Verificação da Convergência de Umidade como Suporte na Previsão de Tempo no Nordeste do Brasil: Estudo de Caso

Authors

  • Maytê Duarte Leal Coutinho Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME). Av. Rui Barbosa, 1246, 60115-221 Fortaleza, Ceará, Brasil
  • Kellen Carla Lima Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Avenida Senador Salgado Filho 3000, 59078-970, Natal, Rio Grande do Norte, Brasil
  • Meiry Sayuri Sakamoto Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME). Av. Rui Barbosa, 1246, 60115-221 Fortaleza, Ceará, Brasil
  • Michelyne Duarte Coutinho de Morais Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Av. dos Astronautas, 1758, 12227-010 São José dos Campos, SP, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.11137/2018_3_742_757

Keywords:

Simulações, Fluxos de umidade, Precipitação, RAMS

Abstract

Os modelos regionais ou globais apresentam deficiência em simular a variável precipitação. Esta dificuldade geralmente está associada às parametrizações dos modelos e também aos processos físicos e dinâmicos, uma vez que, a variável precipitação não é contínua no tempo e no espaço. No entanto, para as variáveis de vento (u, v) e umidade específica (q) que são variáveis necessárias para o cálculo da convergência de umidade, os modelos conseguem ter um melhor desempenho. Assim, objetiva-se nesta pesquisa analisar a convergência de umidade como suporte na previsão do tempo quando há atuação de sistemas meteorológicos. No dia 04 de janeiro de 2015, o Nordeste do Brasil (NEB) esteve sob atuação de sistemas meteorológicos que provocaram fortes chuvas, principalmente em Fortaleza/CE. Os principais resultados mostraram que a precipitação simulada pelo Regional Atmospheric Modeling System (RAMS) não representou satisfatoriamente as chuvas observadas. Em contrapartida, o RAMS identificou núcleos de convergência de umidade associado aos núcleos intensos de precipitação. Apesar de ser um estudo de caso, os resultados apresentados são pertinentes e indicam que analisar a convergência e os fluxos de umidade pode dar suporte ao previsor, não descartando obviamente outras variáveis cabíveis para uma previsão de tempo.

Published

2019-10-16

Issue

Section

Article