Técnicas de Estimativa de Precipitação

Apresentação em tema: "Técnicas de Estimativa de Precipitação"— Transcrição da apresentação:

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

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

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

4 Rede de pluviômetros Vantagem: Desvantagens: Medida “real” da chuva
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
... Já adiantando, Vantagens: Excelentes resoluções espacial e temporal Estimativa real Desvantagens: Não cobre oceanos e áreas remotas Calibração Alto custo

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

7 E o uso de satélites???

8 Em aulas/disciplinas anteriores
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 σTtopo4 σTi+n4 σTi+24 σTi+14 σTi4 εσTs4

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?

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

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

14 Uso é limitado 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,
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.

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

18 Indexação de nuvens Método mais antigo
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.

19 Onde R é a precipitação em uma determinada localidade, ri é a taxa de precipitação associada ao tipo de nuvem i e fi 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
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.

21 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. 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 Resultados para o estado de Arkansas para os meses de julho e agosto de 1971
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.

23 GOES Precipitation Index - GPI
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. Coeficiente de correlação depende da área e do tempo sobre o qual a precipitação é estimada.

24 Resolução Espacial (graus)
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)

25 Arkin e Meisner (1987): Limiar de Tb 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
Não se aplica a precipitação devido a nuvens quentes Cobertura: Região tropical (40°N-40°S, 0°-360°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) 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 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 mais frias têm topos mais altos que nuvens mais quentes

30 Exceções Nuvens stratus são brilhantes mas não precipitam tanto quanto as cumulonimbus 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 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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