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Técnicas de Estimativa de Precipitação Parte 1 – Imagens no visível e infravermelho.

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1 Técnicas de Estimativa de Precipitação Parte 1 – Imagens no visível e infravermelho

2 Importância Curto prazo Curto prazo –Risco de enchentes, deslizamentos: sistema de alerta Médio prazo Médio prazo –Sistemas de abastecimento de água –Agricultura e pecuária –Estudo de bacias hidrográficas Longo prazo Longo prazo –Mudanças climáticas

3 Como pode ser monitorada Rede de pluviômetros em superfície Rede de pluviômetros em superfície Radar meteorológico Radar meteorológico Modelos Modelos

4 Rede de pluviômetros Vantagem: Vantagem: –Medida real da chuva Desvantagens: Desvantagens: –Não há cobertura sobre o oceano ou áreas remotas –Medida pontual não é representativa da área

5 Radar Técnica será abordada em disciplina dedicada ao tema Técnica será abordada em disciplina dedicada ao tema... Já adiantando, Vantagens: Vantagens: –Excelentes resoluções espacial e temporal –Estimativa real Desvantagens: Desvantagens: –Não cobre oceanos e áreas remotas –Calibração –Alto custo

6 Modelos Vantagens: Vantagens: –Excelentes coberturas espacial e temporal –Estimativa em tempo real Desvantagens: Desvantagens: –Qual é a maior desvantagem??? –Modelos não representam os processos perfeitamente

7 E o uso de satélites???

8 Em aulas/disciplinas anteriores Nuvens: Nuvens: –Extremamente espessas –Radiações solar e terrestre não conseguem atravessá-las Portanto, no espectro solar, mede-se a refletância do topo da nuvem e no espectro do infravermelho, mede-se a radiância ou irradiância emitida também pelo topo de nuvens

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10 εσT s 4 σTi4σTi4 σT i+1 4 σT i+2 4 σT i+n 4 σT topo 4

11 Como medir chuva? Se nessas regiões espectrais, o satélite permite observar apenas o topo (ou laterais) das nuvens, como estimar a quantidade de chuva, que acontece abaixo delas? Se nessas regiões espectrais, o satélite permite observar apenas o topo (ou laterais) das nuvens, como estimar a quantidade de chuva, que acontece abaixo delas?

12 Estimativas são indiretas... ou empíricas... ou empíricas Relaciona-se área de nebulosidade/nuvem observada via satélite com precipitação estimada por outros métodos em superfície (radar ou pluviômetro). Relaciona-se área de nebulosidade/nuvem observada via satélite com precipitação estimada por outros métodos em superfície (radar ou pluviômetro).

13 Prós e Contras Sat. Geo-estacionário Sat. Geo-estacionário 4 x 4 km 4 x 4 km 15 à 30 minutos 15 à 30 minutos Chuva = f(Tb) não é linear Chuva = f(Tb) não é linear Área do topo da nuvem é proporcional a uma área de chuva. Área do topo da nuvem é proporcional a uma área de chuva. Contaminação de Cirrus. Contaminação de Cirrus. Infra-vermelho Visível Sat. Geo-estacionário Sat. Geo-estacionário 1 x 1 km 1 x 1 km 15 à 30 minutos 15 à 30 minutos Chuva = f(a) não é linear Chuva = f(a) não é linear Não existem medidas a Noite Não existem medidas a Noite Área do topo da nuvem é proporcional a uma área de chuva. Área do topo da nuvem é proporcional a uma área de chuva. Textura Textura (Slide cedido pelo Prof. Carlos Morales)

14 Uso é limitado Técnica desenvolvida para: Técnica desenvolvida para: – uma região não necessariamente será útil em outra –prever taxa de precipitação mensal pode não ser adequada para estimar precipitação horária

15 Como o processo de obtenção de médias reduz o ruído, Como o processo de obtenção de médias reduz o ruído, –Estimativas de precipitação são mais confiáveis quando são calculadas médias sobre grandes áreas ou sobre grandes períodos de tempo –Sendo menos confiáveis para áreas menores ou períodos de tempo mais curtos

16 Portanto Apesar das dificuldades, devido à importância em conhecer a quantidade de precipitação em determinadas localidades, vários pesquisadores tentaram propor técnicas de estimativa utilizando imagens no visível e infravermelho. Apesar das dificuldades, devido à importância em conhecer a quantidade de precipitação em determinadas localidades, vários pesquisadores tentaram propor técnicas de estimativa utilizando imagens no visível e infravermelho.

17 Algumas Técnicas no visível e/ou infravermelho Indexação de nuvens Indexação de nuvens Bi-espectral Bi-espectral Ciclo de vida Ciclo de vida Modelo de nuvem Modelo de nuvem

18 Indexação de nuvens Método mais antigo Método mais antigo Baseado no princípio de que é relativamente fácil identificar tipos de nuvens via satélite. Baseado no princípio de que é relativamente fácil identificar tipos de nuvens via satélite. A indexação relaciona uma taxa de precipitação específica para cada tipo de nuvem. A indexação relaciona uma taxa de precipitação específica para cada tipo de nuvem.

19 Onde R é a precipitação em uma determinada localidade, r i é a taxa de precipitação associada ao tipo de nuvem i e f i é a fração do tempo no qual o ponto da imagem está coberta com a nuvem tipo i (ou fração da área coberta por)

20 Barrett (1970) foi o primeiro a utilizar a técnica para estimar a precipitação sobre a Austrália Barrett (1970) foi o primeiro a utilizar a técnica para estimar a precipitação sobre a Austrália Utilizando análise de uma imagem/dia, gerou um algoritmo para estimar a precipitação mensal. Utilizando análise de uma imagem/dia, gerou um algoritmo para estimar a precipitação mensal. Tipos de nuvens utilizados pelo autor: cumulonimbus, stratiformes, cumuliformes, stratocumuliformes e cirrus. Tipos de nuvens utilizados pelo autor: cumulonimbus, stratiformes, cumuliformes, stratocumuliformes e cirrus.

21 Follansbee (1973): estimativa de precipitação diária sobre um estado. Follansbee (1973): estimativa de precipitação diária sobre um estado. Utilizando uma imagem diária no visível estimou a fração de um estado coberta por nuvens cumulonimbus, nimbostratus e cumulus congestus. Utilizando uma imagem diária no visível estimou a fração de um estado coberta por nuvens cumulonimbus, nimbostratus e cumulus congestus. Considerou as seguintes taxas de precipitação: Considerou as seguintes taxas de precipitação: –r = 1,0 polegada/dia para Cb; –r = 0,25 polegada/dia para Ns; –r = 0,02 polegada/dia para TCu

22 Causas para a discrepância: - A indexação não considera eficiências de precipitação e outros fatores que afetam a taxa de precipitação de um tipo particular de nuvem em determinados dias. - A análise de uma única imagem por dia pode resultar em perda de eventos de precipitação que aconteceram antes ou após a passagem do satélite. Resultados para o estado de Arkansas para os meses de julho e agosto de 1971

23 GOES Precipitation Index - GPI Arkin (1979) – Estimativa de precipitação tropical para fins climatológicos Arkin (1979) – Estimativa de precipitação tropical para fins climatológicos Observou existência de correlação entre a precipitação estimada por radar e a fração da área coberta por pixels mais frios que 235K. Observou existência de correlação entre a precipitação estimada por radar e a fração da área coberta por pixels mais frios que 235K. Coeficiente de correlação depende da área e do tempo sobre o qual a precipitação é estimada. Coeficiente de correlação depende da área e do tempo sobre o qual a precipitação é estimada.

24 Quanto maiores a área selecionada para o cálculo da fração e o tempo de integração, maior o coeficiente de correlação obtido: Resolução Espacial (graus) 0,1 x 0,1 2,5 x 2,5 Resolução Temporal 15 minutos dia Correlação < 0.5 (Baixa) > 0.8 (Alta) (Alta)

25 Arkin e Meisner (1987): Arkin e Meisner (1987): –Limiar de T b igual a 235 K e taxa de precipitação constante igual a 3 mm/hora –Estimativa da precipitação tropical para áreas de aproximadamente 2,5° x 2,5°: onde GPI é a estimativa da coluna da precipitação média (em milímetros) na área, f é a fração da área mais fria que o limiar e Δt é o tempo (em horas) para o qual f se aplica (exemplo, se as imagens foram coletadas a cada 3 horas, Δt = 3)

26 GPI Nuvens com alto desenvolvimento vertical Nuvens com alto desenvolvimento vertical Não se aplica a precipitação devido a nuvens quentes Não se aplica a precipitação devido a nuvens quentes Cobertura: Região tropical (40 ° N-40 ° S, 0 ° ° E) Cobertura: Região tropical (40 ° N-40 ° S, 0 ° ° E)

27 Média mensal para Dez/1995 ftp://disc1.gsfc.nasa.gov/data/hydrology/precip/arkin/gpcp_gpi/

28 GPI Produto intermediário do Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Produto intermediário do Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Estimativa mensal de janeiro de 1986 ao mês atual, com resolução de grade de 2,5° x 2,5°: Estimativa mensal de janeiro de 1986 ao mês atual, com resolução de grade de 2,5° x 2,5°:

29 Técnica Biespectral Nuvens que são mais brilhantes no visível têm maior probabilidade de precipitarem do que nuvens mais escuras Nuvens que são mais brilhantes no visível têm maior probabilidade de precipitarem do que nuvens mais escuras –Alta refletância está relacionada a altos valores de profundidade óptica e portanto à própria profundidade geométrica da nuvem Nuvens que são mais frias em imagens no infra- vermelho têm maior probabilidade de precipitarem Nuvens que são mais frias em imagens no infra- vermelho têm maior probabilidade de precipitarem –Nuvens mais frias têm topos mais altos que nuvens mais quentes

30 Exceções Nuvens stratus são brilhantes mas não precipitam tanto quanto as cumulonimbus Nuvens stratus são brilhantes mas não precipitam tanto quanto as cumulonimbus Nuvens cirrus são frias, mas não produzem tanta chuva quanto nuvens mais quentes. Nuvens cirrus são frias, mas não produzem tanta chuva quanto nuvens mais quentes.

31 Técnica biespectral Combina tais regras com a hipótese de que nuvens com maior probabilidade de precipitar são mais frias e mais brilhantes Combina tais regras com a hipótese de que nuvens com maior probabilidade de precipitar são mais frias e mais brilhantes Menor quantidade de chuva (e portanto menor probabilidade de ocorrência de chuva) é esperado de nuvens frias, porém escuras (cirrus) e brilhantes porém quentes (stratus) Menor quantidade de chuva (e portanto menor probabilidade de ocorrência de chuva) é esperado de nuvens frias, porém escuras (cirrus) e brilhantes porém quentes (stratus)

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