Publicações

Cloud electrification models are a powerful tool to study the physical mechanisms that are responsible for the existence of electric field inside thunderstorms. These models are very complex and include a wide variety of cloud properties, atmospheric motions and physical interactions. In this work, we present the equations to simulate the dynamics and convection of a cloud in 3D. By solving the three equations of conservation of momentum, the thermodynamic and the continuity equations we can simulate various physical processes necessary to create a thunderstorm cloud. The equations for conservation of momentum include the contribution from the pressure, wind advection and friction and the thermodynamic equation will consider turbulent effects as well as latent heat absorbed or released from the hydrometeors phase transitions. Coriolis effects will be neglected. The next stage of the study will be the inclusion of the microphysical equations, considering seven classes of hydrometeors, charge transfer equations to be associated with the microphysical interactions and a parametrization of the initiation of a lightning discharge. The electrification model will be fully coupled with the dynamical and microphysical equations. Sensitivity tests will be performed to verify which electrification mechanism leads to the most realistic results by comparing the output of the model with data acquired from a real thunderstorm.

As zonas costeiras de todo o planeta, por seu caráter de interação complexa entre processos atmosféricos, marinhos e terrestres, são normalmente as áreas mais afetadas pelas mudanças climáticas e seus efeitos. Diante do grande potencial para impactos ambientais decorrentes dessas mudanças climáticas em curso e suas projeções futuras (aumento na frequência, intensidade e magnitude de eventos extremos), é cada vez mais premente analisar como os indivíduos em diferentes espaços urbanos e situações socioeconômicas diversas estão expostos e são vulneráveis aos perigos e riscos em variados graus de intensidade. Neste contexto, é extremamente importante aprimorar e criar novas ferramentas que permitam avaliações detalhadas desses impactos e forneçam bases científicas para tomadores de decisão, implementação de políticas públicas e a gestão integrada da zona costeira. O desenvolvimento dessas ferramentas remete à abordagem inter e multidisciplinar, que pode ser construída por meio de indicadores que possibilitem facilitar mudanças na percepção, no entendimento, nas atitudes, nos valores e nas tomadas de decisão sobre os riscos climáticos locais, bem como nas estratégias de mitigação e adaptação a serem adotadas pelos gestores públicos, comunidades e organizações sociais. O Projeto METRÓPOLE (derivado do Fórum Belmont), desenvolvido em parceria entre Brasil, Estados Unidos (EUA) e Reino Unido (RU), foi concebido nesse contexto. A hipótese do projeto é de que a percepção e o entendimento do risco das mudanças climáticas podem ser mais bem assimilados quando produzidos com bases científicas integradas a um contexto social, político e cultural local co-participativo. Neste sentido, estão sendo elaboradas simulações computacionais (modelagens) de cenários futuros baseados em séries históricas de dados sobre oscilações do nível do mar, temperatura e frequência de eventos extremos (ressacas do mar e marés altas), além de projeções climáticas de alta resolução segundo os cenários propostos pelo IPCC. As modelagens incluem também diversos dados socioeconômicos na escala municipal e ferramentas de visualização espacial das projeções de elevação do nível do mar, risco econômico associado e vulnerabilidade de pessoas e bens, para cenários em 2025, 2050, 2075 e 2100. Os resultados e algumas ações adaptativas estão sendo submetidos às comunidades locais (Santos no Brasil, Broward County-Florida nos EUA e Selsey no RU), por meio da aplicação de questionários, em workshops com ampla participação dos diversos atores sociais envolvidos. A parceria estabelecida com as prefeituras municipais facilitará a internalização dos resultados e a implementação de novas políticas públicas e legislações ambientais mais adequadas, permitindo melhor gestão da zona costeira.

This paper presents a methodology for evaluation of water drops using cameras and digital image processing. Proper evaluation of water drops is an important validation resource in areas such as propagation models and meteorological radar estimates. A disdrometer using LASER, line scan cameras and so on, are commonly used for that purpose. However these instruments, usually scan a 2-D sampling area. With the advance of technology faster cameras, computers, and newer algorithms for digital image processing are available to make volumetric assessment of drops. Current work develops a method and an apparatus for measuring the diameter of water drops using a low cost fast image acquisition and the asymmetric proportion of drop axis. Results demonstrated that drops are evaluated without moving distortion and geometric dephness size calibration, even at terminal velocity.

O trabalho tem como objetivo reduzir os erros de previsão atmosférica do modelo Eta/CPTEC através de filtragem espectral usando a Transformada Discreta de Cosseno Bidimensional (DCT-2D). Em geral, a modelagem regional climática é realizada de forma hierárquica, isto é, um modelo de resolução mais baixa fornece as condições de contorno ao modelo de resolução mais alta para uma determinada área. De acordo com o experimento numérico conhecido como Big Brother Experiment, o big brother corresponde ao Modelo Eta com resolução espacial de 40 km, enquanto o little brother denota o modelo de mais alta resolução, podendo ser de 20 km ou 10 km. Neste trabalho, investigam-se os efeitos de se remover componentes de comprimentos de onda curtos dos sinais das forçantes laterais provenientes do big brother antes de introduzi-las ao little brother. Inicialmente, a transformada discreta do cosseno bidimensional (DCT-2D) é aplicada no campo do vento meridional. Atribuem-se valores nulos aos coeficientes associados a comprimentos de onda menores que um valor de corte. Dois valores de corte são adotados. Finalmente, realiza-se a DCT-2D inversa gerando o campo do vento meridional contendo somente as componentes de comprimentos de onda mais longos que os valores de corte. Para avaliar o desempenho dessa metodologia, a matriz de vento meridional resultante da filtragem espectral é utilizada para a composição das forçantes laterais do modelo aninhado. Os resultados de simulação atmosférica do little brother são comparados com os valores observados.

This work aims at establishing a methodology to get reliable solar irradiation forecasts for the Brazilian Northeastern region by using WRF model together with statistical methods for post-processing data. The key issue is concerning how to deal with the diversity of typical climate features occurring in the region presenting the largest solar energy resource in Brazil. The solar irradiance forecasts for 24h in advance were obtained using the WRF model. In order to reduce uncertainties, cluster analysis technique was employed to find out areas presenting similar climate features. Comparison analysis between WRF model outputs and observational data were performed to evaluate the model skill in forecasting the surface solar irradiation. After all, post-processing of WRF outputs were performed using artificial neural networks and multiple regression methods in order to refine short-term solar irradiation forecasts.

A previsão de curto prazo da radiação solar incidente é uma questão importante para as aplicações deste recurso como fonte de energia. O uso de modelos numéricos de mesoescala, combinados com ferramentas estatísticas de pós-processamento podem aumentar a acurácia das simulações de algumas horas ou mesmo de alguns dias. Neste sentido, apresenta-se a avaliação de um sistema de previsão de irradiação solar de curto prazo, com base no modelo meteorológico de mesoescala WRF e em dois métodos estatísticos de pósprocessamento, a fim de melhorar o desempenho das estimativas. Foram avaliados resultados obtidos em simulações do ano de 2009 sobre o Nordeste Brasileiro (NEB) em dois períodos com características climáticas distintas na região, que são Outono e Primavera e, portanto considerando-se o período chuvoso e o período seco na maior parte da mesma. O modelo WRF foi integrado com um domínio externo de resolução horizontal de 15 km, cobrindo toda a região Nordeste, e a partir daí outros três domínios de resolução horizontal de 5 km foram aninhados. Os resultados das simulações foram comparados com dados de 121 estações meteorológicas automáticas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), indicando que o modelo WRF superestima a irradiação solar nos dois períodos simulados, mas com menores diferenças no Outono (a hipótese é a maior nebulosidade na região). As técnicas de pósprocessamento estatístico utilizadas foram as Redes Neurais Artificiais (RNA) e Regressão Linear Múltipla (RLM), que permitiram melhorias significativas nos resultados das simulações realizadas, verificados a partir da redução do BIAS e do RMSE. Dentre estas, as RNA’s tiveram desempenho superior às RLM’s. Estes resultados permitem uma análise da confiabilidade de sistemas similares de previsão de irradiância solar, em termos de sua disponibilidade de curto prazo e da estimativa da produção de energia, indicando algumas melhorias que podem ser avaliadas e consequentemente implementadas no futuro.

The existence, magnitude and duration of a supposed CO2 fertilization effect in tropical forests remains largely undetermined, despite being suggested for nearly 20 years as a key knowledge gap for understanding the future resilience of Amazonian forests and its impact on the global carbon cycle. Reducing this uncertainty is critical for assessing the future of the Amazon region as well as its vulnerability to climate change. The AmazonFACE (Free-Air CO2 Enrichment) research program is an experiment of unprecedented scope in an old-growth Amazon forest near Manaus, Brazil the first of its kind in tropical forest. The experimental treatment will simulate an atmospheric CO2 concentration [CO2] of the future in order to address the question: How will rising atmospheric CO2 affect the resilience of the Amazon forest, the biodiversity it harbors, and the ecosystem services it provides, in light of projected climatic changes? AmazonFACE is divided into three phases: (I) pre-experimental ecological characterization of the research site; (II) pilot experiment comprised of two 30-m diameter plots, with one treatment plot maintained at elevated [CO2] (ambient +200 ppmv), and the other control plot at ambient [CO2]; and (III) a fully-replicated long-term experiment comprised of four pairs of control/treatment FACE plots maintained for 10 years. A team of scientists from Brazil, USA, Australia and Europe will employ state-of-the-art methods to study the forest inside these plots in terms of carbon metabolism and cycling, water use, nutrient cycling, forest community composition, and interactions with environmental stressors. All project phases also encompass ecosystem-modeling activities in a way such that models provide hypothesis to be verified in the experiment, which in turn will feed models to ultimately produce more accurate projections of the environment. Resulting datasets and analyses will be a valuable resource for a broad community, especially ecosystem and climate modelers, and policy-makers.