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UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

INSTITUTO DE ASTRONOMIA, GEOFÍSICA E CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS

Thaís Machado Scherrer

Impacto da Resolução Vertical do Modelo Numérico na Transferência de Energia Gerada por Convecção Úmida

para a Baixa Estratosfera da Região Tropical da América do Sul

São Paulo 2006

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Thaís Machado Scherrer

Impacto da Resolução Vertical do Modelo Numérico na Transferência de Energia Gerada por Convecção Úmida

para a Baixa Estratosfera da Região Tropical da América do Sul

Dissertação apresentada ao Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas da Universidade de São Paulo para obtenção do título de Mestre em Meteorologia.

Orientador: Prof. Dr. Pedro Leite da Silva Dias

São Paulo 2006

Ao Criador e Mantenedor de todas as coisas,

que me permitiu estudar um pouco das

maravilhas que Ele revelou.

Agradecimentos

Primeiramente agradeço a Deus, Senhor do Universo, que me deu vida, inteligência e condições de

chegar até aqui, sempre guiada pela sua soberana vontade. Também agradeço a Ele por todas as pessoas a

quem agradeço a seguir, pois Ele colocou cada uma delas na minha vida.

À minha família, em especial aos meus pais, Edson e Solange, que me permitiu estudar nesta

instituição e foi suporte financeiro, moral e emocional em todos os momentos.

Aos amigos das Igrejas Presbiterianas de Pinheiros (São Paulo/SP), de Jaburuna (Vila Velha/ES) e

da Alvorada (Brasília/DF), que me acompanharam não somente com apoio, mas também com muitas

orações.

Aos amigos da USP, de graduação e do mestrado, que estudaram junto comigo e com os quais

sempre experimentei cumplicidade e ajuda mútua.

Aos professores que me acompanharam, incentivaram, investiram e torceram por mim em todo

esse processo. Em especial ao meu orientador, Prof. Dr. Pedro Leite da Silva Dias, pela paciência e

perseverança.

Ao (ex-)pessoal do Laboratório MASTER: Demerval, Pedro ‘Linha’, Éder, Marcos, Bruno,

Fabrício. Sem a ajuda de vocês eu não teria chegado até aqui.

A todos os funcionários do IAG/USP, pela competência e disponibilidade sempre que foi

necessário.

Ao CNPq e aos meus colegas de trabalho lá, que compreenderam as necessidades relativas à

conclusão deste trabalho, me incentivaram e disponibilizaram material e tempo.

Este trabalho recebeu suporte financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São

Paulo - FAPESP.

RReessuummoo

O presente trabalho visa a análise da influência da resolução vertical em um modelo

atmosférico no transporte de energia entre a troposfera e a baixa estratosfera na região tropical

do Brasil em situações de intensa atividade convectiva (fontes de calor troposféricas, intensas e

profundas) explorando sua conexão com ondas de gravidade internas, nos aspectos práticos e

teóricos. Investiga-se o impacto da resolução vertical utilizada no modelo RAMS (Regional

Atmospheric Modeling System). Verifica-se que efeitos de não-linearidade do modelo também

têm impacto na estimação da média do transporte vertical pelo método da perturbação. Apesar

disso, a atuação das ondas de gravidade nesse transporte é significativa e mais atuante

quando o modelo trabalha com resolução vertical mais fina. A importância prática desse

trabalho consiste na avaliação e busca de aprimoramento da resolução vertical necessária em

modelos numéricos de previsão de tempo e clima na região tropical.

Palavras-Chave: Modelagem atmosférica, Meteorologia Dinâmica, RAMS, Baixa Estratosfera.

AAbbssttrraacctt

This work aims to study numerically the energy transportation between the troposphere and low

stratosphere over Brazil tropical region in intense convective activity situation (deep and strong

heat sources) exploring its connection with internal gravity waves, in practical and theoretical

aspects. It’s investigated the impact of the vertical resolution used in the atmospheric model

RAMS (Regional Atmospheric Modeling System). It’s verified that non-linear effects have

important impact in the estimation of the medium vertical transport by the perturbation method.

Nevertheless, the play of the gravity waves in this transportation is significant and more

representative when the model works with huge vertical resolution in high levels. The practical

relevance of this work is the avaliation and search for improvement of the needed vertical

resolution in weather and climate forecast numeric models inst he tropical region.

Keywords: Atmospheric modeling, Dinamic Meteorology, RAMS, Low Stratosphere.

vi

LLiissttaa ddee FFiigguurraass

Figura 2.1 – Geração de onda de gravidade por convecção profunda (Hooke, 1986). 05

Figura 2.2 – Propagação de energia e fase de uma onda de gravidade (Hooke, 1986). 07

Figura 2.3 – Onda de gravidade idealizada, gerada por uma tempestade (Dewan et al., 1998). 07

Figura 3.1 – Esquema da sonda RS80, o sensor de pressão é interno à sonda e o‘sensor boom’ engloba

o sensor de temperatura (superior) e o sensor de umidade (inferior). Fonte: Folder RS80

Series GPS Radiosondes; Vaisala Oyj. 09

Figura 3.2 – Suporte para checagem de superfície (Folder RS80 Series GPS Radiosondes; Vaisala Oyj).

11

Figura 3.3 – Amarração adequada do balão, não prendendo o fio que permitirá mobilidade da sonda

(Folder RS80 Series GPS Radiosondes; Vaisala Oyj). 11

Figura 3.4 – Sondagem do dia 26/fev/1999 às 12Z em Ouro Preto d’Oeste/RO. 13

Figura 4.1 – Distribuição da precipitação (mm) no domínio simulado.Em sentido horário, as saídas das

simulações A, B e C, iniciando às 15:40Z, com intervalo de 3 horas. 17

Figura 4.2 – Precipitação total média no domínio (mm). Em preto A, em verde B e em amarelo C. 17

Figura 4.3 – Evolução temporal da variação da média zonal da temperatura (K) a cada instante de tempo.

Em sentido horário, as saídas das simulações A, B e C (maior, intermediária e menor

resolução vertical, respectivamente). 18

Figura 4.4 – Transporte vertical de temperatura potencial (mK/s). Em sentido horário: A, B e C. 19

Figura 4.5 – Transporte vertical de momentum zonal (m2/s2). Em sentido horário: A, B e C. 19

Figura 4.6 – Média zonal da velocidade zonal, u (m/s). Em sentido horário: A, B e C. 21

Figura 4.7 – Média zonal do transporte vertical de temperatura potencial (à esquerda) e de momentum

zonal (à direita). Em preto A,em verde B e em amarelo C. 21

Figura 4.8 – Média zonal do transporte vertical de temperatura potencial, entre 150 e 12 hPa (range de -

0.02 a 0.12, com intervalo de 0.01). 22

Figura 4.9 – Distribuição da precipitação (mm) no domínio simulado.Em cima alterado em +1.0ºC e -1.0ºC,

embaixo, +0.5ºC e -0.5C, iniciando às 15:40Z, com intervalo de 3 horas. 23

Figura 4.10 – Média zonal da precipitação (mm). À esquerda temperatura alterada em ±1.0ºC, à direita,

em ±0.5ºC. Em verde, o caso-controle, em preto a temperatura reduzida, em amarelo,

aumentada. 23

Figura 4.11 – Evolução temporal da variação da média zonal datemperatura (K) a cada instante de tempo,

à esquerda. À direita, zoom da imagem entre os níveis 200 hPa e 40 hPa. De cima para

baixo, saídas da simulação com sondagem alterada na superfície em –1,0K, -0,5K,

controle, +0,5K, +1,0K. 24

Figura 4.12 – Média zonal e temporal do transporte vertical de temperatura potencial. À esquerda,

variando a temperatura em 1.0ºC, À direita, em 0.5ºC. Em preto diminuindo a temperatura,

em verde o caso-controle e em amarelo aumentando a temperatura. 25

Figura 4.13 – Figura 4.10, com destaque entre os níveis de 150 e 12 hPa. 26

Figura 4.14 – Média zonal e temporal do transporte vertical de momentum zonal. À esquerda, variando a

temperatura em 1.0ºC, À direita, em 0.5ºC. Em preto diminuindo a temperatura, em verde

o caso-controle e em amarelo aumentando a temperatura. 26

Figura 4.15 – Distribuição da precipitação (mm) no domínio simulado.Em cima alterado em +1.0ºC e -

1.0ºC, embaixo, +0.5ºC e -0.5C, iniciando às 15:40Z, com intervalo de 3 horas. 27

vii

Figura 4.16 – Média zonal da precipitação (mm). À esquerda temperatura alterada em ±1.0ºC, à direita,


aumentada. 27

Figura 4.17 – Evolução temporal da variação da temperatura (K) a cada instante de tempo, à esquerda. À

direita, zoom da imagem entre os níveis 200 hPa e 40 hPa. De cima para baixo, saídas da

simulação com sondagem alterada na superfície em –1,0K, -0,5K, controle, +0,5K, +1,0K.

28








Figura 4.21 – Distribuição da precipitação (mm) no domínio simulado.Em cima alterado em +1.0ºC e -

1.0ºC, embaixo, +0.5ºC e -0.5C, iniciando às 15:40Z, com intervalo de 3 horas. 30

Figura 4.22 – Média zonal da precipitação (mm). À esquerda, temperatura alterada em ±1.0ºC, à direita,


aumentada. 31

Figura 4.23 – Evolução temporal da variação da média zonal da temperatura (K) a cada instante de tempo,

à esquerda. À direita, zoom da imagem entre os níveis 200 hPa e 40 hPa. De cima para

baixo, saídas da simulação com sondagem alterada na superfície em –1,0K, -0,5K,

controle, +0,5K, +1,0K. 31








Figura 4.27 – Distribuição da precipitação (mm) no domínio simulado. Em sentido horário, as saídas das

simulações eA, eB e eC (maior, intermediária e menor resolução vertical,

respectivamente), iniciando às 15:40Z, com intervalo de 3 horas. 34

Figura 4.28 – Precipitação total média no domínio (mm). Em preto eA, em verde eB e em amarelo eC

(maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente). 34

Figura 4.29 – Evolução temporal da variação da temperatura (K) a cada instante de tempo. Em sentido

horário, as saídas das simulações eA, eB e eC (maior, intermediária e menor resolução

vertical, respectivamente). 35

Figura 4.30 – Mesmo que Figura 4.29, considerado apenas entre os níveis de 200 a 40 hPa. 36

Figura 4.31 – Média zonal do transporte vertical de temperatura potencial (mK/s). Em sentido horário: eA,

eB e eC (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente). 37

Figura 4.32 – Média zonal do transporte vertical de momentum zonal (m2/s2). Em sentido horário: eA, eB

e eC (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente). 37

Figura 4.33 – Mesmo que em 4.31, mas apenas entre os níveis 150 hPa e 12 hPa. 38

Figura 4.34 – Mesmo que em 4.32, mas apenas entre os níveis 150 hPa e 12 hPa. 38

viii

Figura 4.35 – Média zonal e temporal do transporte vertical de temperatura potencial (à esquerda) e de

momentum zonal (à direita). Em preto A,em verde B e em amarelo C (maior, intermediária

e menor resolução vertical, respectivamente). 39

Figura 4.36 – Média zonal e temporal do transporte vertical de temperatura potencial, entre 150 e 12 hPa

(variação de -0.02 a 0.12, com intervalo de 0.01). Em preto A,em verde B e em preto

cheio C (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente). 39

ix

LLiissttaa ddee AAbbrraavviiaattuurraass

CAPE Energia Potencial Disponível para Convecção

CINE Energia de Inibição Convectiva

DRY-TO-WET Campanha Atmosférica de Mesoescala na Estação de Transição

ECMWF Centro Europeu de Previsão de Tempo em Médio Prazo

IAG Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas

LBA Experimento de Grande Escala da Interação Biosfera-Atmosfera

na Amazônia

NPE Nível de Perda de Empuxo

RaCCI Interações entre Radiação, Nuvens e Clima na Amazônia na

Transição entre as Estações Seca e Chuvosa

RAMS Sistema de Modelagem Regional da Atmosfera

RO Sigla do Estado de Rondônia

TRMM Missão Tropical de Medição de Precipitação

USP Universidade de São Paulo

WETAMC Campanha Atmosférica de Mesoescala na Estação Umida

x

LLiissttaa ddee SSíímmbboollooss

B / b designação genérica de parâmetro e variável, respectivamente

c calor específico do termistor

cx / cz componentes da velocidade de fase da onda em x e z, respectivamente

cgx / cgz componentes da velocidade de grupo da onda em x e z,

respectivamente

g aceleração da gravidade

k número de onda zonal

m número de onda vertical

N freqüência de Brunt-Väisälä

p pressão

t tempo

T temperatura do ar

V vetor velocidade, composto pelas componentes zonal, meridional e

vertical

u componente zonal do vento

w componente vertical do vento

x indicador da direção zonal

z indicador da direção vertical

φ ângulo de elevação

ϕ fase da onda

λ comprimento de onda

θ temperatura potencial

ρ densidade

σ constante de Stefan-Boltzmann

υ freqüência da onda

B

b

∂∂

derivada parcial de b com relação a B

DB

Db derivada total de b com relação a B

xi

SSuummáárr iioo

1 Introdução 01

1.1 Motivação e objetivos 01

1.2 O Projeto LBA 01

1.3 Base Teórica 02

2 Ondas de Gravidade e Transporte de Energia 05

3 Dados e Metodologia 09

3.1 Radiossondagem 09

3.1.1 Procedimentos pré-lançamento 11

3.1.2 Escolha das sondagens 12

3.2 O Modelo RAMS 13

3.2.1 Simulações 14

3.3 Cálculo do Transporte 14

4 Resultados 16

4.1 Grupo ABC 16

4.2 Grupo estrABC 22

4.2.1 Caso eA 22

4.2.2 Caso eB 26

4.2.3 Caso eC 30

4.2.4 Comparando os casos-controle 34

4.2.5 Análise conjunta 40

5 Conclusões 41

Referências Bibliográficas 42

Anexos 46

1

Capítulo 1

II nnttrroodduuççããoo 1.1 - Motivação e objetivos

A motivação deste trabalho vem da observação experimental de grandes alterações nos

campos de temperatura e vento entre 70-20 hPa em sondagens realizadas nas vizinhanças de

sistemas convectivos úmidos muito intensos. Sondagens meteorológicas na região tropical que

atingem níveis acima de 100 hPa fornecem esses indícios de transporte vertical de energia,

pois em alguns experimentos de campo, notou-se relação entre variações abruptas de

temperatura e vento acima de 100 hPa e existência de sistemas convectivos úmidos muito

intensos em regiões próximas às de realização das sondagens. Algumas sondagens do

experimento WETAMC/LBA (Interação Biosfera-Atmosfera na Amazônia), realizado em Janeiro

de 1999, foram desprezadas pelo controle automático de qualidade do Centro Europeu de

Previsão de Tempo em Médio Prazo (ECMWF) devido a essas alterações, mas a rejeição era

reduzida em ciclos de assimilação de dados com maior resolução vertical (Pedro Viterbo,

comunicação pessoal). Ainda em análises simples realizadas a partir de simulações de

situações específicas (como no evento Catarina, ocorrido em março de 2004, descrito em

Scherrer e Silva Dias, 2004; e convecção intensa registrada durante a campanha WETAMC em

25 de janeiro de 1999, em Scherrer e Silva Dias, 2005), verificou-se diferenças significativas na

dinâmica em altos níveis apenas alterando-se a resolução vertical do modelo. Por isso

considera-se que a alta resolução vertical na região da baixa estratosfera pode reproduzir

numericamente de forma mais adequada a dispersão de energia através das ondas de

gravidade geradas pela fonte de calor troposférica.

Este trabalho procura apresentar o impacto da resolução vertical do modelo e

desenvolvimento vertical das células convectivas, através do monitoramento do efeito de

convecção (disparada pelo aquecimento diferencial da superfície durante o dia) na baixa

estratosfera. Os experimentos numéricos são realizados com diferentes resoluções verticais. A

análise dos resultados é feita através do monitoramento dos fluxos turbulentos de calor e

momentum, obtidos no pós-processamento do modelo. Para que esta análise fosse coerente,

fazia-se necessária a presença de várias células ao longo de todo o domínio.

1.2 – O projeto LBA

O Projeto LBA - Experimento de Grande Escala de Interação Biosfera-Atmosfera na

Amazônia - tem como objetivos principais gerar novos conhecimentos essenciais para a

compreensão dos processo climatológicos, ecológicos, hidrológicos e da biogeoquímica da

Amazônia, dos impactos dos diferentes usos da terra nesses processos e das interações da

Amazônia com o sistema biogeofísico do planeta. Para atingir esses objetivos o LBA inclui um

monitoramento de longo prazo de diferentes sessões transversais passando por diferentes

2

coberturas vegetais, caracterizando diferentes interações biosfera-atmosfera, e campanhas

intensivas de medidas no contexto das diversas disciplinas e nas diferentes estações do ano.

Muitos trabalhos já foram publicados apresentando resultados e perspectivas deste grande

projeto, como por exemplo Silva Dias et al. (2002) e Avissar et al. (2002).

A primeira campanha atmosférica de meso-escala durante a estação chuvosa dentro

do contexto do Projeto LBA (WETAMC - Wet season Atmospheric Mesoscale Campaign)

ocorreu entre Janeiro e Fevereiro de 1999 no Estado de Rondônia, na região sudoeste da

Amazônia e foi organizada em conjunto com a campanha de validação dos dados do satélite

TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) da NASA/EUA.

Já a campanha chamada "Dry-to-Wet Atmospheric Mesoscale Campaign" do Projeto

LBA (DRY-TO-WET AMC - RaCCI/LBA) foi realizada em Rondônia em 2002. O objetivo era

complementar os estudos dos efeitos locais já citados durante a transição entre a estação seca

e chuvosa na Amazônia que ocorre entre setembro e outubro.

Os objetivos deste trabalho não estavam diretamente ligados aos objetivos do LBA,

mas além de buscar descobertas que podem ajudar na melhoria da qualidade da modelagem

numérica aproveita o caráter cuidadoso e intensivo das medições feitas durante as referidas

campanhas.

1.3 - Base teórica

A estratosfera é a camada da atmosfera localizada acima da tropopausa, entre

aproximadamente 10 e 50 km de altitude e é caracterizada principalmente por possuir

gradiente vertical de temperatura positivo, sendo, portanto, uma camada extremamente

estratificada.

A maioria dos estudos relativos a essa camada se refere a aspectos climáticos, como:

• forçantes radiativas, muito atuantes na camada, devido às suas características

fotoquímicas (presença de ozônio, vapor d'água e óxidos de nitrogênio);

• circulação da camada, explicada pelo aquecimento diferenciado na camada e por

fatores dinâmicos; considera-se que, climatologicamente, a circulação estratosférica é

mantida e está indiretamente relacionada a processos troposféricos (Shepherd, 2002).

Neste trabalho, considera-se a região da alta troposfera e baixa estratosfera na qual

ocorrem as trocas de massa e energia entre as duas camadas, como a energia é redistribuída

na baixa estratosfera em escalas temporais e espaciais associadas ao tempo de vida de

células convectivas intensas (da ordem de horas e de poucas centenas de quilômetros), para

avaliar quão bem representado é o transporte de energia e massa de acordo com a resolução

vertical utilizada no modelo numerico que representa os processos convectivos úmidos.

A dinâmica da estratosfera é bem aproximada pela teoria linear da onda pois; para

ondas que se propagam verticalmente nessa camada, os termos não-lineares não são

necessariamente pequenos, mas há tendência de cancelamento entre eles (Holton, 1975). É

uma região que pode ser considerada livre de fontes locais para gerar distúrbios.

3

Como citado, há indícios observacionais de transporte de energia entre essas duas

camadas atmosféricas, percebidos através de variações abruptas de temperatura e vento

acima de 100 hPa próximas a sistemas convectivos úmidos muito intensos. Por isso,

considera-se que a alta resolução vertical na região da baixa estratosfera pode reproduzir

numericamente de forma mais adequada a dispersão de energia através das ondas de

gravidade geradas pela fonte de calor troposférica.

Devido às características dessas variações, abruptas e intensas, ou seja, perturbações

de alta freqüência e amplitude, sugere-se a hipótese de que sejam provocadas por ondas de

gravidade que surgem em resposta ao forçamento convectivo. De fato, as ondas de gravidade

vêm recebendo crescente atenção em estudos na área de Geofísica Espacial, por meio de

estudos observacionais através de radar de vento, radar de laser, medidas in-situ através de

foguetes, a bordo de satélites e observações fotométricas das camadas da aeroluminescência

noturna, devido ao seu importante papel no transporte de momentum e energia que altera a

estrutura da temperatura e a circulação geral entre a baixa e alta atmosfera (Wrasse, 2004).

Ondas de gravidade na atmosfera ou ondas de empuxo são resposta a um

desequilíbrio na densidade, dispersando rapidamente a energia gerada por intensas fontes de

calor ou energia cinética. As que se propagam verticalmente (internas) são sempre modos

forçados, capazes de transportar energia e momentum na vertical. Em geral, as ondas de

gravidade podem ser geradas por fatores orográficos e fontes convectivas. Este segundo caso

é considerado de mais difícil compreensão; propõem-se atualmente três mecanismos principais

de geração:

• forçante térmica - células convectivas são consideradas forçantes térmicas que geram

ondas de gravidade num ambiente estratificado (efeito considerado como

preponderante nos trópicos);

• efeito obstáculo (forçante dinâmica) - células convectivas parcialmente bloqueiam o

fluxo fazendo com que surjam as ondas;

• mecanismo do oscilador mecânico - no qual fortes correntes ascendentes em

tempestades convectivas atingem a tropopausa desacelerando bruscamente o que, por

sua vez causa oscilação acima do topo das nuvens; segundo esse mecanismo as

ondas podem ser geradas mesmo com vento nulo relativo à célula.

Assim, a maioria das fontes de geração de ondas de gravidade encontra-se na troposfera,

dentre as quais podem se destacam as convecções troposféricas, tempestades elétricas,

frentes meteorológicas e forçantes orográficas (Gardner, 1995). Mas ainda existem

controvérsias a esse respeito. Uma das dificuldades em caracterizar ondas geradas por

convecção é a distribuição temporal e espacial muito irregular das células convectivas, estas

podem gerar ondas num grande intervalo de freqüências e escalas horizontais. Observações

de alta freqüência na estratosfera realizadas por Alexander et al. (2000) mostraram boa

correlação com essas células.

Estudos observacionais (Larsen et al., 1982, Dewan et al., 1998) sugerem que ondas de

gravidade geradas por convecção de pequena e meso escala são importantíssimas na

4

dinâmica tropical. Elas promovem acoplamento dinâmico entre as camadas devido ao

transporte de energia e momentum. Na atmosfera tropical, Matsuno (1966) concluiu, usando

um modelo barotrópico divergente linearizado, que uma das soluções se referia a ondas de

gravidade inerciais, que dispersavam energia rapidamente. Posteriormente, Silva Dias et al.

(1983), avaliando no contexto de fontes transientes de calor, mostra que forçantes térmicas de

pequena escala e curta duração no tempo projetam a maior parte da energia em ondas de

gravidade de rápida dispersão.

A convecção profunda leva ao acoplamento entre a troposfera e a baixa estratosfera. Em

particular, ondas de gravidade de pequena escala, com períodos menores que 1 hora

propagam-se por toda a média atmosfera (Reid, 1986).

Análises relativamente simples da velocidade de grupo associada a ondas de gravidade

(por exemplo, em Holton, 1975) mostram que, apesar da velocidade de fase não depender do

campo médio zonal, é necessário ter ventos de oeste na baixa estratosfera para que a

velocidade de grupo seja positiva e direcionada para cima. O modelo fundamental de

Alexander e Holton (1997) demonstra claramente que nuvens convectivas intensas podem ter

um significativo impacto na estratosfera em função da propagação de energia na vertical, na

forma de ondas de gravidade. Do ponto de vista observacional, Alexander et al. (2000), em

medidas de vento com aeronave instrumentada em vôo na baixa estratosfera, identificou ondas

de gravidade associadas à convecção cumuliforme sobre o norte da Austrália e Indonésia.

Diferenças significativas foram observadas em função da direção predominante dos ventos na

baixa estratosfera.

Portanto, este trabalho busca verificar o impacto que a resolução vertical utilizada no

modelo RAMS tem sobre a energia que a convecção úmida transfere da troposfera para

estratosfera, e assim trazer futuras contribuições à modelagem numérica da atmosfera e à

previsão de tempo.

Para atingir o objetivo, esse trabalho está organizado de forma que o capítulo 2 apresenta

a teoria linear da onda, com enfoque nas ondas de gravidade. A partir do capítulo 3,

descrevem-se os detalhes dos dados e da metodologia utilizada. Por fim, os capítulos 4 e 5

descrevem os resultados e conclusões deste trabalho onde são realizados experimentos bi-

dimensionais em um domínio no qual ocorrem várias células convectivas, disparadas pela

heterogeneidade da superfície (topografia), em ambientes termodinâmicamente instáveis e

propensos à formação de células convectivas profundas.

5

Capítulo 2

OOnnddaass ddee GGrraavviiddaaddee ee TTrraannssppoorrttee ddee EEnneerrggiiaa

Neste trabalho, investigam-se impactos das ondas de gravidade internas, que existem

devido à atuação de forças restauradoras de empuxo, como veículo de transmissão de energia

da troposfera para a estratosfera. Segundo Hooke (1986), uma nuvem cumulunimbus age

como fonte de ondas de gravidade quando encontra ar estável acima dela, como por exemplo,

ar estratosférico (Figura 2.1). Hooke ainda registra que o pacote de ondas assim gerado é

dispersivo, mudando a medida que se afasta da fonte: ondas de curto período se registram

proximamente à nuvem e propagam-se com mais lentidão enquanto ondas longas são

observadas a grandes distâncias e propagam-se rapidamente; isso ocorre devido ao

decaimento exponencial da densidade atmosférica com a altura.

Figura 2.1 – Geração de onda de gravidade por convecção profunda (Hooke, 1986).

A partir da teoria linear da onda, considerando uma atmosfera homogênea, não-

ionizada, desprezando Coriolis e aplicando linearizando as equações pelo método da

perturbação (no qual a perturbação b’ de uma variável b, cujo estado básico é b0, é dada por:

b’=b- b0), reduzem-se as equações do movimento, da Termodinâmica e de continuidade, para o

plano xz, a:

0x

'p1

t

'u

0

=∂∂+

∂∂

ρ (2.1)

0g'

z

'p1

t

'w

0

=−∂∂+

∂∂

θθ

ρ (2.2)

0z

'w

x

'u =∂∂+

∂∂

(2.3)

0z

''w

t

' =∂∂+

∂∂ θθ

(2.4)

Subtraindo-se as derivadas parciais de (2.1) e (2.2) com relação a z e x,

respectivamente, chega-se a:

0x

'g

z

'u

x

'w

t=

∂∂−

��∂∂−

∂∂

∂∂ θ

θ (2.5)

E, usando (2.3) e a derivada parcial de (2.4) com relação a x:

6

0x

'wN

z

'w

x

'w

t 2

22

2

2

2

2

2

2

=∂∂+��

��∂∂+

∂∂

∂∂

(2.6)

onde, Dz

lnDgN 2 θ= é a freqüência de Brunt-Väissälä.

Assumindo solução em forma de onda: w’ = Re (A eiϕ), com fase ϕ=kx+mz-υt (onde k e

m são respectivamente os números de onda zonal e vertical, e υ é a freqüência da onda), a

relação de dispersão fica:

2122

22222

)(

0)(

mk

Nk

kNmk

+±=

=++−

υ

υ

A velocidade de fase é dada por:

kcx

υ= m

cz

υ= (2.7)

e a de grupo por:

2322

2322

2

)(

)(

mk

Nkm

mc

mk

Nmu

kc

gz

gx

+−=

∂∂=

++=

∂∂=

υ

υ

(2.8)

A velocidade de fase é perpendicular à velocidade de grupo e a energia se propaga na

mesma direção desta (Figura 2.2).

Figura 2.2 – Propagação de energia e fase de uma onda de gravidade (Hooke, 1986).

O espectro da velocidade de fase das ondas de gravidade é determinado pela escala

vertical de aquecimento e modificado pela estrutura vertical do vento horizontal - cisalhamento

(Alexander & Holton, 1997). A assimetria leste-oeste das ondas possivelmente é determinada

pelo vento relativo à tempestade acima da região de aquecimento (Holton, 1972).

7

Figura 2.3 – Onda de gravidade idealizada, gerada por uma tempestade (Dewan et al., 1998).

Considerando ondas geradas por uma tempestade, a Figura 2.3 mostra um esquema

idealizado da propagação de uma onda monocromática na qual vg é a velocidade de grupo; vp,

a de fase e φ é o ângulo de elevação que depende da freqüência da onda (υ) e de Brunt-

Väisälä (N):

21

2

1N

)tan(

−

��

�� −��

=υ

φ (2.9)

A propagação na horizontal depende fundamentalmente da freqüência de Brunt-Väisälä

e do número de onda zonal (de modo que, maior o comprimento de onda zonal, mais rápida a

propagação horizontal), a estrutura é descrita por funções de Hough. A propagação na vertical

é bem mais lenta que na horizontal, havendo ainda uma perda de energia na mudança da

estabilidade na tropopausa. A existência de componente vertical da velocidade de grupo

implica em inclinação da fase com a altura e transferência de energia e momento.

Segundo Holton (1975), a propagação vertical esta associada a confinamento

equatorial com valores positivos pequenos de altura equivalente. Para ondas nem fluido

estratificado num plano giratório, Eckart (1960) mostrou que há propagação vertical de ondas

gravito-inerciais apenas se a magnitude da freqüência da onda é menor que N e maior que

duas vezes a velocidade angular da rotação.

Várias influências ainda não são bem determinadas. A princípio o cisalhamento do

vento restringe significativamente a propagação vertical funcionando como um filtro de altas

freqüências especialmente na região mais convectiva, pois aumenta o fluxo de momento das

ondas que se propagam em direção oposta ao vento do estado básico; além disso, pode

refratar ondas geradas na região de aquecimento com menor velocidade de grupo. Mas,

segundo modelos utilizados por Lane et al. (2001) e Song et al. (2003), o termo relacionado ao

cisalhamento do vento é uma ordem de magnitude menor que os termos de aquecimento

diabático. O cisalhamento em baixos níveis é de fundamental importância para a manutenção

do sistema convectivo.

Portanto, apesar de se reconhecer a importância das ondas de gravidade na

redistribuição de energia, muitas variáveis podem influenciar esse processo dificultando uma

8

avaliação detalhada. A partir de uma avaliação numérica simplificada, este trabalho busca

descrever o impacto dessa propagação energética, mas é preciso considerar também as

limitações do modelo utilizado já que fatores numéricos, como a não-linearidade do modelo,

também terão impacto nas simulações.

9

Capítulo 3

DDaaddooss ee MMeettooddoollooggiiaa

Tendo em vista os objetivos do trabalho utilizar-se-ão radiossondagens do WET-

AMC/LBA e RaCCI/LBA (DRY-TO-WET), imagens de radar e satélite e um modelo de

mesoescala atmosférico (RAMS) que serão descritos a seguir.

3.1 – Radiossondagem

A radiossonda é um aparelho utilizado para medidas de grande escala, traçando um

perfil termodinâmico da atmosfera. Presa a um balão enchido com Hélio, “Fly-Baloon” ou

Hidrogênio, ela é levada verticalmente até que o balão estoure enquanto faz medidas de

temperatura, pressão, umidade, vento e taxa de ascensão do balão; enviando-as via uma

freqüência específica ao receptor no solo.

A partir das medições primárias é possível determinar outras variáveis meteorológicas

como densidade, temperatura potencial, ponto de orvalho, etc. As medidas são limitadas pela

acurácia dos sensores, exposição e resolução.

Nos experimentos WET-AMC e RaCCI foram utilizadas radiossondas modelo RS80

(Figura 3.1), fabricadas pela empresa Vaisala.

Figura 3.1 – Esquema da sonda RS80, o sensor de pressão é interno à sonda e o‘sensor boom’

engloba o sensor de temperatura (superior) e o sensor de umidade (inferior). Fonte: Folder RS80 Series GPS Radiosondes; Vaisala Oyj.

Elas são equipadas com um transdutor PTU que transforma o output de cada sensor no

sinal transmitido da sonda para o receptor, numa freqüência previamente determinada e que

pode variar de 400-407 MHz. Sua resolução temporal é de sete amostras para cada variável a

cada 10 s; mas, estatisticamente, para garantir a independência dos dados não adianta mais

de uma amostra a cada 4 s. É o transdutor também o responsável pela calibração do sinal do

sensor, feita por polinômios cujas constantes variam para cada sonda e são fornecidas no

início de cada procedimento de lançamento da sonda.

A pressão é determinada por uma cápsula aneróide capacitiva (BAROCAP�

), construída

para suportar pressões desde 1060 até 3 hPa com acurácia da ordem de 0.5 hPa e podendo

determinar variações de 0.1 hPa sem ambigüidade (valores nominais). É preciso ressaltar que

essa cápsula não tem resposta linear sobre todo o range e que foi projetada para variações

negativas de pressão podendo apresentar histerese em registros que partem de pressões mais

10

baixas para mais altas (como na queda do balão – por isso essas medições não podem ser

consideradas). E, como todo sensor de pressão, é sensível a variações de temperatura.

A umidade é medida por uma película capacitiva (HUMICAP�

) capaz de medir de 0 a

100 % de umidade relativa com acurácia inferior a 3%, segundo o fabricante. Esse sensor tem

um tempo de resposta não linear (dependendo de temperatura, vento e pressão) da ordem de

1s e resolução de 1%. Tem coeficiente de temperatura da ordem de 0.05% por ºC. Problemas

nesse sensor são documentados em diversos artigos.

O sensor de temperatura da RS80 (THERMOCAP�

) é um “grânulo” capacitivo, muito fino

visando diminuir efeito de processos de transferência de calor. É um termistor apresentando

boa sensibilidade mas resposta não linear. A RS80 aplica uma correção interna à medida

considerando a absortividade solar e a emissividade do sensor (segundo a Vaisala: 0.11 e

0.22, respectivamente); esse processamento interno do sinal faz ajuste de efeitos de onda

curta e longa.

De Luers e Eskridge (1995) sabe-se que, sendo o THERMOCAP�

recoberto de alumínio,

ele tem emissividade muito baixa e refletividade alta para radiação infravermelha, portanto,

erros devido à temperatura da superfície ou do perfil são muito pequenos e, para sondagens

noturnas, a medição não é afetada pela presença de nuvens. Para sondagens diurnas a

medida é sensível ao ângulo solar, cobertura de nuvens, movimento ‘pendular’ da sonda

(mudando a geometria de incidência da radiação solar) e mudanças na taxa de ascensão do

balão (que afeta a transferência de calor por convecção). O fluxo de calor estimado para este

sensor de temperatura pode ser visto no gráfico 1; os efeitos mais importantes são: convecção

entre 5 e 30 km e radiação (solar e infra-vermelha) a partir de 5 km, após os 35 km começam a

crescer os efeitos condutivos, imaginando que aumentem em níveis superiores podem trazer

problemas para medições em altos níveis. Essa análise foi baseada na equação de

transferência de calor para o termistor de fio:

0

24 2)(=

+−−−=la

wwwaaaabs

a

dl

dTkrTTAHATq

dt

dTmc πσε

onde, H – coeficiente de transferência de calor por convecção

Ta – temperatura do termistor de alumínio Tw – temperatura do fio T – temperatura do ar

A – área da superfície do termistor σ – Constante de Stefan-Boltzmann

rw – raio da ligação fio/termistor kw – condutividade da ligação fio/termistor

l –comprimento da ligação fio/termistor m – massa do termistor

c – calor específico do termistor q abs – termo radiativo somando efeito de onda curta e longa, dado por

=λ θ φ

φθλθλαφθλ dddlrApIqabs )..()(),,(

para 0.25 ≤ λ ≤ 28 µm, com, I(λ, θ, φ) – intensidade da radiação de comprimento de onda λ irradiada pelo termistor na

direção de elevação θ e azimute φ

11

α (λ) – coeficiente de absorção do termistor para o comprimento de onda λ Ap (r, l, θ) – área média do termistor exposta durante uma revolução na direção θ

Os termos de maior magnitude, e de sinais opostos, são o aquecimento do corpo do

sensor pela radiação absorvida e seu resfriamento convectivo.

Não há como considerar adequadamente uma série de outras condições que podem

provocar erros; a magnitude e o sinal dos efeitos dependem do nível em que a observação foi

feita, da localização do sítio, do tempo de observação (tempo de exposição) e da época do

ano. E também não se pode esquecer das fontes de erros intrínsecas à medição. Segundo o

fabricante, o sensor apresenta acurácia de 0.2 ºC até 50 hPa, 0.3 ºC de 50 a 15 hPa e 0.4 ºC

acima de 15 hPa; resolução de 0.1 ºC num range de 60 a –90 ºC; e ainda há o tempo de

resposta, que é inferior a 2.5 s para vento de 6 m/s a 1000 hPa e aumenta muito em pressões

mais baixas. Estimar o erro considerando-se todos esses fatores e suas variações é uma tarefa

extremamente complexa.

3.1.1 – Procedimentos pré-lançamento

Para garantir o bom funcionamento da sonda alguns cuidados se fazem necessários.

Após a regulagem da freqüência a ser utilizada, ativação da bateria e da identificação da sonda

pela fita de calibração é preciso fazer a checagem de superfície. Nesse procedimento

verificam-se as medidas de umidade, pressão e temperatura dos sensores da sonda imersos

num receptáculo preenchido com sílica (objetivando atingir umidade relativa de 0%) e provido

de um termômetro (Figura 3.2), no mesmo local deve haver um barômetro confiável e livre de

agentes que podem alterar suas medições (como o vento). Se os valores dados pela sonda

diferirem da referência eles serão nesse momento corrigidos.

Figura 3.2 – Suporte para checagem de superfície (Folder RS80 Series GPS Radiosondes;

Vaisala Oyj).

O enchimento do balão também é controlado e até mesmo a amarração da sonda ao

balão deve ser feita da forma adequada (Figura 3.3) permitindo que o fio se desenrole, assim a

sonda não ficará próxima ao balão e sua movimentação não será prejudicada.

Figura 3.3 – Amarração adequada do balão, não prendendo o fio que permitirá mobilidade da

sonda (Folder RS80 Series GPS Radiosondes; Vaisala Oyj).

12

3.1.2 – Escolha das sondagens

Foram selecionadas primeiramente duas sondagens (21/jan/99 21Z e 12/fev/99 18Z) de

períodos de campanhas na região tropical (WETAMC e DRY-TO-WET). A escolha foi baseada

em análise termodinâmica da estabilidade, comparação com imagens de radar e satélite

verificando atividade convectiva nesses dias, e as sondagens deveriam atingir níveis elevados.

A primeira sondagem, do dia 25 de janeiro de 1999 às 21Z, apresenta CAPE (energia

potencial disponível para convecção) de cerca de 5118 J/kg (com pouca inibição convectiva); a

tropopausa localiza-se em torno de 18,4 km (73,4 mb) com nível de perda de empuxo (NPE)

aproximadamente em 116,6 mb; o topo da sondagem encontra-se em 26,7 mb. Para a

sondagem do dia 12 de fevereiro de 1999 às 18Z, a CAPE calculada foi 7481 J/kg (sem

inibição convectiva), tropopausa em torno de 17,8 km; NPE em 105,5 mb e a última medida em

31,2 mb.

Posteriormente, seguindo os mesmo critérios, escolheram-se sondagens referentes às

12Z (8h, horário local), para iniciar a simulação de modo que a mesma se desenvolvesse ao

longo de horários iluminados do dia. Essas sondagens referiam-se aos dias 25 de janeiro, 07 e

21 de fevereiro de 1999 e apresentam, respectivamente, CAPE de aproximadamente 5264,6

J/kg, 2405,5 J/kg e 2687,761 J/kg. O NPE estava em torno de 118,4 hPa, 151,5 hPa e 129,8

hPa. Os topos estavam em 25,8 hPa, 20,2 hPa e 22hPa.

É importante ressaltar que todos os dados utilizados passaram por um rigoroso controle

de qualidade (Longo et. al., 2002). As duas sondagens apresentam valores de CAPE muito

elevados se considerarmos latitudes médias e altas; mas a região tropical é caracterizada por

atmosfera mais instável, com grande desenvolvimento convectivo no período chuvoso.

Essas sondagens instáveis beneficiavam um desenvolvimento convectivo explosivo

facilitando a convecção a partir de uma bolha quente em superfície. Mas, o modelo demonstrou

dificuldade em assimilar esses dados, a intensa instabilidade, em todo o domínio da simulação,

provocou resultados fisicamente incoerentes.

Assim, selecionaram-se novas sondagens usando como primeiro critério o topo da

mesma que deveria ser acima de 25mb. Depois, realizavam-se testes preliminares com o

modelo verificando se a resposta atendia aos objetivos deste trabalho e a análise

termodinâmica. Assim, para os experimentos finais escolheu-se a sondagem do dia 26 de

fevereiro de 1999, às 12Z (Figura 3.4), que apresentava CAPE de 1988,4 J/kg e NPE em 142

hPa. O topo da sondagem estava em 26,3 km (20,1 hPa) mas, devido ao interesse deste

estudo, foi ampliado com dados interpolados até 32 km.

13

Sondagem26/02/1999 12Z

CAPE 1988,4 J/kg NPE 142 mb

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0 110,0 120,0

Pre

ssão

(m

b)

theta(ºC)

theta es(ºC)

theta e(ºC)

Figura 3.4 – Sondagem do dia 26/fev/1999 às 12Z em Ouro Preto d’Oeste/RO.

3.2 – O modelo RAMS

O RAMS (Regional Atmospheric Modeling System) é um modelo de mesoescala muito

versátil pois permite ativar e desativar várias opções de seu código, como parametrizações de

cumulus, microfísica de nuvens, radiação de onda curta e onda longa, turbulência, solo,

vegetação e condições de contorno atualizadas constantemente. Também permite utilizar

grades de maior resolução aninhadas em grades mais grossas (Lyons et al., 1995),

possibilitando a transferência de informações sobre o estado da atmosfera entre as diferentes

escalas. Neste trabalho, utilizou-se a versão 3.2 do RAMS.

Devido à complexidade do modelo e a existência de rica bibliografia sobre o mesmo

(Walko & Tremback (1991), Pielke et al. (1982), Flatau et al (1989), entre outros) descreve-se

nesta seção apenas aspectos mais relevantes a este estudo.

A grade utilizada era bidimensional, ou seja, ao longo do sentido meridional e vertical,

com apenas um ponto de grade em y. Entre os diferentes experimentos, altera-se a resolução

vertical.

As fronteiras do modelo são alimentadas com os dados assimilados num processo

chamado nudging descrito em Wang e Warner (1988).

A parametrização de turbulência utilizada foi a anisotrópica, que utiliza propriedades

locais e instantâneas do fluxo para calcular os coeficientes de mistura, pois se mostrou mais

eficiente na dispersão da energia nos níveis mais baixos nos testes preliminares (não

mostrados). O esquema radiativo utilizado, para ondas curtas e longas, foi o de Mahrer e

Pielke, que não considera o efeito da nebulosidade nos processos radiativos. Esta opção

maximiza o efeito dos contrastes térmicos na superfície e, portanto, força de forma mais

eficiente o desenvolvimento das células convectivas. Ressalta-se que a escolha ou análise das

14

parametrizações usadas não é o foco deste trabalho, mas visava unicamente maximizar a

intensidade e profundidade das células convectivas geradas pelo modelo.

3.2.1 – Simulações

As simulações para este trabalho foram bi-dimensionais, com 300 pontos de grade em x,

e resolução horizontal de 1000 m. Para avaliar o impacto da resolução vertical foram realizadas

simulações com seis resoluções verticais diferentes, divididas em dois grupos de três. O

primeiro grupo, compunha-se de resoluções iguais nos primeiros níveis a fim de evitar

contaminação das saídas do modelo por efeito de superfície, e então passavam a ter intervalo

de 500, 750 e 1000 m, cada uma, totalizando 58, 45 e 38 níveis verticais, respectivamente. O

segundo grupo, para avaliar diferença apenas nos níveis mais elevados, seguia com a alta

resolução até a altura da tropopausa e então passava a intervalos de 500, 1000 e 1500 m,

resultando em 73, 59 e 55 níveis, respectivamente.

Para este trabalho, a fim de explorar o efeito das fontes de calor na troposfera e

minimizar o tempo de simulação, optou-se pela inicialização homogênea, na qual se considera

uma única sondagem como representativa de todo o domínio no instante inicial, ficando este

homogêneo horizontalmente. O vento inicial era nulo em todos os experimentos.

A convecção era disparada por efeitos de topografia e ciclo diurno, a fim de gerar células

distribuídas por todo o domínio simulado. A topografia utilizada é representativa da região onde

foram feitas as radiossondagens, com variação da ordem de poucas centenas de metros.

Apesar de a sondagem ser referente às 12Z, as simulações se iniciaram às 09Z para

aproveitar mais os horários iluminados do dia.

A fim de avaliar o transporte de calor, umidade e momentum através das perturbações

geradas pelas células convectivas, as saídas foram geradas a cada cinco minutos, até o tempo

total de 1320 min.

3.3 – Cálculo do transporte

Como descrito no Capítulo 1, essas ondas podem se propagar verticalmente, injetando

energia na estratosfera. O transporte, Tr, de um escalar pode ser representado da seguinte

maneira:

),,()( bwbvbuVbbTr == . (3.1) A perturbação b’ é definida como a diferença entre o valor observado (no caso,

simulado) e a média zonal, <b>. A perturbação é a representação matemática dos processos

transientes na atmosfera local, permitindo estimar o transporte no período considerado. �−

=><nx

xn

dxtzxbxx

tzb1

),,()(

1),(

1 (3.2) ><−= bbtzxb ),,(' (3.3)

onde, z é a altura, t é tempo e x é a posição zonal (desconsidera-se a curvatura da Terra,

devido às restritas dimensões da grade adotada).

15

Assim, o transporte turbulento transiente na vertical é dado pelo produto das

perturbações do escalar e da velocidade vertical, b’.w’, sendo, portanto, função de x,z e t.

A contribuição em toda a região, a cada instante de tempo, é dada pela média zonal:

⋅−

=>⋅<nx

xn

dxwbxx

tzwb1

'')(

1),(''

1 (3.4) Para se obter a contribuição vertical total dos transientes (células convectivas) para o

transporte de energia na região considerada durante o período simulado:

>⋅<−

=>⋅<nt

tn

dtwbtt

zwb1

'')(

1)(''

1 (3.5)

16

Capítulo 4

RReessuull ttaaddooss

Como descrito no capítulo anterior, após os testes e rodadas preliminares para ajuste do

modelo e das parametrizações utilizadas, as simulações realizadas para este trabalho podem

ser divididas em dois grupos principais: o primeiro com resolução vertical diferenciada na

troposfera e estratosfera, que será chamado ABC, e o segundo com resolução variando

apenas a partir da tropopausa, chamado estrABC.

Em todas as simulações, as primeiras células surgiram após cerca de 6,5h de tempo

simulado, o que corresponde ao período da tarde, quando ocorre o máximo aquecimento da

superfície tornando a atmosfera mais instável. Nesse período, devido ao aquecimento

diferencial induzido pela topografia, surgem células de circulação termicamente induzidas (tipo

brisa de montanha) que levam à formação de zonas com convergência na superfície. Essas

regiões de convergência em baixos níveis favorecem o levantamento das parcelas de ar que

podem atingir o Nível de Condensação por Levantamento (NCL) e, portanto, dar início à

formação de células convectivas úmidas, se as condições termodinâmicas forem

condicionalmente instáveis acima do NCL. Apesar da demora, em todos os casos foram

geradas células por todo o domínio como esperado.

A altura da tropopausa esteve em torno de 170 hPa.

4.1 – Grupo ABC

A partir das simulações deste grupo foram buscou-se avaliar o impacto da resolução

vertical utilizada em toda a coluna atmosférica considerada no desenvolvimento convectivo e

transporte de energia. A simulação com maior resolução vertical será chamada A, a

intermediária B e a inferior C, cada uma com respectivamente 58, 45 e 38 níveis verticais.

17

Figura 4.1 – Distribuição da precipitação (mm) no domínio simulado. Em sentido horário, as saídas das simulações A, B e C (maior, intermediária e menor resolução vertical,

respectivamente), iniciando às 15:40Z, com intervalo de 3 horas.

Figura 4.2 – Precipitação total média no domínio (mm). Em preto A, em verde B e em amarelo C (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente).

Como se observa nas figuras 4.1 e 4.2, a resolução vertical alterou significativamente

tanto a distribuição como a intensidade da precipitação simulada. Ou seja, não só a distribuição

das células foi diferenciada como também a intensidade das mesmas, mas ao final do período

considerado, o volume precipitado esteve em torno de 29 mm nos três casos. Percebe-se que

o aumento da resolução não tem impacto linear na precipitação média.

� �

�

18

Figura 4.3 – Evolução temporal da variação da média zonal da temperatura (K) a cada instante de tempo, entre 200 hPa e 40 hPa. Em sentido horário, as saídas das simulações A, B e C (maior,

intermediária e menor resolução vertical, respectivamente).

Avaliando a variação da temperatura (Figura 4.3), percebe-se padrão de dispersão de

onda mais definido na resolução intermediária. As magnitudes não diferem muito, mas de

forma geral, há núcleos mais intensos na resolução A.

� �

19

Figura 4.4 – Média zonal do transporte vertical de temperatura potencial (mK/s). Em sentido horário: A, B e C (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente).

Figura 4.5 – Média zonal do transporte vertical de momentum zonal (m2/s2). Em sentido horário: A, B e C (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente).

! "

#

! "

#

20

Apesar de as magnitudes não divergirem muito, a marcante diferença na distribuição da

convecção simulada em cada caso refletiu diretamente nos transientes e no transporte vertical

de temperatura e momentum, calculado conforme descrito no capítulo 2 (Figuras 4.4 e 4.5). No

caso do transporte vertical de momentum zonal, percebe-se que a resolução vertical

diferenciada alterou todo o fluxo zonal na troposfera (Figura 4.6), resultando em padrões de

transporte muito diferenciados. O transporte vertical de momentum e calor é, essencialmente,

feito por ondas de gravidade, conforme discutido no Capítulo 1.

Foi calculado tanto o transporte vertical da temperatura como da temperatura potencial.

Como a dependência vertical é a mesma, variando apenas os valores absolutos, serão

mostradas nesse trabalho apenas as figuras referentes ao transporte de temperatura potencial.

Tendo em vista que distribuição da convecção na grade tem diferenças muito marcantes,

a análise é simplificada e mais coerente quando se analisa a média zonal e temporal do

transporte. Observando-se a Figura 4.7, confirma-se que na média as diferentes resoluções

verticais não mostraram impacto significativo no transporte de temperatura ao longo de toda a

coluna de ar, mas a alteração do fluxo zonal pela convecção diferenciada afetou o transporte

não sendo possível avaliar o impacto da resolução vertical sobre o mesmo.

Logo, o impacto da distribuição da convecção na grade no transporte de momentum

zonal, foi muito mais representativo do que o impacto da resolução. Mas pode-se verificar que,

tal como a variação da temperatura média zonal a cada instante de tempo, o transporte de

temperatura, na média zonal, teve o mesmo padrão e magnitude nas três resoluções utilizadas.

Diferenças são mais marcantes em torno de 350 hPa, onde há transporte positivo nos três

casos mas com magnitude inferior na resolução B, e acima de 150 hPa, (Figura 4.8) em que se

percebe muita irregularidade na resolução C, mas o padrão geral é próximo, o que pode ser

conseqüência de efeitos de não-linearidade, e do fato de o topo do modelo não ser o mesmo

nos três casos.

21

Figura 4.6 – Evolução temporal da média zonal da velocidade zonal, u (m/s). Em sentido horário: A, B e C (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente).

Figura 4.7 – Média zonal e temporal do transporte vertical de temperatura potencial (à esquerda) e de momentum zonal (à direita). Em preto A,em verde B e em amarelo C (maior,


$ %

&

22

Figura 4.8 – Média zonal e temporal do transporte vertical de temperatura potencial, entre 150 e 12 hPa (variação de -0.02 a 0.12, com intervalo de 0.01). Em preto A,em verde B e em

amarelo C (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente).

4.2 – Grupo estrABC

A partir dos dados gerados pelo primeiro grupo de simulações pode-se analisar o

impacto da resolução vertical nos processos de transporte convectivo que ocorrem na

troposfera. Entretanto, cabe a pergunta: será que os resultados mostrados no item 4.1 são

reproduzíveis em diferentes condições atmosféricas? Devido à natureza não linear do processo

de formação de nuvens convectivas, não é possível isolar totalmente o efeito da resolução do

efeito não linear, no qual pequenas perturbações poderem gerar células convectivas com

estrutura espacial e temporal bastante distintas; perturbações essas que podem ser geradas

pela própria alteração da resolução vertical.

Para aumentar o controle sobre os casos estudados, optou-se por usar novas resoluções

verticais (eA, eB e eC, com respectivamente 73, 59 e 55 níveis verticais) de modo que a

resolução vertical fosse a mesma em toda a troposfera, diferindo apenas acima da tropopausa.

Nos três casos, a resolução era bem alta na troposfera (intervalo máximo de 500 m), e apenas

acima da tropopausa há diferenciação; em eA o intervalo continuou em 500 m, em eB passou

para 1000 m e em eC foi para 1500 m. Além disso, o topo do modelo em todos os casos é

exatamente o mesmo: 30,25 km.

Ainda é preciso considerar o efeito da não-linearidade do modelo numérico, apesar de

minimizado pela nova metodologia, ele é inerente ao modelo. Para estimar o impacto desse

efeito, a sondagem foi perturbada nos dois primeiros níveis em -1.0K, -0.5K, 1.0K e 0.5K, e

fizeram-se simulações com cada um desses casos para comparar com os casos-controle.

Assim sendo, apresentam-se inicialmente os resultados dos sub-grupos que avaliam o

efeito da não-linearidade, e depois se comparam os casos-controle entre si, numa análise em

conjunto (ensemble).

4.2.1 – Caso eA

Alterando-se a temperatura em ±1.0K e ±0.5K, o número de células geradas e a

precipitação na área também se alteram significativamente (Figuras 4.9 e 4.10). A precipitação

média na área aumenta com o aumento da temperatura e diminui na redução da mesma, o que

era esperado devido ao efeito na estabilidade termodinâmica, mas tanto a redução como o

23

aumento da precipitação, surpreendentemente, são mais intensos nos casos com alteração de

0.5K. Ao perturbar a temperatura nos níveis mais baixos com maior amplitude, as não

linearidades do sistema podem contaminar totalmente os resultados. Em particular, o aumento

da temperatura, sem alteração na umidade, eleva o NCL e, portanto, a parcela que sai da

superfície pode requerer mais energia para disparar a convecção. É por esta razão que em

alguns casos com perturbação de +1,0o C (Figura 4.9) o efeito final na precipitação é uma

diminuição da acumulação total durante o período de integração, ao invés de aumento.

Figura 4.9 – Distribuição da precipitação (mm) no domínio simulado.Em cima alterado em +1.0K e -1.0K, embaixo, +0.5K e -0.5C, iniciando às 15:40Z, com intervalo de 3 horas.

Figura 4.10 – Média zonal da precipitação (mm). À esquerda, temperatura alterada em ±1.0K, à direita, em ±0.5K. Em verde, o caso-controle, em preto a temperatura reduzida, em amarelo,

aumentada.

Olhando-se a evolução temporal da média zonal da temperatura (Figura 4.11),

considerando toda a coluna simulada nota-se que os padrões são similares, com diferenças

mais acentuadas no caso -1,0K. Observando mais atentamente acima de 200 hPa, é possível

24

identificar o padrão de onda, com diferenças marcantes de magnitude. No caso-controle a

magnitude e a freqüência do distúrbio são maiores que nos outros casos, enquanto no caso

+0.5K, a dinâmica simulada mantém as variações significativas por mais tempo.

' ( ) * +

' * ) , +

- . / 0 1 . 2 3

25

Figura 4.11 – Evolução temporal da variação da média zonal da temperatura (K) a cada instante de tempo, à esquerda. À direita, zoom da imagem entre os níveis 200 hPa e 40 hPa. De cima para

baixo, saídas da simulação com sondagem alterada na superfície em –1,0K, -0,5K, controle, +0,5K, +1,0K.

Observando-se a média zonal e temporal dos transportes de temperatura potencial

(Figura 4.12), percebe-se que ainda na troposfera, em especial quando a alteração da

temperatura é maior, aparecem diferenças significativas. Mantém-se a variação intensa da

magnitude em torno do 300hPa. Tal como no Grupo ABC, os topos das células mais intensas

ficaram em torno desse nível. Em níveis mais altos (Figura 4.13), apesar da diferença de

magnitude, o perfil tem padrão bem próximo.

Figura 4.12 – Média zonal e temporal do transporte vertical de temperatura potencial. À esquerda, variando a temperatura em 1.0K, À direita, em 0.5K. Em preto diminuindo a

temperatura, em verde o caso-controle e em amarelo aumentando a temperatura.

4 5 6 7 8

4 7 6 9 8

26

Figura 4.13 – Figura 4.12, com destaque entre os níveis de 150 e 12 hPa.

No caso do transporte de momentum zonal na vertical (Figura 4.14), há uma semelhança

nos padrões, o que era de se esperar já que a diferença entre os dois experimentos é mínima,

mas a magnitude tem variação muito significativa. Nota-se que o caso-controle apresenta

tipicamente valores mais próximos de zero enquanto os outros casos, independentemente da

diminuição e aumento de temperatura, apresentam valores mais negativos. O impacto não é

linear. Os dois casos registram valores negativos na altura da tropopausa, mas valores

positivos logo acima da mesma.

Figura 4.14 – Média zonal e temporal do transporte vertical de momentum zonal. À esquerda, variando a temperatura em 1.0K, À direita, em 0.5K. Em preto diminuindo a temperatura, em

verde o caso-controle e em amarelo aumentando a temperatura.

4.2.2 – Caso eB

Na resolução vertical B, o aumento da temperatura reduziu o número de células na grade,

como se observa pela Figura 4.15. Nos casos em que a temperatura na superfície variou e

+1.0K e -1.0K, houve redução marcante da precipitação média (Figura 4.16).

27



aumentada.

Nessa resolução, avaliando-se a variação da média zonal da temperatura com tempo,

percebem-se diferenças maiores do que no caso eA. Avaliando-se os níveis mais altos, há

diferenças não só na magnitude como também no padrão de onda verificado. Em especial, no

caso +0.5K o padrão de onda está confinado apenas acima de 150 hPa, não vencendo a

barreira da tropopausa.

28

Figura 4.17 – Evolução temporal da variação da temperatura (K) a cada instante de tempo, à esquerda. À direita, zoom da imagem entre os níveis 200 hPa e 40 hPa. De cima para baixo, saídas

da simulação com sondagem alterada na superfície em –1,0K, -0,5K, controle, +0,5K, +1,0K.

: ; < = >

: = < ? >

@ ; < = >

A B C D E B F G

@ = < ? >

29

Avaliando a média zonal e temporal do transporte de temperatura potencial, percebe-se a

mesma variação até a altura da tropopausa, mais intenso no caso ±0.5K. Além disso, no caso

em que a temperatura na superfície varia de -1.0K percebe-se uma alteração significativa na

média troposfera. Na baixa estratosfera (Figura 4.19), mais uma vez o padrão se mantém e

percebem-se maiores diferenças no caso ±1.0K, no qual tanto aumentar como diminuir a

temperatura provocou aumento da média do transporte na vertical.



Figura 4.19 – Mesmo que a Figura 4.18, com destaque entre os níveis de 150 e 12 hPa.

Olhando-se a média do transporte vertical de momento zonal (Figura 4.20), há um

impacto significativo da variação de ±1.0K. No caso ±0.5K, os perfis verticais são mais

próximos, com diferenças menos significativas do que no caso eA.

30



4.2.3 – Caso eC

Na escala C, em todos os testes houve redução do número de células convectivas na

grade (Figura 4.21). O comportamento da precipitação média foi bem semelhante entre os

casos eB e eC (Figura 4.22).


31


aumentada.

Pela evolução temporal da variação da média zonal de temperatura a cada instante de

tempo simulado, a exceção dos casos ±1.0K, não percebe grandes diferenças de magnitude,

mas os padrões, especialmente nos níveis mais elevados, são em extremo modificados.

H I J K L

H K J M L

N O P Q R O S T

32

Figura 4.23 – Evolução temporal da variação da média zonal da temperatura (K) a cada instante de tempo, à esquerda. À direita, zoom da imagem entre os níveis 200 hPa e 40 hPa. De cima para

baixo, saídas da simulação com sondagem alterada na superfície em –1,0K, -0,5K, controle, +0,5K, +1,0K.

Apesar dessas diferenças, a média do transporte de temperatura na vertical registrou

pequenas diferenças no caso ±0.5K, mas variação intensa na tropopausa e em níveis mais

altos continua sendo observada no caso ±1.0K (Figuras 4.24 e 4.25).



U V W X Y

U X W Z Y

33

Figura 4.25 – Figura 4.25, com destaque entre os níveis de 150 e 12 hPa.

Mesmo com a pequena diferença na média do transporte vertical de temperatura

potencial, a média do transporte vertical de momentum zonal (Figura 4.26), no caso ±0.5K teve

diferenças mais significativas do que nas outras resoluções, ou seja, a escala influenciou

significativamente no fluxo zonal. Em compensação, no caso ±1.0K, o perfil dos três testes é

semelhante, apesar das diferenças de magnitude.



Desses experimentos observa-se que pequenas alterações na temperatura de superfície

da sondagem provocam impactos muito significativos na evolução temporal da precipitação

gerada pelo modelo. Esses impactos não têm comportamento linear, o que dificulta a avaliação

dos mesmos, e são conseqüência de limitações numéricas e computacionais. Entretanto, a

mudança de resolução na estratosfera mantém as características gerais, pelo menos no caso

em que a perturbação da temperatura de superfície é menor (0,5K).

Nas três resoluções observa-se que a variação da temperatura não tem impacto muito

intenso na média do transporte vertical de temperatura, exceto no nível da tropopausa, em que

aparecem marcantes diferenças de magnitude, mas com mesmo comportamento. Em

compensação, a média do transporte de momentum é significativamente alterada, tanto na

magnitude como no perfil vertical.

34

4.2.4 – Comparando os casos-controle

Nas sessões anteriores verificou-se o efeito da não-linearidade sobre os resultados:

apesar das diferenças encontradas na magnitude, a dependência vertical dos transportes é

bem semelhante. Nessa parte estaremos comparando as saídas de cada resolução utilizada

para os casos-controle.

Observando as Figuras 4.27 e 4.28, observa-se que apesar de a precipitação média no

domínio não apresentar grandes diferenças ao longo do tempo (diferentemente dos casos não-

linerares), o número de células na grade e a intensidade das mesmas é bastante diferenciado.

Destaca-se que as resoluções A e C são mais próximas enquanto na resolução B

(intermediária) o número de células é maior e são menos intensas.

Figura 4.27 – Distribuição da precipitação (mm) no domínio simulado. Em sentido horário, as saídas das simulações eA, eB e eC (maior, intermediária e menor resolução vertical,

respectivamente), iniciando às 15:40Z, com intervalo de 3 horas.

Figura 4.28 – Precipitação total média no domínio (mm). Em preto eA, em verde eB e em amarelo

eC (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente).

[ \ [ ]

[ ^

35

Ao se analisar a variação da temperatura a cada instante de tempo (Figura 4.29),

percebe-se que tem a mesma magnitude em todas as resoluções. Focando nos níveis mais

altos (Figura 4.30), nota-se a alternância de variações positivas e negativas, em alta freqüência,

compatível com padrão de ondas de gravidade. Essa alternância está melhor definida na maior

resolução.

Olhando-se apenas entre 200 e 40 hPa (Figura 4.31) novamente percebe-se que as

magnitudes nas resoluções A e C são próximas, enquanto o caso eB os valores são reduzidos

num fator 2. Percebe-se claramente que as variações na baixa estratosfera são resposta a

convecção, que se iniciou em torno de 6,5h de tempo simulado, e provocou uma variação

brusca de temperatura média na troposfera em torno das 20Z. Esse impacto é mais persistente

na resolução B, mas a freqüência da onda é maior na resolução A.

Figura 4.29 – Evolução temporal da variação da temperatura (K) a cada instante de tempo. Em sentido horário, as saídas das simulações eA, eB e eC (maior, intermediária e menor resolução

vertical, respectivamente).

_ ` _ a

_ b

36

Figura 4.30 – Mesmo que Figura 4.29, considerado apenas entre os níveis de 200 a 40 hPa.

Passando a olhar na perspectiva do transporte vertical de temperatura potencial e

considerando todos os níveis simulados (Figura 4.31), a maior magnitude ocorre no caso eC e

a menor, mais uma vez, na resolução intermediária. Mas não há diferença significativa no

padrão. No transporte vertical de velocidade zonal há grandes diferenças e a resolução A tem

magnitude tipicamente maior, num fator 2.

c d c e

c f

37

Figura 4.31 – Média zonal do transporte vertical de temperatura potencial (mK/s). Em sentido horário: eA, eB e eC (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente).

Figura 4.32 – Média zonal do transporte vertical de momentum zonal (m2/s2). Em sentido horário: eA, eB e eC (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente).

g h g i

g j

g h g i

g j

38

Olhando os níveis mais altos (Figuras 4.33 e 4.34), percebe-se que a simulação na

resolução A apresenta transporte vertical de temperatura mais característico e, de uma forma

geral, mais intenso que nas outras resoluções (na resolução C há apenas um núcleo mais

intenso). O mesmo acontece quanto ao transporte vertical de momentum zonal.

Figura 4.33 – Mesmo que em 4.31, mas apenas entre os níveis 150 hPa e 12 hPa.

Figura 4.34 – Mesmo que em 4.32, mas apenas entre os níveis 150 hPa e 12 hPa.

39

De um modo geral, o transporte médio zonal e temporal, tanto de temperatura como de

momentum zonal é bem semelhante. As maiores diferenças estão em torno do nível de 300 mb,

em especial no transporte de momentum, no qual há mudança de sinal. Mesmo destacando-se

os níveis acima de 150 hPa, não há diferenças grandes, mas a dependência vertical da

resolução A é mais suave.

Figura 4.35 – Média zonal e temporal do transporte vertical de temperatura potencial (à esquerda) e de momentum zonal (à direita). Em preto A,em verde B e em amarelo C (maior,


Figura 4.36 – Média zonal e temporal do transporte vertical de temperatura potencial, entre 150 e 12 hPa (variação de -0.02 a 0.12, com intervalo de 0.01). Em preto A,em verde B e em

preto cheio C (maior, intermediária e menor resolução vertical, respectivamente).

40

4.2.5 – Análise conjunta

Através da avaliação da não-linearidade, percebe-se que, no caso da variação da

temperatura a cada instante de tempo simulado, o uso de uma resolução vertical maior gera

maiores diferenças de magnitude na saída do modelo, enquanto a menor resolução apresenta

maiores diferenças na dependência temporal da variável em cada caso (-1.0K, -0.5K, 1.0K e

0.5K).

Avaliando a média temporal e zonal do transporte vertical de temperatura potencial

percebe-se que, com o aumento da resolução vertical, diferenças mais significativas na

magnitude dos transportes aparecem na média troposfera, próximo a 350 hPa (altura média do

topo das células geradas). Mas, de maneira geral, o perfil vertical e a magnitude são

semelhantes.

Já a média do transporte de momentum teve variações muito intensas até no perfil

devido a efeitos não lineares, o que também foi observado no caso ABC. Assim, a resolução

vertical utilizada tem impacto, mas não tão marcante como a variação da temperatura nos

baixos níveis.

As diferenças de magnitude entre os casos-controle são menores do que comparando

com os testes de não-linearidade. Mas independente das perturbações em baixos níveis há

diferenças entre os casos eA, eB e eC que são mantidas.

Na variação de temperatura, a evolução temporal em altos níveis tem magnitude maior e

padrão mais definido no caso eA. Na média temporal e zonal dos transportes, exceto em torno

de 300 hPa, não há grande diferenças. Em altos níveis a dependência vertical em A tem

comportamento mais suave.

De maneira geral, as variações de temperatura e dos transportes médios zonais nos

casos em que se usou a resolução vertical A são mais intensas, mais definidas, e com

propagação mais rápida. As médias zonais e temporais dos transportes não têm grandes

diferenças de magnitude, mas tem dependência vertical mais suave nesta resolução do que

nas outras.

41

Capítulo 5

CCoonncclluussõõeess

Apesar de esse trabalho ter se realizado com experimentos simples, de inicialização

homogênea, a partir de dados de radiossondagens que, segundo apresentado no Capítulo 3,

podem apresentar problemas nas medidas de temperatura nos níveis mais altos, algumas

importantes conclusões podem ser listadas.

De acordo com os resultados apresentados no capítulo anterior, verifica-se que há uma

atuação de ondas de gravidade geradas pela convecção induzida pela topografia, que se

propagam da alta troposfera para a baixa estratosfera, fato esse caracterizado pelas variações

de alta freqüência na temperatura e transporte de temperatura e momentum zonal em altos

níveis.

Apesar de existir um efeito inerente ao modelo de não-linearidade, o impacto da

resolução vertical utilizada é perceptível e significativo. Apesar de não se apresentar diferenças

muito gritantes quando se avalia a média zonal e temporal do transporte nas diferentes

resoluções, o comportamento diferenciado ao longo do tempo que as simulações registram em

cada resolução muda a dinâmica local. Como visto na revisão bibliográfica, as ondas geradas

podem ser determinantes no input de energia para geração de novas células convectivas, o

que explicaria as diferenças no número de células geradas em cada resolução como também

suas diferentes distribuições na grade, mesmo com a mesma resolução sendo usada por toda

a troposfera.

Na maior resolução vertical, os transportes verticais são efetivamente melhor

caracterizados ao longo do tempo simulado. O padrão de variação é mais definido, e de maior

freqüência. De fato, o uso de resoluções maiores pode trazer grandes benefícios na

representatividade dos dados simulados para a região tropical.

Devido à simplicidade dos experimentos realizados, alguns testes adicionais seriam

relevantes. A realização de simulações com vento não nulo, e heterogêneas podem trazer

grandes contribuições a este trabalho no futuro. Uma avaliação da freqüência de Brunt-

Väissälä pode trazer contribuições a compreensão da propagação das ondas de gravidade

geradas pela convecção.

42

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38

AAnneexxoo

Arquivo .gs para cálculo do transporte vertical

'inicia'

'set t 2 265'

'set x 1 300'

'set z 1'

'define prec=totpcp-totpcp(t-1)'

'define prec2=totpcp.2-totpcp.2(t-1)'

'define prec3=totpcp.3-totpcp.3(t-1)'

'set t 1 265'

'define precm=ave(totpcp,x=1,x=300)'

'define precm2=ave(totpcp.2,x=1,x=300)'

'define precm3=ave(totpcp.3,x=1,x=300)'

'set t 1 265'

'set z 1 35'

'set x 1'

'set y 1'

*Nz - media zonal

*Nzl - perturbação zonal e temporal

*Nzb - media temporal da media zonal

*Ne - perturbação zonal (para cada tempo t)

*Neb - media temporal da perturbação zonal

'define Tz=ave(tempk,x=1,x=300)'

'define Tz2=ave(tempk.2,x=1,x=300)'


*Tz=Tz(lat, p, t)

'define uz=ave(u,x=1,x=300)'

'define uz2=ave(u.2,x=1,x=300)'


*uz=uz(lat, p, t)

'define wz=ave(w,x=1,x=300)'

'define wz2=ave(w.2,x=1,x=300)'


*wz=wz(lat, p, t)

'define thetaz=ave(theta,x=1,x=300)'

39

'define thetaz2=ave(theta.2,x=1,x=300)'


*thetaz=thetaz(lat, p, t)

'set x 1 300'

'define Te=tempk-Tz'

'define ue=u-uz'

'define we=w-wz'

'define thetae=theta-thetaz'

'define Te2=tempk.2-Tz2'

'define ue2=u.2-uz2'

'define we2=w.2-wz2'

'define thetae2=theta.2-thetaz2'

'define Te3=tempk.3-Tz3'

'define ue3=u.3-uz3'

'define we3=w.3-wz3'

'define thetae3=theta.3-thetaz3'

'define weue=we*ue'

'define weTe=we*Te'

'define wethetae=we*thetae'

'define weue2=we2*ue2'

'define weTe2=we2*Te2'

'define wethetae2=we2*thetae2'

'define weue3=we3*ue3'

'define weTe3=we3*Te3'

'define wethetae3=we3*thetae3'

'set x 1'

'define wz=ave(w,x=1,x=300)'

'define uz=ave(u,x=1,x=300)'

'define Tz=ave(tempk,x=1,x=300)'

'define thetaz=ave(theta,x=1,x=300)'




40






'define weuez=ave(weue,x=1,x=300)'

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