da precipitação durante
a estação chuvosa em AL e SE utilizando dados do PR-TRMM. Assim como, uma breve
análise climatológica da precipitação durante 2004-2013, mostrando aproximações
satisfatórias quanto a variabilidade sazonal da precipitação descrita na literatura. Fora
computada a média mensal da precipitação e sua variabilidade interanual, e na comparação
como os dados de superfície a Z-R TEN mostrou melhor desempenho tanto nas zonas do
litoral, transição e semiárido. Foi recuperado o ciclo diário da precipitação e observou-se que
sua distribuição espacial e temporal varia durantes os meses da estação chuvosa, as
precipitações durante a manhã nos últimos meses da estação se concentra mais ao litoral
diferentemente dos primeiros meses. Os feitos de brisas foram observados no ciclo diário da
precipitação, sendo que a brisa noturna conflui com a convergência de umidade transportada
pelos ventos Alísios. As nuvens WRC contribuem 45%, no início da estação chuvosa, a 80%,
no fim da estação, para as chuvas na região. Diante dos resultados o PR-TRMM, mesmo com
baixa resolução temporal, mostrou-se como sensor em potencial para a estimativa da
precipitação sobre os Estados de AL e SE.
Palavras-chaves: Precipitação (Meteorologia). Sensoriamento remoto. Precipitação –
Estimativa. Satélite. Radar. Nuvens.
ABSTRACT
Precipitation is one of the most important variable and difficult to measure for the tropical
region, especially east coast of Northeast Brazil (NEB), where are located the states of
Alagoas (AL) and Sergipe (SE) due to the great lack of rainfall stations . The rainy season for
the east coast of the NEB is from April to August and between the main mechanisms that
influence in their rush are the wave disturbances in the trade winds, the effects of breeze and
remnants of cold fronts. However the region is climbs a subsidence zone due to its adjacency
to the Amazon region, with the result that the majority of the rains are coming from clouds of
which the ice phase does not contribute significantly in their rush, hot top convective clouds
(WRC) and stratiform (STR). Remote sensing techniques (SR) have been used for spatial
detection of rain around the globe. However most of the SR techniques is not effective in the
rain recovery for WRC and STR, because they are based on top of the clouds, they are geared
towards convective cloud cold top (CNV). A milestone in estimating precipitation SR
occurred with the radar Release Precipitation Radar (PR) on board the satellite Tropical
Rainfall Measuring Mission (TRMM), because the use of active microwave to retrieve the
precipitation below the cloud's surface without interference surface echoes, ideal for the
WRC. The objective of this research was to conduct an analysis of the estimated rainfall
during the rainy season in the AL and SE using TRMM PR-sensor for the period 2004-2013.
For this purpose were collected Lat and Lon of each pixel for each run TRMM, and were
subsequently passed to a matrix of grid point 0.25°x0.25°, which covers the area 8-12° S and
40-35° O. A priori was held the classification of types of precipitating clouds in the region
using the methodology proposed by Awaka et al. (1997). Subsequently were adopted different
relationships between the radar reflectivity and precipitation rate (Z-R) proposed in the
literature, a general found by Marshall-Palmer (1948) (Z-R MP) and specific for the region
developed by Tenório et al (2010) ( Z-R TEN), as well as estimated by the TRMM-PR; to
estimate monthly rainfall each month and the monthly average for 2004-2013, the daily cycle
of precipitation using the intervals between 00-06h, 06-12h, 12-18h and 18-00h (local time)
and the contribution of the types of rainfall during the rainy season. After, the comparison of
monthly rainfall rates estimated by the Z-R proposals and obtained by automatic weather
stations of the National Institute of Meteorology (INMET) conditional on passage of TRMM
calculating the correlation coefficient and the distribution of accumulated frequency between
the two variables. Could the analysis of estimated rainfall during the rainy season in AL and
SE using PR-TRMM data. As well as a brief analysis of climatological precipitation during
2004-2013, showing satisfactory approaches as the seasonal variability of rainfall reported in
the literature. Off computed the average monthly rainfall and its interannual variability, and
comparison as the surface data to ZR TEN showed better performance both in coastal areas,
transition and semiarid region. Was recovered the daily cycle of precipitation and it was
observed that its spatial and temporal distribution varies during their months of the rainy
season, rainfall during the morning in the last months of the season focuses more to the coast
unlike the first few months. The deeds of breezes were observed in the daily cycle of
precipitation, and the night breeze converges with the moisture convergence carried by trade
winds. The WRC clouds contribute 45% at the beginning of the rainy season, to 80% at the
end of the season for the rains in the region. Based on the results the TRMM PR-even with
low temporal resolution, it was shown as a potential sensor for estimating precipitation over
the states of AL and SE.
Keywords: Precipitation (Meteorology). Remote sensing. Precipitation - Estimate. Satellite.
Radar. Clouds.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Área de estudo, em destaque os Estados de Alagoas e Sergipe........................ 21
Figura 2 - Precipitação média anual (mm) calculada entre 1979-1995 com base em
análises diárias de precipitação no Brasil e em médias mensais para o
restante da América do Sul......................................................................
. 22
Figura 3 - Cumulos congestos A) crescendo a B) cumulonimbus, estrutura da bigorna C) e
D), gelo injetado na troposfera pela bigorna E) e bigorna na perspectiva de um
satélite F).............................................................................................
25
Figura 4 - Nuvem Nimbostratus........................................................................................ 26
Figura 5 - Interação de frequência em microondas sobre o Continente e o
Oceano.................................................................................................
29
Figura 6 - Torre do radar em Maceió – Alagoas – Brasil (9°33´3´S, 35°46´14”W), 25m
de altura, 104m de altitude....................................................................
Figura 7 - Área
de
estudo,
em
destaque
os
Estados
de
Alagoas
30
e
Sergipe.................................................................................................
34
Figura 8 - Distribuição das estações meteorológicas automáticas para os Estados de
Alagoas e Sergipe.................................................................................
36
Figura 9 - Estimativa da precipitação mensal a partir da Z-R PR-TRMM nos Estados
de Alagoas e Sergipe, durante a estação chuvosa no ano de 2004................... 47
Figura 10 - Estimativa da precipitação mensal a partir da Z-R Marshall-Palmer (1948) nos
Estados de Alagoas e Sergipe, durante a estação chuvosa no ano de 2004...... 49
Figura 11 - Estimativa da precipitação mensal a partir da Z-R Tenório et al (2010) nos
Estados de Alagoas e Sergipe, durante a estação chuvosa no ano de 2004...... 51
Figura 12 - Distribuição média precipitação mensal (mm/mês) para a estação chuvosa
na costa leste do NEB durante os anos de 2004 a 2013 de acordo com as ZR: A) PR-TRMM, B) Marshall-Palmer e C) Tenório et al (2010)................... 56
Figura 13 - Precipitação acumulada Normais 61-90 para o Estado de Alagoas................. 59
Figura 14 - Precipitação acumulada Normais 61-90 para o Estado de Sergipe.................. 59
Figura 15 - Precipitação média mensal no período de 2004 a 2013 na área de estudo...... 60
Figura 16 - Desvio da precipitação média mensal no período de 2004 a 2013.................. 61
Figura 17 - Estimativa da precipitação mensal a partir das Z-R PR TRMM A) e TEN B)
para os Estados de Alagoas e Sergipe, para estação chuvosa durante a seca
de 2012................................................................................................
63
Figura 18 - Estimativa da precipitação mensal a partir das Z-R PR TRMM A) e TEN B)
para os Estados de Alagoas e Sergipe, para os meses de Abril de Maio de
2009....................................................................................................
64
Figura 19 - Ciclo diário da média da precipitação mensal (mm) para o mês Maio
segundo as Z-R (1) PR-TRMM e (2) TEM nos intervalos: A) 09-15Z, B)
15-21Z, C) 21-03Z e D) 03-09Z durante o período 2004 – 2013..............
67
Figura 20 - Ciclo diário da média da precipitação mensal (mm) para o mês Julho
segundo as Z-R (1) PR-TRMM e (2) TEM nos intervalos: A) 09-15Z, B)
15-21Z, C) 21-03Z e D) 03-09Z durante o período 2004 – 2013..............
68
Figura 21 - Contribuição dos tipos de precipitações CNV A), STR B) e WRC C) para as
o mês de Abril no período de 2004 a 2013...................................................... 71
Figura 22 - Porcentagem do numero de observações de precipitação CNV A), STR B) e
WRC C) para mês de Abril no período de 2004 a 2013...........................
72
Figura 23 - Porcentagem da frequência de precipitações CNV, STR e WRC para a área
de estudo durante 2004 a 2013..............................................................
73
Figura 24 - Regressão linear da taxa de precipitação observada pela estação de COR
(AL), condicional a passagem do satélite TRMM, e a taxa de precipitação
acumulada a partir das Z-R: PR-TRMM A), MP B) e TEN C)..................
77
Figura 25 - Regressão linear da taxa de precipitação observada pela estação de PDI
(AL), condicional a passagem do satélite TRMM, e a taxa de precipitação
acumulada a partir das Z-R: PR-TRMM A), MP B) e TEN C).................
78
Figura 26 - Regressão linear da taxa de precipitação observada pela estação de PDA
(AL), condicional a passagem do satélite TRMM, e a taxa de precipitação
acumulada a partir das Z-R: PR-TRMM A), MP B) e TEN C).................
79
Figura 27 - Distribuição da frequência acumulada (CDF) da taxa de precipitação
observada pela estação de PDA (AL), condicional a passagem do satélite
TRMM, e a taxa de precipitação acumulada a partir das Z-R: PR-TRMM
A), MP B) e TEN C).............................................................................
80
Figura 28 - Distribuição da frequência acumulada (CDF) da taxa de precipitação
observada pela estação de PDI (AL), condicional a passagem do satélite
TRMM, e a taxa de precipitação acumulada a partir das Z-R: PR-TRMM
A), MP B) e TEN C).............................................................................
Figura 29 - Distribuição da frequência acumulada (CDF) da taxa de precipitação
observada pela estação de PDA (AL), condicional a passagem do satélite
TRMM, e a taxa de precipitação acumulada a partir das Z-R: PR-TRMM
81
A), MP B) e TEN C).............................................................................
81
Figura 30 - Distribuição das estações que apresentam melhores valores de (r)................. 84
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Instrumentos relacionados a precipitação, a bordo do satélite TRMM............ 32
Tabela 2 - Fusão dos tipos de precipitação........................................................................ 40
Tabela 3 - Z-R para os meses da estação chuvosa Tenório et al. (2010)........................... 41
Tabela 4 - Coeficientes de correlação entre a taxa de precipitação observadas pelas
estações meteorológicas condicional a passagem do satélite TRMM, e a taxa
de precipitação acumulada a partir das Z-R: PR-TRMM, MP e
TEN......................................................................................................
76
Tabela 5 - Estações meteorológicas utilizadas para a pesquisa......................................... 93
LISTA ABREVIAÇÕES E SIGLAS
AL
Alagoas
AMSU-B
Advanced Microwave Sensor Unit – B
AMW
Microondas ativas
ARA
Arapiraca
ARJ
Aracaju
BA
Bahia
BB
Banda Brilhante
CAPE
Energia convectiva potencial disponível
CAR
Carira
CDF
Cumulative Distribution Function
CERES
Clouds and Earths’s Radiant Energy System
CNV
Convectivas de topo frio
COR
Coruripe
DMSP
Defense Meteorological Satellite Program
DPR
Dual-Frenquency (bandas ku-ka) Precipitation Radar
DSD
Distribuição do tamanho de gotas de chuva
GES DISC
Earth Sciences Data and Information Services Center
GOES
Geoestationary Operational Envionmental System
GPM
Medição da Precipitação Global
GSFC
Goddard Space Flight Center
HBB
Altura da Banda Brilhante
INMET
Instituto Nacional de Meteorologia
IR
Infravermelho
ITA
Itabaianinha
IVDN
Índice de Vegetação da Diferença Normalizada
JAXA
Japan Aerospace Exploration Agency
LIS
Lightning Imaging Sensor
MCZ
Maceió
MHS
Moisture Humidity Sounder
MP
Marshall-Palmer
MSG
Meteosat Segunda Geração
MW
Microondas
NASA
National Aeronautics and Space Administration
NE
Nordeste
NEB
Nordeste Brasileiro
NNE
Norte do Nordeste
NO
Noroeste
NOAA
National Oceanic and Atmospheric Admistration
OMM
Organização Mundial de Meteorologia
PDA
Pão de Açúcar
PDI
Palmeira dos Índios
PE
Pernambuco
PVE
Poço Verde
PMW
Microondas Passivas
PR
Precipitation Radar
R
Taxa de precipitação
REF
Reflectância
REM
Radiação Eletromagnética
SLQ
São Luiz do Quitunde
SE
Sergipe
SNE
Sul do Nordeste
STR
Estratiforme
SR
Sensoriamento Remoto
TB
Temperaturas de Brilho
TEN
Tenório et al. (2010)
TMI
Microwave Imager
TRMM
Tropical Rainfall Measurement Mission
TSM
Temperatura da superfície mar
UFAL
Universidade Federal de Alagoas
UTC
Coordinated Universal Time
VCAN
Vórtice Ciclônico de Altos Níveis
VIRS
Visible e Infravermelho Scanner
VIS
Canal Visível
WRC
Convectiva que topo quente
Z
Refletividade do radar
ZCAS
Zona de Convergência do Atlântico Sul
ZCIT
Convergência Intertropical
Z-R
Relação entre refletividade do radar e a taxa de precipitação
SUMÁRIO
1
INTRODUÇÃO.................................................................................................... 16
2
OBJETIVOS......................................................................................................... 18
2.1
Geral....................................................................................................................... 18
2.2
Específicos............................................................................................................. 18
3
REVISÃO BIBLIOGRAFICA........................................................................... 19
3.1
Climatologia da precipitação no Nordeste Brasileiro............................................ 19
3.2
Climatologia da precipitação na costa leste do NEB durante a estação
chuvosa.................................................................................................................. 21
3.3
Nuvens precipitantes............................................................................................. 24
3.4
Sensoriamento remoto da precipitação e estimativas da precipitação sobre o
NEB....................................................................................................................... 27
3.5
TRMM – Tropical Rainfall Measuring Misson..................................................... 31
4
MATERIAIS E MÉTODOS............................................................................... 34
4.1
Materiais................................................................................................................ 34
4.1.1
Região de estudo........................................................................................
34
4.1.2
Dados de superfície e imagens de satélite....................................................
34
4.2
Métodos....................................................................................................
36
4.2.1
Métodos para classificação dos tipos de precipitação....................................
36
4.2.1.1 Método do perfil vertical............................................................................
37
4.2.1.2 Método do padrão horizontal............................................................................
38
4.2.2
Relações Z-R.............................................................................................
40
4.2.3
Estimativa da precipitação mensal........................................................................ 43
4.2.4
Classificação dos tipos dos tipos de precipitação................................................. 44
4.2.5
Comparação com dados de superfície.................................................................. 45
5
RESULTADOS E DICUSSÕES......................................................................... 46
5.1
Estimativa da precipitação a partir dos dados PR-TRMM.................................... 46
5.1.1
Médias mensais e sazonais.................................................................................... 46
5.1.2
Ciclo diário da precipitação................................................................................... 65
5.1.3
Classificação dos tipos de precipitação na costa leste do NEB............................. 69
5.2
Comparação com os dados de superfície............................................................... 74
6
CONCLUSÕES................................................................................................... 85
REFERÊNCIAS.................................................................................................. 88
APÊNDICE A...................................................................................................... 93
16
1
INTRODUÇÃO
A chuva de origem tropical é uma das variáveis mais importantes para a meteorologia
assim como nas áreas de hidrologia, engenharia agrícola, engenharia ambiental, oceanografia,
entre outras, e de fundamental importância para estudos de mudanças climáticas, ciclo
hidrológico e aperfeiçoamento de modelos de previsão de tempo e clima. Seu monitoramento
é de total relevância para a defesa civil na mitigação de desastres naturais desde eventos
relacionados a inundações ou fenômenos de secas. Porém continua sendo uma das variáveis
mais difíceis de ser mensurada com acurácia, devido aos métodos convencionais serem apenas
uma medição pontual de sua distribuição espacial, além do auto custo de instalação e
manutenção de pluviômetros em vastos territórios. Os avanços nas técnicas de estimativa da
precipitação por sensoriamento remoto (SR) têm proporcionado boa aproximação da
verdadeira distribuição espacial e temporal da precipitação em grandes áreas, incluindo
lugares inabitados e áreas oceânicas (VICENTE, 1989; MOLION e BERNARDO, 2000;
NZEUKOU et al., 2004; COLLISCHONN, 2006; VILA, 2012; AZEVEDO, 2013;
MORALES et al., 2013; CURTARELLI, 2014).
O monitoramento da precipitação por SR em curta escala de tempo é um dos meios
mais econômicos para mitigação de possíveis desastres naturais devido a fenômenos
meteorológicos ligados a fortes chuvas, como por exemplo, intensas nuvens convectivas
(Cumulonimbus), zonas frontais, complexos convectivos de mesoescala, entre outros. Os
dados podem ser utilizados para calibração de modelos de vazão em bacias hidrográficas e
assimilação de modelos numéricos para a previsão do tempo, essenciais para um melhor
acompanhamento da gênese e evolução destes fenômenos, a fim de fornecer alertas sobre
possíveis enchentes e deslizamento de terra em áreas de risco. Em longa escala de tempo o
sensoriamento remoto da precipitação pode fornecer séries climatológicas do regime
pluviométrico de uma dada região. Em ambas as escalas de tempo o estudo remoto da
precipitação se torna uma técnica em potencial na compreensão da comunidade científica
sobre este fenômeno (BARRET et al., 1990; CONTI, 2002; GRIMES et al, 2003; BENETI et
al, 2006; AVILA, 2006, MORALES et al., 2013, MACHADO et al., 2014).
A precipitação do Nordeste Brasileiro (NEB) é influenciada diretamente pelas
interações entre a circulação geral da atmosfera e a temperatura da superfície mar (TSM).
Sendo dividido em três regiões: Norte, Costa Leste e Sul, o NEB apresenta diferentes regimes
de precipitação ao longo do ano para cada região. Os Estados de Alagoas (AL) e Sergipe (SE)
fazem parte da costa leste, sua estação chuvosa compreende os meses de Abril a Agosto. O
17
principal mecanismo de produção de chuva para este período são perturbações ondulatórias
nos campos dos ventos Alísios. A Alta Subtropical do Atlântico Sul causa convergência de
umidade em direção a costa, e no trajeto da umidade próximo à costa, podem existir cavados
de baixos níveis que causam convecção, essa convecção se amplifica ao chegar a costa
causando precipitação na região. Entretanto a região do NEB fica em uma zona de
subsidência, o que inibe a convecção profunda na região, isto resulta que, a maioria das
precipitações que ocorrem na estação chuvosa do NEB são oriundas de nuvens de convecção
rasa. Nuvens rasas possuem a temperatura do seu topo acima de 0°C e são nomeadas de
nuvens de topo quente. Técnicas da estimativa da precipitação baseadas nos topos das nuvens,
que usam canais do Infravermelho (IR) e Visível (VIS), não são adequadas para nuvens de
topo quente (NOBRE E MOLION, 1989; HOUZE, 1993; MOLION e BERNARDO, 2000;
REBOITA et al, 2010; TENÓRIO et al., 2010; MACHADO et al., 2014).
A maioria das estimativas por SR nesses cumprimentos de onda é baseada na relação
de quanto mais frios os topos das nuvens (Temperaturas de Brilho (TB) nos canais de IR) e/ou
mais brilhantes (Refletância nos canais do VIS) maior a probabilidade da ocorrência da
precipitação associada a nuvem. Essas técnicas fazem uma relação empírica entre o topo da
nuvem e a precipitação registrada por pluviômetros em superfície, ou seja, estima-se a chuva
de forma indireta, uma vez que os sensores medem apenas a radiância e a refletividade do
topo da nuvem e não das gotículas de chuva. Infelizmente essas técnicas não são viáveis para
nuvens de topo quente, tendendo a subestimar e até mesmo não apresentar chuva, em suas
estimativas, na ocorrência de precipitação. Os métodos para a estimativa da precipitação por
microondas (MW) são a maneira mais direta de estimar a precipitação que ocorre abaixo da
superfície das nuvens. Nesse comprimento de onda os sensores medem a refletividade das
gotas de chuva dentro e abaixo da nuvem. As técnicas por MW podem ser dividas pelo tipo de
sensor utilizado: microondas passivas (PMW), onde os sensores capturaram a emissão de
radiação eletromagnética (REM) em MW emitidas pela superfície, que interagem com os
hidrometeoros (água, gelo, etc.) e microondas ativas (AMW) em que os sensores emitem
REM em MW e recebem parte dessa radiação de volta, devido a refletividade das gotas de
chuva ou partículas gelo no comprimento de onda escolhido. Sobre a superfície continental, a
emissão da REM é muito próxima a emissão das gotas de chuva o que impossibilita a
estimativa da precipitação usando baixas frequências. Por outro lado, as técnicas de estimativa
de precipitação em altas frequências são baseadas em retroespalhamento das partículas de gelo
presente nas nuvens de grande desenvolvimento vertical. Para nuvens quentes ou rasas sobre o
continente na região do NEB, que é o foco nesta pesquisa, a melhor maneira de estimar a
precipitação por SR é com o uso de AMW, uma vez que é possível ter uma boa aproximação
18
da chuva real que chega a superfície (COLLISCHONN, 2006; VILA, 2007; VILA, 2013).
Através do radar Precipitation Radar - PR a bordo do satélite Tropical Rainfall
Measurement Mission - TRMM é possível além da estimativa de chuva, fazer a classificação
da precipitação, e consequentemente inferir os tipos de nuvens precipitantes, analisando os
perfis de refletividade horizontal e vertical (AWAKA, 1997; SCHUMAKER, 2003; LIU,
2012). Dessa forma o radar PR-TRMM caracteriza-se como uma ferramenta em potencial para
a estimativa da precipitação sobre os Estados de AL e SE, diante das características
microfísicas das nuvens precipitantes atuantes durante sua estação chuvosa.
2
OBJETIVOS
2.1
Geral
O objetivo principal desta pesquisa é realizar uma análise da estimativa da precipitação
durante a estação chuvosa nos Estados de Alagoas e Sergipe utilizando os dados do sensor PRTRMM para o período 2004-2013.
2.2
Específicos
Realizar uma análise climatológica da precipitação durante a estação chuvosa
nos Estados de AL e SE, utilizando os dados do sensor PR-TRMM para o
período 2004-2013.
Estimar a média mensal da precipitação e sua variabilidade interanual para o
período de 2004-2013 nos Estados de AL e SE, utilizando os dados do sensor
PR-TRMM.
Analisar o desempenho de diferentes relações de refletividade e a taxa de
precipitação (relação Z-R) propostas na literatura, utilizando dados do radar
PR-TRMM.
Comparar o desempenho das diferentes Z-R propostas com dados de estações
pluviométricas da região.
Estimar o ciclo diário da precipitação, assim como a sua distribuição espacial.
Caracterizar a distribuição espacial dos tipos de precipitação e a sua
distribuição sazonal durante a estação chuvosa para a costa leste do NEB.
Identificar os possíveis sistemas atmosféricos que contribuem para a
precipitação na região por intermédio do radar PR-TRMM.
19
3
REVISÃO BIBLIOGRAFICA
3.1
Climatologia da precipitação no Nordeste Brasileiro
A precipitação é uma das variáveis de grande importância para a região tropical e
também uma das mais difíceis de serem observadas com acurácia (Molion e Bernardo, 2000;
NZEUKOU et al., 2004). Em geral a precipitação é causada por convecção local. O
movimento ascendente de ar úmido é resultante das baixas pressões na superfície, causadas
por aquecimento do ar próximo a superfície ou por interações dinâmicas resultantes da troca
de calor entre diferentes massas de ar na atmosfera. A convecção na região tropical pode ser
inibida ou intensificada pelos ramos ascendentes e descendentes da circulação geral da
atmosfera, esta circulação é resultante da complexa interação entre as superfícies continentais
e oceânicas como fornecimento desigual de energia solar, da topografia e da cobertura vegetal.
Molion e Bernardo (2000) descrevendo a climatologia e a fenomenologia que produz chuvas e
secas na região do NEB relataram que as mudanças nas configurações de circulação
atmosférica de grande escala, junto com a interação oceano-atmosfera no Pacífico e no
Atlântico contribuem para a variabilidade interanual, nas escalas espacial e temporal, da
distribuição da precipitação para a região. De acordo com Nobre e Molion (1989) a região do
NEB está sobre uma área de subsidência devido a sua adjacência com o ramo ascendente da
Circulação de Walker posicionada na região Amazônica, e que isto resulta na condição
climática de semi-aridez na região. De acordo com os dados de Shi et al. (2000) apud Reboita
(2010) esta região é umas das regiões mais secas da América do Sul, chegando a precipitação
média anual de 700mm. Fenômenos de grande escala como sistemas frontais e a Zona de
Convergência Intertropical (ZCIT) são responsáveis por cerca de 30% a 80% da precipitação
observada dependendo do local na região do NEB. Já os fenômenos que fazem parte da
mesoescala, perturbações ondulatórias no campo dos ventos Alísios, complexos convectivos,
brisas marítima e terrestre, assim como os de micro escala, circulações orográficas e pequenas
convectivas completam os totais observados de precipitação (MOLION e BERNARDO, 2000;
BARBOSA, 2005, REBOITA et al., 2010).
Sistemas frontais, ou resquícios destes, penetram nas regiões Sul do Nordeste (SNE) e
para a costa leste do NEB, entre as atitudes 5°S e 18°S, em sua maioria durante verão do
Hemisfério Norte, quando a ZCIT está entre as latitudes de 10°N a 14°N. Dependendo da
intensidade dos sistemas frontais, ocorre uma interação com a convecção tropical. Se houver
uma ampla penetração continental, os sistemas frontais se posicionam com seu eixo de
inclinação variável no sentido NW-SE se tornando a Zona de Convergência do Atlântico Sul
20
(ZCAS), responsável mediante sua atividade intermitente pela estação chuvosa do SNE, que
vai de novembro a março (MOLION e BERNARDO, 2000).
O Norte do Nordeste (NNE) tem como seu principal sistema responsável pelas chuvas
na região, a migração da ZCIT para o Hemisfério Sul. Este mecanismo é formado pela
confluência dos ventos Alísios de nordeste e sudeste, gerados pelas altas subtropicais
localizadas em ambos os Hemisférios Norte e Sul respectivamente. Ao longo do ano sua
posição varia, estando cerca de 14°N em Agosto-Setembro, e por volta de 4°S, durante marçoabril. Em anos mais chuvosos no Hemisfério Sul a ZCIT chega até cerca de 5°S, em anos de
seca fica bloqueada mais ao norte de sua posição normal. A TSM do Atlântico também pode
exercer influência em sua posição, quando as águas do Atlântico Sul estão com anomalias de
temperatura positivas e as águas do Atlântico Norte mais frias, evento chamado fase negativa
do Dipolo do Atlântico, são associadas com anos chuvosos no NEB, e quando o fenômeno
climático é inverso, são anos mais secos. Embora atue principalmente sobre o NNE, quando
muito ativa, a ZCIT aumenta o gradiente de pressão entre o equador e os subtrópicos
facilitando uma maior penetração de sistemas frontais em latitudes equatoriais que produzem
mais chuvas sobre todo o NEB (NOBRE e MOLION, 1989; MOLION e BERNARDO, 2000;
REBOITA et al., 2010).
Entretanto existem anos em que sistemas frontais ficam estacionários sobre o leste do
NEB num período de 4 a 8 semanas, associados a um vórtice nos níveis superiores, uma
circulação ciclônica fechada com o ar central mais frio. Este sistema designado VCAN
(Vórtice Ciclônico de Altos Níveis) é de grande importância para o regime no NEB durante o
verão. A circulação atmosférica em altos níveis fornece sua formação, neste período com a
alta da Bolívia mais ao sul da América do Sul e o cavado sobre do nordeste Brasil, favorece
sua formação que se desprende do escoamento e adentram no continente (KOUSKY e GAN,
1981).
De acordo com Nobre e Molion (1989) o NEB possui três regimes básicos quanto a
distribuição espacial das precipitações, o Norte, Sul e Costa Leste do NEB. Na Figura 1 estão
as estações chuvosas para as três regiões do NEB. Para a região Norte que abrange o Ceará e
Partes do Rio Grande do Norte, Piauí, Maranhão e oeste da Paraíba e de Pernambuco, a
quadrado chuvosa é de fevereiro a maio (caracterizada pelo pluviômetro de Quixeramobim no
Estado do Ceará), tem seu máximo pluviométrico no mês de março. Molion e Bernardo
(2000) destacaram os principais mecanismos de produção de chuva para norte do NEB, que
são a ZCIT, a convergência de umidade gerada pelas brisas (marítimas e noturnas), as
perturbações ondulatórias nos ventos Alísios, a convecção local e, muito raramente, a
influência direta das frentes frias. Para a região Sul que envolve praticamente toda Bahia,
21
norte de Minas Gerais, noroeste do Espírito Santo, as partes Sul do Maranhão e Piauí, e
extremo do sudoeste de Pernambuco a quadra chuvosa é de novembro a fevereiro
(caracterizada pela estação de Caetité ao sul do Estado da Bahia), sendo dezembro seu mês
mais chuvoso. Seus principais mecanismos de chuva são a estacionaridade dos sistemas
frontais que alimentados pela umidade proveniente do Atlântico Sul, definem a ZCAS,
sistemas pré-frontais, convecção local e os efeitos das brisas. A costa leste do NEB é uma
zona costeira de até 300km do litoral que se estende do Rio Grande do Norte ao Sul da Bahia,
possui sua quadrada chuvosa de abril a junho (caracterizada pelas estação de Olinda e
Salvador no Estado de Pernambuco e Bahia respectivamente), tendo o pico de precipitação no
mês de maio.
Figura 1 - Área de estudo, em destaque os Estados de Alagoas e Sergipe.
Fonte: Nobre e Molion, 1988, adaptado de Kousky, 1979a.
3.2
Climatologia da precipitação na costa leste do NEB durante a estação chuvosa
Tenório et al. (2010) descreveram que a estação chuvosa da costa leste do NEB que
abrange o território dos Estados de AL e SE ocorre no período de abril a agosto. Dos
fenômenos responsáveis para a produção de chuva na região, os principais são resquícios de
frentes frias, brisas marítimas e noturnas e perturbações ondulatórias nos ventos Alísios
22
(MOLION e BERNARDO, 2000; BARBOSA, 2005; REBOITA et al, 2010). De acordo com
Reboita et al. (2010) o litoral do NEB apresenta a precipitação anual em média de
1500mm/ano, e sendo que os maiores índices de precipitação corresponde ao primeiro
trimestre do ano (Figura 2).
Figura 2 – Precipitação média anual (mm) calculada entre 1979-1995 com base em
análises diárias de precipitação no Brasil e em médias mensais para o
restante da América do Sul.
Fonte: Reboita et al., 2010 - Adaptado de Shi et al., 2000.
As brisas marítima e noturna conhecida como “terral” contribuem significantemente
para a precipitação no litoral do nordeste brasileiro. Essas brisas se formam devido aos
gradientes térmicos gerados nos períodos diurno e noturno entre a temperatura de superfície
do continente e do oceano. De modo que estes gradientes geram linhas de circulação rasa,
onde o ramo ascendente que acontece na região mais quente (baixa pressão) provoca a
formação de nuvens e dependo da convecção, precipitação. Durante as primeiras horas da
manhã o continente se aquece mais rapidamente que o oceano resultando na ascensão do ar
continental na área da costa, criando uma região de baixa pressão e forçando a entrada do ar
marítimo para o continente. Para o litoral do NEB linhas de instabilidade geradas pela junção
da convecção induzida da brisa marítima e a interação dos ventos Alísios, adentram no
continente, transportando umidade e condições atmosféricas favoráveis a formação de nuvens
precipitantes. Durante as primeiras horas do período noturno temos a situação inversa, o
oceano está mais quente que o continente, que perde energia radioativa por onda longa,
resultando em movimentos ascendentes sobre o oceano contribuindo para a formação de
23
nuvens e/ou chuvas próximas a orla marítima. Entretanto a costa leste do NEB recebe a
influência dos Alísios de sudeste que confluindo com a brisa noturna pode contribuir
fortemente para a produção de chuva na região costeira durante a noite (KOUSKY, 1979b;
KOUSKY, 1980; MOLION e BERNARDO, 2000; VAREJÃO-SILVA, 2006; REBOITA et al.,
2010).
A posição da Alta Subtropical do Atlântico Sul é outro mecanismo que pode exercer
influência para o aumento ou redução da precipitação para o litoral do NEB. Quando sua
posição está mais ao sul da sua posição climática e próxima ao continente, os ventos do seu
setor norte podem intensificar os Alísios de sudeste contribuindo para um transporte maior de
umidade para o litoral. Entrando quando sua posição está mais afastada do continente e não
tão deslocada para o sul, o transporte de umidade reduz e consequentemente contribui para um
decréscimo da precipitação na região. Durante o inverno no Hemisfério Sul a ASAS
intensificando os Alísios, aumenta a confluência dos mesmos com a brisa terrestre produzindo
chuvas na região (KOUSKY, 1979b; KOUSKY, 1980; REBOITA et al., 2010).
Um dos principais mecanismos para produção de chuvas para a costa leste do NEB é o
fenômeno de perturbações ondulatórias nos ventos Alísios. Penetrações de sistemas frontais
em baixas latitudes “perturbam” o campo de pressão atmosférica na região tropical sobre
influência dos ventos Alísios formando ondas. No Atlântico Sul, a convergência dos ventos de
sul, associados aos sistemas frontais, com os ventos de leste, provocam perturbações
ondulatórias nos Alísios que se propagam para oeste imersas no campo dos Alísios (Molion e
Bernardo, 2000). Estas as ondas são formadas sobre a costa oeste da África e dirigem-se até o
leste do litoral do NEB. Devido a forte inversão psicrotérmica sempre presente sobre o campo
dos Alísios, sobre oceano essas perturbações não se desenvolvem profundamente até
chegarem a costa. Chegando a costa, elas se intensificam em proveito da convergência de
umidade sempre presente na região. Durante o período diurno a brisa marítima pode contribuir
para que estes sistemas entrem até 300km no interior do continente. No período noturno ao
confluírem com a brisa terrestre se intensificam e causam fortes precipitações sobre a região
costeira (CAVALCANTI e KOUSKY, 1982; MOLION e BERNARDO, 2000; REBOITA et
al., 2010).
A costa leste do NEB abrange também em seu extremo oeste um pouco da região do
semiárido nordestino que possui baixos totais pluviométricos de 200 a 500mm por ano e tem
seu mínimo durante o inverno no Hemisfério Sul, esta região sofre forte influência dos
movimentos subsidêntes gerados pela circulação de grande escala (MOLION e BERNARDO,
2000; REBOITA et al., 2010).
24
3.3
Nuvens Precipitantes
As nuvens são um conjunto visível de gotículas em estado líquido ou sólido, ou de
ambos, que estejam em suspensão na atmosfera. Em algumas situações este conjunto possui
elementos de maiores dimensões como poeira, fumaça e resíduos industriais. Estes conjuntos
formam-se devido as condições atmosféricas (instabilidade ou inversões térmicas), contato
entre diferentes massas de ar ou por efeito orográfico da topografia da região, e estes mesmos
fatores de sua gênese interferem na sua forma (vertical e horizontal) e tamanho das gotículas
da nuvem. Quando as gotículas atingem tamanho suficiente para que as forças que a mantém
em suspensão na atmosfera, sejam menores que a força da gravidade, eles caem (precipitam)
em direção a superfície, dando origem ao fenômeno meteorológico conhecido como
precipitação ou chuva. As gostas de chuva normalmente possuem diâmetro superior a 0.5cm,
quando inferior, a precipitação é chamada de chuvisco, e a precipitação de partículas de gelo
geram os fenômenos de granizo e neve (HOUZE, 1993; AVILA, 2006; VAREJÃO-SILVA,
2006; FEDOROVA, 2008).
As nuvens precipitantes de modo geral são classificadas como convectivas ou
estratiformes, sendo a convectiva dividida em nuvens frias ou quentes. Nuvens precipitantes
convectivas são nuvens densas formadas sobre condições atmosféricas instáveis. Quando elas
possuem considerável extensão vertical formam “torres”, devido a fortes movimentos verticais
em sua gênese, tendo a temperatura do topo abaixo de 0°C, e recebem o nome de
Cumulonimbus sendo sempre associadas a forte precipitação. Sua base superior esta
geralmente lisa, ou fibrosa ou estriada, quase sempre plana; e muitas vezes a parte se espalha
formando uma bigorna ou uma grande pluma. A base desta nuvem é muitas vezes escura, e
frequentemente nuvens baixas se fundem com ela, e por vezes a precipitação associada a ela
fica sobre forma de virga (precipitação que não atinge o solo). Estas nuvens provem de nuvens
cumulus congestus que continuam a crescer desenvolvendo precipitação (daí a inclusão de
nimbus no nome, que significa chuva em Latin), e tendo em seu topo cristais de gelo
(HOUZE, 1993; AWAKA, 1997).
A Figura 3 mostra uma cumulos congestos A) crescendo ao estágio de cumulonimbus
B). Em seu ciclo de vida posteriormente, a estrutura de gelo em seu topo tem uma aparência
fibrosa, ventos fortes pode “explodir” no seu topo a favor da direção, produzido uma estrutura
de bigorna (Figura 3 C) e D)). O topo da bigorna no alto da nuvem é normalmente muito
próximo do nível da tropopausa; e permanece achatada porque o ar ascendente na nuvem não
pode penetrar de forma significativa nesta camada da atmosfera, tem que a característica de
ser muito estável. No estágio da bigorna, uma grande quantidade de conteúdo de gelo da
25
nuvem é injetada na troposfera (Figura 3 E)). O escoamento da bigorna da direção do vento é
o primeiro fator para identificação de uma cumulonimbos na perspectiva de um satélite
(Figura 3 F)). Na região tropical, as fortes cumulus, do qual seu topo é bem abaixo de 0°C,
frequentemente produz fortes precipitações. Em baixas latitudes, o formato de bigorna pode
não ser observado nos níveis superiores da nuvem de precipitação cumuliforme se o
cisalhamento do vento na região da nuvem é fraco, mesmo as porções superiores da nuvem
sendo composta de partículas de gelo. Quando a temperatura do topo de uma nuvem
convectiva é mais alta que 0°C é designada como nuvem convectiva quente, nas regiões
tropicais a exemplo do NEB estas nuvens podem acarretar fortes chuvas (HOUZE, 1993;
SCHUMAKER, 2003, MACHADO et al., 2014).
Figura 3 – Cumulos congestos A) crescendo a B) cumulonimbus, estrutura da bigorna C)
e D), gelo injetado na troposfera pela bigorna E) e bigorna na perspectiva de
um satélite F).
A)
B)
C)
D)
E)
Fonte: Autor, 2013 - Adaptado de Houze, 1993.
F)
26
As nuvens precipitantes estratiformes são nuvens de camadas uniformes largas,
formadas sobre uma atmosfera estável. Estes nuvens são geradoras de precipitações continuas
com considerável tempo de duração. Chamadas de Nimbostratus, são uma camada de nuvem
cinzenta, a frequentemente escura, grossa o suficiente para “esconder” o sol quando o ângulo
de visão é abaixo de sua base. Algumas nuvens baixas podem existir ou não abaixo de sua
camada. As principais diferenças ente uma nuvem nimbostratus e uma nuvem estratiforme é
que a primeira pode ser mais profunda na atmosfera, e também as nuvens estratos não
produzem chuva. Assim como a cumulonimbus, a nimbostratus, também pode se estender até
altos níveis e ter em suas camadas mais elevadas totalmente compostas por partículas e
cristais de gelo. É difícil ilustrar a aparência visual de uma nimbostratus em uma fotografia
devido grande extensão vertical e sua cobertura normalmente escura sobre o céu (Figura 4). A
área da precipitação associada a ela é extensa e restringe a visibilidade horizontal como pode
ser observado no canto esquerdo da Figura 4 (acima da superfície encontra-se a área chuvosa)
(HOUZE, 1993; AWAKA,1997; SCHUMAKER, 2003).
Figura 4 – Nuvem nimbostratus.
Fonte: World Meteorological Organization, 1987.
De acordo com Chaboureau (2013) as nuvens afetam o balanço de radiação, impactam
a dinâmica e geram precipitações. Houze (1993) aborda que a identificação de nuvens por
satélite possui suas vantagens e limitações. Uma de suas maiores contribuições é tornar
possível a visualização da total extensão e estrutura de muitas nuvens. E principalmente para
27
identificação de como são organizadas e caracterizadas as nuvem geradoras de chuva sobre
uma determinada região. Estas nuvens geralmente são sistemas sinóticos de mesoescala, como
por exemplo, Complexos Convectivos de Mesoescala. Dados de SR (radar e satélite) podem
também ajudar a entender melhor a microfísica das nuvens precipitantes e melhorar os
esquemas de nuvens propostos nos modelos de previsão de tempo (MACHADO et al, 2014).
3.4 Sensoriamento remoto e estimativas da precipitação sobre o NEB
Ao longo dos anos, diferentes técnicas para avaliar a precipitação a partir de dados de
satélite de órbita polar e geoestacionária vêm sendo utilizadas. Estas técnicas são geralmente
categorizadas como LEO (satélites de orbita polar ou equatorial) e GEO (satélites de orbita
geoestacionária). Os algoritmos são classificados de acordo com o espectro usado (VIS, IR,
PMW, AMW) ou “multi-espectral” (quando se utiliza mais de um espectro). Se a metodologia
usa múltiplos satélites e outras informações como radar e estações, são classificadas como
técnicas “blended”. Em geral a eficácia de técnicas para estimativa da precipitação varia de
acordo com sua finalidade, como os tipos de precipitação e região de aplicação (VICENTE,
1989; ANGELIS, 2012; BRAGA, 2013; VILA, 2013; MORALES et al., 2013).
As técnicas que usam os canais VIS e IR baseiam-se no fato de que; nuvens mais
brilhantes estão correlacionadas positivamente com regiões de precipitação convectiva, e por
outro lado, nuvens com topos frios (IR) produzem mais chuvas do que topos mais quentes. No
canal VIS se obtém a REM refletida na porção do visível do espectro eletromagnético, estes
dados são transmitidos pelos radiômetros instalados a bordo dos satélites. Nas imagens
oriundas deste canal, o brilho indica o albedo, ou seja, o grau de refletividade dos alvos
observados, de tal modo que as áreas que possuem alta refletividade apresentam as
tonalidades do branco e os alvos com baixo albedo são representados por tonalidades de preto.
A TB da nuvem, determinada através das imagens do IR, é aceita como um dos fatores
importantes na geração da precipitação. Quanto mais fria a nuvem, maior é a sua penetração
nas camadas mais frias da atmosfera e maior a tendência da mesma de gerar precipitação
(BARRET et al, 1990; VICENTE, 1998; MOL, 2005; COLLISCHONN, 2006; VILA, 2013).
A grande vantagem destes canais em técnicas GEO é sua resolução temporal, satélites
como GOES (Geostacionary Operational Environmental Satellite) - 12 e MSG (Meteosat
Second Generation) - 2 demoram, respectivamente, 30 e 15 minutos para fornecer uma nova
imagem do globo, dados necessários para capturar o crescimento e declínio de de nuvens
precipitantes. Os métodos de estimativa de precipitação por estes canais podem ser divididos
nas seguintes categorias: cloud-indexação, esquemas bi-espectrais, história de vida, e com
28
base no modelo de nuvem. Entretanto nem toda nuvem com baixa TB chove (Cirrus) e nem
toda chuva é vinda de nuvens frias e brilhantes (por exemplo, Nimbustratus). As estimativas
de precipitação que usam como dados de entrada os canais do VIS e do IR são feitas de forma
indireta, uma vez que, é medida a radiância emitida/refletida do topo da nuvem e não a
precipitação abaixo da nuvem. Por isso realiza-se uma relação empírica entre a taxa de
precipitação medida em pluviômetros e reflectância/temperatura de brilho medidas pelos
canais. De modo que estas técnicas são simples de se aplicar, mas mostram um grau
relativamente mais baixo de precisão (BARRET et al, 1990; PETTY, 1995; VICENTE, 1998;
CONTI, 2002; AVILA, 2006; COLLISCHONN, 2006; AZEVEDO, 2013; VILA, 2013).
Apenas o SR por microondas (MW) permite inferir a precipitação por baixo da
superfície da nuvem. Uma atmosfera sem nuvens tem pouco efeito sobre a radiação emitida
pela superfície da terra nesses cumprimentos de onda (CECIL, 2013). Muitos instrumentos
nos estudos de MW utilizam os canais “janelas” 10, 19, 37 e 85 GHz. Nestes canais, a maior
parte da radiação é transmitida através de uma atmosfera clara. A temperatura de brilho
emitida pela superfície é aproximadamente 290 K, quando nuvens e gotas de chuva atuam
sobre uma superfície ela absorvem, emitem e retroespalham parte da radiação emitida
inicialmente pela superfície, reduzindo (ou aumentando) assim sua temperatura de brilho.
Hidrometeoros maiores como o gelo que, apesar de ter baixa absorção/emissão, possuem alto
espalhamento da REM, e reduzem a TB em altas frequências. As gotas líquidas absorvem
radiação, e emitem a sua própria temperatura (maior que a da superfície) de modo que áreas
onde estão chovendo a TB aumenta. Esta técnica é utilizada no oceano que apresenta uma
superfície radiometricamente fria e homogênea para os canais de baixa frequência (VILA,
2007; CECIL, 2013; VILA, 2013).
A estimativa da precipitação por satélite utilizando sensores passivos em microondas
possui uma variação ao tipo de superfície sob a nuvem observada: Em baixas frequências de
microondas (<40 GHz) utilizam-se algoritmos baseados na emissão (aumento de TB) pela
presença de gotículas de água e em altas frequências (>60 GHz) utiliza-se algoritmos de
espalhamento que estimam o retroespalhamento da REM de MW provenientes das partículas
de gelo das nuvens comparando a TB se não houvesse nuvem (FERRARO, 2007; BRAGA,
2013). Observando a Figura 5 percebe-se que os algoritmos de emissão são mais eficientes
sobre o oceano do que sobre o continente. Isto devido que as gotas de chuva aparecem mais
quentes que a superfície do mar que é radiometricamente mais fria e homogênea. Para o
continente são mais utilizados os algoritmos de espalhamento, porque, a superfície é
radiometricamente mais quente e é observada uma grande variabilidade da emissividade
(VILA, 2007; FERRARO, 2007, VILA, 2013).
29
Figura 5 – Interação de frequências em microondas sobre Continente e Oceano.
Fonte: Braga, 2013 - Adaptado de Kidder e Haar, 1995.
Trabalhos usando microondas passivas na estimativa da precipitação têm sido
realizados sobre região do NEB (BRAGA, 2013). Além das estimativas da precipitação, estes
fornecem informações necessárias para entender melhor sobre a física e a dinâmica das
nuvens precipitantes (SANTOS e SILVA, 2012; AZEVEDO, 2013; BRAGA, 2013;
VASCONCELLOS, 2014).
Em relação as estimativas de precipitação usando radares meteorológicos (técnicas de
AMW), Tenório et al. (2010) desenvolveram relações Z-R para a costa leste no NEB usando a
distribuição do tamanho de gotas de chuva (DSD) coletada com um disdrômetro RD-69. O
disdrômetro é um sensor que mede a distribuição de gotas convertendo um pulso
eletromagnético em diâmetro por intermédio de uma curva ajustada. Estes dados foram usados
para implementação de um sistema de radar meteorológico na Universidade Federal de
Alagoas (Figura 6).
O disdrômetro foi instalado no campus da universidade em 2001, 12 meses antes de
completar a instalação do sistema radar. No estudo as formas da DSD registradas se mostram
similares enquanto que a quantidade de gotas de cada uma varia consideravelmente. Isto pode
ser devido ao curto período de coleta de dados ou devido a variabilidade intrassazonal da
precipitação para região. As precipitações foram divididas em estratiformes e convectivas pelo
método de classificação simples usado por NZEUKOU et al. (2004), baseado em observações
da precipitação na região tropical, que propõe como precipitação estratiforme para chuvas
abaixo de 10mm.h-1 e convectiva para sistemas com valores acima deste limiar.
.
30
Figura 6 – Torre do radar em Maceió – Alagoas – Brasil (9°33’3’S, 35°46’14”W), 25m de
altura, 104m de altitude.
Fonte: Tenório et al., 2010.
Foi estabelecida uma relação Z-R geral para a costa leste do NEB sendo Z=176.5R1.29,
com coeficiente de correlação de 0.83, que está em conformidade com as relações encontradas
na literatura para nuvens estratiformes. Para cada tipo de nuvem (estratiforme e convectiva)
foi gerada uma relação conforme as equações (1) e (2) e respectivos coeficiente de correlação:
Precipitação estratiforme: Z = 167.8R1.26 ; [ r2 = 0.70]
(1)
Precipitação convectiva: Z = 65.46R1.69; [r2 = 0.84]
(2)
Em adição foram feitas relações Z-R para todos os meses da estação chuvosa para a
costa leste do NEB que serão abordadas na seção 4.3.
Técnicas com MW admitem conceitos mais diretos entre as taxas de chuva e a
microfísica das nuvens (VICENTE, 1998). (BIGGERSTAFF e LISTERMAA, 2000) apud
Braga (2013) relataram que métodos de classificação para os tipos de nuvens precipitantes,
que fazem uso de refletividade de radares meteorológicos apenas em um nível de altitude,
considerando a base das nuvens, apesar da considerável efetividade em separação entre
nuvens convectivas e estratiformes, estão sujeitos a erros devido a não analise da estrutura
vertical da nuvem. Contudo metodologias que analisam os dois perfis, horizontal e vertical, se
sobressaem sobre estas técnicas.
31
3.5 TRMM – Tropical Rainfall Measuring Mission
O lançamento da Missão de Medição de Chuvas Tropicais (Tropical Rainfall
Measuring Mission – TRMM), realizada entre uma união da agência espacial dos Estados
Unidos NASA (National Aeronautics and Space Administration) e a agencia espacial Japonesa
JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency), ocorreu em 27 de novembro de 1997, e foi
concluída em abril de 2015 com o desligamento do sensor de microondas passivo Microwave
Imager (TMI). Foi um grande marco nos estudos de estimativa da precipitação por MW, por
ter o primeiro radar meteorológico a bordo de um satélite, o Precipitation Radar (PR). Ferraro
(2007) destaca que a missão apesar de não ser operacional, trouxe melhorias das estimativas
da precipitação a partir de sensores de MW ao longo dos anos, assim como também
acompanhou as melhorias dos processamentos, armazenamento e transmissão de dados de SR
para os usuários ao redor do globo. De acordo com Liu (2012), o TRMM foi o primeiro
satélite a fornecer o detalhamento, além de um denso banco de dados, em quatro dimensões,
da distribuição da precipitação e o calor latente sobre o vasto território dos continentes e
oceanos tropicais e subtropicais (40°S-40°N). Nos últimos dezoito anos o TRMM tem sido
uma dos maiores fontes de dados observacionais para pesquisas na meteorologia, hidrologia, e
outras áreas de pesquisas, sendo de grande importância para o SR da atmosfera,
proporcionando informação para climatologia sinótica de chuvas tropicais e sistemas
meteorológicos. Essas informações foram descritas no relatório de avaliação no National
Research Council (Conselho Nacional de Pesquisa) em 2006:
•
Detalhamento do perfil vertical da precipitação e aquecimento latente;
•
Determinação quantitativa da contribuição relativa da precipitação estratiforme e con-
vectiva;
•
Descrição de uma fina escala da estrutura dos sistemas precipitantes que podem ser de-
terminados pelos dados de Radar de Precipitação (PR);
•
Documentação de relâmpagos e relações de convecção entre os continentes e oceanos.
O satélite TRMM leva a bordo cinco instrumentos, e destes, quatro são voltados para a
precipitação conforme mostrado na Tabela 1. Os sensores VIS e IR (Visible e Infravermelho
Scanner-VIRS), o sensor de microondas passivo TRMM Microwave Imager (TMI), o radar de
32
precipitação (Precipitation Radar-PR), o detector de raios Lightning Imaging Sensor (LIS) e o
Clouds and Earths’s Radiant Energy System (CERES).
Tabela 1 - Instrumentos relacionados a precipitação, a bordo do satélite TRMM.
Nome do
Instrumento
Visible and
InfraRed Scanner
(VIRS)
TRMM Microwave
Imager (TMI)
Precipitation Radar
(PR)
Lightning Imager
Sensor (LIS)
Resolução Espacial (km)
Varredura (km)
Frequências das
PrePósPrePósbandas/
Calibração Calibração Calibração Calibração
Comprimentos de onda
5 canais (0.63, 1.6, 3.75,
2.2
2.4
720
833
10.8 e 12 μm)
5 frequências (10.7,
19.4, 21.3, 37 e 85.5
GHz)
13.8 GHz
0.7774 μm
4.4 (em 85.5 5.1 (em 85.5
GHz)
GHz)
760
878
4.3
(Vertical:
250m)
3.7
5 (Vertical:
250m)
215
247
4.3
580
668
Fonte: Autor, 2015 – Adaptado de LIU, 2012.
O satélite TRMM possui uma órbita equatorial com inclinação de 35º, não
heliossíncrona, e passou por uma calibração em 2001 mudando sua órbita de 350 km para
402.5 km, reduzindo seu consumo de combustível, o que resultou em uma prolongação dos
seus dias úteis. Seus produtos são divididos em três categorias; 1) Produtos orbitais, 2)
Produtos de grades e 3) Produtos auxiliares do TRMM e dados de superfície (VICENTE,
1998; IGUCHI, 2000; LIU, 2012).
Awaka (1997) a partir dos dados do TRMM desenvolveu um algoritmo de
classificação da precipitação, nomeado 2A23 que a classifica: estratiforme, convectiva e outro
tipo de chuva. Além disto, quando identifica precipitações convectivas, faz uma análise
complementar para determinar se a precipitação é gerada por nuvens topo quente (temperatura
de top acima de 0ºC), em que a precipitação esta apenas na fase quente da nuvem, ou nuvens
de topo frio (abaixo de 0ºC), na qual a precipitação ocorre em níveis mais elevados onde a
presença gotículas resfriadas, gelo e neve. O algoritmo também pode detectar a banda
brilhante, região onde acontece o derretimento de gelo em uma camada de água liquida
formando uma estreita camada de alta refletividade observada pelo radar (típica das nuvens
estratiformes) e sua altura, caso seja detectada. Molion e Bernardo (2000) indicam que o
TRMM é uma ferramenta que pode investigar a gêneses e a estrutura das perturbações
ondulatórias nos ventos Alísios.
33
De acordo com Calheiros (2013) o lançamento do TRMM aumentou o interesse sobre
estudos globais associados a nuvens quentes no tempo e clima devido ao sensor do radar PR a
bordo do TRMM permitir verificar a presença deste tipo de precipitação, a qual não era
detectada por outros radiômetros.
As novas perspectivas no uso de microondas no estudo da precipitação são voltadas ao
programa Medição da Precipitação Global (GPM). Que consiste em ser um observatório
central que servirá de base de referência para uma constelação de sensores em microondas,
afim de fornecer uniformemente medições calibradas de precipitação para todo o globo entre 2
a 4 horas que serão disponíveis para pesquisas e aplicações. O GPM tem como objetivo
entender a estrutura vertical e horizontal e natureza física da precipitação. Assim providenciar
uma amostragem suficiente para reduzir as incertezas na estimativa da precipitação. Serão
fornecidos três tipos de dados científicos: produtos em tempo real, produtos para pesquisa e
produtos de divulgação. O JAXA Dual-Frenquency (bandas ku-ka) Precipitation Radar (DPR)
possui uma melhoria na sensibilidade para a detecção de chuva leve e neve. O NASA WideBand (10-183 GHz) GPM Microwave Imager (GMI) possui melhor resolução espacial que o
seu predecessor (o TMI) o que possibilita uma melhor detecção para chuva leve e neve. Com
uma melhoria nos sinais de precipitação sólida sobre a superfície (especialmente superfícies
cobertas de gelo), melhor precisão e calibração estável, o GMI servirá como um radiômetro de
referência para a constelação de radiômetros do GPM (MACHADO, 2013; VILA, 2013;
MACHADO et al., 2014).
34
4
MATERIAIS E MÉTODOS
4.1
Materiais
Nesta seção é feita uma descrição dos dados utilizados para esta pesquisa e a região de
estudo. Na seção 4.1.1 é descrita a região de estudo. A seção 4.1.2 especifica os dados de
superfície e de satélites utilizados e o período de estudo.
4.1.1 Região de estudo
A área do estudo possui paralelos 8°S – 12°S como limites Norte e Sul
respectivamente e os meridianos 40°O – 35°O como limites Leste o Oeste. O foco desta
pesquisa são os Estados de AL e SE, ambos da costa leste do Nordeste Brasileiro (NEB) que
fazem divisa com os Estados de Pernambuco (PE) e Bahia (BA) como destacado na Figura 7.
Figura 7 – Área de estudo, em destaque os Estados de Alagoas e Sergipe.
Fonte: Autor, 2015.
4.1.2 Dados de superfície e imagens de satélite
Nesta pesquisa foram coletados dados do radar PR-TRMM fornecidos pela NASA
Goddard Space Flight Center (GSFC) Earth Sciences Data and Information Services Center
(GES DISC), referente a um período de dez anos, tendo início a partir do ano de 2004 a 2013.
35
Nos meses que correspondem ao período chuvoso da região, Abril, Maio, Junho, Julho e
Agosto foram extraídos dados de medição de chuva próximo a superfície, do produto 2A25 na
versão 7 (IGUCHI et al., 2000; MENEGHINI et al., 2000; KIRFEFFER et al, 2013) e a
refletividade do radar no mesmo nível. O tipo de precipitação (estratiforme, convectiva fria e
convectiva quente) foi extraído do produto 2A25, que possui a classificação de nuvens gerada
pelo algoritmo 2A23 (AWAKA, 1997; SCHUMAKER, 2003). No total ocorreram 3064
passagens do TRMM sobre a área de estudo, entretanto devido a erros em imagens, 1705
foram consideradas para esta pesquisa.
Dados de precipitação horária das estações meteorológicas automáticas dos Estados de
AL e SE do Instituto Nacional de Meteorologia – (INMET), durante a estação chuvosa da
Costa Leste do NEB, foram utilizados para comparar com as estimativas realizadas com o PRTRMM. Foram utilizados todos os dados disponíveis para as 11 estações distribuídas pelos
Estados (Figura 8). Informações sobre o número de registro, latitude e longitude de todas as
estações usadas na pesquisa são apresentadas no Apêndice A. Esta pesquisa também utilizou
os dados referentes a normais climatológicas 1961-1990 da precipitação mensal acumulada
das estações convencionais do INMET (2015) nos Estados de AL e SE. O cálculo do valor
normal de precipitação é feito conforme as equações 3 e 4:
Primeiro computa-se o valor acumulado da precipitação (
ij ) no mês i, do ano j,
somando todos os valores diários disponíveis para aquele mês e naquele ano de acordo com a
Equação (3):
ij
Onde
(3)
ij
ij é valor observado da precipitação no dia k, no mês i, do ano j. Seguidamente
a normal da precipitação acumulada para o mês i é computada pela equação 4:
n
i
i
ij
(4)
mi
Onde mi é o número de anos para os quais se dispões de valores
ij .
36
Figura 8 – Distribuição das estações meteorológicas automáticas para os Estados de
Alagoas e Sergipe.
Fonte: Autor, 2015.- Adaptado de GoogleEarth, 2015.
4.2
MÉTODOS
Os métodos para a classificação dos tipos de precipitação do produto 2A23 são
abordados na secção 4.2.1. A etapa posterior é a aplicação das relações Z-R encontradas por
Tenório et al. (2010) e Marshall-Palmer (1948) detalhadas na secção 4.2.2. Na secção 4.2.3
são descritos os métodos utilizados para a estimativa da precipitação mensal a partir das taxas
de precipitação do PR TRMM. Por fim, o método de validação é descrito na secção 4.2.4.
4.2.1 Métodos para classificação dos tipos de precipitação
O algoritmo de classificação dos tipos de precipitação proposto por Awaka (1997)
usando PR-TRMM é dito como algoritmo 2A23. Este divide os tipos em três categorias:
estratiforme, convectiva (Fria ou Quente) e outros. Ainda provem a detecção da banda
brilhante e sua altura caso seja detectada.
As principais etapas do algoritmo/produto 2A23 são:
Detecção da banda brilhante (BB).
37
Determinação da altura da BB quando existir.
Classificação em três categorias.
Determinar se a chuva é provinda de nuvens rasas, caso a precipitação seja
convectiva.
Awaka (1997) ressaltou que dois algoritmos para classificação do tipo de precipitação
são acoplados no 2A23, os métodos do perfil de refletividade vertical (método – V) e
horizontal (método – H). Estes métodos fazem a divisão em três categorias: estratiforme,
convectiva e outro. A fusão de resultados destes dois algoritmos é a saída do produto do 2A23.
4.2.1.1
Método do perfil vertical
O método – V primeiro analisa a existência da BB na nuvem. Sendo a BB detectada a
precipitação é temporariamente classificada como estratiforme. Em seguida o método parte
para a detecção da precipitação convectiva, que é caracterizada por fortes ecos no radar.
Quando a precipitação não é identificada como estratiforme e nem como convectiva, ela
passar a ser classificada como outro tipo.
Para a detecção da BB é usado um filtro especial como descrito por Awaka (1997):
(5)
Onde a linha indica a direção do ângulo do scan da antena, e a coluna a direção de
alcance. Dado três varreduras adjacentes da antena é aplicado nos dados o filtro espacial.
Assim é possível detectar a BB, que normalmente se estende uniformemente na direção
horizontal. O filtro baseado na segunda derivada do fator de refletividade (Z) com a respectiva
varredura do satélite é:
(6)
Onde r é a varredura e ∆r a resolução espacial que é 250m para o PR-TRMM. As
principais condições para a existência da BB segundo AWAKA (1997) são:
1 – Próximo a altura da BB (HBB), a saída do filtro espacial excede um determinado
limiar;
38
2 – Acima da HBB, os valores de Z decrescem fortemente;
3 – A HBB deve aparecer em uma altura praticamente constante;
4 – A HBB deve estar dentro da janela da região da BB, que é estimada a partir da
climatológica dos perfis de temperatura de superfície para região.
Quando a saída do filtro espacial é satisfatória para estas condições, é concluído que a
BB foi detectada. Com as condições (2) e (3), pode-se descriminar o pico da BB e um pico
fictício de precipitação convectiva, que ocorre devido a uma forte atenuação no sinal do radar
do TRMM (PR), que possui a frequência de 13.8 GHz, quando for convectiva. Usando a
informação da varredura e o ângulo zenital se obtém a HBB caso a BB seja detectada.
Depois da detecção ou não da BB, o método – V realiza a classificação da
precipitação. As determinações para classificação da precipitação de acordo com Awaka
(1997) são:
a) Estratiforme: BB existe, e Z abaixo de BB é inferior que 40 dBz;
b) Convectiva: (i) BB existe, mas Z abaixo da BB é suficientemente forte ( ≥ 40
dBz) para ser convectiva ou (ii) BB não existe, e o máximo valor de Z na varredura
excede um certo limiar;
c) Outro: não estratiforme e não convectiva.
A classificação pelo método – V depende fundamentalmente da detecção da BB, se a
detecção da BB falhar o método automaticamente classifica a precipitação como sendo
convectiva ou outro. Uma vez possível a análise do perfil vertical de Z, pode-se obter essa
informação, no caso das nuvens convectivas, se a chuva advém de uma nuvem do topo quente.
As condições apresentadas por Awaka (1997) para determinação de nuvens quentes foram:
(α)
O topo de nuvem de chuva é abaixo da altura estimada da fase do
congelamento.
(β)
Chuvas de nuvens quentes, convecção quente, são isoladas a partir das nuvens
convectivas frias e estratiformes.
4.2.1.2
Método do padrão horizontal
O método – H é baseado no método de separação estratiforme/convectiva da
Universidade de Washington que foi desenvolvida pelo professor Houze (STEINER et al,
39
1995) do grupo de análise de dados obtidos por radares terrestres. Awaka (1997) ajustou o
método original de Houze, que era o padrão horizontal fator de Z, em um plano com altura
constante (normalmente 2km acima do nível do mar) com uma resolução de 2km na
horizontal, para os dados do PR TRMM, que possui a resolução horizontal de 4,3km:
a) Em vez do padrão horizontal de Z ser a uma dada altura, o padrão horizontal de Z
passou a ser ao longo de cada ângulo de varredura abaixo da altura estimada do nível
de congelamento (menos de 1km de margem) é examinado. Ou seja, elevou-se Z
max[i] para o máximo Z ao longo da varredura abaixo do estimado nível de
congelamento, onde [i] indica o i-ésimo ângulo de visada da antena. O método
examina Z max[i] para a classificação da precipitação.
b) Parâmetros são ajustados de modo que os dados de 2km e 4,3km de resolução
mostrem resultados parecidos.
Excerto essas duas modificações, o método – H é essencialmente o mesmo que o
método do Houze. A classificação da precipitação convectiva é feita primeiro detectando o
núcleo convectivo e depois determinando o tipo de precipitação adjacente no centro
convectivo. Quando a precipitação não é convectiva, a precipitação é basicamente classificada
como estratiforme, mas, caso o eco seja muito fraco e isolado a chuva é classificada como
outro tipo, que pode ser apenas um ruído.
Awaka (1997) mesclou os resultados de os ambos os métodos para definir o tipo de
precipitação. O resultando desta fusão é escrita como saída do arquivo 2A23 na Tabela 2.
40
Tabela 2 - Fusão dos tipos de precipitação.
Método – V
Método – H
Fusão dos métodos
Estratiforme
Estratiforme
Estratiforme
Estratiforme
Outra
Estratiforme
Outra
Estratiforme
Estratiforme
Estratiforme (determinada a
Convectiva
Estratiforme
Convectiva
Convectiva
Convectiva
Outra
Convectiva
Convectiva
Convectiva
Outra
Convectiva
Convectiva
Estratiforme
Convectiva
Estratiforme (existência incerta
Convectiva
Convectiva
Outra
Outra
existência da BB)
da BB)
Outra
Fonte: Autor, 2015 – Adaptado de AWAKA, 1997.
4.2.2 Relações Z-R
A relação Z-R (Equação 7) entre a refletividade do radar (Z) e a taxa de precipitação
(R) é o que torna possível a conversão de refletividade observada pelo radar meteorológico em
taxa de chuva. Estas relações possuem dois coeficientes (a e b) que dependem da origem das
precipitações (IGUICHI, 2000; TENÓRIO et al., 2010).
Z
aRb
(7)
Tenório et al. (2010) relataram que a DSD para a costa leste do NEB possuiu uma
variabilidade mensal acentuada. Isto pode ser devido a variabilidade sazonal da precipitação
na estação chuvosa. NZEKOU et al. (2004) estudando a DSD na costa Oeste do continente
Africano em Dakar (Cabo Verde), Senegal, constatou que a mesma não tinha grande variação
durante os 4 anos de coleta. Portanto no intuito de avaliar o desempenho de diversas relações,
três esquemas foram selecionados para a estimativa de precipitação a partir dos dados do PRTRMM: a estimativa “precipitation near surface” extraída do produto 2A25, a relação Z-R
Marshall-Palmer (1948) e as relações Z-R encontradas por Tenório et al. (2010) para cada mês
da estação chuvosa da região, quer foram aplicadas sobre a refletividade corrigida perto da
superfície do produto 2A25.
41
As Z-R encontradas por Tenório et al. (2010) são mostradas na Tabela 3. A partir da
classificação do tipos de nuvens foram adotadas as Z-R para nuvens estratiformes para as
nuvens classificadas estratiformes, e as Z-R para nuvens convectivas para as nuvens
classificadas convectivas quente e fria no caso do Tenório et al. (2010). A refletividade (dBz)
do produto 2A25 foi convertida em taxa de precipitação (mm/h) através das equações
mostradas na Tabela 3.
Tabela 3 - Z-R para os meses da estação chuvosa Tenório et al. (2010).
Nuvens estratiformes
(Prec abaixo de 10 mm.h-1)
Abril: Z = 161.4R1.26 (r=0.85)
Maio: Z = 143.4R1.26 (r=0.73)
Junho: Z = 150.9R1.28 (r=0.70)
Julho: Z = 152.0R1.22 (r=0.84)
Agosto: Z = 145.0R1.24 (r=0.76)
Nuvens convectivas
(Prec acima de 10 mm.h-1)
Abril: Z = 54.8R1.7 (r=0.79)
Maio: Z = 50.4R1.7 (r=0.80)
Junho: Z = 136.6R1.4 (r=0.92)
Julho: Z = 48.4R1.7 (r=0.88)
Agosto: Z = 31.3R1.9 (r=0.75)
Fonte: Autor, 2015 – Adaptado de TENÓRIO, 2010.
A partir da refletividade próxima a superfície do produto 2A25 também foi aplicada a
relação Z-R Marshall-Palmer (MARSHALL e PALMER, 1948). A seguir é mostrada a
derivação da taxa de precipitação (R) (mm/h) de acordo com a Z-R.
Z = 200R1.6
Primeiramente aplicando o log em ambos lados encontra-se:
log Z = log 200 + log R1.6
Seguidamente aplicando-se as regras de logs e expoentes:
log z = log 200 + 1.6 log R
E subtraindo log 200 em ambos os lados:
log z – log 200 = 1.6 log R
Dividindo por 1.6 em ambos os lados:
(8)
42
log z
log 200
1.6
log R
Isola-se R para lado direito da Equação:
log z
1.6
log R
log 200
1.6
Para a retirada da função logarítmica da função R, elava-se ambos os lados a potência
de 10; uma vez que “log de R” é justamente a potência que se precisa elevar a 10 para se obter
R, ou seja, elevando a potência de 10 em log R obtém-se R:
R
log z log 200
1.6
10log R
10 1.6
Aplicando-se a regra dos expoentes:
log z
R
10 1.6
10
log 200
1.6
Calcula-se o fator numérico do lado direito:
R
log z
10 1.6
0.036463324
Reorganizando:
R
R
0.036
log z
10 1.6
10 0.625 log z
0.036
Como a refletividade (Z) esta em dBz de refletividade é necessário multiplicar por 10
vezes o log de Z:
dBz
10 x log Z
logZ
dBz
10
43
Substitui-se a expressão log Z da Equação:
R
0.036
10 0.625
dBz
10
Assim se encontra a Equação (9) usada para converter a refletividade do radar em taxa
de precipitação em mm/h:
R
10 0.625 dBz
0.036
(9)
Estes procedimentos de derivação também foram usados para a conversão de taxa de
precipitação através da Z-R Tenório et al. (2010).
4.2.3
Estimativa da precipitação mensal
Para cada passagem do TRMM sobre a área de estudo foi recolhida a data e a hora da
passagem, latitude e longitude de cada pixel, a taxa instantânea da precipitação (mm/h) e a
refletividade próxima da superfície do produto 2A25. Utilizando as relações descritas na seção
anterior, a taxa de precipitação a partir das diferentes metodologias foi calculada para cada
pixel da orbita sobre a região de estudo. Na seguinte etapa do pré-processamento, os dados de
cada orbita do PR-TRMM foram mapeados numa grade regular de 0.25 x 0.25 graus. A
estimativa da precipitação mensal proposta nesta pesquisa é realizada utilizando o seguinte
procedimento:
Computa-se o valor médio da taxa de precipitação X (mm/h) para o ponto de grade i,j
(onde i é a latitude e j a longitude do pixel) somando todos os valores de sensor PR-TRMM
disponíveis para cada mês e cada ano de acordo com a Equação (10):
TPij
p
pij
N obsij
Onde TPij é valor médio da taxa de precipitação nas coordenadas i,j da matriz,
(10)
pij é
a taxa de precipitação observada nas coordenadas i,j durante a passagem kp do satélite TRMM
e N obsij o número de observações (amostras) do satélite TRMM nas coordenadas i,j para cada
mês de cada ano. Esse procedimento é realizado para cada uma das metodologias propostas
neste estudo. A unidade do TPij é em mm/hora. Para obter a precipitação mensal de foi adotado
44
a Equação 11:
Peij
TPij x Nd x hd
(11)
Onde Nd é o número de dias no mês e hd .é quantidade de horas do dia (24 horas).
O computo da média mensal da precipitação para o período 2004 a 2013 é realizado
conforme a Equação 12.
(12)
Sendo
o valor médio mensal de um dado mês, e Na o número de anos disponíveis
para a pesquisa (10 anos).
4.2.4 Classificação dos tipos de precipitação.
Para cada passagem do TRMM sobre a área de estudo foi recolhida a data e hora da
passagem, latitude e longitude de cada pixel e classificação do tipo precipitação. Neste caso as
precipitação diferentes de zero foram consideradas no cálculo das frequências médias. Na
seguinte etapa do pré-processamento, os dados de classificação de cada orbita do PR-TRMM
foram mapeados em três grades regulares de 0.25x0.25 graus que correspondem ao número de
recorrências de cada tipo de precipitação (estratiforme, convectiva e convectiva rasa). Uma
matriz adicional com o número total de amostras também é calculada para cada mês de cada
ano. A estimativa da frequência média mensal para cada tipo de chuva é realizada utilizando o
seguinte procedimento:
Para cada mês de cada ano, computa-se a número de vezes que uma dada classificação
C, (convectiva, convectiva rasa ou estratiforme) é computada para o ponto de grade i,j de
acordo com a Equação (13):
relij
Onde
p
C pij
N obsij
(13)
relij é a frequência relativa (em porcentagem) de cada tipo de precipitação nas
coordenadas i,j da matriz, C pij a frequência absoluta de cada tipo nas coordenadas i,j durante
a passagem kp do satélite TRMM e N obsij o número de total de observações considerando os
45
três diferentes tipos de precipitação nas coordenadas i,j.
Para o computo da média mensal da frequência relativa para o período 2004 a 2013 foi
realizado o cálculo conforme a equação 14:
(14)
Sendo
a frequência relativa média mensal para um dado mês, e Na o número de
anos disponíveis para a pesquisa (10 anos).
4.2.5 Comparação com dados de superfície
Foi realizada uma triagem das passagens (kp) do PR-TRMM, e foram considerados
os pixels que coincidiram até o limite num raio de 0.1° de distância da localização (lat e lon)
das estações meteorológicas. Neste trabalho foi considerado que por aproximação o valor
pontual da precipitação registrado no intervalo entre uma hora UTC, onde houve a passagem
do satélite TRMM, é igual a taxa de precipitação medida pelo radar PR-TRMM.
Posteriormente foi realizado o registro do valor médio da taxa de precipitação TPij (Equação
10) para a localização da estação conforme os critérios de distância limite. Seguidamente foi
realizado o computo da média dos valores pontuais dos registros do pluviômetro
pluv) da
estação para cada passagem kp do satélite TRMM, no mês i , do ano j, gerando a taxa média
de precipitação observado pelo pluviômetro TPpluvij condicionada a passagem do satélite
conforme a Equação 15:
TPpluvij
p
pluv pij
N obscij
(15)
Onde N obscij o número de observações pluviômetro que coincidiu com a passagem
do satélite TRMM nos critérios estabelecidos no estudo.
Posteriormente foi realizada uma regressão linear entre estas duas variáveis TPij e
TPpluvij para cada estação e o cálculo do coeficiente de correlação (r). Como última análise foi
realizada a distribuição da frequência acumulada para estas duas variáveis.
46
5
RESULTADOS E DISCUSSÕES
5.1
Estimativa da precipitação a partir dos dados PR-TRMM
5.1.1. Médias mensais e sazonais
Realizadas as etapas descritas na secção 4.2 os resultados foram expressos em forma
de mapas de precipitação para a área de estudo. A precipitação estimada para os meses da
estação chuvosa no ano de 2004 segundo as diferentes relações Z-R propostas nesta pesquisa
encontram-se nas Figuras 9, 10 e 11.
Segundo a estimativa da Z-R do PR-TRMM (Figura 9), durante a estação chuvosa na
área de estudo pode-se notar que as precipitações se concentraram nos dois Estados em
estudo. No início da estação durante o mês de Abril (A) praticamente não houve chuvas em
SE, e em AL apenas apresenta chuvas a capital Maceió (MCZ) e regiões próximas (na Figura
em tons de azul) que aproximadamente variam em torno de 60 a 80mm/mês. Maio (B)
apresenta maiores valores de precipitação quando comparado com o mês de Abril. O litoral
Alagoano exibe chuvas que variam aproximadamente de 60 a 270mm/mês (em tons de azul),
sendo a faixa de 8°S a 10°S a região mais chuvosa. Foi notado no Estado de SE precipitações
de fraca intensidade que ficaram em torno de 60 a 80mm/mês. Em Junho (C) são encontrados
os máximos de precipitação na estação chuvosa para ano de 2004 em AL, novamente a faixa
entre 8°S a 10°S no litoral apresenta os maiores valores de precipitação (em tons de verde a
vermelho) variando entre 300 a mais de 500mm/mês mais ao Sul desta faixa. A região
“central” do Estado de Alagoas, região de transição entre o litoral e o semiárido, mostrou a
precipitação mensal por volta de 80 a 140mm/mês. Neste mesmo mês o nordeste (NE) do
Estado de Sergipe tem precipitações de 60 a 80mm/mês e a noroeste (NO) de 60 a
140mm/mês. Em (D) uma precipitação praticamente uniforme se encontra ao longo da costa
dos Estados de AL e SE no mês de Julho, os valores da precipitação oscilam entre 80 a
140mm/mês. No último mês da estação chuvosa (Agosto (E)) a precipitação entra um pouco
mais para o interior dos Estados, entretanto não se configura uniforme e varia entre 60 a
80mm/mês.
Mesmo com poucas passagens do PR-TRMM durante o dia, por volta de duas (LIU,
2012), o PR-TRMM forneceu a distribuição espacial da precipitação para os Estados de AL e
PE. A sazonalidade observada das chuvas durante a estação em 2004 foi muito próxima da que
consta nos trabalhos de Kousky (1979ª), Nobre e Molion (1988) e Molion e Bernardo (2000).
Diante dos resultados, aparentemente o ano de 2004 as chuvas foram regulares para o período,
47
entretanto Agosto possuiu mais chuvas que Abril, o que normalmente é observado de forma
contrária segundo a literatura. Ainda pode-se notar pelas estimativas que o estado de Alagoas
foi mais chuvoso que o estado de PE durante a estação chuvosa no de 2004.
Figura 9 – Estimativa da precipitação mensal a partir da Z-R PR-TRMM nos Estados de
Alagoas e Sergipe, durante a estação chuvosa no ano de 2004.
B)
A)
MAIO 2004
ABRIL 2004
D)
C)
JULHO 2004
JUNHO 2004
E)
AGOSTO 2004
PRECIPITAÇÃO (mm/mês)
Fonte: Autor, 2015.
48
Na Figura 10 encontra-se a estimativa da precipitação para a estação chuvosa na região
de estudo em 2004 segundo a Z-R Marshall-Palmer (MP). Percebe-se que a distribuição
espacial e os valores da precipitação são próximos ao estimado pela Z-R PR-TRMM,
entretanto a Z-R MP tende a estimar valores menores quando comparada a Z-R PR-TRMM.
No mês de Abril (A) a precipitação variou de aproximadamente 60mm/mês na capital
Alagoana e regiões próximas, e sem precipitação para o restante do território de AL e SE. Em
Maio (B) a precipitação também variou de 60 a 270mm/mês no litoral Alagoano, mas a região
de maior incidência de chuva se mostra menor do que a encontra na Figura 9.
Em Junho (C), o mês mais chuvoso, a precipitação no Estado é praticamente a mesma
segundo da Z-R PR-TRMM, entretanto, com valores estimados levemente mais baixos,
variando (aproximadamente) de 300 a mais de 450mm/mês no litoral Alagoano, 80 a
120mm/mês na região de transição entre o litoral e o agreste de AL e de 60 a 70mm/mês no
NE Sergipano. A precipitação a NO de SE é a mesma segundo PR-TRMM de 60 a
140mm/mês. Em Julho (D) a precipitação sobre o litoral de AL e SE também oscila entre 80 a
140mm/mês. As precipitações que entraram sobre o continente em Agosto (E) sendo que a ZR MP tem distribuição espacial menor, do que PR-TRMM, mas os valores são os mesmos, de
60 a 80mm/mês.
Era esperada esta diferença entre os valores da Z-R MP e PR-TRMM, devido a Z-R
MP (Marshall e Palmer, 1948) ter sida desenvolvida para nuvens do tipo estratiformes o que
resulta em uma subestimativa para a precipitação originada por nuvens de tipo convectivas.
Isto é um dos fatores que geram as diferenças entre as Z-R MP e PR-TRMM. Entretanto os
valores são próximos mostrando que a Z-R PR-TRMM se assemelha como uma Z-R para
nuvens estratiformes.
49
Figura 10 – Estimativa da precipitação mensal a partir da Z-R Marshall-Palmer (1948)
nos Estados de Alagoas e Sergipe, durante a estação chuvosa no ano de 2004.
B)
A)
ABRIL 2004
C)
MAIO 2004
D)
JULHO 2004
JUNHO 2004
E)
AGOSTO 2004
PRECIPITAÇÃO (mm/mês)
Fonte: Autor, 2015.
A precipitação segundo Tenório et al. (2010) (TEN) (Figura 11) para estação chuvosa
em 2004 tem uma intensidade maior do que as estimativas das Z-R PR-TRMM e MP. Nota-se
valores superiores de precipitação mensal sobre os Estado de AL e SE quando comparados as
Figuras 9 e 10. A distribuição espacial da precipitação (com maior incidência sobre os Estados
50
em estudo) também mostra-se maior. Considerando que o número e a localização de pixels
que contém chuva em ambas as aplicações das Z-R são os mesmos, esta diferença na
distribuição da precipitação se dá ao processo de suavização na elaboração da Figura da
estimativa mensal, segundo cada Z-R.
As chuvas em Abril (A) são concentradas na faixa de 8°S a 10°S no Estado de AL
variando entre aproximadamente de 60 a 120mm/mês, valores em média aproximadamente de
20 a 40mm/mês acima da precipitação estimada pelas Z-R PR-TRMM e MP.
Em Maio (B) todo o litoral Alagoano teve chuva segundo a estimativa variando entre
140 a 450mm/mês, em média em algumas regiões pode-se aproximar um aumento de
130mm/mês sobre a costa quando comparado com os valores estimados pelas Z-R PR-TRMM
e MP, mas sendo a faixa de 8°S a 10°S ainda a região mais chuvosa como visto nas Figuras 9
e 10. Nota-se também sobre o Estado de AL precipitação por volta de 60mm/mês sobre o
sudeste do agreste que não chegou a ser notificado pelas as Z-R PR-TRMM e MP. Sobre SE a
precipitação estimada varia entre 80 a 140mm/mês tendo um aumento significativo quando
comparada as estimativas anteriores.
O mês mais chuvoso da estação sobre os Estados continua a ser Junho (C) segundo a
estimativa pela Z-R TEN, entretanto os valores são consideravelmente acima dos estimados
pelas Z-R PR-TRMM e MP. Para a faixa entre 8°S a 10°S no litoral, os valores variam entre
350 a mais de 600mm/mês, sendo os maiores valores sobre a região de MCZ e regiões
próximas ao Sul da capital, um aumento de 50 a mais de 100mm/mês quando equiparadas as
estimavas anteriores. A região de transição entre o litoral e o agreste em AL chega a ter
aproximadamente de 200 a 260mm/mês, um aumento de aproximadamente 100mm/mês sobre
as estimativas anteriores, sendo as menores precipitações de 60 a 100mm/mês no setor Oeste
da região. Sobre SE os valores estimados pela Z-R TEN se aproximaram das demais
estimativas, e giram 60 a 140mm/mês no NE, e 60 a aproximadamente de 200mm/mês no
Leste, tendo uma diferença de 60mm/mês aproximadamente.
Para o mês de Julho (D) a precipitação sobre a costa apresenta-se mais intensa nos
Estados de AL e SE e foi de 140 a 200mm/mês, também um aumento de aproximadamente
60mm/mês comparado as estimativas anteriores.
Para o mês Agosto (E) nota-se precipitação em praticamente todo o Estado Sergipano,
com valores mais elevados sobre a costa (140 a 200mm/mês) e a predominância de chuvas
mensais de 60 a um pouco mais de 80mm/mês sobre a maior parte do Estado, mostrando um
aumento de aproximadamente 60 a 80mm/mês comparado as demais estimativas.
51
Figura 11 – Estimativa da precipitação mensal a partir da Z-R Tenório et al (2010) nos
Estados de Alagoas e Sergipe, durante a estação chuvosa no ano de 2004.
A)
B)
ABRIL 2004
C)
MAIO 2004
D)
JULHO 2004
JUNHO 2004
E)
AGOSTO 2004
PRECIPITAÇÃO (mm/mês)
Fonte: Autor, 2015.
Posteriormente a estimativa da precipitação mensal para cada ano, foi realizada a
estimativa da média da precipitação mensal no período entre 2004 a 2013 para cada mês da
quadra chuvosa segundo as três relações Z-R adotadas para a presente pesquisa.
52
A Figura 12 mostra a média da precipitação para os meses da quadra chuvosa para os
Estados de AL e SE durante os anos de 2004 a 2013, estimada segundo as Z-R: (A) PRTRMM, (B) MP (C) e TEN et al. (2010).
A distribuição espacial da precipitação, de acordo com as três Z-R, no mês de Abril
sobre os Estados de AL e SE é praticamente a mesma, sendo que em (C) as áreas de não
ocorrência de precipitação mostram-se menores quando comparadas a (A) e (B), isto se deve a
interpolação valores estimados nas bordas de áreas de chuva para realização da Figura, que
tende a suavizar as extremidades entre ocorrência de precipitação ou ausência. As Z-R PRTRMM e MP tendem a apresentar valores de precipitação mensal próximos, sendo que a
primeira possui valores maiores que a segunda, diferentemente a Z-R TEN estima valores
maiores das demais.
Nota-se que no extremo Oeste no Estado de AL, região de semiárido do NEB, segundo
as estimativas não houve ocorrência de precipitação. Em geral os maiores valores de
precipitação se concentram na região do litoral dos dois Estados em estudo, sendo o Sul do
litoral Sergipano a região mais chuvosa segundo as estimativas.
Na parte (A) observa-se no litoral Alagoano na faixa latitudinal entre 8°S a 10°S
valores entre 80 a 90mm/mês, os maiores valores se encontram na região NE. Nesta mesma
faixa em (B) a precipitação mensal é de 60 a 80mm/mês, com os maiores valores também
localizados na parte nordeste do litoral. Em (C) encontra-se a mesma distribuição espacial da
precipitação conforme (A) e (B), entretanto a precipitação varia entre aproximadamente 110 a
140mm/mês. O Sul de AL é a região mais chuvosa para o mês de abril, segundo as
estimativas, para PR-TRMM os valores da precipitação mensal foram de aproximadamente 90
a 110mm/mês, para MP 80 a 90mm/mês e segundo TEN 120 a 140mm/mês. Na região mais
chuvosa em SE (Sul do Estado) segundo PR-TRMM as precipitações variam de ~100 a
120mm/mês, por MP de 90 a ~110mm/mês e para TEN na região tem uma grande variação da
precipitação entre 140 a ~220mm/mês. Para a região da zona da mata em AL e interior do SE,
a precipitação estimada de acordo com as três Z-R é de aproximadamente 20mm/mês. Não
obstante ao foco da pesquisa nota-se precipitação sobre o Estado da Bahia (BA) e de modo
acentuado nas regiões NE e norte do Estado de Pernambuco (PE) e chuva em toda a parte
oceânica da região de estudo tendo os maiores valores na direção sudoeste na costa do litoral
Sergipano.
Segundo as estimativas, em Maio as chuvas entraram no interior do Estado de SE e
AL, além de que com intensidade maior em comparativo com o mês de Abril. Os maiores
índices de precipitação são localizados no litoral e os menores sobre a região do semiárido em
ambos os Estados. Diferentemente da configuração no mês de Abril a região de chuva mais
53
intensa está localizado ao Sul do Estado de AL e não sobre SE.
Em (A) o NE do litoral de AL apresenta valores de precipitação média entre 80 a
110mm/mês, sobre a mesma região em B) a Z-R MP estimou 80 a 90mm/mês e pela Z-R TEN
(C) o valor obtido foi de 120 a 200mm/mês, uma diferença de 40 a aproximadamente
100mm/mês. Sobre o Sul de AL de acordo com a Z-R PR-TRMM, a precipitação média varia
120 a 180mm/mês; para a Z-R MP esta região possui um variação de 120 a 140mm/mês, e a
Z-R TEN estima a variação entre 150 a mais de 250mm/mês. Para a região de transição entre
o litoral e o semiárido Alagoano, a chuva média mensal varia de 60 a 100mm/mês segundo a
Z-R PR-TRMM e 60 a aproximadamente 90mm/mês de acordo com a Z-R MP, entretanto
para a Z-R TEN é por volta de 100 a 170mm/mês. Precipitação média em torno de 20mm/mês
é estimada para a região do semiárido tanto pela Z-R PR-TRMM quanto para MP, e de 60 a
90mm/mês, segundo a Z-R TEN. Sobre o litoral de SE a média mensal varia de 100 a
140mm/mês e 80 a cerca de 120mm/mês para as Z-R PR-TRMM e MP respectivamente, mas
para a Z-R TEN fica em torno de 140 a acima de 250mm/mês. Em média, a Z-R TEN estima a
precipitação 100mm/mês acima dos valores obtidos das demais Z-R para o mês de Maio. Nas
regiões adjacentes dos Estados de AL e SE a precipitação sobre o Estado de PE é menos
intensa quando comparada as observadas nas estimativas para o mês de Abril. A mesma
análise pode ser feita sobre a distribuição e a intensidade de chuvas no Estado da BA, em
contrapartida, as precipitações aumentam sobre a área oceânica.
Fazendo uma análise em termo de máximos de precipitação em geral sobre os Estados
de AL e SE, em Junho se configura de menor intensidade do que o mês de Maio e maior que o
mês de Abril. Sobre o litoral Alagoano a faixa entre 8°S a 10°S aparece mais chuvosa do que a
região Sul da costa, o que não ocorreu em Abril e Maio. O semiárido volta a não apresentar
chuva como visto no mês de Abril. A média da precipitação sobre SE sofre uma redução entre
os meses de maio a Junho. Entretanto, analisando os valores estimados para SE
separadamente, percebe-se que Junho no comparativo entre o mês de Abril, este último foi o
mês o mais chuvoso.
A faixa de 8°S a 10°S a média fica em torno de 140 a 180mm/mês segundo a Z-R PRTRMM, 100 a 140mm/mês segundo a Z-R MP e 180 a 250mm/mês pela Z-R TEN, sendo
encontrados os maiores valores sobre a região ao Sul de MCZ. No Sul do litoral Alagoano a
chuva média estimada por Z-R PR-TRMM é 60 a 80mm/mês, para a Z-R MP de 60mm/mês e
para a Z-R TEN é de 80 a 100mm/mês. Na zona de transição sobre AL, Norte e Sudoeste de
SE, a média de chuva segundo as Z-R PR-TRMM e MP é de aproximadamente 20mm/mês,
mas a Z-R PR-TRMM estimou 40mm/mês em algumas regiões, para a Z-R TEN as áreas de
40mm/mês são maiores do que a estimativa pela Z-R PR TRMM, mas em geral também
54
distribuiu 20mm/mês no extremo Oeste da região. O Sul do litoral Alagoano apresentou
segundo a Z-R PR-TRMM a média da precipitação entre 100 a 140mm/mês, para a Z-R MP
valores menores entre 80 a 100mm/mês e para a Z-R TEN valores maiores, entre 140 a
160mm/mês. Para o NE Sergipano a média varia entre 40 a 60mm/mês para as Z-R PRTRMM e MP, com pico de 100mm/mês e 80mm/mês respectivamente, enquanto a Z-R TEN
60 a 140mm/mês. Nas regiões adjacentes, a precipitação é menor sobre o Norte e Noroeste de
PE e se intensifica sobre a costa Leste do Estado com precipitações a 250mm/mês pelas Z-R
PR-TRMM e MP e acima de 250 pela Z-R TEN. Sobre os oceanos a precipitação e menos
intensa quando comparada com o mês de maio. Sobre o território da Bahia coberto pela área
de estudo praticamente não é observado chuvas nas estimativas, sendo apenas sua região
costeira a apresentar precipitação 80mm/mês (PR-TRMM), 60mm/mês (MP) e 100mm/mês
(TEN).
Segundo as estimativas em Julho, as chuvas se concentram ao longo do litoral nos
Estados de AL e SE. No comparativo entre os meses anteriores, percebe-se que Julho sobre a
faixa de 8 a 10°S para as Z-R PR TRMM e MP a intensidade da precipitação foi menor que as
do mês de junho, mas pra Z-R TEM, o mês de Julho os valores são maiores, uma situação não
observada antes em que as Z-R não entram em concordância quanto a distribuição dos
máximos de precipitação. Para essa faixa sobre AL são encontradas as maiores médias de
precipitação, 100 a 160mm/mês (PR TRMM), 80 a 120mm/mês (MP) e 180 a mais de
250mm/mês (TEN). No restante do litoral, segundo as Z-R PR TRMM e MP, a média fica em
torno de 40 a 60mm/mês, e para a Z-R TEN da ordem de 80 a 160mm/mês. Nas áreas
adjacentes as precipitações observadas em Julho, sobre PE e BA e as precipitações sobre o
oceano reduziram sua intensidade na faixa de 10°S a 12°S e se intensificaram entre 8°S a
10°S.
Em Agosto, último mês da estação chuvosa, nota-se uma distribuição mais uniforme da
precipitação ao logo do litoral Alagoano e Sergipano, com os valores levemente mais altos
sobre a região costeira. Entretanto, os valores máximos observados em Julho são maiores que
os máximos estimados para Agosto. Neste mês a precipitação volta a acontecer sobre o
interior dos Estados em média 20mm/mês. Para o litoral, 60 a 100mm/mês (PR TRMM), 60 a
80mm/mês (MP) e 140 a 220mm/mês (TEN).
Pelas estimativas, nota-se que a distribuição das precipitações para os Estados de AL e
SE durante a estação chuvosa no período de 2004 a 2013 (conforme a Figura 12) começaram
mais intensas próximas sobre o litoral no mês de Abril, sendo que SE apresentou uma
distribuição de precipitação em praticamente todo seu território, enquanto que na região do
semiárido Alagoano não ocorre precipitação. Em seguida, no mês de Maio, as precipitações
55
penetram sobre os dois Estados e com intensidade maior. E para os demais meses da estação
chuvosa a precipitação tende a se concentrar mais uniformemente sobre a costa litorânea dos
dois Estados. De modo geral na área de estudo, a distribuição da precipitação sobre o
continente diminuiu, se concentrando na costa leste do NEB, enquanto sobre o oceano a
precipitação permanece praticamente constante, mas mudando de maiores intensidades entre o
SO oceânico da região de estudo (Abril e Maio) para o NE oceânico da região de estudo.
Shi et al. (2000) apud Reboita (2010) a partir de dados de precipitação obtidos da
Agência Nacional de Energia Elétrica do Brasil, construíram análises diárias com resolução
espacial de 1° x 1° de latitude por longitude no período de 1960 a 1997 para o Brasil e
fundindo estas análises com os totais mensais de chuva do restante da América do Sul obtidos
pelo Sistema de Monitoramento de Anomalias Climáticas (Climate Anomaly Monitoring
System – Ropelewski et al., 1985) geraram um atlas de precipitação para a América do Sul no
período de 1979 a 1995 corresponde a um período de maior número de estações no Brasil e
em seus dados também encontraram essa “migração” da precipitação, que é mais
homogeneamente distribuída para a área de estudo em Abril, se direciona mais próxima da
costa do litorais Alagoano e Sergipano em julho. Em seus resultados a precipitação média
ficou entre 100 a 200mm em Abril e de 50 a 150mm em julho. No comparativo com as
estimativas em Abril a Z-R TEN estimou a precipitação média mais próxima aos resultados de
Shi et al. (2000). Entretanto em Julho a Z-R que estimou valores mais em conformidade com
os dados de Shi et al. (2000) foi a MP.
Nota-se que a grande variabilidade espacial da precipitação sobre a região de estudo
foi bem representada pelas estimativas. Nobre e Molion (1989) já abordavam que o NEB era
considerado uma região anômala quando comparado com outras regiões tropicais por ser um
semiárido, e que a precipitação na costa leste do NEB exemplificava bem isso. Segundo os
autores enquanto a região costeira mostrava a média anual de 1 600mm ou mais, a região do
interior apresentava 400mm. Mas tarde Reboita (2010) indica que a precipitação anual no
litoral do NEB é de 1 500mm/ano e para a região do interior do NEB varia entre 200 a
500mm/ano.
56
Figura 12 – Distribuição média precipitação mensal (mm/mês) para a estação chuvosa
na costa leste do NEB durante os anos de 2004 a 2013 de acordo com as ZR: a) PR-TRMM, b) Marshall-Palmer e c) Tenório et al. (2010).
A) .
B)
ABRIL (2004-2013)
C)
A)
B)
MAIO (2004-2013)
C)
A)
B)
JUNHO (2004-2013)
C)
A)
B)
JULHO (2004-2013)
C)
PRECIPITAÇÃO (mm/mês)
Fonte: Autor, 2015. (continua)
57
Figura 10 – (continuação).
B)
A)
AGOSTO (2004-2013)
C)
PRECIPITAÇÃO (mm/mês)
Fonte: Autor, 2015.
Os máximos de precipitação entre os meses de Maio e Junho também estão de acordo
com a literatura. Yamazaky e Rao (1977) apud Kousky (1980) já sugeriam que os máximos de
precipitação para a costa leste do NEB eram os meses Maio e Junho devido a propagações de
sistemas de nuvens na direção de leste para o continente. Estes sistemas são agora entendidos
de acordo com Molion e Bernardo (2000) como perturbações ondulatórias no campo dos
Alísios e são gerados por penetrações de sistemas frontais em latitudes baixas sobre o
continente e oceano. E segundo Kouky (1979) estes sistemas também interagem com sistemas
frontais (que entram entre 5°S a 18S° (MOLION e BERNARDO; 2000) durante a estação
chuvosa. E Kousky (1980) evidência que outro fator a influenciar na precipitação nestes
meses são as interações de brisas marítimas e terrestre com os Alísios de sudeste.
Mas nos meses de Julho e Agosto segundo as estimativas a precipitação se organizava
em toda litoral no NEB podendo ser que nestes meses os efeitos de interação entre brisas e os
Alísios sejam mais presentes. Kousky (1980) diz que durante o inverso astral quando os
Alísios de sudeste estão mais intensos sua fluência com a brisa terrestre contribui fortemente
para a precipitação na costa leste do NEB. Em contrapartida Moscati e Gan (2007)
observaram que quando os ventos de leste e de sul em 850hpa a precipitação diminui na
região do interior da costa. Reboita (2010) explica que como há uma serra no interior do
continente que acompanha o litoral do NEB, os ventos de leste, ao encontrarem esta barreira
topográfica ascendem e favorece a precipitação orográfica, e que para a região do interior
(semiárido) recebe, portanto ventos secos (não favoráveis a formação de nuvens precipitantes.
Portanto a ausência de precipitação no interior da costa leste do NEB está de acordo
58
com a literatura que descreve que durante a estação chuvosa da costa leste (inverno do
Hemisfério Sul (H.S)) acontecem os mínimos de totais pluviométricos desta região. No
entanto mínimos não quer dizer total ausência de chuva, nos resultados de Shi et al. (2000)
apud Reboita (2010) é notificado chuvas em Julho no interior da costa enquanto as estimativas
geram uma média de chuva 0mm/mês, devendo-se ressaltar a diferença entre os (diferentes)
métodos de recuperação de chuva ocorre tanto em período de dados quanto a resolução
espacial dos pontos de grade.
Outra explicação sobre o motivo desta diminuição no interior do NEB é devido a forte
atuação dos movimentos subsidentes na região durante essa época do ano. Parte da circulação
leste-oeste gerada pelo ramo ascendente associado a convecção da Amazônia que decai no
Atlântico Sul atinge a região do NEB normalmente durante o ano. Mas no inverno estes
movimentos descendentes são agregados aos movimentos de subsidência da circulação de
Hadley, porque esta (sentido norte-sul) possui ramo ascendente na região da ZCIT e que
durante o inverno (H.S) a ZCIT desloca-se mais ao norte desloca também subsidência para o
interior do NEB (NOBRE e MOLION, 1989, MOLION e BERNARDO, 2002; REBOITA,
2010).
Para melhor explanação do comportamento climatológico sazonal da precipitação
sobre a costa leste do NEB, foram requeridas do INMET as normais climatológicas de 19611990 referentes a precipitação acumulada pelas estações meteorológicas convencionais dos
Estados de AL e SE. Analisando as normais da precipitação acumulada para o estado de AL
para notificar o comportamento sazonal da precipitação ao longo da estação chuvosa
conforme a Figura 13. Observa-se para as estações convencionais de Coruripe e Maceió
municípios da costa alagoana, juntamente com o município de Palmeiras dos Índios situada na
região de transição entre litoral e semiárido, que a precipitação aumenta ao longo do início da
estação chuvosa, as precipitações crescem até junho (excerto MCZ), e decrescem até agosto
onde mesmo padrão sazonal foi observado pelas estimativas geradas para a costa alagoana.
Embora o município de Mata Grande situado no extremo oeste do estado apresente um padrão
bem distinto do que foi observado nas estimativas, vale ressaltar que as estimativas estão
dentro do período das normais que serão de 1991 a 2020 (INMET, 2015).
59
Figura 13 – Precipitação acumulada Normais no período de 61-90 para o Estado de
Alagoas.
Fonte: Autor, 2015.
De forma análoga, ao observar as normais para os Estados de SE (Figura 14) nota-se
que o padrão sazonal da precipitação do Estado tem os maiores índices pluviométricos nos
três primeiro meses da estação chuvosa tendendo a crescer deste o início em Abril tendo seu
máximo em Maio e começa a decrescer para os demais meses. Foi o mesmo padrão sazonal da
precipitação para SE obtido pelas estimativas.
Figura 14 – Precipitação acumulada Normais no período de 61-90 para o Estado de
Sergipe.
Fonte: Autor, 2015.
60
Na Figura 15 é mostrada precipitação mensal média em toda a área de estudo, para o
período de 2004 a 2013, para cada mês da estação chuvosa segundo as Z-R PR TRMM, MP e
TEN. Este cálculo foi realizado a partir da média da somatória de todos os pixels dentro a área
de estudo.
Observa-se que durante a estação chuvosa segundo as estimativas de cada Z-R que a
precipitação tende a decrescer de Abril para Agosto. Esse decaimento da precipitação se deve
a diminuição da precipitação sobre o continente durante a estação chuvosa, uma vez que esta
média leva em conta a precipitação média em toda a área de estudo. Para as Z-R PR TRMM e
MP a precipitação maior é encontrada no mês de Abril, cerca de aproximadamente 60mm/mês
e 55mm/mês respectivamente, e segue decrescendo até Agosto último mês da estação chuvosa
e o menos chuvoso. A Z-R TEN estimou valores muitos próximos entre os meses de Abril e
Maio, aproximadamente 100mm/mês, sendo os dois os meses mais chuvoso, e valores
decrescentes de Junho a Agosto em torno de 60mm/mês. Nota-se que a diferença de
precipitação entre as duas primeiras Z-R e a última é de 40mm nos mês mais chuvosos e de
10mm nos demais meses.
Figura 15 – Precipitação média mensal no período de 2004 a 2013 na área de estudo.
Fonte: Autor, 2015.
Na Figura 16 observa-se o desvio da média de precipitação mensal para cada estação
chuvosa durante o período de 2004 a 2013 para toda área de estudo. Este cálculo foi realizado
fazendo a diferença entre o valor da precipitação média mensal para uma estação chuvosa
61
subtraído pelo valor da média para estação chuvosa durante 2004 a 2013. De modo geral
como as Z-R PR TRMM e MP estimam valores muito próximos, seus respectivos desvios são
praticamente iguais, analogamente como a Z-R PR TRMM estima valores mais altos que as
demais Z-R é a que apresenta maiores desvios de precipitação. Analisando este desvio pode-se
inferir os anos que tiveram estações chuvosas mais intensas e os anos que foram mais secos no
intervalo dos dez anos analisados. De modo que se o desvio é positivo corresponde a uma
estação chuvosa intensa e se negativo a uma estação chuvosa mais seca, quando comparada a
média da precipitação para estação chuvosa durante 2004 a 2013. Observa-se que o ano de
2009 apresentou, segundo as estimativas, a estação chuvosa mais intensa, e o ano de estação
chuvosa menos intensa foi 2012. As Z-R PR TRMM e MP estimam durante 2009 o desvio
positivo de um pouco mais de 100mm/mês para estação chuvosa, de acordo com a Z-R TEN
este desvio é maior em torno de 225mm/mês. Para 2013 um desvio negativo de 100mm/mês
foi estimada pelas Z-R PR TRMM e MP, enquanto que para a Z-R TEN este desvio é de
aproximadamente de 175mm/mês. O segundo ano a apresentar chuvas mais intensas segundas
as estimativas foi 2006 e os anos mais secos excerto 2013, foram em ordem de intensidade,
2008, 2007 e 2011.
Figura 16 – Desvio da precipitação média mensal no período de 2004 a 2013.
Fonte: Autor, 2015.
De acordo os trabalhos de Santos et al (2012), Leivas et al. (2014) e Ferreira et al.
(2014) o ano de 2012 nos Estados de AL e SE estavam passando por um período de forte
62
estiagem e que essa seca pode ser observada também dentro da estação chuvosa, estudos
corroboram com o resultado obtido anteriormente na Figura 14. A Confederação Nacional de
Municípios (2015) relatou que o nordeste brasileiro enfrentou a maior seca dos últimos 50
anos e que em 2011 os Estados do NEB já sofriam efeitos de uma seca. As estimativas
mostram 2011 abaixo da média mas com leve “intensidade”.
Leivas et al. (2014) com intuito de avaliar o comportamento do Índice de Vegetação
Padronizado (IVP), obtido a partir do produto Índice de Vegetação da Diferença Normalizada
(IVDN) decendial do satélite SPOT-Vegetation, na identificação da seca no NEB em 2012
usou o produto 3B43 do satélite TRMM, que é o acumulado mensal de precipitação estimada
ajustado a partir de dados de uma rede mundial de postos pluviométricos. Em seus resultados
notou que a variabilidade do IVP é em resposta defasada da ausência de precipitação mostrada
a partir do TRMM. E ressaltou que uma característica importante sobre o satélite TRMM é
que o mesmo estima corretamente a ausência de chuva, fator de suma importância para
monitoramento da seca na região e que em geral as estimativas superestimaram o total de
precipitação. As estimativas mensais para a quadra chuvosa para o ano de 2012 segundo as ZR PR TRMM A) e TEN B) se encontra na Figura 17. Em geral pelas duas Z-R observa-se
poucas chuvas sobre os Estado de AL e SE apenas em Agosto que as chuvas são mais
distribuídas pela região de estudo.
63
Figura 17 – Estimativa da precipitação mensal a partir das Z-R PR TRMM A) e TEN B)
para os Estados de Alagoas e Sergipe, para estação chuvosa durante a seca
de 2012.
PR TRMM 04/2012
PR TRMM 05/2012
PR TRMM 08/2012
PR TRMM 07/2012
TENORIO 04/2012
PR TRMM 06/2012
TENORIO 06/2012
TENORIO 05/2012
TENORIO 07/2012
TENORIO 08/2012
PRECIPITAÇÃO (mm/mês)
Fonte: Autor, 2015.
Por outro lado Marengo et al. (2011) relataram que 2009 foi um ano de fortes excessos
de chuva e ocorrência de enchentes para os Estados do NEB, principalmente entre os meses de
64
Abril e Maio, que segundo seu levantamento o volume de chuva se manteve 200 a 300% acima do normal na maior parte dos Estados nordestinos. Segundo o autor o número de mortes
no estado de Alagoas foi 7 e em SE 2. Segundo a estimativa pela Z-R TEN o desvio positivo
da precipitação para a região de AL e SE foi de aproximadamente 250mm a mais da média no
período de 2004 a 2013, de modo que a interferências das cheias no total de chuva durante a
quadra chuvosa em 2009 para a região estudo foram perceptíveis nas estimativas. As estimativas para os meses de Abril e Maio em 2009 na estação na Figura 18. Maio segundo as estimativas foi o mês mais chuvoso, tendo a precipitação mais intenso no Sul do Estado de Alagoas a
Z-R PR TRMM 450 a mais de 600mm/mês, para a Z-R as áreas com precipitação acima de
600mm/mês consideravelmente maior.
Figura 18 – Estimativa da precipitação mensal a partir das Z-R PR TRMM A) e TEN B)
para os Estados de Alagoas e Sergipe, para os meses de Abril e Maio de
2009.
PR-TRMM 04/2009
TENORIO 04/2009
PR-TRMM 05/2009
PR-TRMM 05/2009
PRECIPITAÇÃO (mm/mês)
Fonte: Autor, 2015.
65
5.1.2 Ciclo diário da precipitação
Vicente (1989) aborda a dependência de tipo de alvo a ser observado no momento de
escolha do tipo de satélite e técnica que são utilizados para estimar a precipitação sobre o
mesmo. Diferentemente de outros satélites polares como os da série National Oceanic and
Atmospheric Admistration (NOAA) e os da Defense Meteorological Satellite Program
(DMSP) que são heliossíncronos, o satélite TRMM está em uma órbita equatorial, não
heliossíncrona, com inclinação de 35º isto permite aproximadamente duas passagens sobre
uma área sobre região tropical em diferentes horários tornando TRMM uma ferramenta em
potencial para o estudo da variação do ciclo diário da precipitação.
Para analisar o ciclo diário da precipitação a partir das passagens do TRMM sobre a
área de estudo foram avaliados os meses de Maio e Junho que apresentaram características
distintas na secção 5.1.1. Foram abordadas para o ciclo diário as Z-R PR-TRMM e TEN, uma
vez que os valores estimados pela Z-R MP são muito próximos aos valores obtidos pela Z-R
PR TRMM. A Figura 19 mostra o ciclo diário da precipitação a cada seis horas para o mês de
Maio, de modo que os dois primeiros intervalos correspondem aos períodos de manhã e tarde
(durante o dia), e os dois restantes as seis primeiras e as seis últimas horas do período noturno.
O primeiro intervalo (A) 9-15Z (Z = horário zulu, que equivale ao horário UTC – Tempo
Universal Coordenado), corresponde a 6-12 horas no horário local (manhã), o horário local é
três horas a menos do horário UTC, o segundo (B) 15-21Z a 12-18 horas (tarde), o terceiro (C)
21-03Z a 18-0 horas local e o quarto (D) 21-03Z a 0-06 horas local.
No período diurno as chuvas mais intensas para AL entre 12-18h no horário local
enquanto para SE entre 06-12h, entretanto, em SE as chuvas são mais bem distribuídas
durante o período da tarde. Durante o período da manhã as precipitações ficaram mais
localizadas sobre o litoral de ambos os Estados de AL e SE, sendo o Estado de SE o mais
chuvoso nesse horário, que segundo Molion e Bernardo (2000) o feito da brisa marítima é
observado. Durante o período da tarde as chuvas acontecem em praticamente toda a área de
estudo. O que tudo indica que o fator determinante para a precipitação durante a tarde seja a
convecção causada pela forçante radioativa, uma vez que o máximo de temperatura acontece
durante as primeiras horas da tarde, o que impulsiona a convecção. Barbosa (2005) relata a
contribuição do aquecimento radioativo no processo de formação de células convectivas. Em
seu estudo de sistemas convectivos intensos no semiárido brasileiro usando dados de radar
encontrou que no período da tarde foi evidente o aumento no número de ecos, bem como o
alto grau de desenvolvimento e intensificação dos sistemas. Pare estes sistemas, em grande
parte, a estrutura termodinâmica foi a presença de instabilidade convectiva, alto teor de
66
umidade atmosférica e valores relativamente alto da CAPE (energia convectiva potencial
disponível), mais o fluxo de umidade também pode interagir com estes sistemas, a estes
fatores parecem influenciar na distribuição, estrutura e morfologia dos sistemas precipitantes
sobre a região.
No período noturno o intervalo entre 00-06h no horário local é o mais chuvoso,
durante as seis primeiras horas as precipitações se concentram no litoral e sobre a região
oceânica. Observa-se que as precipitações sobre o litoral entram menos ao continente quando
comparada as seis primeiras horas do dia. Reboita et al. (2010) e Molion e Bernardo (2000)
relatam que o litoral do NEB possui atuação das brisas marítimas transportando umidade para
o interior do litoral. Os Alísios intensificam a circulação da brisa que junta com a convecção
induzida pelo sistema geram linhas de instabilidade tropical que adentram no continente.
Entretanto a brisa noturna conhecida como “terral” não se manifesta no litoral Alagoano e
Sergipano, porque os Alísios são em direção contraria a circulação da brisa noturna. A
circulação do terral se manifesta do continente para oceano na direção oeste enquanto os
Alísios são de sudeste inibindo a brisa. Diferentemente do período diurno as direções da brisa
e Alísios são na mesma direção. Logo o efeito de brisa terrestre não é efetivamente observado
sobre a costa da região, porque de acordo com Kousky (1980) os Alísios de sudeste entram em
confluência com a brisa terrestre o que ocasiona esta configuração de precipitação similar,
porem com intensidade menor, ao efeito da brisa marítima.
Para Julho (Figura 20), mês que apresentou na secção 5.1.1 a precipitação
praticamente apenas sobre o litoral, percebe-se claramente dois padrões na distribuição da
precipitação em seu ciclo diário: um no período diurno onde as precipitações mostram-se mais
distribuídas pelos Estados de AL e SE, sendo que no semiárido não apresenta chuvas
(conforme visto e discutido na secção 5.1.1) e maiores valores de chuva sobre a costa. E outro
durante a noite em que a precipitação se concentra mais perto da costa e sobre o oceano.
Durante o dia as chuvas mais intensas ocorrem entre 06-12h para AL e SE e durante a noite
para AL ocorrem entre 18-00h e para SE de 00-06h horário local. Estes resultados evidenciam
claramente o efeito das brisas marítimas e terrestre sobre a região. Ressaltando que durante a
noite a brisa terrestre entra em confluência com os Alísios de sudeste ocasionando chuvas na
costa. Sobre o continente os máximos de precipitação ocorrem nas primas horas dos períodos
diurnos e noturnos.
67
Figura 19 – Ciclo diário da média da precipitação mensal (mm) para o mês Maio
segundo as Z-R (1) TRMM e (2) TEN nos intervalos: A) 09-15Z, B) 15-21Z,
C) 21-03Z e D) 03-09Z durante o período 2004 - 2013.
1. A)
2. A)
1. B)
2. B)
1. C)
2. C)
1. D)
2. D)
Fonte: Autor, 2015.
68
Figura 20 – Ciclo diário da média da precipitação mensal (mm) para o mês Julho
segundo as Z-R (1) TRMM e (2) TEN nos intervalos: a) 09-15Z, b) 15-21Z,
c) 21-03Z e d) 03-09Z durante os anos de 2004 a 2013.
1. A)
2. A)
1. B)
2. B)
1. C)
2. C)
1. D)
2. D)
Fonte: Autor, 2015.
69
5.1.3 Classificação dos tipos de precipitações na costa leste do NEB
Iguchi (2007) frisa que os algoritmos para a recuperação de chuva devem atender as
diferentes variedades de sistemas precipitantes ao redor do mundo. A costa leste do NEB é
região que possui características climáticas muitos peculiares, por um lado a maior de seu
território é semiárida e no seu litoral sobre o efeito conjunto de brisas, confluências dos
Alísios e influência dos movimentos subsidêntes da circulação geral da atmosfera na região
que formam condições favoráveis a convecção rasas e estas são um grande desafio para as
estimativas usando SR (NOBRE e MOLION, 1989; VICENTE, 1998; COLLINSHOW, 2006,
REBOITA, 2010; MACHADO et a., 2014). Azevedo (2013) indica a importância nos estudos
voltados para as nuvens precipitantes na região do NEB e quanto isto influía na escolha da
técnica a ser usada para estimativa de precipitação. Por isso é de fundamental importância ter
o conhecimento da contribuição dos tipos de nuvens precipitantes para a região. Nesse intuito
foi feita a realização de uma distribuição espacial da fração da contribuição das nuvens para a
região de estudo. Infelizmente apenas no mês de abril foi possível fazer essa distribuição
espacial. Nos demais meses as interpolações geraram figuras “ilegíveis” dos tipos de nuvens,
provavelmente por falta de um número suficiente de dados, as interpolações tendiam a gerar
contornos ilógicos. Na Figura 21 observa-se em porcentagem a contribuição das precipitações
de nuvem convectiva de topo frio (CNV) A), precipitação estratiforme (STR) B) e
precipitação de nuvem convectiva de topo quente (WRC) C) para o total de precipitação
observado na região de estudo no mês de Abril. Segunda as estimativas a maior contribuição
na precipitação mensal para o mês foi de precipitações WRC que sobre o Estado de Alagoas, a
porcentagem varia 50 a 80%. Os mesmo comportamento pode ser observado em SE; de 40 a
60% do total da precipitação no estado de SE e oriundas de precipitações do tipo WRC. As
precipitações STR contribuem cerca de 10 a 20% da chuva no litoral para ambos; sem
nenhuma contribuição para a região mais ao Sul de MCZ, e cerca 30 a 40% nas chuvas
localizadas sobre a região do semiárido. As precipitações CNV contribuem em de cerca de 30
a 40% para a região mais ao Sul de MCZ e 10 a 30% ara o restante do litoral, de 30 a até 50%
das chuvas na região próxima a leste de PDA.
Analisando a contribuição de cada tipo de precipitação, e inferido consequentemente
os tipos de nuvens precipitantes em toda a área de estudo, percebe-se que as nuvens WRC são
as maiores causadoras de precipitação sobre os estado de AL e SE e sobre o oceano. Machado
et al. (2014) relata que a campanha do Projeto Chuva sobre a região do NEB tinha como um
dos objetivos caracterizar as nuvens precipitantes de topo quente. Autores como Colton (1982)
e Costa (2000) abordam sobre a microfísica destas nuvens, sendo o primeiro autor a definir
70
que nuvens quentes podem ser entendidas como nuvens da qual a fase de gelo não participa de
forma substancial de sua precipitação, o segundo aborda que a distribuição do tamanho de
gotas vindas do oceano tende a diminuir quando estas gotas entram para regiões com grande
quantidade de aerossóis. Calheiros (2013) medindo os conteúdos integrados de água liquida e
vapor d’água, por um radiômetro em microondas na superfície, relata que são maiores para
regiões costeiras e principalmente para o NEB. Conforme Molion e Bernardo (2000) a
configuração de grande escala da circulação atmosférica ocasiona uma forte subsidência para
a região. Isto ocorre segundo Nobre e Molion (1988) devido sua adjacência com a região
amazônica, que devido à forte atividade convectiva gera uma área de ascendência formando
um dos ramos ascendentes da célula de Walker. Provavelmente os movimentos de subsidência
sobre a região atuam na inibição das nuvens para a média e alta troposfera “aprisionando” as
nuvens em baixos níveis, ou seja, as nuvens acabam não alcançando fortes desenvolvimentos
verticais e consequentemente a temperatura do seu topo não atingem baixas temperaturas. A
quantidade de úmida próxima a costa é grande e mecanismos como ondas de leste, resquícios
de frente fria, linhas de instabilidade, entre outros, tendem a “alimentar” as nuvens e
consequentemente ocasionar precipitação, e o quanto esses mecanismos persistem também
está direcionado diretamente com a duração das precipitações para os Estados de AL e SE. Em
contrapartida ainda em análise a Figura 21 as nuvens CNV contribuem para a as precipitações
que ocorrem nos Estados de PE e BA, deve adicionar que nestas nuvens também possuem
áreas de precipitação STR. Segundo Nobre e Molion (1988), Molion e Bernardo (2000) e
Reboita et al (2010) sobre os estado de Pernambuco em Abril o estado sofre influência da
aproximação da ZCIT sobre o Norte do NEB. A entrada da ZCIT quebra os movimentos
subsidentes na região favorecendo movimentos ascendentes o que impulsiona a convecção
local, ou seja, as nuvens convectivas atingem níveis mais altos, tornando sua temperatura do
topo mais frias, que nos Estados de AL e SE. As precipitações SRT, tanto as que fazem parte
de nuvens CNV quanto as geradas apenas por nuvens SRT, também possuem uma parcela de
contribuição relevante na precipitação sobre o continente, e foram mais ativas para na faixa de
39 a 38°O na divisa entre PE e BA. As nuvens estratiformes como descritas por Houze (2003),
Varejão (2006), Fedorova (2006) e Fedorova (2008) possuem taxas de precipitação de leve
intensidade, entretanto, sua duração pode se estender por horas, e para os Estados de AL e SE
seu monitoramento é de grande importância devido a desastres como deslizamento, e além
disto pode ocasionar também inundações. Entretanto sua contribuição foi menos efetiva sobre
os oceanos.
A Figura 22 mostra analogamente a Figura 21, a porcentagem de observações de
precipitações CNV (A), STR (B) e WRC (C) para os meses de Abril no período de 2004 a
71
2013. Esta figura revela indiretamente a quantidade de um determinado tipo de precipitação,
consequentemente nuvens (mas levando em consideração a precipitação STR nas nuvens
CNV), para a região durante este mês, e deve ser analisada juntamente com a Figura 21. As
duas figuras fornecem informações sobre a intensidade da precipitação para cada tipo (e de
cada nuvem), uma vez que, a Figura 21 mostra a contribuição de chuva por tipo e a Figura 21
indiretamente indica a quantidade de ocorrência para os três tipos de precipitação analisados
no estudo.
Figura 21 – Contribuição dos tipos de precipitação CNV A), STR B) e WRC C) para as
chuvas no mês de Abril no período de 2004 a 2013.
B)
A)
C)
CONTRIBUIÇÃO DO TIPO DE PRECIPITAÇÃO (%)
Fonte: Autor, 2015.
Em comparativo com Figura 21, os setores Norte, Oeste e Sudoeste, nota-se que a
observações são maiores para as precipitações SRT (~30 a 50%) que para as CNV (~20 a
30%), entretanto na Figura 21 nestes mesmo setores as precipitações que tem maior
72
contribuição pelas chuvas na região são originadas de nuvens CNV. A razão por trás disto é
que as precipitações CNV são muito intensas, com taxas de precipitação acima de 10mm/h,
diferentemente das STR que normalmente produz taxas abaixo de 10mm/h (HOUZE, 1993;
CECIL, 2013). De acordo com as Figuras 21 e 22 nuvens WRC são as que mais contribuem
para a precipitação nos Estados de AL e SE, além de que por boa parte do litoral da costa do
NEB variando entre 60 a 90%. Este resultado está de acordo com o que Machado, et al. (2014)
relata sobre a predominância de nuvens WRC sobre o NEB. As regiões onde o número de
observados das WRC são maiores, também são regiões onde as contribuições maiores da
precipitação pertencem a nuvens quentes, ou seja, possivelmente a intensidade das chuvas de
nuvens WRC pode variar entre precipitações de baixas intensidades a fortes intensidades.
Figura 22 – Porcentagem do número de observações de precipitação CNV A), STR B) e
WRC C) para o mês de Abril no período de 2004 a 2013.
A)
B)
C)
NUMERO DE OBSERVAÇÕES DO TIPO DE PRECIPITAÇÃO (%)
Fonte: Autor, 2015.
73
Fazendo a análise de todos os pixels contidos na área de estudo conforme o tipo de
precipitação para cada mês da estação chuvosa. Pode-se notar pela Figura 23 a porcentagem
da frequência das precipitações CNV, STR e WRC para todos os meses da estação chuvosa
durante os anos de 2004 a 2013. Segundo as estimativas as nuvens WRC foram as maiores
responsáveis pela precipitação durante toda a estação chuvosa para os Estados de AL e SE, e
possui a menor incidência em Abril (cerca de 48%) e cresce ao logo de meses da estação
chuvosa até seu último mês, Agosto, onde chega a ser praticamente 90% da precipitação sobre
a área de estudo. As precipitações STR correspondem aproximadamente de 35 a mais de 40%
em Abril e Maio, praticamente 30% em Junho e Julho e menos de 15% em Agosto. As
precipitações CNV tem o comportamento de decréscimo ao longo da estação chuvosa, com
contribuição sempre abaixo de 20% da chuva sobre a região de estudo, após Maio não chega a
ser responsável por 10% da precipitação total.
Figura 23 – Porcentagem da frequência de precipitações CNV, SRT e WRC para área de
estudo durante 2004 a 2013.
Fonte: Autor, 2015.
Braga (2013) utilizando os sensores de alta frequência (89 e 150 GHz) Advanced
Microwave Sensor Unit – B (AMSU-B) e Moisture Humidity Sounder (MHS) (NOAA 16-19)
calculou o conteúdo total de gelo das nuvens em regiões com regimes de precipitação
diferentes; a região de São José dos Campos (23.2°S, 45.95°W) no Sudeste do Brasil e a
região de Fortaleza (5.06°S, 39.26°W) no Nordeste Brasileiro, constatou durante o período de
estudo, que na região Sudeste 84% das nuvens precipitantes tem gelo em sua estrutura,
74
enquanto que na região nordeste metade das nuvens precipitantes possuíam gelo, mostrando a
grande contribuição das nuvens que topo quente para o NEB. Como Fortaleza faz parte do
Norte do NEB está contida na região onde a ZCIT exerce influência que segundo MOLION e
BERNARDO (2000) quebra a inversão psicrotérmica sobre a região e favorece a convecções
profundas. Para a costa leste a ZCIT não exerce influência, a não ser em anos muito atípicos
(NOBRE e MOLION, 1988), e em geral as convecções são rasas responsáveis por sua
precipitação (MACHADO et al., 2014) e esta pesquisa também encontrou a mesma situação
para Abril.
Azevedo (2013) estudando as precipitações que ocorreram no dia 17/06/2013 na costa
leste no NEB, observou que a precipitação tinha sido causada por nuvens de topo quente e que
em alguns momentos durante o dia o topo da nuvem precipitante ficava poucos graus abaixo
de 0°C. Nos campos sinóticos foi observado que existia convecção em baixos níveis da
atmosfera, e que em médios níveis existia uma circulação anticiclônica que “aprisionava” a
convecção em baixos níveis devidos aos seus movimentos decentes associados, que também
foram vistos no mesmo nível no campo de movimentos verticais. A convecção sobre o
continente era alimentada pela convergência vinda de leste e sudeste e ocasionava precipitação
sobre a costa dos Estados de AL e SE.
Calheiros (2013) e Braga (2013) abordam que os métodos utilizando PMW não são
indicados para nuvens quentes, devido ao seu baixo espalhamento, o que resulta que os sinais
no espectro do MW por WRC sobre os continentes sejam pequenos, e ainda ser mascarado
pelas variações da emissividade da superfície. Deste modo os resultados indicam que técnicas
baseadas no espalhamento do gelo em alta frequência do MW não são viáveis na estimativa da
precipitação sobre a estação chuvosa para os Estados de AL e SE, pois grande das nuvens
precipitantes na região são nuvens de topo quente, ou seja, não possuem gelo em sua camada.
5.2
Comparação com os dados de superfície
Morales et al. (2014) relataram que muitas estimativas da precipitação através de dados
do PR TRMM estão sendo avaliadas através de radar meteorológico, estações meteorológicas
e até mesmo DSD medidas por perfil de vento. Alguns dos métodos estáticos mais úteis
utilizados para avaliação das estimativas da precipitação por sensoriamento remoto são as
regressões lineares e a distribuição de frequência acumulada ou função distribuição acumulada
(CDF - Cumulative Distribution Function (PORTNOI, 2005)). Neste propósito a presente
pesquisa pretende, como análise preliminar, notificar o quanto a média mensal das taxas de
precipitação estimadas instantemente pelas Z-R PR-TRMM, MP e TEM, no momento da
75
passagem do TRMM, se aproxima da precipitação mensal registrada pelos pluviômetros de
forma pontual no intervalo da hora de passagem do satélite.
Nesse intuito foram realizadas regressões lineares entre as duas variáveis, precipitação
estimada e observada, e analisado o coeficiente de correlação (r) apresentado por cada para
estimativa para cada estação meteorológica automática nos Estados de AL e SE. Foi adotado
nesta pesquisa que coeficientes de correlação “r” maiores que 0.7, expressam que a taxa
mensal da precipitação de uma estação (medida de forma pontual) possuiu uma correlação
satisfatória com a taxa mensal da precipitação medida de forma instantânea pelas Z-R
utilizadas neste trabalho. Segue analises de três estações: uma no município do litoral
alagoano, Coruripe (COR), uma na zona de transição Palmeira dos Índios (PDI) e outra no
semiárido Pão de Açúcar (PDA).
A Tabela 4 mostra os coeficientes (r) entre a taxa de precipitação observadas pelas
estações meteorológicas, condicional a passagem do satélite TRMM, e a taxa de precipitação
estimada a partir das Z-R PR-TRMM, MP e TEN.
Os coeficientes para cada estação para as diferentes Z-R são em geral próximos. As
maiores diferenças entres os (r) são observadas na estação de CAR, nesta estação o melhor
desempenho foi obtido pela Z-R PR TRMM com 0.789, seguida pela Z-R MP (0.704) e
posteriormente a Z-R TEN (0.608). É possível observar que nas estações de PVE e CAR do
Estado de SE, nas estações do litoral alagoano BRG, MCZ, COR e SLQ, e as estações do
oeste e norte, PDA e PDI respectivamente, a Z-R TEN foi a que obteve os melhores valores de
(r), totalizando oito estações das onze utilizadas nesta pesquisa. Para as estações de ARA e
ITA o melhor desempenho foi obtido pela Z-R PR TRMM. Nas estações de ARA, ARJ, BRG,
CAR e ITA a Z-R PR-TRMM obteve melhores resultados que a Z-R MP, estas estações se
concentram mais ao sul do Estado de AL e no Estado de SE. Entretanto para as demais
estações COR, MCZ, PDA, PDI, PVE e SLQ, que excerto a estação de PVE, todas estão
localizadas no Estado de AL a Z-R MP apresentou melhor desempenho que a Z-R PR-TRMM.
76
Tabela 4 – Coeficientes de correlação entre a taxa de precipitação observadas pelas
estações meteorológicas condicional a passagem do satélite TRMM, e a taxa
de precipitação estimada a partir das Z-R: PR-TRMM, MP e TEN.
ESTAÇÃO
PR-TRMM
MARSHALL-
TENÓRIO
PALMER
ARA-A353
R = 0.585
R = 0.580
R = 0.572
ARJ-A409
R = 0.370
R = 0.359
R = 0.370
BGR-A421
R = 0.505
R = 0.478
R = 0.539
CAR-A420
R = 0.789
R = 0.705
R = 0.608
COR-A355
R = 0.805
R = 0.818
R = 0.827
ITA-A417
R = 0.515
R = 0.498
R = 0.468
MCZ-A303
R = 0.733
R = 0.752
R = 0.755
PDA-A323
R = 0.815
R = 0.826
R = 0.833
PDI-A327
R = 0.707
R = 0.710
R = 0.703
PVE-A419
R = 0.772
R = 0.783
R = 0.785
SLQ-A356
R = 0.788
R = 0.798
R = 0.809
Fonte: Autor, 2015.
Na Figura 24 encontra-se as regressões referentes a estação de COR município do
litoral alagoana, em (A) com a Z-R PR-TRMM, (B) com a Z-R MP e por fim com a Z-R TEN
(C). As taxas entre as Z-R PR-TRMM e MP se mostram muito semelhantes e subestimam a
taxa de precipitação do pluviômetro, embora o coeficiente de correlação entre as duas
variáveis com o pluviômetro são bons, 0.805 e 0.818 respectivamente. Entretanto a Z-R TEN
estima taxas de precipitação mais próximas as medidas pela estação. E em contrate das demais
Z-R, a Z-R TEN tende a superestimar a taxa de precipitação, embora que não superestima tão
quanto (em intensidade) a Z-R PR-TRMM e MP subestima a taxa de precipitação da estação.
O coeficiente para a Z-R TEN foi de 0.827, ou seja, relativamente maior correlação que as
demais Z-R.
77
Figura 24 – Regressão linear da taxa de precipitação medida pela estação COR (AL),
condicional a passagem do satélite TRMM, e a taxa de precipitação
estimada a partir das Z-R: PR-TRMM A), MP B) e TEN C).
Fonte: Autor, 2015.
As regressões lineares para o município de PDI se encontra na Figura 25. As taxas de
precipitação são menores das taxas de COR, ficando por volta de 1mm/h. A Z-R PR-TRMM
(A) obteve o coeficiente de 0.707 e a Z-R MP (B) 0.710. Embora novamente as Z-R PRTRMM e MP tendem a subestimar a precipitação. Para a Z-R TEN (A) o coeficiente foi de
0.703 e também subestimou as maiores taxas de precipitação na estação de PDA, mas também
apresenta superestimava para as taxas menores. Observa-se que os coeficientes de correlação
mais uma vez são muito próximos entre as Z-R. As taxas sobre PDI são menores que COR,
como já era de esperar, devido a localização das duas estações, um a na costa região mais
chuvosa da costa leste do NEB e a outra na zona de transição para o semiárido onde as chuvas
foram menos intensas.
78
Figura 25 – Regressão linear da taxa de precipitação medida pela estação PDI (AL),
condicional a passagem do satélite TRMM, e a taxa de precipitação
estimada a partir das Z-R: PR-TRMM A), MP B) e TEN C).
Fonte: Autor, 2015
As taxas de precipitação na estação próxima ao semiárido PDA (Figura 26) são
menores no comparativo entre as estações COR e PDI municípios do litoral e zona de
transição respectivamente. Nota-se muitos valores na dispersão são próximos ou são zero. A
razão disto é que nessa as precipitações não foram observadas em todos os meses da quadra
chuvosa apresentando-se a área mais seca da região, e isto é observado pela dispersão. Para a
Z-R PR-TRMM (A) o coeficiente de correlação foi de 0.815, para a Z-R MP (B) o (r) foi de
0.826 e para Z-R TEN (C) 0.833.
Diferente da estação de COR em PDA os coeficientes mostraram melhor diferenciação
do desempenho das Z-R, sendo da Z-R TEN o melhor desempenho na estimativa da taxa de
precipitação mensal e a Z-R a que apresenta menor correlação.
79
Figura 26 – Regressão linear da taxa de precipitação medida pela estação PDA (AL),
condicional a passagem do satélite TRMM, e a taxa de precipitação
estimada a partir das Z-R: PR-TRMM A), MP B) e TEN C).
Fonte: Autor, 2015.
Para aprimorar a análise do desempenho de cada Z-R e principalmente para notificar
em quais as intensidades de taxa de precipitação as Z-R tendem a subestimar ou superestimar,
foi realizada a distribuição da frequência acumulada (CDF) entre a taxa de precipitação
mensal estimada e a observada condicionada a passagem do satélite para as três estações
COR, PDI e PDA.
Na Figura 27 está a CDF para a estação de COR, neste índice estatístico quanto mais a
linha tracejada (precipitação estimada) se aproxima da linha continua (precipitação observada)
maior é a precisão na estimativa. O intervalo de dados para a estação de PDA é do ano de
2009 a 2013.
A CDF para Z-R PR-TRMM (A) e MP (B) mostra que existe leve subestimativa para
as taxas entre 0.1 a 0.3mm/h e superestimativa para as taxas acima de 0.3mm/h, sendo que no
primeiro intervalo as Z-R se aproximam mais das taxas observadas pelos pluviômetros, o
comportamento das duas Z-R são muito similares. A Z-R TEN (C) pela CDF é a Z-R que
80
estima taxas de precipitação mais próximas a observadas das estações de COR. Tende a
subestimar as taxas entre 0.2 a 0.3mm/h e superestimar entre o intervalo de 0.4mm/h.
Figura 27 – Distribuição da frequência acumulada (CDF) da taxa de precipitação medida
pela estação COR (AL), condicional a passagem do satélite TRMM, e a taxa
de precipitação estimada a partir das Z-R: PR-TRMM A), MP B) e TEN C).
Fonte: Autor, 2015.
A CDF para o município de PDI (Figura 28) também mostra que as estimativas pela ZR TEN (C) se aproxima melhor dos valores observados da taxa de precipitação pela estação,
do que as Z-R PR-TRMM (A) e MP (B). O período de dados disponíveis para a estação de
PDI é de 2007 a 2013. As Z-R PR-TMM e MP superestimam consideravelmente a taxa de
precipitação para a estação PDI, sendo o intervalo de 0.4 a 0.7mm/h onde acontecem as
maiores superestimativas. Por outro lado analisando a CDF Z-R TEN percebe-se que a linha
tracejada descreve praticamente o mesmo percurso da linha continua, evidenciando, a forte
correlação entre as duas variáveis (estimada e observada) no município de PDI. Embora se
perceba uma leve subestimativa pela Z-R TEM no intervalo 0.3 a 0.7mm/h. Em comparativo
com a imagem anterior a Z-R TEN obteve melhor desempenho no município de PDI.
81
Figura 28 – Distribuição da frequência acumulada da taxa de precipitação medida pela
estação PDI (AL), condicional a passagem do TRMM, e a estimada a partir
das Z-R: PR-TRMM A), MP B) e TEN C).
Fonte: Autor, 2015.
A CDF entre a taxas de precipitação estimadas segundo as Z-R PR-TRMM (A), MP
(B) e TEN (C) com as taxas observado pela estação meteorológica do município de PDA é
mostrada na Figura 29. O período de dados para estação de PDA é igualmente de 2007 a 2013.
O melhor desempenho mais uma vez é da Z-R TEN, embora que as Z-R PR-TRMM e MP
também obtiveram boa aproximação sobre as taxas observadas pelas estações meteorológicas
as superestimativas começam a partir de 0.3mm/h.
Tanto as estações do litoral, da zona de transição e do semiárido a taxa de precipitação
estimada pela Z-R TEN é a que mais se aproxima da taxa observada pelas as estações. A
diferença entre as Z-R PR-TRMM e MP de acordo com os resultados são muitos pequenas
enquanto que a Z-R TEM segue estimando valores mais próximos aos observados pelas
estações. Em geral pode-se notar que as Z-R tendem a subestimar as precipitações leves e
superestimar as chuvas intensas. Entre os autores que trabalham com a validação das
estimativas do PR-TRMM como Morales et al. (2013), mostraram em seus resultados a
tendência de subestimativa em precipitações com fraca intensidade e superestimativa em
chuvas com fortes intensidade.
82
Figura 29 – Distribuição da frequência acumulada da taxa de precipitação medida pelas
estação PDA (AL), condicional a passagem do TRMM, e a estimada a partir
das Z-R: PR-TRMM A), MP B) e TEN C).
Fonte: Autor, 2015.
Curatelli (2014) avaliou a precipitação mensal do produto TRMM 3B43 versão 7 para
o interior de uma área no Centro Sul do Brasil. Além de ter investigado o efeito da calibração
feita no TRMM em agosto de 2001 sobre as estimativas do 3B34. O 3B43 TRMM foi
comparado com dados de precipitação medidos por pluviômetros distribuídos aleatoriamente
na área. Os resultados mostraram uma boa concordância com as estimativas mensais do
TRMM 3B43 e dados de referência (r=0,97). Os dados do 3B43 tenderam a superestimar a
média da precipitação mensal em 1,24%. A raiz quadrada media do erro RMSE para o período
foi 19.66mm/mês (15,75%). Os dados mostram que depois da calibração a RMSE aumento de
15.20 para 23.06mm/mês. Entretanto isto não prejudicou a estimativa da precipitação ao longo
da bacia do Alto Paraná, os erros foram observados nos valores superiores a 250 mm/mês.
Nesta pesquisa, no estado Alagoano cinco estações das sete automáticas disponíveis
pelo INMET, mostraram bons resultados quando feita as regressões lineares e analisados os
respectivos coeficientes de correlação. Para o estado de SE das quatro estações disponíveis no
estado, duas mostram coeficientes acima de 0.7. De modo que mais da metade das estações
utilizadas para a pesquisa tiveram boa concordância com as estimavas das taxas de
83
precipitação mensal.
Observa-se que
os
coeficientes
de
correlação não variam
consideravelmente para cada Z-R. Apesar de uma variação muito pequena de (r), no estado de
AL a Z-R TEN teve o melhor desempenho nas estações dos municípios de MCZ, SLQ e COR
que são próximos a costa litorânea. Enquanto a Z-R MP obteve os melhores nas estações dos
municípios de PDI e PDA que ficam na zona de transição entre o litoral e o semiárido
Alagoano. Mas quando analisada a CDF a Z-R TEN foi Z-R que tem melhor desempenho nas
estimativas em geral. Em SE a Z-R PR-TRMM obteve melhor resultado sobre o município de
CAR e a Z-R TEN sobre PVE.
Os resultados das regressões provavelmente são em consequência da finalidade e
especialidade de cada Z-R. A Z-R TEN foi feita através de um disdrômetro instalado em MCZ
onde a predominância das precipitações são realizadas, como visto anteriormente na secção
5.1, por convecção (Molion e Bernardo, 2000; Tenório et al. 2003) e ao que a pesquisa indica,
a região de transição climática do Estado possui mais influência de nuvens estratiformes nos
seus totais pluviométricos, de modo que provavelmente, a Z-R MP sendo específica para as
nuvens estratiformes obteve melhores resultados sobre PDA e PDI. Analogamente como a Z-R
TEN foi encontrada a partir de um disdrômetro sobre a costa conseguiu capturar melhor o
comportamento da precipitação nas estações ao longo da costa. Entretanto isto é não
observado na estação BRG que também localiza-se na costa Alagoana não apresentou um bom
resultado nas correlações. Mas também percebeu-se na secção 5.1 que a precipitação no Sul
da costa de AL tinha um comportamento levemente diferenciado da faixa 8°S a 10°S. Se
analisar no Estado de SE as estações PVE e CAR não estão em região muito diferentes e
mesmo assim apresenta resultados distintos, tendo Z-R PR-TRMM e TEN os melhores
resultados.
A Figura 30 mostra a distribuição espacial das estações que tiveram os melhores
resultados na validação do presente trabalho. As estações do litoral Alagoano, da região de
transição e semiárido (PDI e PDA) e as estações de PVE e CAR marcam três zonas climáticas
diferentes em que as estimativa mostrou boa aproximação entre a taxa de precipitação
observada. Ressalta-se que as estações meteorológicas que não obtiveram coeficientes acima
de 0.7 também possuem, devido ao nível da dificuldade da estimativa, resultados
relativamente bons.
84
Figura 30 – Distribuição das estações que apresentaram melhores valores de (r).
Fonte: GoogleEarth (2015), adaptada pelo Autor, 2015.
85
6
CONCLUSÕES
Baseado nas metodologias utilizadas e nos objetivos propostos pode-se concluir que
foi possível realizar a análise da estimativa da precipitação durante a estação chuvosa nos
Estados de Alagoas e Sergipe utilizando os dados do sensor Precipitation Radar (PR) a bordo
do satélite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM).
Uma breve análise climatológica da precipitação durante a estação chuvosa nos
Estados de Alagoas e Sergipe utilizando os dados do sensor PR-TRMM foi feita para o
período 2004-2013. E as estimativas mostraram aproximações satisfatórias quanto a
variabilidade sazonal de chuva descrita na literatura.
Fora computada a média mensal da precipitação e sua variabilidade interanual para o
período de 2004 a 2013 nos Estados de AL e SE utilizando os dados do sensor PR-TRMM.
Analisando o desempenho de diferentes relações de refletividade e a taxa de
precipitação (relação Z-R) propostas na literatura utilizando dados do radar PR-TRMM. Em
sete estações meteorológicas, das onze disponíveis para os Estados de Alagoas e Sergipe,
foram encontrados bons resultados nos critérios adotados pela pesquisa.
A Z-R TEN que foi desenvolvida utilizando dados de chuvas atuantes na região
durante a estação chuvosa no trabalho de Tenório et al (2003), mostrou o melhor desenho
tanto nas zonas do litoral, transição e semiárido, o que pode-se afirmar que Z-R desenvolvidas
a partir das análises da distribuição de gotas de chuva de uma dada região apresenta uma
possível melhoria nas estimativas do PR-TRMM.
Foi possível recuperar o ciclo diário da precipitação para os Estados de AL e SE
durante a estação chuvosa no período de 2004-2013. A distribuição espacial e temporal do
ciclo diário da precipitação varia durante os meses da estação chuvosa; as precipitações
durante a manhã nos últimos meses da estação se concentra mais ao litoral diferentemente dos
primeiros meses do ano. Durante o mês de Maio os períodos mais chuvosos são durante o
intervalo das 12 as 18h em AL e entre 06 as 12h para SE no horário local. Durante o mês de
Julho as chuvas mais intensas ocorrem entre 06 as 12h no período diurno e das 18 a 00h em
AL e 00 as 06h em SE no período noturno. Os feitos de brisas foram observados no ciclo
diário da precipitação, sendo que a brisa noturna conflui com a convergência de umidade
transportada pelos ventos Alísios.
As chuvas durante a estação chuvosa nos Estados de AL e SE são oriundas em sua
maior parte de nuvens convectivas de topo quente. Precipitações convectivas de topo frio
contribuíram pouco para a precipitação da estação chuvosa (nunca chegado a ser 20%.), as
precipitações estratiformes mostram ter contribuição maior (30% a 40%). Nuvens convectivas
86
de topo quente contribuíram para maior parte das chuvas na região (aproximadamente 45% a
60%) e tem sua contribuição mais intensificada nos últimos meses da quadra chuvosa (80%
aproximadamente). Tornando o PR-TRMM o sensor ideal para verificar a presença de chuvas
oriundas de nuvens quentes sobre os Estados de AL e SE diferentemente dos demais
radiômetros antes do seu lançamento. Uma vez que as técnicas baseados por
retroespalhamento são indicadas para nuvens que possuem conteúdo de gelo em sua camada,
para que sua emissão seja maior substancialmente que a da superfície. E consequentemente o
satélite seu sucessor Dual-Frenquency Precipitation Radar (DPR) é uma ferramenta potencial
e melhorada para os estudos remotos da precipitação para os Estados de AL e SE, assim como
para toda a costa leste do Nordeste Brasileiro.
Ao caracterizar a distribuição espacial e contribuição dos tipos de precipitações na
região durante o mês de abril, foi evidenciado que as nuvens de topo quente podem provar
chuvas de médias a grandes intensidades, e que as nuvens de convecção profunda mesmo com
poucas ocorrências nos Estados de Pernambuco e Bahia contribuem forte para a precipitação
nestas regiões.
O sensor PR mesmo com baixa resolução temporal, conseguiu estimar as taxas de
precipitação obtidas das estações meteorológicas por três metodologias diferentes com
desempenho satisfatório. Entretanto o número de dados interfere na interpolação da
distribuição espacial dos tipos de nuvens. É necessário um maior banco de dados para poder
representar a distribuição espacial dos tipos de nuvens precipitantes para todos os meses da
estação chuvosa.
A pesquisa seguira agora analisando os totais acumulados mensais estimados pelas ZR propostas na pesquisa comparando com a precipitação mensal acumuladas obtidas para estações meteorológicas.
A pesquisa mostrou que é possível verificar através do sensor PR abordo do satélite
TRMM os sistemas atmosféricos que contribuem para a precipitação nos Estados de AL e SE,
bem como fazer analises climatológicas da precipitação para a região. O estudo remoto da
precipitação através de microondas ativas para a costa leste do Nordeste Brasileiro é possível
e precisa ser explorado. As melhorias nos sensores e na resolução temporal advindos do programa de Medição da Precipitação Global (GPM) proporcionarão dados mais confiáveis sobre
as características quantitativas e físicas dos tipos de nuvens precipitantes para a região.
As sugestões para trabalhos futuros são a aquisição de outras variáveis, como conteúdo
de água liquida, vapor d’água na coluna atmosférica e o espectro de distribuição do tamanho
de gotas e suas concentrações na superfície durante a passagem do satélite, e ter dados sobre a
quantidade de aerossóis sobre a região. Estes dados serviram para analisar melhor os fatores
87
regionais para as precipitações que ocorrem na estação chuvosa nos Estados de Alagoas e Sergipe, assim como uma melhor amostra temporal de dados.
88
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93
APÊNDICE A
Tabelas das estações meteorológicas utilizadas para a pesquisa.
Tabela 5 - Estações meteorológicas utilizadas para a pesquisa.
ESTAÇÕES DO ESTADO DE ALAGOAS
ESTAÇÕES DO ESTADO DE SERGIPE
PÃO DE AÇÚCAR - A323(PDA)
BREJO GRANDE - A421 (BRG)
Latitude: - 9.7658°
Latitude: -10.4733°
Longitude: -37.4478°
Longitude: -36.4819°
Altitude: 19.00 m
Altitude: 10.00 m
PALMEIRAS DOS ÍNDIOS - A327 (PDI)
ARACAJU - A409 (ARJ)
Latitude: - 9.4206°
Latitude: -10.9500°
Longitude: -36.6203°
Longitude: -37.0500°
Altitude: 275.00 m
Altitude: 4.72 m
SÃO LUIZ DO QUITUNDE - A356 (SLQ)
CARIRA - 420 (CAR)
Latitude: - 9.28750°
Latitude: -10.3989°
Longitude: -35.5658°
Longitude: -37.7467°
Altitude: 19.00 m
Altitude: 308.00 m
MACEIÓ - A303 (MCZ)
POÇO VERDE - A419 (PVE)
Latitude: -9.55111°
Latitude: -10.7375°
Longitude: -35.7700°
Longitude: -38.1078°
Altitude: 64.50 metros
Altitude: 362.00 m
CORURIPE – A355 (COR)
ITABAIANINHA - A417 (ITA)
Latitude: -10.1286°
Latitude: -11.2725°
Longitude: -36.2864°
Longitude: -37.7947°
Altitude: 74.00 m
Altitude: 208.00 m
ARAPIRACA – A353 (ARA)
Latitude: -9.80417°
Longitude: -36.6189°
Altitude: 241.00 m
Fonte: Autor, 2015.