Priscila da Cunha Luz Barcellos
Resumo
O aperfeiçoamento de meios e métodos de previsão de tempestades pode reduzir substancialmente acidentes, prejuízos financeiros e perdas de vidas. O presente trabalho propõe uma metodologia de alerta de chuvas intensas para a cidade do Rio de Janeiro através da identificação de variáveis meteorológicas que indicam a formação de tempestades, sendo estas: a pressão ao nível médio do mar, a convergência do vento em 1000hPa, a divergência do vento em 250hPa, ômega em 500hPa, a convergência de umidade em 1000hPa, a instabilidade convectiva, o índice K e o índice CK. Nesta pesquisa, a presença simultânea desses ingredientes na atmosfera sinaliza aspectos favoráveis à formação de chuvas intensas. Através do método dos percentis aplicado aos acumulados diários de precipitação do banco de dados da Fundação GEORIO, foram selecionados 169 eventos de chuvas intensas ocorridas entre 1998 e 2005. Aplicou-se a metodologia, em escala sinótica, no banco de dados de reanálises do NCEP/NCAR e, em mesoescala, no modelo WRF. Os resultados mostraram que a probabilidade de detecção do sinal da chuva intensa em 24 horas é maior do que em 48 horas. As análises dos indicadores, individualmente, mostraram que, em escala sinótica e em mesoescala, as variáveis que mais se destacaram foram o índice CK e a instabilidade convectiva. Apesar das limitações da pesquisa, a metodologia proposta prevê com razoável índice de acerto e deve ser utilizada em conjunto com uma série de outras ferramentas meteorológicas de monitoramento utilizadas pelos centros operacionais.
Abstract
The knowledge of weather conditions and the improvement of means and methods of forecasts on the thunderstorms can substantially reduce accidents, human and financial losses. The present work proposes a methodology of warning for heavy rains at the city of Rio de Janeiro, by identifying meteorological variables that indicate the formation of storms, which are: the pressure at the mean sea level, the wind convergence at 1000hPa, the wind divergence at 250hPa, omega at 500hPa, the moisture convergence at 1000hPa, the convective instability, the K index and the CK index. In this research, the simultaneous presence of those ingredients in the atmosphere indicates favorable aspects for formation of heavy rain. Through the method of percentiles applied to the daily accumulated rainfall of the database of the GEORIO, 169 events were selected from heavy rains that occurred between 1998 and 2005. The methodology was applied, at the synoptic scale, with respect to the reanalysis dataset from NCEP/NCAR and, at the mesoscale, with respect to the database of the WRF model. The analysis of individual indicators showed that, at synoptic scale and at mesoscale, the variables that most stood out were CK index and convective instability. Despite the limitations of the research, the proposed methodology forecasts with reasonable rate of success and it should be used jointly with a number of other weather monitoring tools by operational centers.
