Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-08-15T19:02:39Z No. of bitstreams: 1 RAFAEL CASTELO GUEDES MARTINS – TESE (PPGMet) 2014.pdf: 3362803 bytes, checksum: 5a99c28e73f6a95fef76f82f96d2edc4 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-15T19:02:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL CASTELO GUEDES MARTINS – TESE (PPGMet) 2014.pdf: 3362803 bytes, checksum: 5a99c28e73f6a95fef76f82f96d2edc4 (MD5) Previous issue date: 2014-12-12 / Um dos principais desafios atuais da modelagem numérica da atmosfera trata da previsão quantitativa da precipitação e do posicionamento das nuvens de chuva. Este trabalho tem com o principal objetivo avaliar o desempenho das arametrizações de microfísicas na modelagem regional com ênfase no papel da informação de grande escala e sua influência sobre as simulações, e no uso de dados observados de radiossondagens como forma de acrescentar informação à modelagem . Inicialmente, duas reanálises (NCEP2 e ERAI) foram estatisticamente comparadas com dados de PCDs do Estado do Ceará. Verificou - se qu e a ERAI apresentou maior semelhança com as observações, principalmente para as variáveis diretamente ligadas à convecção. Em seguida, a ERAI foi utilizada como forçamento de grande escala em simulações com o modelo WRF. Observou- se que o uso de microfísica detalhada não melhora necessariamente a previsão do modelo, caso não sejam utilizados dados observados no local de estudo. Por último, duas simulações de alta resolução foram realizadas. Uma forçada pela reanálise sem modificação e outra forçada pela reanálise modificada utilizando o método de análise objetiva do WRF, para incluir as séries temporais de radiossondagens coletadas durante campanha experimental do Projeto CHUVA, em Fortaleza- CE. As duas simulações foram comparadas com dados observados pelo radiômetro para o mesmo local e período das radiossondagens . Observou - se que a inclusão das observações de sondagens na modelagem possibilita melhor modelagem de um sistema convectivo ocorrido em abril de 2011, principalmente para as variáveis ligadas à convecção. Este trabalho aponta, utilizando análises comparativas e estatísticas, que a utilização de uma maior densidade de dados observacionais válidos no modelo pode melhorar de forma muito mais eficiente o resultado da modelagem, do que mesmo a utilização do downscaling dinâmico do dado de grande escala ou a utilização de esquemas de microfísica detalhada, que, em algumas situações, pode inclusive inserir mais erros nos sistema s modelados. / The quantitative prediction of precipitation and the positioning of the rain clouds is one of the main challenges of numerical modeling of the atmosphere in present days. This work aims to evaluate the performance of the microphysical parameterizations in regional modeling, with emphasis on the role of large- scale information and its influence on the simulations, and the use of observational data from radiosondes as a way to add information to modeling. Initially, two reanalysis (NCEP2 and ERAI) were statistically compared with data from PCDs from the Ceará State. It was found that the ERAI showed similarity to the observations, especially for variables directly linked to convection. Then, the ERAI is used as large scale forcing in simulations with the WRF model. It was observed that the use of detailed microphysics does not necessarily improve the model performance, if in situ data were not used. Finally, two high resolution simulations were performed. The first f orced by reanalysis without modification and other forced by reanalysis using the modified method of objective analysis of the WRF, to include the time series of radiosonde observations collected during the experimental campaign of the CHUVA Project in Fortaleza- CE. The two simulations were compared with data observed by the radiometer to the same place and period of the radiosonde. It was observed that the inclusion of radiosonde observations in to the model leads to a better simulation of a convective system that occurred in April 2011, mostly for the variables related to convection. Using comparative statistical analysis, t his work points that the use of a higher density of valid observational data in the model can improve much more efficiently the model results than the use of a dynamic downscal ing of large- scale data or the use of schemes with detailed microphysics, which in some circumstances may even introduce more errors into the modeled system s.

Nowadays, megacities all over the world are facing air quality issues, especially regarding the control of secondary pollutants such as tropospheric ozone (O3) but mainly fine particles (PM2.5 ; 2.5 m in diameter), as they have important impacts on both human health and climate change. Understanding the evolution of these particles in the atmosphere requires the description of emission sources as well as the physicochemical processes involved in their formation, growth and removal. In this study, the Weather Research and Forecasting with Chemistry (WRF-Chem) community model, a state-of-the-art coupled meteorology-chemistry modelling system, along with experimental data collected during the Narrowing the Uncertainties on Aerosol and Climate Change in São Paulo State (NUANCE-SPS, FAPESP thematic project) campaigns performed in 2012 and 2014, were used in order to examine the main properties of atmospheric aerosol particles over the Metropolitan Area of São Paulo (MASP), in southeastern Brazil, where changes in fuel blend and consumption in recent years have affected the evolution of pollutant concentrations. The combined application of aerosol data and WRF-Chem simulations made it possible to represent some of the most important aerosol properties such as particle number concentration (PNC) and cloud condensation nuclei (CCN) activation, besides allowing us to evaluate the contributions of anthropogenic and biomass burning sources to the PM2.5 loadings in the MASP. For instance, on-road vehicles have a potential to form new particles between 20 and 30 % in relation to the total PM2.5 mass, whereas biomass burning, on average, accounted for 824 % (515 g m3 ) of it. In addition, biomass burning accounted for up to 20 % of the baseline PNC- and CCN-weighted relative differences over the MASP (2300 cm3 and 1400 cm3 , respectively). The results indicate the potential importance of biomass burning sources for air quality in the MASP, and underscore the need for more accurate representations of aerosol emissions to reduce uncertainties in the model predictions. / Atualmente, megacidades ao redor do mundo enfrentam problemas de qualidade do ar, especialmente aqueles relacionados ao controle de poluentes secundários como o ozônio troposférico (O3), mas principalmente partculas finas (PM2.5 ; 2.5m em diâmetro). As partculas finas têm impactos significativos na saúde humana bem como no clima, através das mudanças climáticas. O entendimento da evolução destas partculas na atmosfera requer a descrição de suas fontes de emissão e também dos processos fsico-qumicos envolvidos na sua formação, crescimento e remoção. Neste estudo, o modelo Weather Research and Forecasting with Chemistry (WRF-Chem), um sistema de modelagem atmosférica estado-da-arte, juntamente com dados coletados durante duas campanhas experimentais realizadas em 2012 e 2014 no âmbito do projeto Narrowing the Uncertainties on Aerosol and Climate Change in São Paulo State (NUANCE-SPS, projeto temático FAPESP), foram usados para analisar as principais propriedades do aerossol atmosférico na Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), no sudeste do Brasil, onde mudanças na composição e no consumo dos combustveis têm afetado a evolução da concentração de poluentes. A aplicação combinada de dados experimentais e simulações numéricas com o WRF-Chem permitiu a representação de algumas das propriedades mais importantes do aerossol atmosférico como concentração do número de partculas e ativação de núcleos de condensação de nuvens, assim como a avaliação da contribuição de fontes antropogênicas e de queimadas na concentração do PM2.5 . Por exemplo, fontes veiculares têm potencial para formar novas partculas entre 20 e 30 % em relação à massa total do PM2.5, enquanto fontes de queimadas contriburam, na média, entre 824 % (515 g m3 ) da massa total deste poluente. Outrossim, fontes de queimadas contriburam em até 20 % das concen- trações base do número de partculas e de núcleos de condensação de nuvens sobre a RMSP (2300 cm3 e 1400 cm3, respectivamente). Os resultados indicam o potencial impacto das queimadas na qualidade do ar na RMSP, e enfatizam a necessidade de aprimoramentos nos modelos de emissão de aerossol, visando reduzir incertezas nas previsões do modelo.

Este estudo tem como objetivo a verificação das previsões diárias, das temperaturas máxima e mínima e precipitação acumulada, realizadas pelo modelo operacional de previsão numérica do tempo WRF (Weather Research Forecasting) para o estado de São Paulo. As condições iniciais e de fronteira fornecidas pela análise e previsão das 00UTC do modelo Global Forecast System (GFS), são usados no processamento do WRF, para previsões de 72 horas, em duas grades aninhadas (espaçamentos horizontais de grade de 50 km, D1, e 16,6 km, D2). O período avaliado foi de abril de 2010 a março de 2011. As comparações diárias das temperaturas máxima e mínima foram realizadas entre os valores preditos e observados nas estações de superfície de Registro, São Paulo, Paranapanema, Campinas, Presidente Prudente e Votuporanga (dados da CIIAGRO); através do erro médio (EM) e raiz do erro médio quadrático (REQM), para os prognósticos das 36, 60 e 72 horas. A precipitação acumulada diária é avaliada com relação ao produto MERGE, pela aplicação da ferramenta MODE, na previsão das 36 horas, para um limiar de 0,3 mm, no domínio espacial abrangendo o Estado de São Paulo e vizinhanças. Primeiramente, fez-se uma análise, comparando os pares de grade dos campos previsto e observado, utilizando os índices estatísticos de verificação tradicional de probabilidade de acerto (PA); índice crítico de sucesso (ICS); viés (VIÉS); probabilidade de detecção (PD) e razão de falso alarme (RFA). Posteriormente, foram analisados os campos de precipitação com relação à razão de área (RA); distância dos centroides (DC); razões de percentil 50 (RP50) e 90 (RP90). Os resultados evidenciaram que as saídas numéricas do modelo WRF com D2 tiveram desempenho melhor comparado à grade de menor resolução (maior espaçamento de grade horizontal, D1), tanto no prognóstico diário das temperaturas (máxima e mínima) quanto da precipitação acumulada. A temperatura apresentou um padrão de amortecimento, com temperaturas diárias máxima subestimada e mínima superestimada. Com relação à precipitação, as saídas numéricas do modelo GFS e WRF com D2 mostraram desempenho semelhante, com o D2 apresentando índices ligeiramente melhores, enquanto que as saídas numéricas do modelo WRF com D1 exibiram pior desempenho. Verificou-se um padrão de superestimativa, tanto em termos de abrangência espacial quanto em intensidade, para o modelo GFS e WRF em ambos os domínios simulados, ao longo de todo o período analisado. O percentil 50 é, geralmente, maior que o observado; entretanto, o percentil 90 é mais próximo ao observado. Os resultados também indicam que o viés dos modelos varia ao longo do ano analisado. Os melhores índices tanto com relação à precipitação quanto à temperatura foram obtidos para a estação de verão, com o modelo WRF com D2 apresentando melhores prognósticos. Entretanto, os modelos apresentam os maiores erros no inverno e no outono. Estes erros foram decorrentes de subestimativas das temperaturas máximas e superestimativas de área e intensidade de precipitação. / Forecasts of daily maximum and minimum temperatures and rainfall performed by the operational numerical weather prediction WRF (Weather Research Forecasting) model in the São Paulo are evaluated. Initial and boundary conditions provided by the 00UTC Global Forecast System (GFS) Model and WRF run for 72 hours, with two nested grids (with horizontal grid spacing of 50 km, D1, and 16.6 km, D2). The study was made for April 2010 to March 2011 period. Daily maximum and minimum temperatures comparisons were made, between predicted and observed data of the surface weather stations of Registro, São Paulo, Paranapanema, Campinas, Presidente Prudente and Votuporanga (CIIAGRO Data), through the mean error (ME) and root mean square error(RMSE), for the 36, 60 and 72 hours forecasts. The daily accumulated rainfall is evaluated using MODE with respect to the MERGE product, for the 36 hours forecast, with threshold of 0.3 mm over the spatial domain covering the State of São Paulo and neighborhoods. First, an analysis was made comparing grid pairs of predicted and observed fields, through the traditional statistical verification indexes: accuracy (PA), critical success index (ICS), bias (VIES), probability of detection (PD) and false alarm ratio (RFA). Subsequently, we analyzed the precipitation field with respect to area ratio (AR), distance from the centroids (DC), ratio of the 50th percentile (RP50) and ratio of the 90th percentile (RP90). The WRF, with D2 nested grid, had better performance compared to the grid of lower space resolution (higher horizontal grid spacing, D1) for both, daily temperatures (maximum and minimum) and the accumulated rainfall forecasts. The temperature forecast presented a damped pattern, with underestimated maximum and overestimated minimum values. Rainfall was overall overestimated spatially and in intensity for the three models throughout the analized period. The forecasted 50th percentile is generally higher than that observed, however, the 90th percentile is closer to observations. The results also indicate that the bias of the models varies annually. The best performances for both rainfall and temperature were obtained for the summer season, with the D2 showing slightly better results. However, the models had the biggest errors during the winter and autumn seasons. These errors were due to underestimation of maximum temperatures and overestimation in area and intensity of precipitation.

With the insertion of the numerical models, it became possible to carry out a more reliable and short-term forecast of the time in search of more efficient results besides being necessary to improve the model and to acquire knowledge of its performance. In this work we apply simple statistical methods to compare the performance of the model by comparing the meteorological variables with observed data from an automated weather station (AWS) and data simulated by the WRF model. The analyzed data of these variables were from July 10 to 19, 2017, using statistical and computational tools: atmospheric mesoscale model (WRF), spreadsheets, as well as specific programming languages and scripts for data execution. The (AWS) from which the observed data was extracted is located in Maceió. The WRF simulations were validated through data series and statistical analyzes and it was verified that in the variables there was efficiency of the WRF in the predictions. The results expected with correlation coefficient between average and strong for 24h in most simulated and a mean correlation for 48h and 72h in most of the simulated, it was possible to conclude that the model is adjusted to predict average values and that in some moments that the minimum and maximum results could not be simulated, it is therefore possible to indicate the model as a tool to be used to carry out short-term forecasting provided there is updating of topography and land use for the city of Maceió. In this research it was possible to obtain expected results, but the equipment of measurement and data processing can be improved to obtain even more satisfactory results. / Neste trabalho aplicam-se métodos simples de estatística para comparar o desempenho do modelo realizando o comparativo das variáveis meteorológicas com dados observados de uma estação automática e dados simulados pelo modelo WRF. Com a inserção dos modelos numéricos, se tornou possível realizar previsão do tempo com melhor confiabilidade e um curto prazo em busca de resultados mais eficientes. Os dados analisados dessas variáveis foram do período de 10 a 19 de julho de 2017, utiliza-se estatística e ferramentas computacionais: modelo atmosférico de mesoescala (WRF), planilhas eletrônicas, além de linguagens de programação específicas e scripts para execução dos dados. A estação automática da qual foram extraídos os dados observados está localizada em Maceió. As simulações do WRF foram validadas através de séries de dados e análises estatísticas e ficou comprovado que nas variáveis houve eficiência do WRF nas previsões. Os resultados mostraram-se eficiente com coeficiente de correlação entre média e forte para 24h na maioria dos simulados e uma correlação média para 48h e 72h na maioria dos simulados, foi possível concluir que o modelo está ajustado para prever valores médios e que em alguns momentos que os resultados mínimos e máximos não conseguiram ser simulados, logo é possível indicar o modelo como uma ferramenta a ser utilizada para realizar previsão de curto prazo desde que haja atualização de topografia e uso do solo para o município de Maceió. Nessa pesquisa foi possível obter resultados satisfatórios, porém pode-se aperfeiçoar os equipamentos de medição e processamento de dados para se obter resultados ainda mais satisfatórios.

Este estudo tem como objetivo a verificação das previsões diárias, das temperaturas máxima e mínima e precipitação acumulada, realizadas pelo modelo operacional de previsão numérica do tempo WRF (Weather Research Forecasting) para o estado de São Paulo. As condições iniciais e de fronteira fornecidas pela análise e previsão das 00UTC do modelo Global Forecast System (GFS), são usados no processamento do WRF, para previsões de 72 horas, em duas grades aninhadas (espaçamentos horizontais de grade de 50 km, D1, e 16,6 km, D2). O período avaliado foi de abril de 2010 a março de 2011. As comparações diárias das temperaturas máxima e mínima foram realizadas entre os valores preditos e observados nas estações de superfície de Registro, São Paulo, Paranapanema, Campinas, Presidente Prudente e Votuporanga (dados da CIIAGRO); através do erro médio (EM) e raiz do erro médio quadrático (REQM), para os prognósticos das 36, 60 e 72 horas. A precipitação acumulada diária é avaliada com relação ao produto MERGE, pela aplicação da ferramenta MODE, na previsão das 36 horas, para um limiar de 0,3 mm, no domínio espacial abrangendo o Estado de São Paulo e vizinhanças. Primeiramente, fez-se uma análise, comparando os pares de grade dos campos previsto e observado, utilizando os índices estatísticos de verificação tradicional de probabilidade de acerto (PA); índice crítico de sucesso (ICS); viés (VIÉS); probabilidade de detecção (PD) e razão de falso alarme (RFA). Posteriormente, foram analisados os campos de precipitação com relação à razão de área (RA); distância dos centroides (DC); razões de percentil 50 (RP50) e 90 (RP90). Os resultados evidenciaram que as saídas numéricas do modelo WRF com D2 tiveram desempenho melhor comparado à grade de menor resolução (maior espaçamento de grade horizontal, D1), tanto no prognóstico diário das temperaturas (máxima e mínima) quanto da precipitação acumulada. A temperatura apresentou um padrão de amortecimento, com temperaturas diárias máxima subestimada e mínima superestimada. Com relação à precipitação, as saídas numéricas do modelo GFS e WRF com D2 mostraram desempenho semelhante, com o D2 apresentando índices ligeiramente melhores, enquanto que as saídas numéricas do modelo WRF com D1 exibiram pior desempenho. Verificou-se um padrão de superestimativa, tanto em termos de abrangência espacial quanto em intensidade, para o modelo GFS e WRF em ambos os domínios simulados, ao longo de todo o período analisado. O percentil 50 é, geralmente, maior que o observado; entretanto, o percentil 90 é mais próximo ao observado. Os resultados também indicam que o viés dos modelos varia ao longo do ano analisado. Os melhores índices tanto com relação à precipitação quanto à temperatura foram obtidos para a estação de verão, com o modelo WRF com D2 apresentando melhores prognósticos. Entretanto, os modelos apresentam os maiores erros no inverno e no outono. Estes erros foram decorrentes de subestimativas das temperaturas máximas e superestimativas de área e intensidade de precipitação. / Forecasts of daily maximum and minimum temperatures and rainfall performed by the operational numerical weather prediction WRF (Weather Research Forecasting) model in the São Paulo are evaluated. Initial and boundary conditions provided by the 00UTC Global Forecast System (GFS) Model and WRF run for 72 hours, with two nested grids (with horizontal grid spacing of 50 km, D1, and 16.6 km, D2). The study was made for April 2010 to March 2011 period. Daily maximum and minimum temperatures comparisons were made, between predicted and observed data of the surface weather stations of Registro, São Paulo, Paranapanema, Campinas, Presidente Prudente and Votuporanga (CIIAGRO Data), through the mean error (ME) and root mean square error(RMSE), for the 36, 60 and 72 hours forecasts. The daily accumulated rainfall is evaluated using MODE with respect to the MERGE product, for the 36 hours forecast, with threshold of 0.3 mm over the spatial domain covering the State of São Paulo and neighborhoods. First, an analysis was made comparing grid pairs of predicted and observed fields, through the traditional statistical verification indexes: accuracy (PA), critical success index (ICS), bias (VIES), probability of detection (PD) and false alarm ratio (RFA). Subsequently, we analyzed the precipitation field with respect to area ratio (AR), distance from the centroids (DC), ratio of the 50th percentile (RP50) and ratio of the 90th percentile (RP90). The WRF, with D2 nested grid, had better performance compared to the grid of lower space resolution (higher horizontal grid spacing, D1) for both, daily temperatures (maximum and minimum) and the accumulated rainfall forecasts. The temperature forecast presented a damped pattern, with underestimated maximum and overestimated minimum values. Rainfall was overall overestimated spatially and in intensity for the three models throughout the analized period. The forecasted 50th percentile is generally higher than that observed, however, the 90th percentile is closer to observations. The results also indicate that the bias of the models varies annually. The best performances for both rainfall and temperature were obtained for the summer season, with the D2 showing slightly better results. However, the models had the biggest errors during the winter and autumn seasons. These errors were due to underestimation of maximum temperatures and overestimation in area and intensity of precipitation.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The present study aims to evaluate the quality of nocturnal temperature forecast made by a mesoscale numerical model and to understand the reasons behind the difficulties found. To do that, the Weather Research and Forecast (WRF) model is used, with the same configuration employed for operational weather forecast. The model has been ran for the 31 nights of July 2012, and temperature outputs have been compared to hourly observations measured by 26 weather stations scattered over the entire state of Rio Grande do Sul. Four different schemes for turbulence have been considered. Three of them, Yonsei University (YSU), Mellor Yamada Janjic (MYJ) and Bougeault-Lacarrere (BOU) are formulations available from WRF code, while the fourth, Bougeault-Lacarrere Modified (BOU-Mod) is a change made to BOU, aiming at making it less turbulent. A general analysis shows that the different formulations present similar root mean squared errors (EQM), with YSU showing slightly smaller errors than the others. An important discrepancy found refers to the fact that there is an appreciable difference between station real altitude and its altitude in the model, which is given by the height of the closest grid point. When such an altitude difference is corrected by a potential temperature, the errors are enhanced. In this case, the most turbulent formulations, YSU and BOU, tend to overestimate nocturnal temperatures, while the least turbulent ones, MYJ and BOU-Mod, tend to underestimate it. All schemes presented a tendency to underestimate the observed temporal variability. It means that they tend to overestimate the coldest observations and to underestimate the warmest ones. In the most stable nights, all parameterizations showed large EQM and overestimate the temperature. In the least stable nights there were some cases with reduced EQM, but all formulations tended to underestimate temperature, showing that it is necessary to increase the turbulent mixing in this cases. When the different stations are compared, it becomes evident that the height difference between station and model altitudes has a large influence in the nighttime temperature weather forecast. It happens mainly because stations lower than the nearest grid point the modeled winds tend to be larger than observed, causing more intense turbulent mixing and leading to warmer temperatures. The opposite happens in stations higher than the grid point. Such a situation occurs mainly in the more stable conditions, when the lower regions tend to have its surface decoupling from the higher atmospheric levels. The implications of these results and suggestions for improving nocturnal temperature forecasts are presented. / O objetivo do presente trabalho é avaliar a qualidade da previsão de temperaturas noturnas em um modelo numérico de mesoescala e compreender a razão das principais dificuldades encontradas. Para tanto, é utilizado o modelo Weather Research and Forecast (WRF), configurado da mesma maneira que é feito em previsões do tempo operacionais. O modelo foi rodado para as 31 noites do mês de Julho de 2012, e as saídas de temperatura foram comparadas com observações horárias feitas em 26 estações espalhadas por todo o estado do Rio Grande do Sul. Foram consideradas quatro representações diferentes para a turbulência no modelo, sendo que três delas, as de Yonsei University (YSU), Mellor-Yamada-Janjic (MYJ) e Bougeault-Lacarrere (BOU), são formulações disponibilizadas no próprio modelo e uma quarta, Bougeault-Lacarrere-Modificada (BOU-Mod), é uma alteração imposta à parametrização BOU com o propósito de torná-la menos turbulenta. Uma análise geral mostra que as formulações apresentam erros quadráticos médios (EQM) bastante próximos entre si, sendo que YSU tem erros levemente menores que as demais. Uma importante discrepância observada é que há diferença razoável entre a altura real da estação e a sua altitude no modelo, representada pelo valor do ponto de grade mais próximo. Quando essa diferença de altitude é corrigida pela temperatura potencial, os erros aumentam. Nesse caso, as duas parametrizações mais turbulentas, que são YSU e BOU, têm tendência geral de superestimar as temperaturas noturnas, enquanto as menos turbulentas, MYJ e BOU-Mod, tendem a subestimar essa grandeza. Todos os esquemas mostraram tendência de reduzir a variabilidade temporal observada, o que significa que elas tendem a superestimar as observações mais frias e subestimar as mais quentes. Nas noites mais estáveis, todas parametrizações apresentaram grande EQM e superestimam a temperatura. Nas noites menos estáveis houve casos com EQM reduzido, mas todas as parametrizações mostraram tendência de subestimar a temperatura observada, mostrando que é necessário que todas as formulações se tornem mais turbulentas nestes casos. Quando as diferentes estações são comparadas, a diferença de altura entre a estação e o ponto de grade mais próximo tem grande influência na previsão de temperatura noturna. Isso ocorre porque nas estações mais baixas que o ponto de grade, o vento do modelo tende a ser maior que o observado, causando maior mistura turbulenta, e levando a temperaturas maiores. O oposto ocorre nas estações mais altas que o ponto de grade. Esta situação ocorre principalmente nas noites mais estáveis, quando estações localizadas em regiões mais baixas tendem a experimentar o fenômeno do desacoplamento entre a superfície e os níveis mais altos da atmosfera. As implicações destes resultados são discutidas e propostas para melhorar as previsões noturnas de temperatura são apresentadas.

With the growing energy demand and the opportunity for exploitation of renewable energy (wind energy), this paper performs the mapping of wind potential in Alagoas. This study is based on the use of anemometer measurements between August/2007 to July/2008, as also computational tools: mesoscale atmospheric model (WRF); numerical model of microscale (WAsP®); data from Geographic Information Systems (GIS). The stations with anemometers were geographically distributed in three mesoregions of the State: Backwoods Sertão (Água Branca), Rural Agreste (Girau do Ponciano and Palmeira dos Índios) and Coast Litoral (Feliz Deserto, Maragogi and Roteiro). WRF simulations have validated by time series (daily average, monthly average and diurnal cycles), statistical analysis and Weibull distributions. It was also evaluated using WAsP as a tool for calculating the spatial wind speed in microscale. The input data in WAsP, in addition to the WRF model simulations and the preparation of various maps, were all treated and developed in the ArcGIS® software. The results showed greater efficiency in the WRF simulation of wind speed for sites to the interior of Alagoas, with bias less than 1 m.s-1. These estimates were more accurate during the summer season (bias less than 0.5 m.s-1) and more disparate in winter, with average error of up to 3 m.s-1. For the Coast, these values were overestimated by more than 3 m.s-1, except in Maragogi. The wind direction from WRF was calculated with accuracy in all sites, being dominant in the east coast, east to northeast in Rural, and southeast in Água Branca. The annual wind map for WRF for Alagoas showed areas with good potential energy, the magnitude of the wind varies between 7-9 m.s-1 at 50 meters high. Application of the WAsP in the microscale showed good resemblance to the maps obtained in the Wind Atlas of the State of Alagoas - AEEA. The models achieved satisfactory results, but still need to be improved in some respects. / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Com a crescente demanda energética e a oportunidade de exploração de energia renovável (eólica), este trabalho realiza o mapeamento do potencial eólico em Alagoas. Este trabalho é baseado no uso de medições anemométricas entre agosto/2007 a julho/2008, além de ferramentas computacionais: modelo atmosférico de mesoescala (WRF); modelo numérico de microescala (WAsP®); dados de sistemas de informações geográficas (SIG). As estações anemométricas foram distribuídas geograficamente nas três mesorregiões do Estado: Sertão (Água Branca), Agreste (Girau do Ponciano e Palmeira dos Índios) e Litoral (Feliz Deserto, Maragogi e Roteiro). As simulações do WRF foram validadas através de séries temporais (médias diárias, mensais, ciclos diurnos), análises estatísticas e Distribuições de Weibull. Avaliaram-se ainda o uso do WAsP como ferramenta para cálculo espacial da velocidade do vento em microescala. Os dados de entrada no WAsP, além das simulações do modelo WRF e da elaboração de diversos mapas, foram todos tratados e desenvolvidos no software ArcGIS®. Os resultados mostraram que houve maior eficiência do WRF nas simulações da velocidade do vento para sítios do interior alagoano, com bias inferior a 1 m.s-1. Estas estimativas foram mais precisas durante a estação do verão (bias menor que 0,5 m.s-1) e mais discrepantes no inverno, com erro médio de até 3 m.s-1. Para o litoral, estes valores foram superestimados em mais de 3 m.s-1, exceto em Maragogi. A direção do vento do WRF foi calculada com acerto em todos os sítios, sendo dominante de leste no litoral, leste a nordeste no agreste, e sudeste em Água Branca. O mapa eólico anual do WRF para Alagoas apresentou áreas com bom potencial energético, cuja magnitude do vento varia entre 7 a 9 m.s-1 em 50 metros de altura. A aplicação do WAsP na microescala mostrou boa semelhança aos mapas obtidos no Atlas Eólico do Estado de Alagoas AEEA. Os modelos atingiram resultados satisfatórios, porém ainda precisam ser aperfeiçoados em alguns aspectos.

Made available in DSpace on 2014-08-20T14:25:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_clovis_correa.pdf: 19288418 bytes, checksum: 98a82fd638a44d647e5b27b37e7a8288 (MD5) Previous issue date: 2010-02-26 / This work presents the study of atmospheric conditions associated the occurrence of Hurricane Catarina and two study cases. The Catarina occurred in March 2004 and reached the coast of southern Brazil.The other case studies correspond to cut-off lows that occurred in May 2005 and September 2008. It was used the WRF model, version 3.0, to obtain the meteorological fields during the period of occurrence of these events and images of the geostationary satellite GOES-12 and QuikSCAT. For Hurricane Catarina, data from surface meteorological stations were also analyzed. Initially, the study cases consisted of cut-off lows preceded by extratropical cyclones in the South Atlantic Ocean. When they shut the western flow, they occurred at the interface of different patterns of vertical variation of horizontal wind in the layer between 850-200hPa and showed closed cyclonic circulation at middle levels. At high levels, it was observed bifurcation of the jet with a trough quasi-stationnary near the southern coast of Brazil. The observed atmospheric blocking together with the thermodynamic and kinematic configurations of each case contributed to the occurrence of tropical transition and subsequent formation of Hurricane Catarina, in March 2004, while the other cut-off lows dissipated. / Neste trabalho é feito o estudo sobre as condições atmosféricas associadas à ocorrência do furacão Catarina e a dois casos de estudo. O Catarina ocorreu em março de 2004 e atingiu o litoral da região sul do Brasil. Os outros casos de estudo correspondem a baixas desprendidas que ocorreram em maio de 2005 e setembro de 2008. Foi utilizado o modelo WRF, versão 3.0, para a obtenção dos campos meteorológicos durante o período de ocorrência destes eventos e imagens do satélite geoestacionário GOES-12 e do QuikSCAT. Para o furacão Catarina, foram também analisados dados de estações meteorológicas de superfície. Os casos de estudo, inicialmente, corresponderam a baixas desprendidas precedidas por ciclones extratropicais no Oceano Atlântico Sul. Ao se isolarem do escoamento de oeste, ocorreram na interface de padrões distintos de variação vertical do vento horizontal na camada entre 850-200hPa e apresentaram circulação ciclônica fechada em níveis médios. Em altos níveis, foi observada bifurcação do jato com um cavado quase estacionário nas proximidades da costa sul do Brasil. Os bloqueios atmosféricos observados, juntamente com as configurações cinemáticas e termodinâmicas de cada caso, contribuíram para a ocorrência da transição tropical e posterior formação do furacão Catarina, em março de 2004, enquanto que as outras baixas desprendidas se dissiparam.