Análise de Parâmetros Microfísicos na Modelagem Numérica de uma Tempestade Severa no Estado do Rio Grande do Sul

Authors

  • Vitor Vaz Hassan Universidade Federal do Rio de Janeiro, Centro de Ciências Matemáticas e da Natureza, Instituto de Geociências, Departamento de Meteorologia
  • José Ricardo de Almeida França Universidade Federal do Rio de Janeiro, Centro de Ciências Matemáticas e da Natureza, Instituto de Geociências, Departamento de Meteorologia
  • Wallace Figueiredo Menezes Universidade Federal do Rio de Janeiro, Centro de Ciências Matemáticas e da Natureza, Instituto de Geociências, Departamento de Meteorologia

DOI:

https://doi.org/10.11137/2020_4_384_394

Keywords:

BRAMS, Modelagem, Aerossol

Abstract

De acordo com a literatura especializada, a formação e passagens de sistemas frontais pela região sul do Brasil ocorrem com frequência durante o inverno, quando massas de ar mais frio proveniente do polo Sul alcançam latitudes mais baixas e interagem com massas de ar mais quentes, favorecendo a formação de linhas de tempestades. Durante a madrugada e manhã do dia 08/06/2017, a passagem de uma frente fria causou sérios danos na rede elétrica em diversas cidades do Estado do Rio Grande do Sul. Ao todo, 19 municípios, localizados principalmente na região centro-norte do Estado, foram atingidos pelo tempo severo, resultando em mais de 4.500 pessoas sem energia elétrica. Nesse contexto, o objetivo principal deste trabalho é verificar o aperfeiçoamento no desempenho do modelo regional de mesoescala Brazilian Development on the Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS) ao introduzir duas diferentes distribuições de aerossóis na parametrização microfísica do modelo, especificamente para este caso de tempo severo. Os resultados mostram que neste caso o modelo se mostrou pouco sensível às alterações da distribuição de aerossóis, mas ainda assim, obteve resultados satisfatórios, especialmente na previsão de chuva local.

References

Aires, M. 2016. Chuvas Intensas no Estado do Rio de Janeiro: Estudo de Caso do Escorregamento do Morro do Bumba, Niterói, RJ, Utilizando o Modelo BRAMS. Programa de Pós-graduação em Meteorologia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Dissertação de Mestrado, 120p.

Alonso, M.F. & Saraiva, J.M.B. 2007. Estudo numérico do papel dos esquemas de convecção na simulação de um evento severo nos extratrópicos do Brasil. Revista Brasileira de Geofísica, 25(3): 237-255.

Brooks, H.E.; Lee, J.W. & Craven, J.P. 2003. The spatial distribution of severe thunderstorm and tornado environments from global reanalysis data. Atmospheric Research, 67: 73-94.

Calvetti, L.; Coelho, W.F.; Beneti, C.; Inouye, R.T.; Gonçalves, J.E.; Maske, B. & Neundorf, R.L. 2019. Estudo de Caso de Tombamento de Torre de Transmissão de Energia Elétrica no Sudoeste do Paraná Durante Evento de Microexplosão. Anuário do Instituto de Geociências, 40(3): 139-146.

Chen, C.& Cotton, W.R. 1983. A one-dimensional simulation of the stratocumulus-capped mixed layer. Boundary-Layer Meteorology, 25(3): 289-321.

Dee, D.P.; Uppala, S.M.; Simmons, A.J.; Berrisford, P.; Poli, P.; Kobayashi, S.; Andrae, U.; Balmaseda, M.A.; Balsamo, G.; Bauer, P.; Bechtold, P.; Beljaars, A.C.M.; van de Berg, L.; Bidlot, J.; Bormann, N.; Delso, C.; Dragani, l,R.; Fuentes, M.; Geer A.J.; Haimberger, L.; Healy, S.B.; Hersbach, H.E.V.; Hólm, L.; Isaksen, P.; Kållberg, M.; Köhler, M;. Matricardi, A.P.; McNally, B.M.; Monge-Sanz, J.-J.; Morcrette, B.-K.; Park, C.; Peubey, P.; de Rosnay, C.; Tavolato, J.-N.; Thépaut, & Vitart F. 2011. The ERA‐Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system. Quarterly Journal of the royal meteorological society, 137(656): 553-597.

Flatau, P.J.; Tripoli, G.J.; Verlinde, J. & Cotton, W.R. 1989. CSU-RAMS cloud microphysics module: general theory and code documentation. The Atmospheric science paper, No. 451, 88p. [Available from Colorado State University, Dept, of Atmospheric Science, Fort Collins, Colorado].

INMET. 2018. Instituto Nacional de Meteorologia. Disponível em: http://www.inmet.gov.br. Acesso em: 09/04/2018.

Freitas, S.R.; Panetta, J.; Longo, K.M.; Rodrigues, L.F.; Moreira, D.S.; Rosário, N.E.; Silva Dias, P.L.; Silva Dias, M.A.F.; Souza, E.P.; Freitas, E.D.; Longo, M.; Frassoni, A.; Fazenda, A.L.; Silva, C.M.S.; Pavani, C.A.B.; Eiras, D.; Frana, D.A.; Massaru, D.; Silva; Fernanda, B.; Cavalcante, F.; Pereira, G.; Camponogara, G.; Ferrada, G.A.; Campos Velho, H.F.; Menezes, I.; Freire, J.L.; Alonso, M.F.; Gcita, M.S.; Zarzur, A. M.; Fonseca, R.M.; Lima, R.S.; Siqueira, R.A.; Braz, R.; Tomita, S.; Oliveira, V.; Martins, Leila D. 2017. The Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS 5.2): an integrated environmental model tuned for tropical areas. Geoscientific Model Development, 10(1): 189-222.

Grell, G.A.; & Dévényi, D. 2002. A generalized approach to parameterizing convection combining ensemble and data assimilation techniques. Geophysical Research Letters, 29(14): 38-1.

Kaufmann, R.K.; Seto, K.C.; Schneider, A.; Liu, Z.; Zhou, L. & Wang, W. 2007. Climate response to rapid urban growth: evidence of a human-induced precipitation deficit. Journal of Climate, 20(10): 2299-2306.

Kusaka, H.; Nawata, K.; Suzuki-Parker, A.; Takane, Y. & Furuhashi, N. 2014. Mechanism of precipitation increase with urbanization in Tokyo as revealed by ensemble climate simulations. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 53(4): 824-839.

Marcelino, I.P.V.O.; Herrmann, M.L.P. & Ferreira, N.J. 2009. The Occurrence of Tornadoes in Santa Catarina State, Brazil. Boletim da Sociedade Brasileira de Meteorologia, 33(1): 27-38.

Mellor, G.L. & Yamada, T. 1982. Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems. Reviews of Geophysics, 20(4): 851-875.

Nascimento, E.D.L. 2005. Previsão de tempestades severas utilizando-se parâmetros convectivos e modelos de mesoescala: uma estratégia operacional adotável no Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, 20(1): 121-140.

Pereira, R.F. 2015. Um Estudo de Características Físicas Associadas a Ventos Convectivos Intensos nas Regiões Sul e Sudeste do Brasil Usando Modelagem Numérica. Programa de Pós-graduação em Meteorologia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Dissertação de Mestrado, 96p.

Pinto, L.C.; Pereira, E.B.; Martins, F.R. & da Fonseca L. R. 2012. Avaliação comparativa de simulações numéricas de vento utilizando o modelo de mesoescala BRAMS. Revista Brasileira de Energia Solar, 3(2): 117.

Pinto, L.I.C.; Martins, F.R.; Pereira, E.B.; Fisch, G.F.; & Lyra, R.F.D.F. 2014. Confiabilidade nas estimativas do regime do vento fornecidas pelo BRAMS no estado de alagoas: influência do aninhamento e da resolução horizontal de grades. Revista Brasileira de Meteorologia, 29(2): 242-258.

Rogers, R.R. 1979. A Short Course in Cloud Physics. Pergamon Press, 235p.

Shepherd, J.M.; Pierce, H. & Negri, A. J. 2002. Rainfall modification by major urban areas: Observations from spaceborne rain radar on the TRMM satellite. Journal of applied meteorology, 41(7): 689-701.

Van Den Heever, S.C. & Cotton, W.R. 2007. Urban aerosol impacts on downwind convective storms. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 46(6): 828-850.

Weisman, M.L. & Klemp, J.B. 1986. Characteristics of isolated convective storms. In: RAY, P.S. (ed.). Mesoscale meteorology and forecasting. American Meteorological Society, p. 331-358.

Zipser, E.J.; Cecil, D.J.; Liu, C.; Nesbitt, S.W. & Yorty, D.P. 2006. Where are the most intense thunderstorms on Earth?. Bulletin of the American Meteorological Society, 87(8): 1057-1072.

Published

2020-12-18

Issue

Section

Article