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Universidade São Paulo
Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas
Departamento de Ciências Atmosféricas
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São Paulo, maio de 2008.
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Tese apresentada ao Departamento de
Ciências Atmosféricas da Universidade de
São Paulo para a obtenção do título de
Doutora em Meteorologia.
Orientadora: Profa. Dra. Rosmeri Porfírio da Rocha
Co-orientador: Prof. Dr. Tércio Ambrizzi
São Paulo, maio de 2008.
ads:
A todos que lutam por seus ideais.
AGRADECIMENTOS
Aos meus orientadores Dra. Rosmeri Porfírio da Rocha e Dr. Tércio Ambrizzi por
todo o conhecimento e sabedoria transmitidos, por confiarem em mim e pela paciência ao
longo destes quatro anos de trabalho intenso.
À Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pela
concessão da bolsa de doutorado, que sem ela seria impossível a realização deste estudo.
À amiga Nisia Krusche por sempre me incentivar a buscar caminhos mais
promissores.
Ao amigo Nelson Vidaurre Navarrete pelo companheirismo e pela grande disposição
em transmitir conhecimentos matemáticos e de códigos numéricos e, também, aos amigos
João Rafael Dias Pinto, Ricardo Hallak e Edmilson Dias de Freitas por sempre estarem
dispostos a me ajudar.
A todos os professores do Departamento de Ciências Atmosféricas que sempre me
atenderam quando cheguei a suas portas dizendo “Posso fazer uma perguntinha? “
Às amigas Amanda, Anita, Gyrlene e Meiry pelo companheirismo e momentos
descontraídos.
A todos os colegas do GrEC pelo trabalho em parceria. E, também, ao amigo Luiz
Felipe Gozzo, pela ajuda na elaboração de documentos em inglês.
A todos os funcionários do IAG pelo apoio técnico e amizade, em especial aos da
Seção de Informática: Sebastião e Samuel e ao meu grande amigo da Seção de
Audiovisual: Alexandre.
Ao meu namorado, pelo apoio e, principalmente, pela paciência ao longo desta
jornada.
E a todos que, de uma forma ou outra, me ajudaram a alcançar mais um objetivo.
RESUMO
O setor oeste do Atlântico Sul, próximo à costa leste da América do Sul, é uma região de
atividade ciclogenética o ano todo. Neste estudo, avaliou-se o skill do Regional Climate
Model – versão 3 (RegCM3) em simular a climatologia de ciclones extratropicais sobre o
Atlântico Sul no período de 1990 a 1999, bem como os padrões atmosféricos associados. O
skill foi obtido comparando-se a simulação com a reanálise do National Centers for
Environmental Prediction (NCEP). Além disso, foram realizados alguns experimentos
numéricos de sensibilidade (topografia, fluxos turbulentos de calor e temperatura da
superfície do mar – TSM). Inicialmente validou-se a climatologia simulada pelo RegCM3
que, de forma geral, mostrou padrão espacial sazonal das variáveis similar às análises,
porém com diferenças em intensidade. O modelo subestima a velocidade do vento em
baixos níveis e superestima em níveis superiores, é mais seco na região da Zona de
Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) e mais úmido no centro-sul do domínio. Além disso,
subestima os fluxos turbulentos de calor latente nas latitudes baixas, mas aproxima-se das
análises nos extratrópicos. Devido aos fortes gradientes verticais de temperatura do ar na
camada superficial, resultado do bias frio do modelo, os fluxos de calor sensível simulados
são maiores do que os das análises. A climatologia de ciclones foi obtida através de um
esquema automático, que identifica mínimos de vorticidade relativa no vento a 10 m de
altura (ζ
10
), e incluiu todos os sistemas inicialmente com ζ
10
≤ -1,5 x 10
-5
s
-1
e tempo de vida
igual ou superior a 24 horas. Em 10 anos o RegCM3 simulou praticamente o mesmo número
total de sistemas do NCEP, embora mais fracos e lentos. Com relação à distribuição
espacial das ciclogêneses, o modelo simulou as três regiões de maior atividade
ciclogenética próximo à costa leste da América do Sul: sul/sudeste do Brasil (RG1),
desembocadura do rio da Prata no Uruguai (RG2) e sul da Argentina (RG3), porém
subestimou a densidade ciclogenética. As análises de composições mostraram que as
ciclogêneses nestas regiões estão associadas à instabilidade baroclínica em superfície e a
distúrbios transientes em níveis superiores. Na RG1 a atividade ciclogenética é maior
quando os distúrbios em níveis superiores são mais fracos (verão), porém na época de
maior disponibilidade de umidade, o que permite concluir que a umidade é fundamental para
as ciclogêneses nesta região. Nas RG2 e RG3, as ciclogêneses estão bastante associadas
à influência de cavados transientes em níveis superiores que se deslocam do Pacífico em
direção ao Atlântico. Enquanto na RG3 muitas das ciclogêneses devem-se ao efeito a
sotavento que os distúrbios em níveis superiores sofrem ao cruzar os Andes, na RG2 estes
sistemas só vão se originar a ~1000 km da cordilheira, pela interação dos distúrbios
transientes com o cavado estacionário gerado pela influência da topografia no escoamento
de oeste. O suprimento de umidade é importante, mas não essencial paras as ciclogêneses
na RG2. O RegCM3 simulou os padrões atmosféricos associados à ocorrência de
ciclogêneses registrados na reanálise, embora, em alguns casos, diferindo na intensidade.
Experimentos numéricos de sensibilidade mostraram que a topografia é fundamental para a
existência dos três máximos ciclogenéticos na costa leste da América do Sul, que a
ausência de fluxos de calor latente e sensível na interface ar-mar reduz a atividade
ciclogenética nas RG1 e RG3 e na parte central do Atlântico Sul, porém não afeta a RG2 , e
que diferentes cenários de TSM modificam a distribuição espacial das ciclogêneses no
Atlântico Sul. Num cenário de TSM homogênea as ciclogêneses se restringem à costa leste
da América do Sul e sul do Atlântico Sul e, em outro, que aumentou em 30% os gradientes
horizontais de TSM, as ciclogêneses são superestimadas no norte da RG1 e subestimadas
nas RG2 e RG3. A intensificação dos gradientes de TSM não aumentou a intensidade e/ou
tempo de vida dos ciclones.
ABSTRACT
The South Atlantic west sector, near South America east coast, is an active cyclogenetic
region during the whole year. In this study the skill of Regional Climate Model – version 3
(RegCM3) in simulating extratropical cyclones over the south Atlantic from 1990 to 1999 was
verified, as well as the atmospheric patterns associated with them. The model results were
compared with the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) reanalysis.
Sensitivy numerical experiements lvarying the topography, turbulent heat fluxes and sea
surface temperature were also carried out. The simulated climatology of some
meteorological variables was verified. The sazonal spatial pattern of them were similar to the
analysis but with differences in intensity. The model underestimate the wind speed at low
levels, and overestimate it at upper levels. It is dryer at the South Atlantic Convergence Zone
(ZCAS) region, and wetter in the center-south region of the domain. It also underestimates
the latent heat turbulent fluxes at low latitude, but shows similar values at extratropical
regions. Due to strong vertical air temperature gradients at surface level, resulted from the
model’s cold bias, the simulated sensible heat fluxes were greater than the ones in the
analysis. The cyclone climatology was obtained through an automatic scheme that identifies
relative vorticity minimums in the wind field at 10 m (ζ
10
) and includes all the systems with ζ
10
≤ -1,5 x 10
-5
s
-1
and life time equal or longer than 24 hours. In 10 years, RegCM3 has
simulated almost the same number of systems of NCEP, though weaker and slower than the
ones from the reanalysis. Concerning the spatial distribution of cyclogenesis, the model has
simulated the three most active cyclogenetic regions near the east coast of South America:
Brazil’s south/southeast (RG1), Prata river discharge in Uruguay (RG2), and south Argentina
(RG3), but underestimated the cyclogenetic density. The composite analysis shows that the
cyclogenesis in these regions are associated with surface baroclinic instability and transient
disturbances at high levels. At RG1, the cyclogenetic activity is large when the upper level
disturbances are weaker (summer), and the humidity availability is also large, what indicates
that moisture may play a fundamental role for the cyclogenesis in this region. In RG2 and
RG3, the cyclogenesis are strongly associated with upper levels transient troughs that move
from the Pacific towards the Atlantic. While in RG3 most of the cyclogenesis are associated
with the leeward effect that the upper levels disturbances feel when passing through the
Andes, in RG2 these systems will only form at about 1000 km from the Cordillera, by
interaction of transient eddies with the stationary trough generated from the influence of
topography with western flow. The moisture supply is important but not essential for
cyclogenesis at RG2. RegCM3 has correctly simulated the atmospheric patterns associated
with cyclogenesis seen in the reanalysis, but, in some cases, there are differences in
intensity. Sensibility numerical experiments showed that the topography is fundamental for
the existence of three cyclogenetic regions at the east coast of South America, that the
absence of sensible and latent heat fluxes in the air-sea interface weakens the cyclogenetic
activity in RG1 and RG3 and in the central south Atlantic, but in RG2 it has no influence.
Also, different sea surface temperature scenarios can modify the spatial distributions of
cyclogenesis in these regions. In a scenario where the SST is homogeneous, the
cyclogenesis are restricted to the South America east coast and south Atlantic; in other,
when the horizontal gradients of SST are increased by 30%, the cyclogenesis are
overestimated in RG1’s north region and underestimated in RG2 and RG3. It seems that the
SST gradients changes do not increase the intensity or life time of the cyclones.
ÍNDICE
LISTA DE SÍMBOLOS...............................................................................................................i
LISTA DE FIGURAS.................................................................................................................iii
LISTA DE TABELAS...............................................................................................................xiii
CAPÍTULO 1 _____________________________________________________________ 1
1.1
Objetivos.......................................................................................................................4
CAPÍTULO 2 _____________________________________________________________ 6
2.1
Teorias do Desenvolvimento dos Ciclones Extratropicais............................................7
2.1.1
Ciclogênese a Sotavento ..................................................................................17
2.1.2
Influência da Liberação de Calor Latente, da TSM e dos Fluxos Turbulentos de
Superfície na Ciclogênese.............................................................................................27
2.2
Circulação Oceânica no Atlântico Sul.........................................................................34
2.3
Climatologia de Ciclones Extratropicais......................................................................39
2.3.1
Hemisfério Sul...................................................................................................39
2.3.2
América do Sul..................................................................................................46
2.4
Esquemas Numéricos de Identificação e Rastreamento (Tracking) de Ciclones.......53
CAPÍTULO 3 ____________________________________________________________ 57
3.1
Introdução...................................................................................................................57
3.2
Regional Climate Model (RegCM)..............................................................................60
3.3
Simulação e Validação................................................................................................63
3.3.1
Características da Simulação Climática ............................................................63
3.3.2
Validação: Dados e Metodologia.......................................................................65
3.4
Resultados..................................................................................................................69
3.4.1
Climatologia Sazonal ........................................................................................69
3.4.2
Ciclo Anual........................................................................................................86
3.5
Conclusões Parciais....................................................................................................95
CAPÍTULO 4 ____________________________________________________________ 99
4.1
Metodologia...............................................................................................................100
4.1.1
Algoritmo de Identificação e Rastreamento (Tracking) de Ciclones.................100
4.1.2
Métodos de Análise.........................................................................................105
4.2
Resultados................................................................................................................108
4.2.1
Comparação Subjetiva: NCEP x RegCM3.......................................................108
4.2.2
Variabilidade Interanual...................................................................................110
4.2.3
Ciclo Anual......................................................................................................113
4.2.4
Variação Sazonal............................................................................................117
4.2.5
As Três Regiões Ciclogenéticas: Variabilidade Sazonal..................................129
4.2.6
Características Médias dos Ciclones...............................................................133
4.3
Conclusões Parciais..................................................................................................138
CAPÍTULO 5 ___________________________________________________________ 143
5.1
Dados e Metodologia................................................................................................144
5.2
Resultados................................................................................................................146
5.2.1
RG1: Costa Sul e Sudeste do Brasil ...............................................................146
5.2.1.1 Composições com a Reanálise do NCEP................................................146
5.2.1.2 RG1: Comparação das Composições - NCEP x RegCM3.......................166
5.2.2
RG2: Desembocadura do Rio da Prata – Uruguai...........................................181
5.2.2.1 Composições com a Reanálise do NCEP................................................181
5.2.2.2 RG2: Comparação das Composições - NCEP x RegCM3.......................197
5.2.3
RG3: Costa Sul da Argentina (~48
o
S).............................................................210
5.2.3.1 Composições com a Reanálise do NCEP................................................210
5.2.3.2 RG3: Comparação das Composições - NCEP x RegCM3.......................224
5.3
Conclusões Parciais..................................................................................................236
CAPÍTULO 6 ___________________________________________________________ 242
6.1
Descrição dos Experimentos Numéricos..................................................................243
6.2
Resultados................................................................................................................254
6.2.1
Simulação Controle.........................................................................................254
6.2.2
Topografia.......................................................................................................256
6.2.3
Fluxos de Calor Latente e Sensível.................................................................260
6.2.4
TSM ................................................................................................................267
6.3
Conclusões Parciais..................................................................................................274
CAPÍTULO 7 ___________________________________________________________ 277
Conclusões Finais...........................................................................................................277
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS _________________________________________ 283
i
LISTA DE SIGLAS
AVHRR Advanced Very High Resolution Radiometer
ASAS anticiclone subtropical do Atlântico Sul
BATS Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme
CCM Community Climate Model
CL calor latente
CLP camada limite planetária
COARE Coupled Ocean–Atmosphere Response Experiment
COLA Center for Ocean-Land-Atmosphere Studies
CPTEC Centro de Previsão de Tempo e Clima do Brasil
CS calor sensível
EC experimento controle de Giordani e Caniaux (2001)
ECMWF European Centre of Medium Range Weather Forecasting
ExpBATS experimento com o RegCM3 usando a parametrização de BATS
ExpCTRL experimento de controle com o RegCM3 aninhado a reanálise do NCEP
ExpCTRL_CPTEC experimento de controle com o RegCM3 aninhado ao MCG CPTEC/COLA
ExpFluxos experimento com o RegCM3 desligando os fluxos turbulentos de superfície
ExpTopo experimento com o RegCM3 removendo a topografia
ExpTopo_CPTEC experimento com o RegCM3 aninhado ao MCG CPTEC/COLA sem topografia
ExpTSMf experimento com o RegCM3 usando TSM horizontalmente uniforme e fria
ExpTSMgrad
experimento com o RegCM3 usando TSM com gradiente horizontal intensificado
ExpTSMq experimento com o RegCM3 usando TSM horizontalmente uniforme e quente
ExpTSMs experimento com o RegCM3 usando TSM semanal
FCT fluxos de calor total (latente + sensível)
GARP Global Atmospheric Research Program
GAS esquema de convecção com fechamento de Arakawa-Schubert
GFC esquema de convecção de Grell com fechamento de Fritsch-Chapell
GISS Goddard Institute for Space Studies
GLCC Global Land Cover Characterization
GPCP Global Precipitation Climatology Project
HadAM3 Hadley Centre Atmospheric Model
IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change
JBN jato de baixos níveis
MCG modelos de circulação geral da atmosfera
MCRs modelos climáticos regionais
MIT Massachusetts Institute of Technology
MM4 Mesoescale model version 4
MM5 Mesoescale model version 5
N norte
NASA National Aeronautics and Space Administration
NCAR Community Climate Model
NCEP National Centres for Environmental Prediction
NE nordeste
NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration
NW noroeste
OISST Optimum Interpolation Sea Surface Temperature
PNMM pressão ao nível médio do mar
PSA Pacific – South America Pattern
PSU Pennsylvania State University
PUV unidade de vorticidade potencial
RAMS Regional Atmospheric Modeling System
RegCM3 Regional Climate Model
RG1 costa sul/sudeste do Brasil
RG2 desembocadura do rio da Prata no Uruguai
RG3 costa sul da Argentina
S sul
SE sudeste
SOC Southampton Oceanography Centre
ii
SUBEX Subgrid Explicit Moisture Scheme
SW sudoeste
TOGA Tropical Ocean Global Atmosphere
TSM temperatura da superfície do mar
USGS United States Geological Survey
UTC Universal Time Coordinated
VPI vorticidade potencial isentrópica
WHOI Woods Hole Oceanographic Institution
ZCAS Zona de Convergência do Atlântico Sul
ZCIT Zona de Convergência Intertropical
ζ
10
vorticidade relativa a 10 m de altura
ζ
-1.5
vorticidade relativa a 10 m de altura menor ou igual a -1,5 x 10
-5
s
-1
ζ
-2.5
vorticidade relativa a 10 m de altura menor ou igual a -2,5 x 10
-5
s
-1
iii
LISTA DE FIGURAS
Figura 2.1 Modelo conceitual de um ciclone no Hemisfério Norte elaborado por Bjerknes em 1919.
Fonte: Bjerknes (1919). ........................................................................................................................... 8
Figura 2.2 Estágios do desenvolvimento de um ciclone extratropical de acordo com a Teoria da
Frente Polar............................................................................................................................................. 9
Figura 2.3 Sistemas de pressão na superfície associada aos campos de divergência (Div) e
convergência (Con) nas ondas em altos níveis no Hemisfério Sul....................................................... 11
Figura 2.4 Representação esquemática de uma corrente de jato no Hemisfério Sul. hante aplica-se à
metade direita (quadrantes I e IV) da figura. Fonte: Lemes e Moura, 2002, pg. 179. .......................... 14
Figura 2.5 Seção meridional (a) do vento zonal (ms-1) e (b) da temperatura do ar (K) para diferentes
latitudes no verão (DJF) no período de 1980 a 1987. Fonte: Holton, 1992, p.142............................... 15
Figura 2.6 a) Representação de movimentos ascendentes e subsidentes que conduzem,
respectivamente, ao alongamento e redução da coluna atmosférica e conseqüentemente ao aumento
ou redução da vorticidade ciclônica como visto em (b). Fonte Hoskins, 1997; pg 326. ....................... 18
Figura 2.7 Representação do escoamento de oeste sobre uma barreira topográfica com altitude
variando na direção horizontal (eixo x), no Hemisfério Sul. No painel superior é apresentada a altura
de uma coluna de fluido em função do eixo x, onde ζ
ζζ
ζθ
θθ
θ indica a vorticidade relativa isentrópica e θ
θθ
θ a
temperatura potencial. No painel inferior, tem-se a trajetória de uma parcela no plano x,y. Adaptado
de Holton, 2004; pg. 98. ........................................................................................................................ 19
Figura 2.8 Estrutura do modo de crescimento instável (função de corrente) na camada inferior de um
modelo de duas camadas quase-geostrófico no sentido oeste-leste. .................................................. 21
Figura 2.9 Altura geopotencial em 500 hPa simulada por um modelo barotrópico ............................. 22
Figura 2.10 a) Pressão ao nível médio do mar (hPa), b) fluxos de calor sensível (Wm-2) e c) fluxos de
calor latente (Wm-2) registrados às 18 UTC do dia 4 janeiro de 1989 no oceano Atlântico Norte oeste.
Fonte: Neiman e Shapiro (1993). .......................................................................................................... 31
Figura 2.11 Representação esquemática da circulação de grande escala na superfície do Atlântico
Sul. Fonte: Peterson e Stramma, 1991, pg. 3....................................................................................... 34
Figura 2.12 Média mensal da TSM (oC) no Atlântico Sul calculada no período de 1982 a 2002 com os
dados mensais da Optimum Interpolation Sea Surface Temperature - OISST V2 (1o de resolução
horizontal) da NOAA (Reynolds et al., 2002). ....................................................................................... 37
Figura 2.13 Média mensal da magnitude dos gradientes horizontais da TSM (oC km-1) no Atlântico
Sul no período de 1982 a 2002. ............................................................................................................ 38
Figura 2.14 Distribuição dos centros ciclônicos no período de julho de 1957 a dezembro de 1958 no
a) verão (dezembro - março), b) inverno (junho - setembro) e c) estações intermediárias (outubro –
novembro e abril – maio). Fonte: Taljaard (1967)................................................................................. 39
Figura 2.15 Densidade dos ciclones móveis no período de 1980 a 1986 no verão (a) e no inverno (b).
Fonte: Sinclair, 1994, pg. 2250. ............................................................................................................ 41
Figura 2.16 Distribuição anual da freqüência de ciclogêneses na América do Sul. Fonte Gan e Rao
(1991), pg. 119. ..................................................................................................................................... 47
iv
Figura 2.17 Ilustração da relação entre a vorticidade relativa e a pressão atmosférica representadas
no plano cartesiano no Hemisfério Sul.................................................................................................. 55
Figura 2.18 Pressão ao nível médio do mar e vorticidade menor do que -2 x 10-5 s-1 as 00 UTC do
dia 1º de agosto de 1984. Os mínimos de vorticidade estão marcados com X e o mínimo associado
com um centro fechado de pressão está identificado com a letra C. Fonte: Sinclair (1994), p. 2243.. 56
Figura 3.1 Domínio e topografia empregados na simulação climática com o RegCM3. A figura
também apresenta o domínio de análise (limite interno), que é a área onde serão efetuadas as
investigações deste estudo, e os subdomínios RG1, RG2 e RG3 que indicam as regiões mais
favoráveis à ocorrência de ciclogêneses na costa leste da América do Sul. ....................................... 64
Figura 3.2 Média sazonal dos fluxos de calor latente (CL – Wm-2) simulados pelo RegCM3 e das
análises do WHOI, ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna direita)......... 71
Figura 3.3 Média sazonal dos fluxos de calor sensível (CS – Wm-2) simulados pelo RegCM3 e das
análises do WHOI, ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna direita)......... 76
Figura 3.4 Média sazonal da temperatura do ar a 2 m (T2 m – oC) simulada pelo RegCM3 e das
análises do WHOI, ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna direita)......... 78
Figura 3.5 Média sazonal da intensidade e direção do vento a 10 m simulados pelo RegCM3 e das
análises do WHOI, ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna direita)......... 80
Figura 3.6 Média sazonal da precipitação (mm dia-1) simulada pelo RegCM3 e das análises do
WHOI, ECMWF e GPCP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna direita)............................ 82
Figura 3.7 Média sazonal da intensidade e direção do vento em 850 hPa simulados pelo RegCM3 e
das análises do ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna direita).............. 84
Figura 3.8 Média sazonal da intensidade e direção do vento em 200 hPa simulados pelo RegCM3 e
das análises do ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna direita).............. 86
Figura 3.9 Média mensal da temperatura do ar a 2 m de altura (T2m – coluna esquerda), da
intensidade do vento a 10 m (coluna central) e da precipitação (Pr – coluna esquerda) simuladas pelo
RegCM3 (linha azul) e das análises do WHOI (linha verde), ECMWF (linha vermelha) e NCEP (linha
preta) para as regiões indicadas na Figura 3.1 no período de 1990 a 1999. ....................................... 92
Figura 3.10 Similar à Figura 3.9, porém para os fluxos de calor latente (coluna esquerda) e sensível
(coluna direita)....................................................................................................................................... 93
Figura 3.11 Similar à Figura 3.9, porém para os gradientes verticais de umidade específica (coluna
esquerda) e de temperatura do ar (coluna direita). Para o gradiente vertical de umidade específica
tem-se a diferença entre a umidade específica de saturação (qs) e a umidade específica a 2 m (q2m),
enquanto que para o gradiente vertical de temperatura do ar tem-se a diferença entre a TSM e a
temperatura do ar a 2 m (T2m). ............................................................................................................ 94
Figura 4.1 Exemplo ilustrativo de um campo de vorticidade relativa a 10 m de altura da reanálise do
NCEP, no dia 01/06/1996 às 00 UTC, antes (a) e após (b) a suavização. O intervalo das isolinhas é
de 0,5 x 10-5 s-1.................................................................................................................................. 101
Figura 4.2 Posição do centro de um ciclone identificada na grade de baixa (X) e alta resolução (+).
Na figura, a área da grade de alta resolução é indicada por um quadrado pontilhado. A figura trata-se
de um sistema observado dia 01/06/1996 às 00 UTC na reanálise do NCEP. .................................. 102
Figura 4.3 Representação ilustrativa das etapas de identificação e rastreamento dos ciclones
considerando um campo de vorticidade com resolução horizontal de 2,5o x 2,5o de latitude por
longitude. ............................................................................................................................................. 104
v
Figura 4.4 Identificação do domínio da simulação com o RegCM3 (grade mais externa), da área de
dados fornecida ao algoritmo de identificação e tracking dos ciclones (grade limitada por - . -), da
região para determinação das trajetórias dos sistemas (grade com cor laranja) e do domínio e
subdomínios usados para a determinação da climatologia de ciclones (grade com cor azul)........... 107
Figura 4.5 Comparação entre os campos da vorticidade relativa suavizada (ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -1,5x10-5s-1) da
reanálise do NCEP (coluna esquerda) e da simulação do RegCM3 (coluna direita) nos dias 9 (a-b) e
25 (c-d) de junho de 1996 às 06 h e 12 h, respectivamente. A ζ
ζζ
ζ > -1,5x10-5s-1 não é apresentada,
pois o objetivo é mostrar o que o algoritmo observa. ......................................................................... 110
Figura 4.6 Total anual de ciclogêneses no Atlântico Sul, entre 1990 e 1999, na simulação (linha
tracejada) e no NCEP (linha contínua) que se iniciaram com (a) ζ
ζζ
ζ-1.5 e (b) ζ
ζζ
ζ-2.5, respectivamente.111
Figura 4.7 Total anual de ciclogêneses que se iniciaram com vorticidade entre: (a) -2,5x10-5s-1 < ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤
-1,5x10-5s-1; (b) -3,5x10-5s-1 < ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -2,5x10-5s-1 e (c) ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -3,5x10-5s-1 na simulação (linha tracejada)
e no NCEP (linha contínua) no período de 1990 e 1999 no Atlântico Sul. ......................................... 113
Figura 4.8 Média mensal de ciclogêneses no Atlântico Sul, entre 1990 e 1999, na simulação (linha
tracejada) e no NCEP (linha contínua), que se iniciaram com: (a) ζ
ζζ
ζ-1.5 e (b) ζ
ζζ
ζ-2.5. ......................... 114
Figura 4.9 Diferença do total mensal de ciclogêneses detectadas no RegCM3 e NCEP (RegCM3 –
NCEP) para os sistemas que se iniciaram com (a) ζ
ζζ
ζ-1.5 e (b) ζ
ζζ
ζ-2.5. A linha tracejada indica o limiar de
±
±±
±5 sistemas e a pontilhada de ±
±±
±3 sistemas. ....................................................................................... 115
Figura 4.10 Totais mensais de ciclogêneses no Atlântico Sul no ano de 1990 obtidos a partir da
reanálise do NCEP (barras em cinza) e da simulação do RegCM3 (barras brancas) dos sistemas que
se iniciaram com (a) ζ
ζζ
ζ-1.5 e (b) ζ
ζζ
ζ-2.5.................................................................................................. 117
Figura 4.11 Média sazonal de ciclogêneses no Atlântico Sul, entre 1990 e 1999, na simulação (linha
tracejada) e no NCEP (linha contínua), que se iniciaram com: (a) ζ
ζζ
ζ-1.5 e (b) ζ
ζζ
ζ-2.5. ......................... 118
Figura 4.12 Densidade de ciclogêneses por estação do ano, no período de 1990 a 1999, que se
iniciaram com ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -1,5x10-5s-1 na reanálise do NCEP (coluna esquerda) e na simulação com o
RegCM3 (coluna direita). A densidade é (número de sistemas/km2).104. ........................................ 120
Figura 4.13 Densidade de ciclogêneses por estação do ano, no período de 1990 a 1999, que se
iniciaram com ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -2,5x10-5s-1 na reanálise do NCEP (coluna esquerda) e na simulação com o
RegCM3 (coluna direita)...................................................................................................................... 121
Figura 4.14 Densidade de ciclogêneses no período de 1990 a 1999, que se iniciaram com ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -
1,5x10-5s-1 (parte superior) e com ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -2,5x10-5s-1 (parte inferior) na reanálise do NCEP e na
simulação com o RegCM3. ................................................................................................................. 122
Figura 4.15 Densidade por estação do ano e total das ciclogêneses, no período de 1990 a 1999, que
se iniciaram com ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -1,5x10-5s-1 na reanálise do NCEP na primeira posição identificada (coluna
mais a esquerda) e nos intervalos de tempo posteriores: 6h (segunda coluna da esquerda para
direita), 12 h (terceira coluna), 24 h (quarta coluna), 36 h (quinta coluna) e 48 h (sexta coluna). ..... 127
Figura 4.16 Similar à Figura 4.15, mas para os sistemas simulados com o RegCM3. ..................... 128
Figura 4.17 Média sazonal da ocorrência de ciclogêneses no RegCM3 (linha tracejada) e no NCEP
(linha contínua) com vorticidade inicial ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -1,5x10-5s-1 (coluna esquerda) e ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -2,5x10-5s-1 (coluna
direita) nas regiões RG1, RG2 e RG3................................................................................................. 131
Figura 4.18 Desvio-padrão sazonal da ocorrência de ciclogêneses no RegCM3 (linha tracejada) e no
NCEP (linha contínua) com vorticidade inicial ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -1,5x10-5s-1 (coluna esquerda) e ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -2,5x10-5s-1
(coluna direita) nas regiões RG1, RG2 e RG3.................................................................................... 132
vi
Figura 4.19 Histogramas das freqüências relativas da (a) vorticidade relativa suavizada na primeira
posição dos sistemas, (b) média da vorticidade relativa suavizada durante o tempo de vida dos
sistemas, (c) tempo de vida, (d) distância percorrida e (e) velocidade média dos ciclones que se
iniciaram com ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -1,5x10-5s-1 no Atlântico Sul, entre 1990 e 1999, na reanálise do NCEP (barras
brancas) e na simulação do RegCM3 (barras cinzas). ....................................................................... 135
Figura 4.20 Similar à Figura 4.19, mas para os sistemas que se iniciaram com ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -2,5x10-5s-1.... 136
Figura 5.1 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção horizontal
de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG1 com a reanálise do NCEP. As anomalias
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas de altura geopotencial corresponde a 100
m e o das isolinhas da advecção horizontal de vorticidade absoluta a 1 x 10-10 s-1. Na figura as
linhas correspondem aos dias das composições e as colunas às estações do ano.......................... 156
Figura 5.2 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias de altura geopotencial em
500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG1 com a reanálise do NCEP. O intervalo das isolinhas
corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%,
segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.................................................. 157
Figura 5.3 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias ciclônicas de altura
geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m
(linhas coloridas) para a RG1 com a reanálise do NCEP. O intervalo das isolinhas das anomalias de
altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha mais externa se inicia em -10 m.... 158
Figura 5.4 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias de vorticidade relativa a 10
m para a RG1 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 159
Figura 5.5 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias de pressão ao nível médio
do mar para a RG1 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível
de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.......... 160
Figura 5.6 Similar à figura 5.1, mas para as composições da magnitude (cores) e direção (setas) do
vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em 200 hPa para a RG1
com a reanálise do NCEP. .................................................................................................................. 161
Figura 5.7 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias de temperatura do ar e das
anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa para a RG1 com a
reanálise do NCEP. As anomalias da temperatura do ar estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 162
Figura 5.8 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias da direção do vento (setas)
e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa para a RG1 com a
reanálise do NCEP. As anomalias da divergência horizontal estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 163
Figura 5.9 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias de precipitação para a RG1
com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância de
10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. ....................................... 164
Figura 5.10 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias dos fluxos de calor total e
das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m para a RG1 com a reanálise do NCEP...... 165
Figura 5.11 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção horizontal
de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG1 com a simulação do RegCM3. As anomalias
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
vii
circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas de altura geopotencial corresponde a 100
m e o das isolinhas da advecção horizontal de vorticidade absoluta a 1 x 10-10 s-1. Na figura as
linhas correspondem aos dias das composições e as colunas às estações do ano.......................... 171
Figura 5.12 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias de altura geopotencial em
500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG1 com a simulação do RegCM3. O intervalo das
isolinhas corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância
de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. .................................. 172
Figura 5.13 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias ciclônicas de altura
geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m
(linhas coloridas) para a RG1 com a simulação do RegCM3. O intervalo das isolinhas das anomalias
de altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha mais externa se inicia em -10 m.
............................................................................................................................................................. 173
Figura 5.14 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias de vorticidade relativa a
10 m para a RG1 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao nível
de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.......... 174
Figura 5.15 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias de pressão ao nível
médio do mar para a RG1 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas
ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.
............................................................................................................................................................. 175
Figura 5.16 Similar à figura 5.11, mas para as composições da magnitude (cores) e direção (setas)
do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em 200 hPa para a
RG1 com simulação do RegCM3........................................................................................................ 176
Figura 5.17 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias de temperatura do ar e
das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa para a RG1 com a
simulação do RegCM3. As anomalias da temperatura do ar estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 177
Figura 5.18 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias da direção do vento
(setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa para a RG1
com a simulação do RegCM3. As anomalias da divergência horizontal estatisticamente significativas
ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.
............................................................................................................................................................. 178
Figura 5.19 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias de precipitação para a
RG1 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 179
Figura 5.20 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias dos fluxos de calor total e
das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m para a RG1 com a simulação do RegCM3.180
Figura 5.21 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção horizontal
de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG2 com a reanálise do NCEP. As anomalias
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas de altura geopotencial corresponde a 100
m e o das isolinhas da advecção horizontal de vorticidade absoluta a 1 x 10-10 s-1. Na figura as
linhas correspondem aos dias das composições e as colunas às estações do ano.......................... 187
Figura 5.22 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias de altura geopotencial em
500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG2 com a reanálise do NCEP. O intervalo das isolinhas
corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%,
segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.................................................. 188
viii
Figura 5.23 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias ciclônicas de altura
geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m
(linhas coloridas) para a RG2 com a reanálise do NCEP. O intervalo das isolinhas das anomalias de
altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha mais externa se inicia em -10 m.... 189
Figura 5.24 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias de vorticidade relativa a
10 m para a RG2 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 190
Figura 5.25 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias de pressão ao nível
médio do mar para a RG2 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao
nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. 191
Figura 5.26 Similar à figura 5.21, mas para as composições da magnitude (cores) e direção (setas)
do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em 200 hPa para a
RG2 com a reanálise do NCEP........................................................................................................... 192
Figura 5.27 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias de temperatura do ar e
das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa para a RG2 com a
reanálise do NCEP. As anomalias da temperatura do ar estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 193
Figura 5.28 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias da direção do vento
(setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa para a RG2
com a reanálise do NCEP. As anomalias da divergência horizontal estatisticamente significativas ao
nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. 194
Figura 5.29 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias de precipitação para a
RG2 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância
de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. .................................. 195
Figura 5.30 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias dos fluxos de calor total e
das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m para a RG2 com a reanálise do NCEP...... 196
Figura 5.31 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção horizontal
de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG2 com a simulação do RegCM3. As anomalias
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas de altura geopotencial corresponde a 100
m e o das isolinhas da advecção horizontal de vorticidade absoluta a 1 x 10-10 s-1. Na figura as
linhas correspondem aos dias das composições e as colunas às estações do ano.......................... 200
Figura 5.32 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias de altura geopotencial em
500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG2 com a simulação do RegCM3. O intervalo das
isolinhas corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância
de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. .................................. 201
Figura 5.33 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias ciclônicas de altura
geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m
(linhas coloridas) para a RG2 com a simulação do RegCM3. O intervalo das isolinhas das anomalias
de altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha mais externa se inicia em -10 m.
............................................................................................................................................................. 202
Figura 5.34 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias de vorticidade relativa a
10 m para a RG2 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao nível
de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.......... 203
Figura 5.35 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias de pressão ao nível
médio do mar para a RG2 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas
ix
ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.
............................................................................................................................................................. 204
Figura 5.36 Similar à figura 5.31, mas para as composições da magnitude (cores) e direção (setas)
do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em 200 hPa para a
RG2 com simulação do RegCM3........................................................................................................ 205
Figura 5.37 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias de temperatura do ar e
das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa para a RG2 com a
simulação do RegCM3. As anomalias da temperatura do ar estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 206
Figura 5.38 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias da direção do vento
(setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa para a RG2
com a simulação do RegCM3. As anomalias da divergência horizontal estatisticamente significativas
ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.
............................................................................................................................................................. 207
Figura 5.39 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias de precipitação para a
RG2 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 208
Figura 5.40 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias dos fluxos de calor total e
das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m para a RG2 com a simulação do RegCM3.209
Figura 5.41 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção horizontal
de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG3 com a reanálise do NCEP. As anomalias
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas de altura geopotencial corresponde a 100
m e o das isolinhas da advecção horizontal de vorticidade absoluta a 1 x 10-10 s-1. Na figura as
linhas correspondem aos dias das composições e as colunas às estações do ano.......................... 214
Figura 5.42 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias de altura geopotencial em
500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG3 com a reanálise do NCEP. O intervalo das isolinhas
corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%,
segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.................................................. 215
Figura 5.43 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias ciclônicas de altura
geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m
(linhas coloridas) para a RG3 com a reanálise do NCEP. O intervalo das isolinhas das anomalias de
altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha mais externa se inicia em -10 m.... 216
Figura 5.44 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias de vorticidade relativa a
10 m para a RG3 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 217
Figura 5.45 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias de pressão ao nível
médio do mar para a RG3 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao
nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. 218
Figura 5.46 Similar à figura 5.41, mas para as composições da magnitude (cores) e direção (setas)
do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em 200 hPa para a
RG3 com a reanálise do NCEP........................................................................................................... 219
Figura 5.47 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias de temperatura do ar e
das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa para a RG3 com a
reanálise do NCEP. As anomalias da temperatura do ar estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 220
x
Figura 5.48 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias da direção do vento
(setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa para a RG3
com a reanálise do NCEP. As anomalias da divergência horizontal estatisticamente significativas ao
nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. 221
Figura 5.49 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias de precipitação para a
RG3 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância
de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. .................................. 222
Figura 5.50 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias dos fluxos de calor total e
das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m para a RG3 com a reanálise do NCEP...... 223
Figura 5.51 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção horizontal
de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG3 com a simulação do RegCM3. As anomalias
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas de altura geopotencial corresponde a 100
m e o das isolinhas da advecção horizontal de vorticidade absoluta a 1 x 10-10 s-1. Na figura as
linhas correspondem aos dias das composições e as colunas às estações do ano.......................... 226
Figura 5.52 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias de altura geopotencial em
500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG3 com a simulação do RegCM3. O intervalo das
isolinhas corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância
de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. .................................. 227
Figura 5.53 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias ciclônicas de altura
geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m
(linhas coloridas) para a RG3 com a simulação do RegCM3. O intervalo das isolinhas das anomalias
de altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha mais externa se inicia em -10 m.
............................................................................................................................................................. 228
Figura 5.54 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias de vorticidade relativa a
10 m para a RG3 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao nível
de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.......... 229
Figura 5.55 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias de pressão ao nível
médio do mar para a RG3 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas
ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.
............................................................................................................................................................. 230
Figura 5.56 Similar à figura 5.51, mas para as composições da magnitude (cores) e direção (setas)
do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em 200 hPa para a
RG3 com simulação do RegCM3........................................................................................................ 231
Figura 5.57 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias de temperatura do ar e
das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa para a RG3 com a
simulação do RegCM3. As anomalias da temperatura do ar estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 232
Figura 5.58 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias da direção do vento
(setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa para a RG3
com a simulação do RegCM3. As anomalias da divergência horizontal estatisticamente significativas
ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.
............................................................................................................................................................. 233
Figura 5.59 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias de precipitação para a
RG3 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de
significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta............... 234
xi
Figura 5.60 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias dos fluxos de calor total e
das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m para a RG3 com a simulação do RegCM3.235
Figura 6.1 a) Definição das regiões para cálculo da média da TSM quente e fria; b) indica a região
em que a TSM é considerada uniforme. Neste exemplo, a TSM uniforme é igual a 12oC (média da
corrente quente no mês de julho de 1990).......................................................................................... 245
Figura 6.2 a) TSM média mensal observada no mês de julho de 1990; b) diferença entre o campo da
TSM quente uniforme (12oC) e da observada e c) diferença entre o campo da TSM fria uniforme
(8,5oC) e da observada....................................................................................................................... 246
Figura 6.3 a) Média mensal no ano de 1990 da TSM da corrente do Brasil (linha pontilhada) e das
Malvinas (linha contínua) calculada nos subdomínios definidos na Figura 6.2a e b) diferença entre a
média mensal da TSM das duas correntes......................................................................................... 247
Figura 6.4 Cortes zonais (42,5oS) e meridionais (55,5oW) na TSM nos meses de janeiro (a-c) e junho
(b-d) de 1990. ...................................................................................................................................... 249
Figura 6.5 Cortes zonais em 0o (a), 45o (b), 60o (c) e 70o S (d) no campo da TSM observada e com
o gradiente horizontal intensificado através de quatro diferentes valores de α
αα
α (6 x 103; 1 x 104; 2 x
104 e 3 x 104). Eixo horizontal corresponde à longitude e vertical à TSM......................................... 250
Figura 6.6 Cortes meridionais em 60o (a), 50o (b), 40o (c) e 20o W (d) no campo da TSM observada
e com o gradiente horizontal intensificado através de quatro diferentes valores de α
αα
α (6 x 103; 1 x 104;
2 x 104 e 3 x 104). Eixo horizontal corresponde à latitude e vertical à TSM. ..................................... 251
Figura 6.7 a) Média mensal da TSM observada em janeiro de 1990 e campos da diferença entre a
TSM com gradiente horizontal intensificado em janeiro de 1990 e a TSM observada. Os valores de α
αα
α
utilizados para a intensificação foram (b) 6 x 103, (c) 1 x 104, (d) 2 x 104 e (e) 3 x 104. .................. 252
Figura 6.8 a) Magnitude dos gradientes horizontais (oC km-1) da média mensal da TSM observada
em janeiro de 1990 e b) da TSM com gradientes horizontais intensificados em 30%. ...................... 253
Figura 6.9 Número total de ciclogêneses identificadas em cada experimento numérico de
sensibilidade no ano de 1990: a) com condições iniciais e de fronteiras da reanálise do NCEP e b)
com condições iniciais e de fronteiras da simulação do CPTEC/COLA. ............................................ 254
Figura 6.10 Densidade ciclogenética no ano de 1990: a) no NCEP e b) no ExpCTRL. c) Diferença
entre NCEP e ExpCTRL...................................................................................................................... 255
Figura 6.11 a) Densidade ciclogenética obtida para o ano de 1990 com o ExpTopo e b) diferença em
relação ao ExpCTRL. .......................................................................................................................... 256
Figura 6.12 Composições, no ano de 1990, do vetor velocidade do vento (setas) e da divergência
horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa para os eventos ciclogenéticos nas regiões RG1
(coluna esquerda), RG2 (coluna central) e RG3 (coluna direita) entre o dia anterior (-1) e posterior
(+1) a ciclogêneses (0) no ExpCTRL. ................................................................................................. 257
Figura 6.13 Similar à Figura 6.12, mas para o ExpTopo.................................................................... 257
Figura 6.14 Densidade ciclogenética no ano de 1990: a) no ExpCTRL_CPTEC e b) no
ExpTopo_CPTEC. c) Diferença entre ExpCTRL_CPTEC e ExpTopo_CPTEC ................................. 258
Figura 6.15 Média da altura geopotencial das 12 UTC no ano de 1990 simulada no
ExpCTRL_CPTEC (linha preta), no ExpTopo_CPTEC (linha vermelha) e diferença entre o
experimento sem e com topografia (linha verde)................................................................................ 260
Figura 6.16 a) Densidade ciclogenética obtida para o ano de 1990 com o ExpFluxos e b) diferença
em relação ao ExpCTRL. .................................................................................................................... 261
xii
Figura 6.17 Média da altura geopotencial das 12 UTC no ano de 1990 simulada no ExpCTRL (linha
preta), no ExpFluxos (linha vermelha) e diferença entre o experimento sem e com fluxos de calor
latente e sensível (linha verde). .......................................................................................................... 261
Figura 6.18 Diferença das composições do ExpFluxos e ExpCTRL, no ano de 1990, do vetor
velocidade do vento (setas) e da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa para os
eventos ciclogenéticos nas regiões RG1 (coluna esquerda), RG2 (coluna central) e RG3 (coluna
direita) entre o dia anterior (-1) e posterior (+1) a ciclogêneses (0).................................................... 262
Figura 6.19 Diferença das composições do ExpFluxos e ExpCTRL, no ano de 1990, da umidade
específica em 850 hPa para os eventos ciclogenéticos nas regiões RG1 (coluna esquerda), RG2
(coluna central) e RG3 (coluna direita) entre o dia anterior (-1) e posterior (+1) a ciclogêneses (0). 263
Figura 6.20 Comparação entre o ExpCTRL e ExpFluxos considerando todo o Atlântico Sul (barras
cinzas) e a RG1 (barras brancas): a) ζ
ζζ
ζ10 na primeira posição dos ciclones, b) ζ
ζζ
ζ10 média ao longo do
tempo de vida dos ciclones, c) tempo de vida e d) distância percorridas pelos ciclones................... 264
Figura 6.21Comparação da vorticidade relativa média ao longo do tempo de vida dos ciclones no
Atlântico Sul no ano de 1990 no ExpCTRL (linha pontilhada) e ExpFluxos (linha contínua). ............ 264
Figura 6.22 a) Densidade ciclogenética obtida no ano de 1990 com o ExpBATS e b) diferença em
relação ao ExpCTRL. .......................................................................................................................... 265
Figura 6.23 Diferença das composições do ExpBATS e ExpCTRL, no ano de 1990, dos fluxos de
calor total para os eventos ciclogenéticos nas regiões RG1 (coluna esquerda), RG2 (coluna central) e
RG3 (coluna direita) entre o dia anterior (-1) e posterior (+1) a ciclogêneses (0). ............................. 266
Figura 6.24 Diferença das composições do ExpBATS e ExpCTRL, no ano de 1990, da altura
geopotencial em 500 hPa para os eventos ciclogenéticos nas regiões RG1 (coluna esquerda), RG2
(coluna central) e RG3 (coluna direita) entre o dia anterior (-1) e posterior (+1) a ciclogêneses (0). 266
Figura 6.25 a) Densidade ciclogenética obtida no ano de 1990 com o ExpTSMs e b) diferença em
relação ao ExpCTRL. .......................................................................................................................... 267
Figura 6.26 Topografia e geomorfologia da margem continental da região sul do Brasil. Fonte:
Teixeira et al., 2001, p. 279................................................................................................................. 268
Figura 6.27 a) Densidade ciclogenética obtida no ano de 1990 com o ExpTSMq e b) diferença em
relação ao ExpCTRL. .......................................................................................................................... 269
Figura 6.28 Composições, no ano de 1990, para as ciclogêneses na RG2 no ExpCTRL. Da coluna
esquerda para a direita: vorticidade relativa a 10 m, vetor velocidade do vento (setas) e convergência
do fluxo de umidade em 850 hPa, temperatura do ar em 1000 hPa e fluxos de calor total. .............. 270
Figura 6.29 Similar à Figura 6.28, mas para as composições das ciclogêneses na RG2 no ExpTSMq.
............................................................................................................................................................. 270
Figura 6.30 a) Densidade ciclogenética obtida no ano de 1990 com o ExpTSMf e b) diferença em
relação ao ExpCTRL. .......................................................................................................................... 271
Figura 6.31 a) Densidade ciclogenética obtida no ano de 1990 com o ExpTSMgrad e b) diferença em
relação ao ExpCTRL. .......................................................................................................................... 273
Figura 6.32 Média no ano de 1990 dos fluxos de calor total às 12 UTC no (a) ExpGrad e (b)
ExpCTRL. (c) diferença entre o ExpGrad e o ExpCTRL..................................................................... 273
xiii
LISTA DE TABELAS
Tabela 2.1 Características dos ciclones extratropicais no Hemisfério Sul. .......................................... 45
Tabela 2.2 Características dos ciclones extratropicais na costa leste da América do Sul................... 50
Tabela 2.3 Mecanismos que podem propiciar ciclogêneses na costa sul/sudeste do Brasil e na costa
do Uruguai de acordo com estudos prévios referenciados no texto..................................................... 51
Tabela 2.4 Mecanismos que podem propiciar ciclogêneses na costa sul da Argentina de acordo com
estudos prévios referenciados no texto................................................................................................. 52
Tabela 3.1 Descrição dos esquemas físicos e dinâmicos nas diferentes versões do RegCM. Adaptada
de Pal et al., 2007.................................................................................................................................. 60
Tabela 3.2 Média sazonal e erro médio absoluto para todo o Atlântico Sul, no período de 1990 a
1999, para: a) fluxos de calor latente (Wm
-2
), b) fluxos de calor sensível (Wm
-2
), c) TSM (
o
C), d)
temperatura do ar a 2 m, e) umidade específica a 2 m (g kg
-1
), f) intensidade do vento a 10 m; g)
precipitação, h) intensidade do vento em 850 hPa e i) intensidade do vento em 200 hPa simulados e
das análises do WHOI, ECMWF e NCEP............................................................................................. 73
Tabela 3.3 Síntese dos resultados da climatologia anual simulada em relação às análises do WHOI,
ECMWF, NCEP e GPCP....................................................................................................................... 97
Tabela 4.1 Número total de ciclogêneses que se iniciaram com diferentes limiares de vorticidade no
RegCM3 e no NCEP e diferença percentual (Dif%) entre ambos. ..................................................... 113
Tabela 4.2 Número de meses em que a diferença do número de sistemas detectados no RegCM3 e
NCEP (RegCM3 – NCEP) foi maior do que os limiares de ±
±±
±3 e ±
±±
±5 sistemas. ................................... 115
Tabela 4.3 Média sazonal das ciclogêneses no Atlântico Sul que se iniciaram com diferentes limiares
de vorticidade. A maior média sazonal de cada intervalo está em negrito e a menor em itálico. ...... 119
Tabela 4.4 Distância média sazonal percorrida (km), em intervalos de tempo, pelos ciclones
identificados no RegCM3 (R) e NCEP (N) com ζ
ζζ
ζ
-1.5
no Atlântico Sul, entre 1990 e 1999, e respectiva
velocidade média sazonal (ms
-1
). A tabela também mostra a vorticidade suavizada média dos
sistemas em 6, 12, 24, 26 e 48 h após a primeira identificação. ........................................................ 129
Tabela 4.5 Número de ciclogêneses nas regiões nas RG1, RG2 e RG3, entre 1990 a 1999, de acordo
com o limiar de vorticidade.................................................................................................................. 130
Tabela 4.6 Características médias dos ciclones em todo o Atlântico Sul entre 1990 e 1999............ 134
Tabela 4.7 Características médias dos ciclones que se originaram nas regiões RG1, RG2 e RG3 com
ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -1,5x10
5
s
-1
, entre 1990 e 1999. ..................................................................................................... 137
Tabela 4.8 Similar à Tabela 4.7, mas para os sistemas que se iniciam com ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -2,5x10
5
s
-1
............. 137
Tabela 6.1 Valores de α
αα
α considerando a magnitude do gradiente de temperatura de 10
-5 o
C m
-1
e
diferentes porcentagens para intensificação do gradiente horizontal de TSM. .................................. 248
Tabela 6.2 Características gerais dos experimentos realizados. ....................................................... 253
Tabela 6.3 Síntese dos resultados dos experimentos numéricos para as três regiões de maior
atividade ciclogenética no oeste do Atlântico Sul, próximo à costa leste da América do Sul.
Subestimativa da freqüência de ciclogêneses em relação ao ExpCTRL é indicada por -,
superestimativa por +, freqüência similar por = e aproximadamente igual por ≅
≅≅
≅. ............................. 276
xiv
1
1 CAPÍTULO 1
Introdução
Os ciclones extratropicais formam-se em regiões onde o escoamento médio da
atmosfera favorece seu crescimento. Estes sistemas afetam o tempo das regiões onde
atuam devido à formação de nuvens, precipitação, ventos fortes e bruscas mudanças na
temperatura. Sobre o oceano, a troca de momento ar-mar é responsável pela agitação
marítima que pode levar à ocorrência de ressacas e ondas gigantescas provocando
transtornos à navegação, operações em plataformas de petróleo e destruição de áreas
costeiras. Por outro lado, os ciclones desempenham papel central na manutenção do clima
global, atuando em grande proporção no transporte de calor, vapor d’água e momento na
atmosfera em direção aos pólos (Peixoto e Oort, 1992). Portanto, o estudo e a
documentação desses sistemas em termos das principais regiões de formação, bem como
da freqüência, trajetória e intensidade podem auxiliar no seu monitoramento, minimizando,
assim, perdas econômicas e até mesmo humanas.
As primeiras climatologias de ciclones foram realizadas através da análise visual de
mapas de pressão à superfície (van Lonn, 1965; Taljaard, 1967) e, posteriormente, com o
advento dos satélites, também através da análise visual de imagens satelitais (Streten e
Troup, 1973). A partir da evolução computacional, este trabalho manual foi facilitado, uma
vez que os esquemas numéricos de rastreamento (tracking) permitem analisar uma grande
quantia de informação (análises e resultados de modelos numéricos da atmosfera) em curto
espaço de tempo. Um dos primeiros pesquisadores a utilizar um método objetivo na
detecção de ciclones foi Williamson (1981), mas seu algoritmo envolvia muito formalismo
matemático. Já Lambert (1988) utilizou um esquema numérico mais simples para identificar
objetivamente estes sistemas: definia a existência de um ciclone quando um ponto de grade
apresentava o menor valor de altura geopotencial em 1000 hPa do que os oito pontos
vizinhos. Bell e Bosart (1989) utilizaram o mesmo procedimento de Lambert (1988), porém
incluíram um critério adicional: a verificação radial, a partir do centro do possível ciclone até
76 km de distância, do aumento na altura geopotencial em mais de 30 m na extremidade de
todos os braços radiais, ou seja, presença de gradiente. Nos esquemas numéricos utilizados
por estes autores, o rastreamento considerava a busca de novo mínimo de geopotencial ao
redor do mínimo encontrado no tempo precedente. Método semelhante ao de Bell e Bosart
CAPÍTULO 1
2
(1989) foi utilizado por Alpert et al. (1990), Murray e Simmonds (1991a) e Sinclair (1994),
mas com grandes melhorias nos critérios de identificação e rastreamento dos ciclones.
Vários autores (Lambert 1988, 1995; Murray e Simmonds, 1991; König et al., 1993;
Hodges 1994, 1996; Seluchi et al., 1998) realizaram o rastreamento de ciclones em
simulações do clima presente para verificar a destreza (skill) dos modelos de circulação
geral da atmosfera (MCG) em simular estes sistemas no clima atual para, então, utilizá-los
no entendimento do clima futuro. Segundo Sinclair e Watterson (1999), os sistemas
sinóticos envolvem interações complexas em diferentes escalas de tempo e espaço,
provendo uma forma eficiente de avaliar os MCG. Outros autores (Zhang e Wang, 1997;
Hudson e Hewitson, 1997; Hudson, 1997; Blender et al., 1997; Sinclair e Watterson, 1999;
Fyfe, 2003; Raible e Blender, 2004; Watterson, 2006) investigaram a climatologia de
ciclones em projeções do clima futuro com MCG procurando elucidar o impacto do aumento
dos gases de efeito estufa no desenvolvimento destes sistemas.
Os MCG apresentam certa habilidade em representar as forçantes de grande escala
do clima (Giorgi e Mearns, 1991), mas, devido tanto à baixa resolução espacial (100 a 200
km), quanto às parametrizacões físicas (às vezes impróprias para fenômenos de escala
menor), nem sempre simulam as forçantes de escala regional. Como atualmente não é
possível refinar a grade dos MCG em função do alto custo computacional, tanto pelo tempo
de processamento das previsões, quanto pelo espaço físico necessário para armazenar
seus resultados, Dickinson et al. (1989) e Giorgi (1990) propuseram utilizar os modelos de
área limitada de previsão do tempo para fins climáticos. Estes últimos modelos são
normalmente denominados modelos climáticos regionais (MCRs) e têm como objetivo
melhorar a previsão de aspectos regionais do clima utilizando condições iniciais e de
fronteira dependentes no tempo dos MCG (ou de análises de observações, Giorgi e Mearns,
1999). Então, dado que os MCRs são executados com maior resolução espacial e
parametrizações físicas mais apropriadas, espera-se que representem melhor os efeitos das
forçantes locais no clima (Giorgi e Mearns, 1999).
Autores como Seth e Rojas (2003), Fernandez et al. (2006), Pal et al. (2007), Seth et
al. (2007) e Grimm et al. (2007) utilizaram MCRs para simular características do clima atual
de regiões específicas, mas não para avaliar a climatologia de ciclones no clima presente ou
futuro. Para a Europa, Lionello et al. (2008) analisou a climatologia de ciclones simulada
com o Regional Climate Model (RegCM3) no presente (1961-1990) e futuro (2071-2100). Ao
compararem a climatologia do RegCM3 no presente com a da reanálise ERA-40 (provida
pelo European Centre of Medium Range Weather Forecasting - Uppala et al., 2005),
notaram que o modelo reproduziu bem as principais características registradas nesta
reanálise, principalmente o padrão espacial da freqüência de ciclogêneses. Já comparando
a simulação de dois cenários futuros (A2 e B2 de acordo com a definição do
3
Intergovernmental Panel on Climate Change - IPCC) com a do clima presente obtiveram um
aumento na intensidade média anual das ciclogêneses sobre o Atlântico Norte e Leste e
uma redução sobre a Rússia e leste do Mediterrâneo. Esta mudança no padrão das
ciclogêneses foi maior no cenário A2 do que no B2.
Para o oceano Atlântico Sul, ainda não se encontra na literatura estudos com MCRs
que simulem a climatologia de ciclones, tanto para o presente quanto para o futuro. Existem
apenas trabalhos em que eventos específicos foram simulados, como, por exemplo, o de
Seluchi e Saulo (1997, 1998), Dal Piva (2001) e Oda (2005).
O setor oeste do Atlântico Sul, próximo à costa leste da América do Sul, é conhecido
como uma região favorável à gênese de ciclones (Taljaard, 1967; Streten e Troup, 1973;
Necco 1982 a,b; Gan e Rao, 1991; Sinclair 1994, 1995, 1996, 1997; Seluchi, 1995; Vera et
al., 2002, Hoskins e Hodges, 2005; Reboita et al., 2005a; Mendes et al., 2007). Alguns
estudos (Necco, 1982 a,b; Sinclair, 1996; Hoskins e Hodges, 2005; Reboita et al., 2005a)
também mostraram a presença de três regiões onde a densidade ciclogenética é máxima:
na costa sul/sudeste do Brasil, na desembocadura do rio da Prata no Uruguai e na costa sul
da Argentina.
Estudos como os de Gan e Rao (1994), Seluchi (1995), Vera et al. (2002), Hoskins e
Hodges (2005) e Mendes et al. (2007) identificaram alguns dos mecanismos que favorecem
o desenvolvimento de ciclones na costa leste da América do Sul, já outros, como os de
Taljaard (1967), Streten e Troup (1973), Necco (1982 a,b) e Sinclair (1994, 1995, 1996),
apenas sugeriram a influência de determinados processos físicos.
Na costa sul da Argentina, a ocorrência de ciclogêneses pode estar associada à
influência de cavados em níveis superiores que se deslocam do Pacífico em direção ao
Atlântico (Taljaard, 1967; Streten e Troup, 1973; Necco 1982 a,b; Gan,1992; Gan e Rao,
1994), do jato subtropical (Sinclair 1996; Hoskins e Hodges, 2005), do efeito a sotavento dos
Andes (Necco, 1982 a,b; Gan, 1992; Gan e Rao, 1994; Sinclair, 1995; Hoskins e Hodges,
2005; Mendes, 2006; Mendes et al., 2007) e de possível influência de anomalias positivas
de temperatura da superfície do mar (Necco, 1982b).
Na costa uruguaia, a influência de cavados em níveis superiores que se deslocam do
Pacífico em direção ao Atlântico (Taljaard, 1967; Necco, 1982b; Gan, 1992; Seluchi, 1995;
Seluchi et al., 2001; Vera et al., 2002), juntamente com o calor e umidade transportados dos
trópicos para a bacia do Prata pelo jato de baixos níveis a leste dos Andes (Sinclair, 1995;
Vera et al., 2002; Hoskins e Hodges, 2005; Mendes et al., 2007), aparecem como principais
mecanismos responsáveis pela ocorrência de ciclogêneses. Estes processos também
seriam responsáveis pela formação de ciclones na costa sul/sudeste do Brasil (Vera et al.,
2002). Tanto na costa do Uruguai quanto na do Brasil outros mecanismos que podem
contribuir para o desenvolvimento de ciclones em superfície são: as baixas frias em altos
4
níveis (Necco 1982b; Seluchi, 1995; Vera et al., 2002); as regiões de divergência no jato
subtropical (Hoskins e Hodges, 2005), as regiões de instabilidade frontal em superfície (van
Loon, 1965; Gan, 1992; Seluchi et al., 2001), a interação de cavados transientes em níveis
médios com o cavado permanente a sotavento dos Andes próximo à costa sudeste da
América do Sul (Gan, 1992; Gan e Rao, 1994) e as águas quentes da corrente do Brasil
(Necco, 1982b; Sinclair, 1994,1995; Saraiva,1996; Vera et al., 2002). Para os ciclones na
costa sul/sudeste do Brasil, Necco (1982a) também sugeriu a contribuição do efeito a
sotavento da Serra do Mar no escoamento de oeste.
A temperatura da superfície do mar (TSM) e os fluxos de calor latente e sensível na
superfície são mecanismos que podem contribuir para o desenvolvimento de ciclones na
costa leste da América do Sul. Sinclair (1995) menciona que a maior freqüência de
ciclogêneses nesta região pode estar associada às águas quentes da corrente do Brasil que
aumentam a transferência de calor do oceano para a atmosfera e, assim, contribuem para
reduzir a estabilidade estática da atmosfera. Vera et al. (2002) observaram que 60% dos
distúrbios ciclônicos no inverno (entre 1979 a 1993) se intensificaram sobre o oceano
Atlântico Sul, próximo à costa do Uruguai e do sul/sudeste do Brasil, e então sugeriram a
importância dos fluxos oceânicos de calor latente e sensível como combustível para a
ciclogênese nesta região. Saraiva (1996), Dal Piva (2001) e Oda (2005) estudaram
numericamente eventos de ciclogêneses na costa leste da América do Sul, em particular na
costa sul do Brasil, com ênfase na distribuição da TSM e dos fluxos turbulentos de calor e
umidade superficiais. Estes autores observaram que 1) a prescrição de TSM e a
temperatura do ar em baixos níveis são fatores que controlam os fluxos, ou seja, quanto
mais quente a superfície oceânica em relação ao ar adjacente, maior será a transferência de
calor latente e sensível para a atmosfera e 2) que os fluxos na direção mar-ar na maioria
das vezes contribuíram para a intensificação dos sistemas.
1.1 Objetivos
Como os ciclones extratropicais no setor oeste do oceano Atlântico Sul influenciam o
tempo e o clima na costa leste da América do Sul, estudos de possíveis alterações destes
sistemas num clima futuro são de grande importância. Porém, antes de realizar uma
simulação do clima futuro, é necessário conhecer o skill do modelo no clima presente.
Assim, um dos objetivos deste estudo é avaliar a climatologia de ciclogêneses sobre o
Atlântico Sul simulada pelo RegCM3, uma vez que os modelos regionais podem ser mais
eficientes na representação do clima regional. Um segundo objetivo é compreender os
padrões atmosféricos climáticos associados a ciclogêneses no Atlântico Sul e como o
5
RegCM3 simula tais padrões. Por último, através de experimentos de sensibilidade, avaliar o
impacto da TSM, dos fluxos turbulentos de calor e umidade na interface ar-mar e da
topografia nas características climáticas dos ciclones no Atlântico Sul.
De acordo com o exposto, constituem objetivos específicos deste estudo:
1. Validar a climatologia (1990-1999) sazonal e mensal de algumas variáveis atmosféricas
simuladas pelo RegCM3 sobre o Atlântico Sul;
2. Verificar como o RegCM3 simula a climatologia (1990-1999) de ciclones através de
comparação com a da reanálise do projeto R-2 do National Centres for Environmental
Prediction (NCEP; Kanamitsu et al., 2002);
3. Numa abordagem climatológica, identificar os padrões atmosféricos associados à gênese
de ciclones no Atlântico Sul, principalmente no seu setor oeste, próximo à costa leste da
América do Sul, e as semelhanças e diferenças entre os padrões simulados e da reanálise;
4. Avaliar, através de experimentos numéricos de sensibilidade, os impactos da TSM, dos
fluxos turbulentos de calor latente e sensível na interface ar-mar e da topografia nas
características climáticas das ciclogêneses durante o ano de 1990.
Este estudo está organizado da seguinte forma: o Capítulo 2 apresenta uma revisão
bibliográfica que aborda teorias que explicam o desenvolvimento dos ciclones extratropicais,
as características da circulação oceânica no Atlântico Sul, os resultados de climatologias de
ciclones extratropicais no Hemisfério Sul e, em particular, na costa leste da América do Sul e
uma descrição dos esquemas automáticos de identificação e rastreamento de ciclones. O
Capítulo 3 descreve o RegCM3 e, em seguida, as características da simulação e dos dados
utilizados na validação, bem como a própria validação das climatologias sazonal e mensal
de algumas variáveis simuladas. O Capitulo 4 compara a climatologia de ciclones simulada
e registrada na reanálise do NCEP. No Capítulo 5, padrões atmosféricos associados à
ocorrência de ciclogêneses na costa leste da América do Sul são investigados, tanto na
simulação quanto na reanálise, através de composições de algumas variáveis atmosféricas.
O Capítulo 6 traz os resultados dos experimentos de sensibilidade realizados para o ano de
1990. Já no Capítulo 7 são apresentadas as conclusões deste estudo e sugestões para
trabalhos futuros.
6
2 CAPÍTULO 2
Revisão Bibliográfica
Este capítulo apresenta inicialmente uma revisão bibliográfica que abrange desde as
primeiras teorias que explicam o desenvolvimento dos ciclones extratropicais até resultados
de estudos recentes como, por exemplo, daqueles que ressaltam a influência de efeitos
diabáticos (liberação de calor latente e fluxos turbulentos de calor latente e sensível) na
ciclogênese. Como o presente estudo concentra-se nos ciclones que se desenvolvem no
Atlântico Sul, uma breve descrição da circulação oceânica no Atlântico Sul é fornecida para
permitir o entendimento, nos capítulos posteriores, da influência do padrão de TSM nestes
sistemas. Na seqüência, são apresentados os resultados de climatologias de ciclones
extratropicais no Hemisfério Sul e, em particular, na costa leste da América do Sul. Para
esta última, também é incluída uma síntese dos mecanismos que contribuem para
ciclogêneses. Por fim, são abordados os esquemas automáticos de identificação e
rastreamento de ciclones.
CAPÍTULO 2
7
2.1 Teorias do Desenvolvimento dos Ciclones Extratropicais
O termo ciclone é usado para fazer referência aos sistemas de tempo com
movimento circulatório associados a áreas de baixa pressão na superfície (Petterssen,
1956). A nomenclatura extratropical distingue os ciclones formados nos extratrópicos dos
formados nos trópicos, cuja gênese é diferente. O processo de formação ou intensificação
de um ciclone é denominado ciclogênese, enquanto que sua dissipação, ciclólise.
De acordo com Palmén e Newton (1969), a análise da estrutura e do comportamento
dos distúrbios extratropiciais data da metade do século XIX com a introdução dos mapas
sinóticos com freqüência diária. Em 1863, Fitz-Roy elaborou um dos primeiros estudos
dedicados à estrutura dos ciclones extratropicais, onde observou que os ciclones
normalmente se formavam na zona de interação de duas massas de ar com propriedades
distintas, uma de origem polar e outra de origem subtropical. As descobertas de Fitz-Roy
exerceram pouca influência nas práticas sinóticas da época, devido à informação limitada
disponível nas análises diárias do tempo e porque poucos investigadores dedicavam
atenção à ligação dos distúrbios ciclônicos com regiões baroclínicas entre diferentes massas
de ar. Na primeira década do século XX, Shaw e seus colaboradores investigaram o vento e
a distribuição de precipitação associada com os ciclones móveis. O modelo de Shaw incluía
as características essenciais do modelo de Fitz-Roy, entretanto também não atraiu a
atenção dos pesquisadores sinóticos daquele tempo.
No final da Primeira Guerra Mundial, J. Bjerknes (1919) analisou um grande número
de ciclones extratropicais a partir de observações em uma densa rede de estações
meteorológicas na Escandinávia. Ao sumarizar os resultados, Bjerknes (1919) propôs um
modelo conceitual para os ciclones extratropicais que, além de delinear a estrutura típica de
um ciclone móvel, indicava os processos dinâmicos fundamentais. Neste modelo (Figura
2.1), Bjerknes mostrou que o ar frio formava uma cunha sob o ar quente forçando a
ascensão do ar aquecido que contribuía para a redução do peso da coluna atmosférica e,
assim, o início de um processo de convergência na superfície. Também mostrou que a
distribuição típica de nuvens e a precipitação podiam ser explicadas como um resultado do
resfriamento adiabático do ar quente ascendendo sobre as frentes quente e fria. Bjerknes,
da mesma forma que Margules (1905), considerou que a energia cinética dos ciclones
advinha do abaixamento do centro de gravidade da atmosfera na região vizinha ao centro do
ciclone, através da substituição da massa de ar quente pela de ar frio; processo que
promove decréscimo de energia potencial e aumento simultâneo de energia cinética no
sistema ciclônico. Diferentemente de seus antecessores, o modelo de Bjerknes atraiu quase
de imediato a atenção dos meteorologistas (Petterssen, 1956) e o mesmo foi denominado
de Teoria da Frente Polar, pois mostrou que os ciclones de latitudes médias formavam-se
8
como um resultado da interação de duas massas de ar: uma de origem polar e outra de
origem tropical.
Figura 2.1 Modelo conceitual de um ciclone no Hemisfério Norte elaborado por Bjerknes em
1919. Fonte: Bjerknes (1919).
As investigações de Bjerknes continuaram e, em 1922, juntamente com a
colaboração de Solberg (Bjerknes e Solberg, 1922) foi descoberto que o ciclo de vida dos
ciclones extratropicais possuía vários estágios (Figura 2.2) e não só aquele proposto em
1919 (Figura 2.1). Nesta época ainda não se conhecia os mecanismos de acoplamento
entre o ar na superfície com o de níveis superiores. A Figura 2.2 apresenta os estágios de
desenvolvimento de um ciclone extratropical para os hemisférios Norte e Sul, de acordo com
a teoria de Bjerknes e Solberg (1922). Durante o ciclo de vida de um ciclone várias forças
atuam no sistema, merecendo destaque a força de Coriolis, responsável pelo sentido da
circulação (horária no Hemisfério Sul), a força do gradiente de pressão, encarregada de
promover o deslocamento do sistema, e a força friccional, que age como um sumidouro de
energia e diminui a intensidade dos ventos.
9
Figura 2.2 Estágios do desenvolvimento de um ciclone extratropical de acordo com a Teoria
da Frente Polar (Garbell, 1947). Esta figura mostra que um distúrbio inicial pode ser
identificado como uma onda de pequena amplitude que forma-se ao longo de uma frente
quase-estacionária. Inicialmente as correntes ao longo das frentes quente e fria possuem
direções opostas (diagrama A-N para o Hemisfério Norte e A-S para o Hemisfério Sul) ou
mesma direção. O distúrbio de onda inicial é mostrado no diagrama B-N (B-S). Se o
distúrbio inicial origina-se das condições apresentadas no diagrama A-N (A-S), o
crescimento da amplitude da onda resultará no estágio apresentado no diagrama C-N (C-S).
À medida que o ar quente ascende e o ar frio penetra sob este, o setor quente diminui; a
frente fria tende a ultrapassar a frente quente e o ciclone é chamado de ocluso. As
características típicas de um ciclone em fase de oclusão são apresentadas no diagrama D-N
(D-S) e do ciclone ocluso no diagrama E-N (E-S).
10
Apesar da aceitação do modelo conceitual de Bjerknes e Solberg (1922), estudos
teóricos e observacionais continuaram sendo realizados na tentativa de melhorar o
entendimento dos mecanismos de formação dos ciclones. Brunt (1930), apoiado no
conhecimento prévio de que a pressão em qualquer ponto da terra reflete o peso da coluna
atmosférica acima deste e que para reduzir a pressão na superfície uma certa quantia de ar
deveria ser removida horizontalmente em níveis mais elevados, propôs que as causas
físicas para o aprofundamento dos ciclones deveriam ser procuradas nos níveis superiores
da atmosfera. A remoção horizontal do ar em níveis mais elevados resultaria na criação de
circulação anticiclônica devido à influência da força de Coriolis e, por conservação de
massa, o ar em baixos níveis deveria convergir horizontalmente adquirindo circulação
ciclônica. Para reduzir a pressão na superfície, a divergência horizontal nos níveis
superiores deveria predominar removendo mais ar da coluna atmosférica total do que o
acumulado através da convergência horizontal em baixos níveis.
Em 1937, Bjerknes elucidou o desenvolvimento da divergência em níveis superiores
(Palmén e Newton, 1969). Ele inferiu, com o auxílio da relação do vento gradiente, que em
níveis superiores há divergência no setor leste dos cavados e convergência no setor oeste e
o inverso para regiões de cristas. Entretanto, os resultados completos de seu estudo só
foram publicados em 1944 com a colaboração de Holmboe. Bjerknes também relacionou o
padrão de divergência nos níveis superiores com a mudança de pressão em baixos níveis
através da equação da tendência da pressão na superfície (equação 2.1). Em outras
palavras, Bjerknes mostrou como muda a pressão na superfície em função do padrão de
divergência nas ondas de níveis superiores.
(
)
∫
∞
ρ⋅∇−=
∂
∂
0
H
o
dzVg
t
p
r
r
(2.1)
onde
(
)
V
H
r
r
ρ⋅∇
é a divergência horizontal do vento, g é a aceleração da gravidade e ρ a
densidade do ar.
Próximo ao eixo dos cavados e cristas das ondas em altos níveis, a divergência é
nula. Assim, se os ciclones e anticiclones em baixos níveis estiverem em fase com o padrão
do nível superior não haverá suporte dos altos níveis (divergência e convergência,
respectivamente) necessário para mantê-los em superfície (Figuras 2.3 a e c). Entretanto,
como mostra a Figura 2.3b, uma defasagem de 1/4 de onda para leste em níveis superiores
colocaria o ciclone em superfície sob a região de divergência em altos níveis e o anticiclone
sob a região de convergência (Figura 2.3b). Esta configuração favorece o desenvolvimento
ou intensificação de ambos sistemas. Porém, se o escoamento em altos níveis se deslocar
11
1/4 de onda para leste na Figura 2.3b o ciclone em superfície passaria a ocupar a região
abaixo do cavado e o anticiclone a região abaixo da crista, regiões onde a divergência é
nula (Figura 2.3c). Esta situação não contribui para a intensificação dos sistemas, mas é
essencial para o deslocamento dos mesmos, pois a pressão diminui na frente do ciclone e
aumenta na retaguarda, induzindo o deslocamento no sentido da região de menor pressão.
Figura 2.3 Sistemas de pressão na superfície associada aos campos de divergência (Div) e
convergência (Con) nas ondas em altos níveis no Hemisfério Sul. Como os sistemas em
níveis superiores deslocam-se mais rapidamente do que os em superfície, na figura, para
fins ilustrativos, manteve-se os distúrbios em superfície estacionários, enquanto os em
níveis superiores móveis. a) sistemas em superfície encontram-se em fase com o padrão de
onda em níveis superiores; estágio que não contribui na manutenção dos sistemas em
superfície, b) situação favorável ao desenvolvimento dos sistemas em superfície, pois o
ciclone (B) situa-se sob a região de divergência em níveis superiores e anticiclone (A) sob a
região de convergência, c) fase de maturidade dos sistemas em superfície; no caso do
ciclone ocorrerá uma queda na pressão na região à frente deste e um aumento na
retaguarda - processo que é essencial para o deslocamento do sistema - e d) fase de
decaimento dos sistemas, em superfície, uma vez que o ciclone situa-se sob região de
convergência em níveis superiores e anticiclone sob região de divergência. As ondas em
altos níveis, denominadas de ondas planetárias, possuem comprimento de onda entre 3000
e 4000 km, número de onda típico 7 ou 8, embora possam variar de 3 a 13 (Stull, 2000; pg
235), velocidade de deslocamento ~10 ms
-1
e periodicidade de ~4 dias, ou seja, os cavados
sucessivos passam num ponto fixo da terra em intervalos de ~4 dias (McMurdie e Houze,
2006; pg. 314).
a)
b)
c)
d)
12
Se na Figura 2.3c também ocorresse um deslocamento do escoamento superior em
1/4 de onda para leste o ciclone em superfície situaria-se sob a região de convergência em
altos níveis e o anticiclone sob a região de divergência, o que contribuiria para a
desintensificação de ambos os sistemas em superfície (Figura 2.3d). De acordo com
Petterssen (1956), Bjerknes foi o primeiro a tentar explicar o papel do escoamento em altos
níveis e com isso distinguiu dois processos ciclogenéticos: o primeiro relacionado à
instabilidade dinâmica associada a uma superfície frontal na baixa troposfera (Bjerknes e
Solberg, 1922) e o segundo relacionado ao crescimento instável de um cavado de onda em
nível superior (Bjerknes e Holmboe, 1944).
Avaliar a mudança da pressão na superfície (equação 2.1) através da divergência do
vento real (medido por sondagens) pode apresentar problemas, pois pequenos erros nas
medidas de vento podem levar a erros relativamente grandes na divergência. Assim, a
atenção ao problema do desenvolvimento dos ciclones continuou sendo dada pelos
pesquisadores. No final da década de 30 e início da década de 40, Sutcliffe e colaboradores
perceberam que o melhor seria avaliar as mudanças de pressão na superfície através da
vorticidade geostrófica, pois seria utilizado o campo de geopotencial calculado com base
nas medidas de temperatura e umidade das sondagens, o qual envolve menos erros do que
o cálculo da divergência horizontal do vento. Com o aumento das observações de ar
superior foi possível elaborar conceitos baseados diretamente nos padrões do vento em
altos níveis (ou vorticidade) e, assim, Petterssen conseguiu evoluir grandemente as idéias
de Sutcliffe e colaboradores. Através da equação da tendência da vorticidade, Petterssen
relacionou a advecção da componente vertical da vorticidade absoluta com a divergência
nos baixos, médios e altos níveis troposféricos (dedução apresentada em Palmén e Newton,
1969, pg 317-319 e em Kousky e Elias, 1982, pg 67-77). Com relação aos níveis
troposféricos superiores, a magnitude dos ventos é consideravelmente maior do que a taxa
de deslocamento dos sistemas de pressão, então na equação da tendência da vorticidade
pode-se desprezar o termo da variação local, uma vez que o da advectiva é dominante.
Assim, obtém-se uma forma aproximada da equação da tendência da vorticidade que
mostra uma relação entre a advecção de vorticidade e a divergência nos níveis troposféricos
superiores. Isto é, a advecção de vorticidade ciclônica (anticiclônica) indica região de
divergência (convergência) a leste (oeste) dos cavados, tanto no Hemisfério Sul quanto no
Hemisfério Norte.
A partir das idéias expostas, Sutcliffe concluiu que o desenvolvimento de sistemas de
pressão em superfície podia ser relacionado com a advecção de vorticidade absoluta no
nível de 500 hPa, pois advecção de vorticidade ciclônica (anticiclônica) indicaria divergência
(convergência) neste nível e, conseqüentemente, convergência (divergência) em superfície.
Com este conhecimento e adicionando informações da estrutura térmica da atmosfera,
13
Sutcliffe (1947) formulou a primeira equação de descrição do desenvolvimento dos ciclones
e anticiclones (dedução apresentada no capítulo 16 de Petterssen, 1956 e em Kousky e
Elias, 1982). Esta equação relaciona a variação temporal da vorticidade absoluta no nível de
1000 hPa (que indica a presença de ciclogênese ou anticiclogênese) com a: advecção de
vorticidade em 500 hPa, advecção de temperatura na camada entre 1000 e 500 hPa,
variação de temperatura por movimento vertical e fontes diabáticas de calor.
A equação de Sutcliffe, primeira do sistema quase-geostrófico, permitia um
conhecimento das condições atmosféricas em superfície no tempo futuro, mas ainda não
havia uma equação para prever os campos atmosféricos em níveis superiores. A partir
dessa necessidade surgiram as outras equações do sistema quase-geostrófico: a equação
da tendência do geopotencial e a equação Omega (cuja forma alternativa é a equação do
vetor Q). Na escala sinótica, considera-se que os sistemas estejam em equilíbrio geostrófico
e hidrostático, mas se isso realmente ocorresse não haveria velocidade vertical na
atmosfera e nem evolução dos padrões de pressão. Portanto, são os pequenos desvios do
equilíbrio geostrófico cruciais para a existência de aceleração do vento e desenvolvimento
de movimento vertical, por esse motivo o sistema de equações que avalia a evolução dos
sistemas de tempo de latitudes médias é denominado de quase-geostrófico. Com a equação
da tendência do geopotencial foi possível prever o campo tridimensional do geopotencial
através de informações de advecção de vorticidade absoluta e advecção diferencial de
temperatura. Entretanto, ainda era necessária uma equação para determinar regiões de
movimentos verticais na atmosfera. Esta equação não poderia ser prognóstica porque em
sinótica considera-se que os sistemas estejam em equilíbrio hidrostático, implicando que
não há variação na aceleração vertical com o tempo. Assim, surgiu a equação Omega, que
é diagnóstica e informa o sentido do movimento vertical da atmosfera, baseada em
informações de variação vertical da advecção de vorticidade geostrófica absoluta e de
temperatura num determinado instante. Uma forma alternativa da equação Omega é a do
vetor Q, que permite avaliar, num único nível atmosférico, o comportamento de um campo
vetorial, no caso o vento, e com isso mostra que as regiões a nordeste da entrada e a
sudeste da saída de um jato em altitude são regiões de divergência horizontal (no
Hemisfério Sul) o que pode contribuir no desenvolvimento de ciclogênese em superfície
(Figura 2.4).
A análise do vetor Q não é a única forma de deduzir a existência de regiões de
divergência e convergência numa corrente de jato. A análise também pode ser realizada
com base nas equações do movimento e do vento ageostrófico (Stull, 2000). A velocidade
do vento real na região da saída dos ventos com máxima intensidade (jet streak) no jato é
mais rápida que a do vento geostrófico, o que gera um vento ageostrófico de sul para norte
quando considera-se o Hemisfério Sul (quadrantes I e IV da Figura 2.4). Já na entrada do
14
jet streak o vento ageostrófico será de norte para sul. A magnitude do vento ageostrófico é
maior próxima ao eixo do jato e decresce para as extremidades. Como resultado há
divergência horizontal do vento ageostrófico a direita da saída do jato e convergência a
esquerda (quadrantes II e III da Figura 2.4). Já na região de entrada do jato a divergência e
convergência aparecem em posições opostas a da saída do jato.
Figura 2.4
Representação esquemática de uma corrente de jato no Hemisfério Sul. A figura
superior mostra uma carta de altitude típica (250 hPa, por exemplo) indicando as regiões de
ar relativamente mais quente (lado equatorial do jato) e frio (lado polar). As duas figuras
inferiores correspondem a cortes transversais no plano (y,z) feitos na entrada (esquerda) e
saída (direita) do jato e mostram a circulação ageostrófica secundária. O símbolo ⊗ ( )
indica o vento geostrófico que entra (sai) no (do) plano da figura. Na figura superior, como
na metade esquerda (quadrantes II e III) o vento está acelerando, o vetor aceleração (de
magnitude máxima ao longo do eixo do jato) está orientado de oeste para leste e, portanto,
o vento ageostrófico sopra do norte para o sul, criando uma região de divergência e
convergência, conforme indicado na figura. Por questão de continuidade de massa,
estabelece-se um ramo ascendente e descendente. O vento ageostrófico e o movimento
vertical associado constituem a circulação secundária. Uma análise semelhante aplica-se à
metade direita (quadrantes I e IV) da figura. Fonte: Lemes e Moura, 2002, pg. 179.
A visão da estrutura tri-dimensional da atmosfera na década de 40 contribuiu para o
desenvolvimento da teoria da instabilidade baroclínica, introduzida por Charney (1947) e
Eady (1949), que explica como uma perturbação superimposta ao escoamento zonal pode
se amplificar. Como este processo gera uma ondulação no escoamento atmosférico, no
setor leste dos cavados (em ambos os hemisférios) será encontrada advecção de
vorticidade ciclônica (devido ao efeito de curvatura do escoamento) que é proporcional à
I
II
III
IV
15
divergência (Palmén e Newton, 1969; Elias e Kousky, 1982). De acordo com o exposto
anteriormente, divergência a leste dos cavados nos níveis superiores favorece a redução da
pressão na superfície contribuindo para a formação dos ciclones nos baixos níveis
troposféricos; por este motivo a teoria da instabilidade baroclínica é importante para explicar
a formação dos sistemas sinóticos.
O crescimento das perturbações superimpostas a uma corrente zonal ocorre pela
conversão de energia potencial do estado básico para a energia potencial da perturbação e
desta para a energia cinética da perturbação e este processo recebe a denominação de
instabilidade baroclínica (Palmén e Newton, 1969). Estas conversões de energia ocorrem
devido à presença de gradientes horizontais de temperatura. Como pode ser observado na
Figura 2.5b, os maiores gradientes ocorrem nas latitudes médias e, por esse motivo, a
instabilidade baroclínica é predominante nessa região.
Figura 2.5 Seção meridional (a) do vento zonal (ms
-1
) e (b) da temperatura do ar (K) para
diferentes latitudes no verão (DJF) no período de 1980 a 1987. Fonte: Holton, 1992, p.142.
Para estudar a instabilidade baroclínica tem-se utilizado modelos atmosféricos com o
objetivo de mostrar em que condições o escoamento pode ser estável ou instável
baroclinicamente. Por exemplo, o modelo de duas camadas (Holton, 2004) indica que o
escoamento é sempre estável para ondas mais curtas que o comprimento de onda
crítico
0
c
f
2
pL
σ
πδ= , onde δp é variação de pressão, σ o parâmetro de estabilidade estática
da atmosfera e f
o
o parâmetro de Coriolis. Para condições troposféricas típicas tem-se:
1313
smN1022
−−−
×≈σ
. Assim, com δp = 500 hPa e f
0
= 10
-4
s
-1
encontramos que 3000L
c
≈
km.
Para ocorrer ondas instáveis
2
T
2
U
λ
β
>
, onde U
T
representa o vento térmico, β é a variação
do parâmetro de Coriolis com a latitude e
( )
p
f
2
o
δσ
=λ
.
a)
b)
16
Com a teoria da instabilidade baroclínica foi pssível explicar o crescimento dos
cavados de onda em nível superior observados inicialmente por Bjerknes.
Em 1971, Petterssen e Smebye baseados nos estudos sinóticos de ciclones
extratropicais de outros autores e de duas tempestades por eles analisadas, evidenciaram
que a hipótese da ciclogênese estar associada à advecção de vorticidade ciclônica em
níveis superiores nem sempre era satisfeita. Assim, concluíram que outros mecanismos
deveriam influenciar o desenvolvimento dos ciclones extratropicais. Os ciclones associados
ao desenvolvimento de uma onda na superfície frontal gerada pela instabilidade baroclínica
e sem a influência de cavados em níveis superiores na sua fase inicial foram denominados
de tipo A e os formados pela influência da advecção de vorticidade ciclônica em níveis
superiores e pelo efeito a sotavento das montanhas (lee cyclogenesis), de tipo B. Maiores
detalhes sobre o mecanismo que atua na formação dos ciclones a sotavento das cadeias
montanhosas estão na seção 2.1.1.
Autores como Hoskins et al. (1985), Bluestein (1993) e McMurdie e Houze (2006)
mostraram que a formação ou a intensificação dos ciclones extratropicais podem estar
associadas à intrusão de ar estratosférico na troposfera. Um indicador dessa intrusão é a
vorticidade potencial isentrópica (VPI), que é uma quantidade conservativa (quando
considerado um escoamento adiabático e sem fricção), definida como o produto da
vorticidade absoluta pela estabilidade estática. O ar estratosférico como possuiu altos
valores de estabilidade estática, devido à ausência de movimentos convectivos e de
turbulência, contribui para que a VPI nesta região seja muito maior (em módulo) do que na
troposfera (McMurdie e Houze, 2006). Quando o ar estratosférico desloca-se para a
troposfera a coluna vertical deste ar, pelo efeito de stretching (alongamento da coluna),
tende a aumentar a vorticidade ciclônica, já que está adentrando numa região de menor
estabilidade. Desta forma, a VPI pode elucidar regiões favoráveis para a formação ou
intensificação de anomalia ciclônica na média e baixa troposfera.
17
2.1.1 Ciclogênese a Sotavento
Estudos realizados em diversas regiões do globo (Montanhas Rochosas - Hess e
Wagner, 1948; Alpes – Tibaldi et al., 1980, Buzzi et al., 1984; Andes – Gan e Rao, 1994)
mostram a influência da topografia na ciclogênese. A equação da vorticidade potencial
isentrópica (VPI) é bastante útil para avaliar os processos associados ao escoamento que
cruza uma barreira topográfica:
( )
p
fgVPI
∂
θ
∂
+ζ−=
θ
(2.2)
onde g é a aceleração da gravidade,
θ
ζ
a componente vertical da vorticidade relativa
isentrópica, f a vorticidade planetária e
p
∂
θ
∂
a estabilidade estática. Como nas latitudes
médias a vorticidade planetária é maior do que a relativa, a equação 2.2 pode ser
aproximada para (Bluestein, 1993):
p
fgVPI
∂
θ
∂
−=
(2.3)
Tipicamente, ∂θ/∂p ~ -10 K/100 hPa. Assim, o valor característico da VPI é da ordem:
O[VPI] ~ - (10 m s
-2
) (10
-4
s
-1
) (- 10K/100mb) ( 1kPa/ 10
3
kg m s
-2
m
-2
)
= 10
-6
m
2
s
-1
K kg
-1
= 1 PVU
onde PVU corresponde a unidade de vorticidade potencial. Uma vez que f é negativo no
Hemisfério Sul e positivo no Hemisfério Norte, a VPI possuirá o mesmo sinal de f. Como a
razão ∂θ/∂p tende a aumentar fortemente (em módulo) nas proximidades da estratosfera, o
módulo da VPI irá crescer o que facilita discernir o limiar entre a troposfera e a estratosfera
em termos da vorticidade potencial. Assim valores menores (em módulo) que ~1,5 PVU são
associados ao ar troposférico, enquanto valores maiores, ao ar estratosférico.
Antes de avaliar a equação da vorticidade potencial em escoamentos atravessando
uma barreira topográfica, é válido mencionar dois processos que em geral dominam as
variações da magnitude da vorticidade: a convergência ou divergência horizontal e o
alongamento ou encolhimento dos vórtices de ar. Os efeitos dos dois processos podem ser
observados na Figura 2.6. Nesta, a convergência implica em movimento ascendente e
alongamento da coluna atmosférica que, por sua vez, favorece o aumento da vorticidade
18
ciclônica, já a divergência implica num processo contrário. O ar que atravessa uma barreira
topográfica tende a formar uma coluna vertical no lado sotavento mais profunda que no topo
da barreira, assim propicia o desenvolvimento da vorticidade ciclônica.
Figura 2.6 a) Representação de movimentos ascendentes e subsidentes que conduzem,
respectivamente, ao alongamento e redução da coluna atmosférica e conseqüentemente ao
aumento ou redução da vorticidade ciclônica como visto em (b). Fonte Hoskins, 1997; pg
326.
Uma exemplificação teórica do impacto de uma barreira topográfica no escoamento
de oeste no Hemisfério Sul é apresentada Figura 2.7, que esquematiza na sua parte
superior a altura da coluna de fluído em função do eixo horizontal (eixo x) e na parte inferior
a trajetória esperada da parcela no plano x-y, de acordo com a equação 2.2. Supõe-se
inicialmente um escoamento com ζ
θ
=0. Como as isentrópicas (isolinhas de mesma
temperatura potencial θ) acompanham aproximadamente o contorno topográfico, tem-se um
deslocamento vertical destas no nível superior, nos arredores da elevação topográfica, que
implica em alongamento (stretching) vertical da coluna de ar no lado barlavento da barreira.
Assim, ∂θ/∂p diminui (em módulo), devido ao maior espaçamento entre as superfícies
isentrópicas, o que deixa a VPI menos negativa. Como mecanismo compensador surge uma
vorticidade relativa ciclônica (ζ
θ
<0 no Hemisfério Sul) para que haja conservação da VPI. A
curvatura ciclônica causa um deslocamento do escoamento em direção ao pólo, como
mostra o painel inferior da Figura 2.7. À medida que a coluna de fluido se aproxima do topo
da barreira, o espaçamento ∂p entre as superfícies isentrópicas ∂θ deverá diminuir, de modo
que a razão ∂θ/∂p deverá aumentar (em módulo) e, então, a VPI negativa (Hemisfério Sul)
tenderá a ficar mais negativa (aumenta em módulo). Isso significa que, do ponto de vista da
conservação, deverá surgir como mecanismo de compensação vorticidade relativa
anticiclônica. Portanto, anticiclones que se aproximam dos Andes são intensificados durante
este processo e ciclones perdem sua intensidade. A coluna de ar que adquire vorticidade
anticiclônica move-se para norte como mostrado no plano x,y da Figura 2.7. Quando as
parcelas cruzam a montanha e iniciam o deslocamento para regiões de menor altitude,
19
ocorre o efeito inverso, isto é, ∂θ/∂p deverá diminuir (em módulo) e, portanto, a VPI deverá
ficar menos negativa. Como conseqüência, deverá surgir vorticidade relativa ciclônica para
que haja conservação da VPI. Isso significa que imediatamente a leste dos Andes as
perturbações anticiclônicas deverão perder intensidade e as ciclônicas deverão ganhar
intensidade. Como a coluna de ar adquiriu vorticidade ciclônica as parcelas de ar serão
defletidas em direção ao pólo (Figura 2.7 painel inferior). Este processo é acentuado em
superfície quando distúrbios transientes em níveis médios cruzam os Andes. Um exemplo
deste processo é encontrado em Gan e Rao (1994). Entretanto, o ar que cruza os Andes,
independentemente da presença de distúrbios ciclônicos em níveis médios, também
contribuiu para a formação de baixas térmicas no noroeste da Argentina (através do
aquecimento por subsidência), que Seluchi et al. (2003) adotaram uma nova denominação
para estes sistemas que é baixas termo-orográficas. De acordo com Necco (1982a), os
sistemas termo-orgráficos não estão relacionados com as ciclogêneses extratropicais na
costa leste da América do Sul. O aquecimento por subsidência também contribuiu para as
ciclogêneses na costa sul da Argentina (Hoskins e Hodges, 2005).
Figura 2.7 Representação do escoamento de oeste sobre uma barreira topográfica com
altitude variando na direção horizontal (eixo x), no Hemisfério Sul. No painel superior é
apresentada a altura de uma coluna de fluido em função do eixo x, onde ζ
θ
indica a
vorticidade relativa isentrópica e θ a temperatura potencial. No painel inferior, tem-se a
trajetória de uma parcela no plano x,y. Adaptado de Holton, 2004; pg. 98.
De acordo com Buzzi et al. (1987) as ciclogêneses a sotavento podem apresentar
características distintas em diferentes regiões do globo devido às propriedades geométricas
dos complexos montanhosos, à orientação das montanhas com relação ao escoamento
atmosférico médio e a fatores de escala subsinótica. Já Tibaldi et al. (1990) mencionam que
as ciclogêneses a sotavento, independente da região de formação, têm algumas
características gerais como:
ζ
c
=
0
ζ
θ
<
0
ζ
θ
>
0
ζ
θ
<
0
ζ
θ
>
0
20
a. A ciclogênese orográfica raramente é um sistema primário, ou seja, está associada a um
cavado de escala sinótica pré-existente no lado barlavento da montanha e confinado
principalmente nos níveis médios e altos da troposfera, já a presença de um distúrbio pré-
existente em superfície não é necessária. Normalmente, o distúrbio ciclônico em níveis mais
elevados se desorganiza ao cruzar a cordilheira, mas se regenera no lado a sotavento;
b. O desenvolvimento da ciclogênese a sotavento começa antes da frente fria, associada ao
sistema pré-existente em níveis elevados, ter ultrapassado a cadeia montanhosa. Como a
topografia retarda a advecção fria para o lado a sotavento, neste desenvolve-se uma
anomalia térmica positiva.
O item a é ilustrado na Figura 2.8, que mostra a evolução temporal da estrutura
horizontal dos modos normais dos distúrbios baroclínicos na presença de uma montanha
alongada meridionalmente no Hemisfério Sul. Essa figura destaca alguns fatores
observados nas análises sinóticas como a pré-existência de um centro de baixa pressão
sobre o Pacífico, a desorganização do sistema sobre as montanhas e a regeneração da
baixa pressão a sotavento.
Bates (1990) simulou um evento de ciclogênese a sotavento das Montanhas
Rochosas com o modelo de mesoescala MM4 da Pennsylvania State University
(PSU)/National Center for Atmospheric Research (NCAR). A diferença marcante entre a
simulação com e sem topografia é a trajetória seguida pelo ciclone. Na simulação com
topografia, o ciclone se desintensifica sobre as montanhas, se reintensifica a sotavento, no
leste do Colorado, e segue para sul, em direção as Grandes Planícies. Na simulação sem
topografia, o ciclone seguiu uma trajetória mais zonal e não apresentou o período de
reintensificação. No final de 72 horas na simulação sem montanhas o ciclone situa-se ao
norte daquele do experimento com montanha.
Hayes et al. (1987) propuseram que a ciclogênese a sotavento das montanhas pode
ser resultado da superposição de uma onda permanente, formada pelo efeito da topografia,
e de uma onda baroclínica transiente. O escoamento de oeste, ao atingir uma montanha
com orientação norte-sul, produz uma onda estacionária com uma crista permanente sobre
a orografia e um cavado a sotavento. Quando um distúrbio ciclônico alcança a montanha,
enfraquece-se ao se superpor com a crista e adquire grandes taxas de crescimento ao se
superpor com cavado estacionário a sotavento.
21
Figura 2.8 Estrutura do modo de crescimento instável (função de corrente) na camada
inferior de um modelo de duas camadas quase-geostrófico no sentido oeste-leste. Os seis
mapas correspondem a tempos diferentes da evolução do modo baroclínico. A linha
pontilhada representa os Andes e as letras L e H os sistemas de baixa e alta pressão,
respectivamente. Figura adaptada de Buzzi et al., 1987; pg 102.
Nas latitudes médias do Hemisfério Sul não há cadeias de montanhas comparáveis,
em termos de extensão zonal, às do Hemisfério Norte. Um complexo orográfico de destaque
é a cordilheira dos Andes que se estende ao longo de toda a costa oeste da América do Sul
(de 12
o
N a 55
o
S). Os Andes apresentam maior extensão zonal (~500 km) e altura (~4000 m)
entre 10
o
-30
o
S. Nos extratrópicos, a cordilheira torna-se mais estreita (~200 km de largura) e
mais baixa (~2000 m de altura), porém é nesta região, em ~35
o
S, que se localiza o maior
pico dos Andes, o Aconcágua com 6962 m. Embora os Andes possua dimensão zonal
menor do que a das cadeias montanhosas do Hemisfério Norte, também interage com os
sistemas transientes em níveis superiores alterando tanto a magnitude como a trajetória.
a
b
c
d
e
f
22
A influência da cordilheira dos Andes no escoamento de oeste que atinge a América
do Sul foi investigada por Satyamurty et al. (1980) através de simulações com um modelo
barotrópico de equações primitivas. Foram realizadas cinco simulações com diferentes
perfis de vento que mostraram que a topografia gera uma onda de Rossby estacionária em
níveis médios cujo cavado situa-se sobre o Brasil e a crista sobre os Andes (Figuras 2.9 a-
e). Uma ilustração da interação da onda estacionária com o distúrbio ciclônico em superfície
é apresentada na Figura 2.9 f.
Figura 2.9 Altura geopotencial em 500 hPa simulada por um modelo barotrópico: a) após
dois dias de simulação e com vento zonal uniforme U=10ms
-1
; b) após dois dias de
simulação e com U=20ms
-1
; c) após dois dias de simulação e com o vento zonal médio
climatológico; d) após sete dias de simulação e com o vento zonal médio climatológico; e)
após trinta dias de simulação e com o vento zonal médio climatológico. A linha pontilhada
indica o eixo do cavado. Fonte: Satyamurty et al. (1980), pgs. 515-519. f) Exemplo do efeito
da topografia andina no escoamento de oeste e interação com um distúrbio ciclônico em
superfície na costa leste da América do Sul. Fonte: http://www-
das.uwyo.edu/~geerts/cwx/notes/chap12/pot_vort.html.
f)
a) b)
c) d)
e)
23
Gan e Rao (1994) estudaram a influência dos Andes nos distúrbios transientes de
oeste através de campos de correlações cruzadas com dados de altura geopotencial não
filtrados e filtrados com passa alta. A análise de correlação da altura geopotencial não
filtrada usando um ponto de grade base a sotavento dos Andes (45
o
S, 70
o
W) mostrou em
baixos níveis um padrão de onda que se propaga para leste e sofre efeitos orográficos, isto
é: distorções nas isolinhas de correlação sobre a barreira topográfica e intensificação e
alongamento, em direção ao equador, do centro de máxima correlação a sotavento.
Segundo Buzzi et al. (1987) o aumento da escala meridional do centro de máxima
correlação estaria relacionado com o encolhimento ou alongamento vertical da coluna de
fluido do distúrbio transiente que sobe e desce uma montanha, respectivamente (teoria da
conservação da VPI – Figura 2.7a). Já Gan e Rao (1994) explicaram o alongamento das
isolinhas em direção ao equador associando à explicação de Buzzi et al. (1987) o efeito da
interação do distúrbio transiente com o cavado estacionário gerado pelos Andes (ver Figura
2.9). Nos níveis superiores (300 hPa) o padrão de onda manteve uma trajetória zonal e
mostrou um pequeno alongamento no sentido NW-SE quando as isolinhas de correlação
cruzavam os Andes, o que indicou o efeito da crista estacionária, gerada pela topografia, na
circulação de altos níveis. Buscando remover a influência dos sistemas de baixa-freqüência
dos dados não filtrados, os autores repetiram as análises para os dados filtrados. Neste
caso, o padrão de onda é melhor definido e, similar aos dados não filtrados nota-se, em
baixos níveis, distorção nas isolinhas de correlação e alongamento para norte do centro de
máxima correlação. Nos níveis superiores (300 hPa) os distúrbios também apresentaram as
mesmas características obtidas com os dados não filtrados.
As características do padrão de onda em baixos níveis obtidas por Gan e Rao (1994)
são similares às da Figura 2.8 (adaptada para o Hemisfério Sul), que mostra os modos
normais obtidos por Buzzi et al. (1987) com a teoria quase-geostrófica para um escoamento
interagindo com montanha. Porém, uma diferença refere-se à intensidade dos centros de
altas e baixas, que na solução dos modos normais possuem a mesma intensidade,
enquanto na análise de correlação, diferente. Segundo Gan e Rao (1994) a diferença existe
porque o modelo de Buzzi et al. (1987) é linear, enquanto a atmosfera é altamente não
linear.
Ao correlacionar a altura geopotencial entre 1000 e 300 hPa, Gan e Rao (1994)
mostraram que os distúrbios exibem uma inclinação vertical para oeste de cerca de ¼ do
comprimento de onda, similar à teoria das ondas baroclínicas (Charney, 1947). Os autores
concluíram que a interação dos distúrbios baroclínicos com a cordilheira dos Andes pode ser
o fator responsável pela ciclogênese a sotavento da montanha.
24
Gan (1992) estudou dois casos de ciclogêneses na América do Sul: uma que se
formou ao longo de uma frente fria sobre a Argentina e outra associada a um cavado em ar
superior sobre o oceano Pacífico que se deslocou para leste atingindo o Uruguai. No
primeiro caso, o principal mecanismo para a ciclogênese foi a instabilidade baroclínica,
caracterizada pela conversão de energia potencial do estado básico em energia cinética da
perturbação. A contribuição dos Andes foi indireta, ou seja, alterando a trajetória do sistema
através da interação com a onda estacionária gerada pelo efeito topográfico. No segundo
caso, observou-se um enfraquecimento do vórtice ciclônico ao aproximar-se dos Andes,
mas que se regenerou após cruzar a montanha (próximo à costa uruguaia), ao entrar em
fase com o cavado permanente gerado pela topografia. O desenvolvimento deste ciclone
também mostrou efeitos baroclínicos como inclinação do sistema para oeste com a altura,
deslocamento para leste e conversão de energia potencial do estado básico em energia
cinética da perturbação. O estudo destas duas ciclogêneses mostrou que tanto a
instabilidade baroclínica quanto o efeito orográfico contribuem para formação de ciclones no
leste da América do Sul.
Segundo Vera et al. (2002) as ciclogêneses no sudeste da América do Sul ocorrem a
cerca de 1000 km de distância dos Andes e isto indicaria que a cordilheira não possui
contribuição direta nesses sistemas. O estudo de Vera et al. (2002) diferencia-se do de Gan
e Rao (1994) por avaliar apenas as perturbações ciclônicas embebidas no jato subtropical
(~30
o
S) no inverno entre 1979 a 1993, enquanto Gan e Rao (1994), todos os sistemas
transientes sem distinção de estação do ano entre 1977 a 1979. Além disso, estes estudos
se diferenciam pelas metodologias empregadas.
O estudo de Vera et al. (2002) mostrou que a maioria das perturbações (baixas frias
e altas quentes) em níveis superiores (300 hPa) não são afetadas pelos Andes quando se
deslocam para leste, entretanto as perturbações em baixos níveis (850 hPa) mostram uma
migração abrupta em direção ao equador a sotavento das montanhas, similar à Gan e Rao
(1994). Isso resulta no desacoplamento do setor leste do cavado em altos níveis e o
distúrbio em superfície, com conseqüente enfraquecimento do sistema em superfície. Já
próximo à costa leste da América do Sul, em ~35
o
S, o distúrbio em níveis superiores pode
favorecer o desenvolvimento de uma anomalia ciclônica em superfície se encontrar
condições propícias na baixa troposfera como advecção quente e convergência de umidade.
Estas condições foram identificadas próximo à costa leste do Uruguai por Vera et al. (2002),
que também notaram uma intensificação do distúrbio em superfície associada ao JBN de
norte, proveniente da região amazônica para as latitudes médias (~35
o
S - 60
o
W). De acordo
com Campetella e Vera (2002) a presença de um fraco distúrbio ciclônico no sudeste da
América do Sul favorece a intensificação do JBN a leste dos Andes em direção a tal região.
Este jato transporta calor e umidade, favorecendo a intensificação do distúrbio ciclônico que,
25
por sua vez, contribui para a intensificação e sustentação do jato. Assim, a cordilheira dos
Andes, ao canalizar o JBN para latitudes médias, atuaria indiretamente nas ciclogêneses na
costa sudeste da América do Sul. O calor transportado pelo JBN contribuiu para baixar a
pressão em superfície intensificando a convergência, já a umidade transportada favorece a
ocorrência de precipitação, com conseqüente liberação de calor latente que aquece a coluna
atmosférica intensificando os movimentos verticais e, assim, contribui para redução de
pressão na superfície. Estes processos foram confirmados por Vera et al. (2002) através da
análise das equações da vorticidade em 925 hPa e da termodinâmica em 500 hPa. A
primeira equação mostrou que o termo de divergência é o principal fator do desenvolvimento
de vorticidade ciclônica em baixos níveis na costa sudeste da América do Sul. Já a segunda,
que a liberação de calor latente pelos eventos de precipitação é o principal mecanismo para
intensificar os movimentos verticais no setor leste do ciclone. Seluchi e Saulo (1998) através
de simulações numéricas de um estudo de caso também identificaram estes processos
como importantes no rápido aprofundamento de um ciclone sobre o sudeste da América do
Sul. Além disso, quando o sistema foi simulado sem a inclusão da topografia no modelo, os
autores observaram um ciclone mais fraco na superfície do que na simulação com os
Andes.
A influência do JBN a leste dos Andes na formação de ciclones na costa leste da
América do Sul também foi identificada por Mendes et al. (2007), através da análise de
composições de campos atmosféricos, durante a ocorrência de ciclones no período de 1979
a 2003. Os autores mencionam que os Andes possuem um papel duplo no desenvolvimento
dos ciclones: primeiro por canalizar o ar quente e úmido de origem tropical para as latitudes
médias da América do Sul no período pré-ciclogenético e, segundo, por induzir vorticidade
ciclônica a sotavento das montanhas, quando cavados de altos níveis que se deslocam do
Pacífico em direção ao Atlântico cruzam os Andes.
Miky Funatsu et al. (2004) estudaram uma ciclogênese entre 8 e 10 de julho de 1996
na costa do Uruguai. Os autores observaram que a advecção de vorticidade ciclônica em
níveis superiores, gerada pelo vórtice ciclônico (cutoff low) que transpôs a barreira
topográfica, juntamente com a advecção quente de temperatura em baixos níveis,
promovida pelo transporte de ar quente da região tropical pelo JBN a leste dos Andes, foram
os elementos decisivos para a ocorrência da ciclogênese. Ao passar pela cordilheira (dia 08
às 00 UTC), o vórtice ciclônico em níveis superiores enfraquece ao entrar em fase com a
crista estacionária induzida pela montanha, mas no lado a sotavento se intensifica ao
encontrar o cavado estacionário. Como a topografia andina favoreceu a intensificação da
anomalia térmica em superfície e a advecção de vorticidade ciclônica em médios/altos
níveis, os autores classificaram a ciclogênese como um caso de ciclogênese a sotavento.
26
Jusevicius (1999) estudou o mesmo ciclone que Miky Funatsu et al. (2004), porém
através de experimentos numéricos, com e sem a presença dos Andes, num modelo de
área limitada. No caso em que a barreira topográfica foi removida tanto o vórtice ciclônico
em níveis médios quanto o sistema em superfície prosseguiram do oceano Pacífico em
direção ao continente sem desintensificar e permaneceram com estrutura barotrópica
equivalente.
Inatsu e Hoskins (2004) fizeram diferentes experimentos numéricos com o Hadley
Centre Atmospheric Model (HadAM3) no Hemisfério Sul para estudar os storm tracks (região
de distúrbios ciclônicos embebida no jato de latitudes médias, Blackmon et al., 1977;
também definida como região de máxima variância na altura geopotencial na média e alta
troposfera relacionada a distúrbios com períodos de cerca de uma semana, Trenberth,
1991). Num dos experimentos, os Andes foram excluídos e os resultados mostraram menor
atividade ciclônica na costa leste da América do Sul, indicando que o efeito topográfico
contribui na formação dos sistemas nessa região.
27
2.1.2 Influência da Liberação de Calor Latente, da TSM e dos Fluxos Turbulentos de
Superfície na Ciclogênese
Segundo Sanders e Gyakum (1980), Tor Bergeron foi o primeiro a observar que
alguns ciclones desenvolviam-se mais rapidamente e com maior intensidade do que a
maioria. Então, este autor denominou de ciclones bombas ou ciclones explosivos aqueles
sistemas que apresentavam uma redução na pressão de no mínimo 24 hPa dia
-1
(chamado
número de Bergeron) na região onde desenvolvia seus estudos (~60
o
N). Sanders e Gyakum
(1980), a fim de identificar os ciclones com rápido desenvolvimento originados em qualquer
latitude redefiniram o número de Bergeron (N
B
) para N
B
= {24 hPa [sen(ϕ)/sen(60º)]}dia
-1
,
onde φ corresponde a latitude.
Na década de 50, os modelos numéricos de previsão do tempo quase-geostróficos
falhavam em simular casos de ciclogêneses explosivas. Isto despertou a atenção dos
meteorologistas para a influência da liberação de calor latente (Danard, 1964), apoiados na
seguinte idéia: uma região de aquecimento diabático pode proporcionar uma circulação
vertical com movimento ascendente na região de aquecimento e descendente nos
arredores, conseqüentemente favorecerá a ocorrência de tendência de vorticidade ciclônica
abaixo do aquecimento e anticiclônica acima deste. No caso de um sistema de tempo de
latitudes médias, em que o ar quente move-se em direção ao pólo e ascende até alcançar
seu nível de condensação, a liberação do calor latente reforçará a ascensão tendendo a
intensificar a vorticidade ciclônica em superfície (Hoskins, 1990). Somente a partir da
década de 60 que estudos numéricos de sensibilidade começaram a se proliferar a fim de
avaliar o impacto do aquecimento diabático nas ciclogêneses (Keyser e Uccellini, 1987).
Uccellini (1990) reviu vários estudos de caso de ciclogêneses rápidas no Hemisfério
Norte, onde observou que o início do rápido aprofundamento dos ciclones em superfície
coincide com o desenvolvimento de intensa precipitação na área que se estende do
nordeste ao norte e ao oeste do centro destes sistemas. A precipitação é importante para as
ciclogêneses no fato de que libera calor latente de condensação o que aquece a coluna
atmosférica.
A liberação de calor latente por condensação pode ser influenciada pelas trocas entre
a superfície e a atmosfera de fluxos turbulentos de calor latente e sensível. O papel destes
fluxos na ciclogênese vem sendo estudado por diversos autores (Nuss e Anthes, 1987;
Rogers e Bosart, 1991; Crescenti e Weller, 1992; Neiman e Shapiro, 1993; Zhang et al.,
1999 entre outros) e resultados de estudos numéricos de sensibilidade mostram que estes
fluxos sozinhos não geram ciclogênese, mas podem contribuir significativamente para o seu
desenvolvimento inicial (Kuo et al. 1991, Rogers e Bosart, 1991), antes da rápida redução
da pressão como no caso dos ciclones bombas (Bosart e Lin, 1984; Uccellini et al., 1987),
28
ou na fase de rápido aprofundamento (Kuo e Reed, 1988; Kuo e Low-Nam, 1990; Reed e
Simmons, 1991; Chang et al., 1996).
A ciclogênese explosiva resulta da interação da instabilidade baroclínica com
processos diabáticos de liberação de calor latente e fluxos turbulentos de calor latente e
sensível (Sanders e Gyakum, 1980; Uccellini, 1990; Rogers e Bosart, 1991, Wash et al.,
1992). Geralmente, a rápida intensificação dos ciclones extratropicais é observada sobre o
oceano, acima das correntes quentes e próxima a intensos gradientes horizontais de TSM
(Sanders e Gyakum,1980; Roebber, 1984 e Sanders, 1986).
Sanders e Gyakum (1980) mostraram que os ciclones bombas no Hemisfério Norte se
desenvolvem sobre uma grande variação de TSM, desde 0 a 23
o
C, indicando que os
ciclones extratropicais não são tão sensíveis à TSM como os ciclones tropicais. O mais
importante para os ciclones extratropicais é o contraste de temperatura entre a superfície
oceânica e o ar adjacente, pois intensas trocas de calor latente e sensível na direção mar-ar
são observadas quando o ar continental seco e frio passa sobre uma superfície oceânica
relativamente quente (Neiman e Shapiro, 1993). Esta troca é mais intensa no inverno,
estação em que o oceano encontra-se aquecido devido suas propriedades térmicas. De
acordo com Nuss e Anthes (1987) e McMurdie e Houze (2005), quando a transferência de
energia do oceano para a atmosfera é máxima no setor quente do ciclone, ajuda a fortalecer
o gradiente horizontal de temperatura deste sistema, o que aumenta o suprimento de
energia potencial disponível para ser convertida em energia cinética, processo que
intensifica o ciclone.
Com relação aos intensos gradientes de TSM, Sanders e Gyakum (1980) e Carlson
(1991) mencionam que estes podem induzir a baroclinia atmosférica em baixos níveis, o que
conseqüentemente pode iniciar uma ciclogênese. Uma descrição detalhada dos processos
físicos que favorecem o desenvolvimento de ciclones próximo a intensos gradientes de TSM
é dada por Cione e Raman (1995), que se basearam na análise de uma mesociclogênese
(escala horizontal de 140 km) costeira próxima a corrente do Golfo. Estes autores realizaram
quatro experimentos numéricos além do controle. Todas as simulações foram iniciadas com
condições atmosféricas homogêneas (vento, temperatura e umidade) em cada nível vertical,
mas com TSM real na fronteira inferior do modelo, que exibia um gradiente zonal na região
da corrente do Golfo com temperaturas inferiores a 16
o
C nas extremidades (oeste e leste) e
de ~23
o
C no núcleo. No experimento controle, após as primeiras horas de simulação, o
vento em baixos níveis se acelera do continente para as águas quentes da corrente do
Golfo. Após 12 h, uma região de convergência aparece sobre as águas mais quentes, que é
justamente a região dos intensos gradientes de TSM. A forçante diabática, associada à
transferência de fluxos turbulentos da superfície oceânica quente para a atmosfera mais fria,
é provavelmente o mecanismo responsável pelo padrão de convergência em baixos níveis.
29
A intensificação do meso-vórtice continua durante o período de 24 a 42 h de simulação, mas
a seguir se desintensifica em função da advecção de ar mais frio, localizado a leste do
intenso gradiente de TSM. No primeiro experimento de sensibilidade, os autores
intensificaram em 25% o gradiente de TSM da corrente do Golfo. Isso adiantou o início do
desenvolvimento do sistema, como resultado da intensificação em 27% dos fluxos de calor
latente simulados nas primeiras 36 h. Entretanto, só foi notada uma pequena intensificação
do sistema em relação ao controle. No segundo experimento, a remoção dos fluxos de calor
sensível implicou num sistema mais fraco nas primeiras 18 h de simulação, com 2,4 hPa a
mais na pressão central, e redução de 20% da velocidade do vento e vorticidade relativa na
superfície. Já no período de 24 a 42 h de integração, a intensidade do sistema foi similar ao
controle. No experimento em que os fluxos de calor latente foram removidos, o sistema
atrasou 18 h em relação ao controle e apresentou um decréscimo de 41% na intensidade do
vento e da vorticidade relativa na superfície. Este experimento mostrou que na ausência de
fluxos úmidos a mesociclogênese é afetada pela redução do transporte vertical de umidade
e subseqüente liberação de calor latente, que são os mecanismos responsáveis pela queda
de pressão na superfície (e, portanto, convergência em baixos níveis). No último
experimento, os fluxos de calor latente e os processos convectivos úmidos foram suprimidos
durante as 48 h de integração. Nessas condições, um sistema extremamente fraco se
desenvolveu 24 h após o da simulação controle, o que demonstrou a importância da
liberação de calor latente na formação do sistema.
O processo de formação rápida de um ciclone na costa leste dos Estados Unidos em
função do gradiente horizontal de temperatura entre o ar continental e oceânico foi descrito
por Carlson (1991). Inicialmente, o ciclone em superfície se origina associado à região de
advecção de vorticidade ciclônica num cavado em 500 hPa. A advecção quente no norte do
ciclone, proveniente da região da corrente quente do Golfo pelo giro ciclônico do sistema,
reduz a pressão na superfície, enquanto predomina advecção fria no setor sul do sistema e
próxima a linha costeira, proveniente da região continental. Como resultado, o ciclone se
desloca para norte paralelo à costa e à corrente do Golfo. Segundo o autor, esta análise e a
de outros sistemas na mesma região indicam que o grande contraste de temperatura pela
confluência do ar quente e úmido de origem oceânica com o ar frio continental mantém ou
intensifica um cavado na costa e o gradiente de temperatura na baixa troposfera.
Conseqüentemente, os ciclones tendem a se formar nesta zona de confluência e a migrar
ao longo do máximo gradiente de temperatura pelo efeito das fortes advecções fria e
quente.
Os trabalhos existentes sobre a influência dos fluxos de calor latente e sensível na
ciclogênese em geral mostram o setor do ciclone onde os fluxos são mais intensos e em que
fase da vida são mais importantes. Entretanto, o papel desses fluxos ainda não é totalmente
30
conhecido, pois alguns autores, como Bosart e Lin (1984), Uccellini et al. (1987), Atlas
(1987) e Neiman e Shapiro (1993), observaram que os fluxos de calor superficiais foram
essenciais para o desenvolvimento dos casos de ciclogênese explosiva, enquanto autores
como Kuo e Reed (1988), Kuo e Low-Nam (1990) e Reed e Simmons (1991) mostraram que
estes fluxos não foram essenciais em outros casos. A natureza contrastante desses
resultados pode ser relacionada a (1) uma grande variabilidade caso-a-caso, onde a
diferença de temperatura entre o oceano e a atmosfera no período pré-ciclogenético tenha
um relacionamento direto com o grau da influência dos fluxos de calor e umidade no
desenvolvimento da ciclogênese e/ou (2) a eficiência ou deficiência dos vários modelos de
parametrização da camada-limite que estão sendo empregados nos experimentos
numéricos (Uccellini, 1990).
Nuss e Anthes (1987) simularam um ciclone originado em ambiente baroclínico para
investigar os mecanismos físicos importantes na ciclogênese explosiva e como os
processos diabáticos modificam a taxa de desenvolvimento desse sistema. Os autores
observaram que pequenas alterações na estabilidade estática e no gradiente meridional de
temperatura produzem modificações significativas na taxa de aprofundamento do ciclone. A
presença de forte gradiente meridional de temperatura em baixos níveis (40
o
C 2000km
-1
) e
baixa estabilidade estática (um lapse rate médio de 6
o
C km
-1
) resultaram no rápido
desenvolvimento do ciclone. O modelo mostrou maior sensibilidade a pequenas mudanças
na baroclinia inicial do que nos processos físicos durante o desenvolvimento do sistema. A
inclusão da liberação de calor latente de condensação durante o desenvolvimento do ciclone
não foi determinante para o rápido aprofundamento, pois só modificou em 10% a taxa de
aprofundamento. Os fluxos de calor e umidade na superfície podem reduzir (-25%) ou
aumentar (+15%) a taxa de desenvolvimento do ciclone dependendo da distribuição espacial
que tiverem. A redução ocorre associada aos fluxos de calor latente e sensível direcionados
para o setor frio do ciclone, o que reduz os gradientes horizontais de temperatura do ar ao
longo das frentes quente e fria. Já na ausência destes, os gradientes são mais intensos o
que favorece a intensificação do ciclone. Num experimento em que a distribuição da
temperatura da superfície do mar esteve em fase com a onda térmica em baixos níveis,
ocorreram fluxos de calor e umidade em direção ao setor quente do ciclone, o que contribuiu
para a intensificação da baroclinia atmosférica e conseqüente intensificação do sistema.
Os efeitos dos fluxos de superfície num período de 24 e 48 h em sete ciclones que
se desenvolveram próximos à corrente do Golfo, no oeste do Atlântico Norte, foram
examinados por Kuo et al. (1991). As simulações de 48 h incluíram o desenvolvimento inicial
e o estágio de rápido aprofundamento dos ciclones, enquanto que as de 24 h apenas o
estágio de rápido aprofundamento. Os resultados dos experimentos de 24 h mostraram que
os fluxos não afetaram a taxa de aprofundamento dos ciclones, entretanto impactos
31
substanciais foram encontrados nas simulações de 48 h, o que levou à conclusão de que os
fluxos são importantes na fase prévia a de rápido aprofundamento dos ciclones.
Uma análise do ciclo de vida de um caso extremo de ciclogênese marinha
extratropical no oeste do Atlântico Norte entre 4 e 5 de janeiro de 1989 foi realizada por
Neiman e Shapiro (1993). Este evento atingiu ~936 hPa de pressão central e 60 hPa em 24
h de taxa de aprofundamento. A análise dos fluxos turbulentos de superfície às 00 UTC do
dia 4 de janeiro mostrou fluxo de calor sensível superior a 300 Wm
-2
,
direcionado da corrente
quente do Golfo para o setor quente do ciclone incipiente, e fluxo de calor latente maior do
que 1000 Wm
-2
. A soma dos fluxos turbulentos no setor quente do ciclone, no horário citado,
excedeu 1300 Wm
-2
e atuaram para reduzir a estabilidade seca e úmida. A máxima
transferência de energia para a atmosfera foi registrada às 18 UTC dia 4 de janeiro, quando
os fluxos de calor sensível e latente alcançaram taxas de 1000 e 1900 Wm
-2
,
respectivamente (Figura 2.10). Estes valores indicam fluxos de calor total (sensível +
latente) de ~3000 Wm
-2
, que, segundo os autores, é muitas vezes maior do que os valores
típicos destes fluxos em ciclones extratropicais. Os fluxos anômalos resultaram da
combinação de fortes velocidades do vento (30-40 ms
-1
) e da incursão de ar continental frio,
ao redor do centro do sistema, sobre a corrente quente do Golfo.
Figura 2.10 a) Pressão ao nível médio do mar (hPa), b) fluxos de calor sensível (Wm
-2
) e c)
fluxos de calor latente (Wm
-2
) registrados às 18 UTC do dia 4 janeiro de 1989 no oceano
Atlântico Norte oeste. Fonte: Neiman e Shapiro (1993).
Giordani e Caniaux (2001) realizaram três simulações com o objetivo de elucidar a
contribuição da TSM e dos fluxos turbulentos na dinâmica de um ciclone oceânico no
Atlântico Norte. No experimento de controle (EC), utilizaram a TSM real, que descrevia em
detalhes a frente oceânica associada à corrente do Atlântico Norte. As outras duas
simulações foram experimentos de sensibilidade, onde a frente da TSM foi removida e os
autores definiram campos de TSM uniforme, ora quente (EQ) e ora frio (EF), que
a b
c
32
corresponderam à temperatura média dos lados quente (~15
o
C) e frio (~3
o
C) da corrente do
Atlântico Norte, respectivamente. O EC simulou as descontinuidades da temperatura e do
vento nas regiões das frentes fria e quente. Já nos EF e EQ, a frente atmosférica
apresentou menor intensidade. No EF, a TSM fria induziu um decréscimo da advecção
quente na frente da perturbação e no setor atmosférico quente, comparado ao EC. Com
isso, a advecção térmica diferencial em ambos os lados da frente fria também decresceu e,
assim, reduziu a intensidade da frente fria. No EQ, a frente fria era quase inexistente, mas
do mesmo modo que no EF a TSM quente destruiu a advecção fria atrás da frente
atmosférica fria e, portanto, o gradiente horizontal de temperatura. Os fluxos de superfície
no EC desfavoreceram a intensificação do ciclone, pois a transferência mar-ar ocorreu no
setor frio do ciclone, enquanto que a ar-mar no setor quente, situação que enfraquece o
gradiente horizontal de temperatura. No EF, a atmosfera cedeu energia para o oceano,
enquanto que no EQ verificou-se um processo inverso. Por fim, os autores observaram que
o ciclone desenvolveu-se mais rápido quando simulado no caso de TSM quente do que no
caso de TSM real ou fria, resultado atribuído aos fortes fluxos de calor mar-ar durante o
estágio inicial do ciclone. Os autores também mencionaram a necessidade de outros
experimentos para elucidar a influência da TSM na ciclogênese como, por exemplo, avaliar
o impacto de gradiente de TSM mais intenso.
Poucos estudos avaliaram a influência da TSM e dos fluxos turbulentos de calor
latente e sensível em ciclogêneses no Hemisfério Sul. Sinclair (1995) menciona que a maior
freqüência de ciclogêneses nas costas leste da Austrália e da América do Sul parece estar
ligada às correntes oceânicas quentes nessas regiões, ou seja, a corrente leste australiana
e a corrente do Brasil, respectivamente. Vera et al. (2002) ao observarem que 60% dos
distúrbios ciclônicos de inverno (entre 1979 a 1993) se intensificaram sobre o oceano
Atlântico Sul, próximo à costa do Uruguai e do sul/sudeste do Brasil, sugeriram a possível
contribuição dos fluxos de calor latente e sensível como combustível para a ciclogênese.
Saraiva (1996) estudou uma ciclogênese entre 12 a 16 de julho de 1993 na costa do
extremo sul do Brasil através de simulação numérica com o modelo Regional Atmospheric
Modeling System (RAMS) na sua forma não-hidrostática. Um cavado em altos níveis
propiciou a ocorrência de um distúrbio ciclônico em superfície no nordeste da Argentina, que
se deslocou para leste. No dia 13 de julho, este sistema em superfície sofreu forte
intensificação sobre o litoral do Rio Grande do Sul devido ao seguinte processo: à medida
que o vento ciclônico advectava o ar continental frio para o oceano mais aquecido,
intensificava o gradiente vertical de temperatura e, conseqüentemente, os fluxos turbulentos
que, por sua vez, contribuíam para a liberação de calor latente, que foi decisiva para
intensificação do sistema, tornando-o efetivamente explosivo.
33
Dal Piva (2001) avaliou o impacto dos fluxos turbulentos de calor sensível, latente e
total (sensível + latente), bem como o da TSM, no desenvolvimento de um ciclone explosivo
na costa leste da América do Sul, entre 28 a 30 de maio de 1999, através de simulações
numéricas. O distúrbio ciclônico em superfície se iniciou sobre o norte da Argentina,
associado a um cavado em níveis superiores, e se intensificou sobre o oceano na costa do
Uruguai. No experimento em que o autor suprimiu os fluxos de calor total, a trajetória do
ciclone na fase de rápido aprofundamento foi pouco afetada, porém sua taxa de
aprofundamento passou de 22hPa 24h
-1
para 16hPa 24h
-1
. Este experimento mostrou
aumento da estabilidade estática e redução da disponibilidade de umidade, implicando em
menor liberação de calor latente. Ao suprimir apenas os fluxos de calor latente, a taxa de
aprofundamento do sistema aumentou para 18 hPa 24h
-1
. Este resultado indicou que os
fluxos de calor latente são mais importantes para o aprofundamento do sistema do que os
fluxos de calor sensível. Para avaliar a influência da TSM na ciclogênese, a simulação
controle com a TSM semanal (26/05/99 a 01/06/99) foi comparada à outra com TSM
climatológica do mês de maio. Comparada à TSM semanal, a TSM climatológica
apresentava anomalias negativas do sul do Brasil até a Argentina, o que reduziu em 40% e
50% os fluxos de calor sensível e latente, respectivamente, nos setores sul-sudeste e
nordeste do ciclone, resultando em sistema menos intenso do que na simulação com a TSM
semanal.
Três casos de ciclogêneses na costa leste da América do Sul (duas na costa do
Brasil e uma na costa do Uruguai) foram simulados por Oda (2005) alterando a TSM
observada e também suprimindo os fluxos de calor latente e sensível no modelo. Em geral,
os ciclones apresentaram menor intensidade quando simulados com TSM mais fria do que a
observada, em função da menor transferência de fluxos de calor latente e sensível para a
atmosfera. Conseqüentemente, nos experimentos em que estes fluxos foram desligados no
modelo, os ciclones também tiveram menor intensidade.
34
2.2 Circulação Oceânica no Atlântico Sul
A circulação oceânica de grande escala superficial no Atlântico Sul é mostrada na
Figura 2.11. Nesta, observa-se que a circulação é dominada por um giro subtropical
anticiclônico que é induzido pelo escoamento atmosférico. O giro subtropical é formado pela
corrente de Benguela, pelo ramo mais austral da corrente Equatorial Sul, corrente do Brasil
e corrente do Atlântico Sul. O limite sul do giro, localizado em ~42
o
S, é referido como frente
(ou convergência) Subtropical do Atlântico Sul e separa as massas de água subtropicais das
subantárticas. Mais ao sul (~50
o
S), o escoamento oceânico zonal caracterizado pela
corrente Circumpolar Antártica se bifurca em ~30
o
W originando as frentes Subantártica e
Polar.
Figura 2.11 Representação esquemática da circulação de grande escala na superfície do
Atlântico Sul. Fonte: Peterson e Stramma, 1991, pg. 3.
Ao sul da frente Subtropical, no lado oeste da bacia oceânica, encontra-se a corrente
das Malvinas, que se desloca para norte carregando águas frias da corrente Circumpolar
Antártica até encontrar a corrente do Brasil, que transporta águas quentes da corrente
35
Equatorial Sul e desloca-se em direção ao pólo ao longo da costa brasileira. Entre 36
o
-38
o
S,
a corrente do Brasil encontra-se com a das Malvinas formando uma região de fortes
gradientes de TSM denominada de confluência Brasil-Malvinas. Esta região possui forte
flutuação sazonal, movendo-se de 40º-46ºS durante o verão (Legeckis e Gorgon, 1982) para
30º-35ºS durante o inverno (Ciotti et al., 1995), e é caracterizada pela incursão da corrente
do Brasil em latitudes mais altas no verão e pela corrente das Malvinas em latitudes mais
baixas no inverno (Figura 2.12). Após as correntes do Brasil e das Malvinas confluírem, as
mesmas se afastam da costa e a corrente do Brasil desloca-se para sul, juntamente com o
escoamento de retorno da corrente das Malvinas, até que em ~46
o
S apresenta um giro de
retorno para latitudes mais baixas (Figura 2.11).
As águas da corrente do Brasil possuem temperatura de cerca de 20
o
C, enquanto
que as da corrente das Malvinas têm temperatura de cerca de 4
o
C, na porção mais austral,
e de 16
o
C perto da região de confluência com a corrente do Brasil (Piola e Matano, 2001). A
variação da TSM nestas duas correntes ao longo do ano é mostrada na Figura 2.12, através
da média mensal da TSM no Atlântico Sul calculada no período de 1982 a 2002 com os
dados mensais da Optimum Interpolation Sea Surface Temperature - OISST V2 (1
o
de
resolução horizontal) da NOAA (Reynolds et al., 2002). Já a Figura 2.13 apresenta a
magnitude média dos gradientes horizontais de TSM determinados através de:
(
)
2/1
2
j,i
y
2
j,i
x
j,i
TSMTSMTSM ∆+∆=∆
(2.4)
sendo:
( )
x2
TSMTSM
TSM
j,1ij,1i
j,i
x
∆
−
=∆
−+
e
( )
y2
TSMTSM
TSM
1j,i1j,i
j,i
y
∆
−
=∆
−+
(2.5)
onde ∆x e ∆y representam o espaçamento de grade.
Na Figura 2.13 é perceptível a presença de três áreas onde a magnitude dos
gradientes da TSM é maior: 1) entre 50
o
-35
o
S próximo à costa leste da América do Sul, 2)
entre as latitudes de 45
o
-40
o
S e as longitudes de 60
o
-20
o
W e 3) na latitude de 50
o
S, afastada
da costa, e estendendo-se pelas longitudes de 60
o
-30
o
W. A primeira deve-se à confluência
das correntes do Brasil e das Malvinas, a segunda à frente oceânica subtropical e a terceira
à frente subantártica, conforme o esquema apresentado na Figura 2.11. Na confluência
Brasil-Malvinas a magnitude dos gradientes da TSM varia em média de 0,012 a 0,014
o
C
km
-1
. Entretanto, Saraceno et al. (2004) mostraram, através de análises de pêntadas de
36
TSM entre 1987 a 1995, que os gradientes de TSM na região de colisão entre as correntes
do Brasil e das Malvinas podem atingir valores de até 0,12
o
C km
-1
. Ressalta-se que os
autores calcularam a magnitude dos gradientes em médias da TSM de cinco dias, enquanto
no presente estudo foram obtidas de dados médios mensais, que são mais suavizados.
Os fluxos de calor latente e sensível na interface mar-ar na região das correntes do
Brasil e das Malvinas são apresentados nas Figuras 3.2 e 3.3, respectivamente, do
Capítulo 3. Estes fluxos mostram uma variação sazonal com máxima transferência para a
atmosfera (fluxos positivos) no inverno. Na região da corrente do Brasil, próxima à costa do
sul/sudeste do Brasil, predominam fluxos de calor latente e sensível positivos ao longo do
ano com máximos de 120-140 Wm
-2
e 20-30 Wm
-2
, respectivamente, na estação fria. Na
região da corrente das Malvinas, os fluxos de calor latente também são positivos ao longo
do ano (máximos de 40-60 Wm
-2
no inverno), porém os fluxos de calor sensível são
positivos no inverno (0-10 Wm
-2
) e negativos no verão (-10 Wm
-2
). Nas Figuras 3.2 e 3.3
também é possível notar que a região de confluência das duas correntes no verão situa-se
na desembocadura do rio da Prata no Uruguai, enquanto que no inverno alcança o extremo
sul do Brasil. Portanto, ao longo do ano, na costa uruguaia são observados fluxos de calor
latente e sensível do mar para o ar menos intensos junto ao litoral decorrentes da corrente
das Malvinas e, a leste destes, fluxos mais intensos associados à corrente do Brasil. Assim,
esta região diferencia-se da costa brasileira e argentina, que estão sob influência apenas de
uma das correntes.
Em termos da contribuição dos fluxos de calor latente e sensível nas ciclogêneses da
costa leste da América do Sul, pode-se sugerir que as da costa sul/sudeste do Brasil sofram
maior contribuição destes em função das maiores taxas de transferência de energia para a
atmosfera, enquanto espera-se menor contribuição nas da costa argentina. A influência dos
fluxos turbulentos nas ciclogêneses no Atlântico Sul será investigada através de
experimentos numéricos apresentados no Capítulo 6.
37
Figura 2.12 Média mensal da TSM (
o
C) no Atlântico Sul calculada no período de 1982 a
2002 com os dados mensais da Optimum Interpolation Sea Surface Temperature - OISST
V2 (1
o
de resolução horizontal) da NOAA (Reynolds et al., 2002).
38
Figura 2.13 Média mensal da magnitude dos gradientes horizontais da TSM (
o
C km
-1
) no
Atlântico Sul no período de 1982 a 2002.
39
a) b) c)
2.3 Climatologia de Ciclones Extratropicais
2.3.1 Hemisfério Sul
A busca pelo conhecimento das regiões de formação, tempo de vida, trajetória e
distância percorrida pelos ciclones no Hemisfério Sul iniciou-se com técnicas manuais
baseadas na análise visual de mapas de pressão à superfície, como nos trabalhos de van
Lonn (1965) e Taljaard (1967).
van Lonn (1965) elaborou uma climatologia de ciclones no Hemisfério Sul com dados
coletados no período de julho de 1957 a março de 1958, onde obteve maior freqüência de
ciclogêneses entre 40
o-
45
o
S no inverno e primavera e, entre 45
o
-55
o
S no verão. No inverno
também foi notado um máximo secundário entre 25
o
-30
o
S. van Lonn observou que o
máximo de ciclogêneses nas latitudes médias coincidia com a freqüência dos sistemas
frontais.
Através de mapas de pressão ao nível médio do mar do período de julho de 1957 a
dezembro de 1958, Taljaard (1967) identificou maior ocorrência de ciclones em duas faixas
zonais no Hemisfério Sul: nas latitudes médias, entre 35
o
-55
o
S, com máximo nos arredores
de 45
o
S e redução nas proximidades do paralelo de 50
o
S, e nas cercanias do continente
antártico. O autor observou maior freqüência de ciclogêneses no inverno, principalmente
sobre a América do Sul subtropical, oceano Atlântico e noroeste do Pacífico Sul (Figura
2.14b).
Figura 2.14 Distribuição dos centros ciclônicos no período de julho de 1957 a dezembro de
1958 no a) verão (dezembro - março), b) inverno (junho - setembro) e c) estações
intermediárias (outubro – novembro e abril – maio). Fonte: Taljaard (1967).
Taljaard chama atenção para um máximo pronunciado de baixas fracas que
persistem durante o inverno próximo a 25
o
S, sobre o centro da América do Sul (Figura
40
2.14b), e ressalta que, embora alguns desses sistemas possam ser baixas térmicas outros
estariam associados à ciclogênese a sotavento dos Andes e aos cavados de nível superior
que se movem do Pacífico em direção ao Atlântico. Segundo o autor, este último também
pode favorecer o desenvolvimento de sistemas na costa leste da América do Sul em torno
de 25
o
S. Taljaard mostrou que a trajetória preferencial dos ciclones é para leste ou sudeste,
uma vez que os mesmos estão embebidos no cinturão de ventos de oeste.
Com o passar do tempo, surgiram novas metodologias para avaliar o comportamento
dos ciclones como, por exemplo, a utilização de imagens de satélite. Streten e Troup (1973)
foram uns dos pioneiros a utilizar esta metodologia, avaliando imagens de satélite de
novembro de 1966 a março de 1969 com o objetivo de elaborar uma climatologia sinótica
dos vórtices ciclônicos extratropicais no Hemisfério Sul. Foi observada maior freqüência de
vórtices próximo à 45
o
S, confirmando resultados prévios através de cartas sinóticas, como o
de Taljaard (1967). Os autores também notaram que o leste da América do Sul, o Pacífico
entre 180
o
-110
o
W e o Índico próximo a 85
o
E, em todas as estações do ano, foram regiões
preferenciais do desenvolvimento desses sistemas. Streten e Troup propuseram que a
combinação dos cavados de ar superior a leste dos Andes com o contraste térmico
produzido pela confluência das correntes do Brasil e das Malvinas possa explicar os
máximos ciclogenéticos na costa leste da América do Sul.
Os processos de monitoramento e rastreamento de ciclones através de mapas
sinóticos e imagens de satélite demandavam muito tempo, devido à natureza manual.
Atualmente este trabalho é facilitado pelo desenvolvimento de esquemas de rastreamento
automáticos. Estes esquemas podem ser aplicados para encontrar e rastrear baixas e altas
através da análise numérica operacional. A maior vantagem é a possibilidade de se utilizar
uma grande quantidade de informação e, em curto tempo, gerar resultados facilmente
comparáveis entre si.
Com o objetivo de verificar se o modelo de circulação geral da atmosfera da
Universidade de Melbourne reproduzia os ciclones extratropicais no Hemisfério Sul, nos
meses de janeiro (verão) e julho (inverno), Murray e Simmonds (1991b) utilizaram um
esquema automático (descrito em Murray e Simmonds, 1991a), baseado em mínimos de
pressão ao nível médio do mar, para detectar os sistemas. Os resultados obtidos foram
comparados com os de outros pesquisadores que utilizaram dados de reanálises para
identificarem os ciclones. Nas duas estações, Murray e Simmonds (1991b) notaram um
máximo de atividade ciclônica nos oceanos de latitudes altas, principalmente em torno de
60
o
S, além de grande densidade de sistemas na costa leste dos continentes, onde
ressaltaram a presença de um máximo no verão na costa leste da América do Sul, entre
20
o
-30
o
S. Algumas das características observadas nos ciclones simulados foram:
movimento para leste ou sudeste com maior velocidade nas latitudes médias, entre 40
o
-
41
50
o
S, em ambas as estações, atingindo no verão máximos de 10 a 11 ms
-1
e no inverno de
11 a 12 ms
-1
e ciclólise mais freqüente ao sul de 60
o
S. Murray e Simmonds comentam que
os resultados obtidos concordaram com a maioria das características dos ciclones
observadas em outros estudos. Entretanto, ressaltam que ocorreu uma diferença na
localização do máximo de atividade ciclônica (60
o
S) que nos demais estudos é identificada
em torno de 45
o
S.
Sinclair (1994) elaborou uma climatologia de ciclones extratropicais para o verão e
inverno no Hemisfério Sul, entre 1980 a 1986, através de um esquema automático que
identificava os sistemas através de mínimos de vorticidade relativa geostrófica obtida da
altura geopotencial de 1000 hPa. Esta metodologia identificou maior freqüência de ciclones
em torno da Antártica e próximo aos continentes, nas latitudes médias, principalmente no
inverno (Figura 2.15).
Figura 2.15 Densidade dos ciclones móveis no período de 1980 a 1986 no verão (a) e no
inverno (b). Fonte: Sinclair, 1994, pg. 2250.
Segundo Sinclair (1994), a maior densidade de ciclones nas proximidades do
continente antártico estaria relacionada ao efeito da topografia, que propicia a ocorrência de
ventos catabáticos que interagem com o contraste continente-oceano, favorecendo a
ciclogênese. O autor notou que ao norte de 40
o
S a maior freqüência de ciclones concentra-
se no leste da América do Sul e no Pacífico (próximo a 150
o
W) e a menor no oeste dos
continentes e que algumas dessas variações longitudinais provavelmente refletem o papel
das correntes oceânicas, pois condições quentes (frias) prevalecem na porção leste (oeste)
dos continentes. Algumas das características observadas na climatologia foram que os
42
ciclones em média se deslocaram para leste com uma pequena componente dirigida para
sul e que as maiores velocidades de deslocamento ocorreram próximo a 50
o
S, podendo
exceder a 15 ms
-1
no sul do oceano Índico ao longo do ano. Sinclair, ao comparar seu
estudo com o de Murray e Simmons (1991b), constatou duas diferenças: a primeira em
relação ao maior número de sistemas móveis detectados entre 45
o
-55
o
S, região onde
mínimos de pressão são suprimidos devido à sobreposição do intenso gradiente de pressão
em latitudes médias e, por isso, não são contabilizados por Murray e Simmons (1991b); e a
segunda referente à vantagem de identificar os sistemas no estágio inicial de formação.
Sinclair (1995) fez um novo estudo para os ciclones no Hemisfério Sul usando o
mesmo período de dados e metodologia empregados no seu artigo publicado em 1994. Os
resultados confirmaram como regiões ciclogenéticas a costa leste da Austrália e da América
do Sul, principalmente no inverno, e as regiões próximas à zona baroclínica associada com
as correntes de jato em altos níveis. No verão, os ciclones formam-se no cinturão de latitude
entre 40
o
-60
o
S, sendo o leste da Argentina e sudeste da África as regiões de maior gênese.
Nesta estação, o autor também notou a formação de muitos sistemas fracos no leste da
Austrália, Nova Zelândia e sul do Brasil. No inverno, os ciclones da costa leste da América
do Sul concentram-se em duas regiões: uma próxima a 30
o
S e outra a 45
o
S. Sinclair (1995)
reforça o que tinha mencionado no seu estudo anterior, ou seja, que a tendência dos
ciclones no inverno a se formarem nas costas leste da Austrália e da América do Sul deve
possuir contribuição das correntes oceânicas quentes nessas regiões. Porém, um fator
adicional na América do Sul é o transporte de umidade para o sul do Brasil pelo JBN a leste
dos Andes. Sinclair (1995) ressaltou que a gênese de sistemas na costa da Argentina
(~45
o
S) ocorre durante o ano todo, mas, como se localiza sobre as águas frias da corrente
das Malvinas, a transferência de energia do mar para a atmosfera não seria fator
determinante para a ciclogênese. Já os Andes parecem ter um importante papel no
desenvolvimento destes sistemas.
Uma climatologia dos ciclones extratropicais no Hemisfério Sul, no período de 1958 a
1997, foi elaborada por Simmonds e Keay (2000a) com dados da reanálise do NCEP e a
versão adaptada do esquema de Murray e Simmonds (1991a). Foi observada maior
freqüência de ciclogêneses ao norte de 50
o
S e de ciclólises ao sul desta latitude. A estação
preferencial de ocorrência dos sistemas é o inverno e a de menor ocorrência, o verão. Os
ciclones identificados apresentaram tempo de vida médio em torno de 3 dias; um
deslocamento médio de cerca de 2.315 km no inverno e de 1.946 km no verão e um raio
médio de cerca de 6
o
(diâmetro ≈ 1.300 km).
Hoskins e Hodges (2005) avaliaram a atividade ciclogenética no Hemisfério Sul, nas
quatro estações do ano, no período de 1958 a 2002, através da reanálise ERA-40 do
ECMWF e do esquema numérico de Hodges (1994). Assim como os outros pesquisadores,
43
também encontraram máximos de atividade ciclônica nos arredores da Antártica e latitudes
médias. Na costa leste da América do Sul identificaram três regiões ciclogenéticas: próximo
ao sul da Argentina, no Uruguai e próximo ao Trópico de Capricórnio na costa do Brasil.
Nesta última região obtiveram maior densidade de sistemas no verão. Os autores discutem
que as ciclogêneses na costa leste da América do Sul são influenciadas pelo jato subtropical
e que no sul do continente (~45
o
S) os distúrbios que se propagam do Pacífico ao cruzarem
os Andes se intensificam e favorecem a ocorrência de ciclogêneses. Além disso, sugerem
que os gradientes norte-sul de TSM contribuem com a grande baroclinia no Atlântico Sul e
que o JBN a leste dos Andes pode ser importante no transporte de umidade para o sudeste
da América do Sul. Com relação à variação sazonal das ciclogêneses no Hemisfério Sul,
identificaram o inverno como a estação de maior ocorrência e o verão a de menor.
A variabilidade dos ciclones extratropicais no Hemisfério Sul ao longo de 4 décadas
(1958-1997) foi documentada por Simmonds e Keay (2000b), que mostraram uma redução
no número de ciclones ao sul de 40
o
S e aumento ao norte desta latitude. Nas latitudes mais
altas o decréscimo do número de sistemas é acompanhado por ciclones mais intensos e
com maior dimensão. Segundo os autores, o número médio anual de ciclones entre 30
o
-
70
o
S decresceu cerca de 10% do início da década de 70 até o final da década de 90, o que
pode estar associado ao aquecimento anômalo reportado no Hemisfério Sul neste período.
Utilizando o mesmo algortimo de Murray e Simmonds (1991a) e a reanálise do
NCEP, Pezza e Ambrizzi (2003) estudaram a variabilidade dos ciclones extratropicais no
inverno austral do período de 1973 a 1996. Da mesma forma que Simmonds e Keay
(2000b), observaram uma redução do número de sistemas principalmente no final da
década de 70, devida à redução de muitos sistemas fracos e predomínio de sistemas com
maior intensidade. Em oposição a estes estudos, Sinclair et al. (1997) identificaram um
aumento do número de ciclones sobre os oceanos austrais durante a década de 80
utilizando um algoritmo que detecta mínimos de vorticidade relativa geostrófica em 1000
hPa obtidos da reanálise do ECMWF. Essa diferença nos resultados leva à questão de quão
sensitivos são os esquemas de tracking quando diferentes critérios são utilizados na
identificação dos ciclones. Além disso, diferentes conjuntos de dados e algoritmos são
fatores que podem desempenhar importante papel nos resultados finais. Um exemplo é o
estudo de Wang et al. (2006), que mostra diferenças nas climatologias de ciclones em
função de diferentes conjuntos de dados (ERA-40/ECMWF e R-1/NCEP).
Para o período de 1958 a 2001, Wang et al. (2006) compararam duas climatologias
de ciclones no globo: uma obtida a partir da reanálise do projeto ERA-40 do ECMWF
(Uppala et al., 2005) e outra com a do projeto R-1 do NCEP (Kalnay et al., 1996). Os
sistemas foram identificados através de mínimos de pressão ao nível médio do mar com o
44
algoritmo de Serreze (1995). No Hemisfério Norte, os autores observaram número similar de
sistemas nos dois conjuntos no norte da Europa e no leste da América do Norte, mas em
intensidade os ciclones nos oceanos extratropicais apareceram mais fortes na ERA-40. No
Hemisfério Sul, as maiores diferenças ocorreram nos oceanos extratropicais, uma vez que a
ERA-40 mostrou maior freqüência de sistemas fortes e menor de sistemas fracos em todas
as estações, além de uma tendência de ciclones mais intensos nos oceanos subtropicais
(30º-40ºS) na primavera e verão. Os autores mencionam que as diferenças encontradas
podem ser atribuídas à melhoria do sistema de assimilação de dados e a maior resolução do
modelo da ERA-40, pois diferenças na resolução dos modelos afetam aspectos dinâmicos e,
conseqüentemente, a ciclogênese. Além disso, diferentes resoluções espaciais também
implicam em diferenças na topografia e, portanto, em diferentes alturas utilizadas para
reduzir a pressão ao nível médio do mar. Essas diferenças levam a um bias no campo de
pressão ao nível médio do mar que pode afetar a climatologia de ciclones.
Pezza e Ambrizzi (2003) avaliaram a freqüência de ciclogêneses em anos de El Niño
e de La Niña no período de 1973 a 1996. Durante estes eventos o número total de sistemas
no Hemisfério Sul não diferiu dos anos neutros, porém foram encontradas diferenças na
densidade das regiões ciclogenéticas, isto é, anos de El Niño mostram maior freqüência de
sistemas sobre o Pacífico subtropical oeste, sul da Argentina e oceano Índico e redução em
outras regiões. Já nos anos de La Niña a maior freqüência de sistemas é registrada no
Atlântico subtropical e sul e sudeste da Austrália. Resultados similares foram obtidos por
Beu e Ambrizzi (2006).
A Tabela 2.1 apresenta um resumo das principais características dos ciclones
extratropicais no Hemisfério Sul baseado nos trabalhos citados nesta seção e em Hakin
(2005).
45
Tabela 2.1 Características dos ciclones extratropicais no Hemisfério Sul.
Descrição Características Referências
40º-55º S van Loon (1965)
35
o
-55
o
S Taljaard (1967)
45º-55º S Sinclair (1994, 1995)
45
o
S Streten e Troup (1973)
Região Preferencial à
Ciclogênese
Latitudes inferiores a
50
o
S
Simmonds e Keay (2000 a)
Latitudes superiores a
60
o
Murray e Simmonds (1991 b)
Sinclair (1997) Região Preferencial à
Ciclólise
Latitudes superiores a
50
o
Simmonds e Keay (2000 a)
Estação do Ano de
Maior Ocorrência
inverno
Taljaard (1967), Sinclair (1994,
1995), Simmonds e Keay (2000 a),
Hoskins e Hodges (2005)
1300 km Simmonds e Keay (2000 a)
Escala Horizontal
500-2500 km Hakin (2005)
Escala Vertical ~10 km Hakin (2005)
Tempo Médio de Vida 3 dias Simmonds e Keay (2000 a)
Trajetória leste ou sudeste
Taljaard (1967),
Sinclair (1994, 1995),
Simmonds e Keay (2000 a)
Distância Média
Percorrida
2.315 km no inverno
1.946 km no verão
Simmonds e Keay (2000 a)
Velocidade Média
11 – 12 ms
-1
no inverno
10 – 11 ms
-1
no verão
Murray e Simmonds (1991 b)
46
2.3.2 América do Sul
Necco (1982a) elaborou uma climatologia de ciclones na região entre 90
o
-360
o
W e
10
o
-55
o
S através da análise visual de mapas de linhas de corrente em superfície do Centro
Meteorológico dos Estados Unidos durante o ano de operação do GARP (Global
Atmospheric Research Program). Identificou como região fonte para o nascimento de
ciclones o sul de 35
o
S e oeste de 30
o
W, mas o autor também observou desenvolvimento de
sistemas em latitudes menores. Para os ciclones com origem em latitudes subtropicais,
Necco (1982 a,b) sugere a influência das circulações ciclônicas de centros frios e da
advecção de vorticidade ciclônica, ambas em níveis médios, do cavado estacionário a
sotavento dos Andes em níveis médios, das águas quentes da corrente do Brasil (ou de
regiões com anomalias positivas de TSM) e ainda de uma possível contribuição da
topografia próxima à costa sul/sudeste do Brasil. Necco (1982a) também verificou que a
depressão intermitente e semi-estacionária (baixas térmicas) a sotavento dos Andes, no
noroeste da Argentina, poucas vezes se relaciona com as ciclogêneses no rio da Prata. O
principal mecanismo de desenvolvimento de ciclones nesta região seria a presença de um
cavado em níveis superiores, como também propõem estudos recentes (Seluchi, 1995;
Seluchi et al. 2001; Vera et al., 2002). Necco (1982 a,b) observou que a maioria dos ciclones
na costa argentina deve-se à regeneração de sistemas provenientes do Pacífico que são
barrados a barlavento dos Andes. O autor também menciona que a presença de anomalias
positivas de TSM na costa argentina possa ser outro fator que influencie o desenvolvimento
de sistemas nessa região.
Através de imagens de satélite do período de 1980 a 1986, Satyamurty et al. (1990)
elaborarem uma climatologia dos vórtices ciclônicos em superfície na região entre 15
o
-60
o
S
e 30
o
-70
o
W. Os autores obtiveram uma freqüência de 100 sistemas por ano, que aumentou
em 25% no evento de El Niño de 1983. Também foi notada maior ocorrência de vórtices
ciclônicos no verão seguido do inverno. Estes sistemas apareceram com maior freqüência
nas proximidades de 50
o
S e na costa uruguaia e do sul/sudeste do Brasil. A análise de
cartas sinóticas de superfície mostrou que a velocidade média anual dos vórtices é de 11
ms
-1
, mas que estes sistemas são mais rápidos no inverno (13 ms
-1
) e lentos no outono (9
ms
-1
). Os autores discutiram que o desenvolvimento de vórtices ciclônicos em superfície
ocorrem quando na média troposfera aparecem vórtices ciclônicos transientes, que se
deslocam do Pacífico em direção ao Atlântico, com vorticidade maior ou igual a -5x10
-5
s
-1
.
Também foi verificado que os sistemas em 500 hPa favorecem principalmente o
desenvolvimento em superfície próximo à região costeira ao sul de 25
o
S.
47
Gan e Rao (1991) analisaram 14.600 cartas sinóticas, do período de janeiro de 1979
a dezembro de 1988, na região entre 15º-50
o
S e 30
o
-90
o
W, para elaborarem uma
climatologia de ciclogêneses. Esta climatologia mostrou máxima freqüência sazonal no
inverno (31) e mínima no verão (21), ou seja, inversa a de Satyamurty el al. (1990). Isto
provavelmente deve-se ao fato de Satyamurty el al. (1990) utilizarem imagens de satélite o
que não permite distinguir o nível vertical das ciclogêneses e, portanto, podem ter incluído
na climatologia sistemas de nível superior (Gan e Rao, 1991). Na climatologia de Gan e Rao
(1991) a máxima freqüência mensal de ciclogêneses ocorre em maio (13) e mínima em
dezembro (7) e, também, há uma variabilidade interanual das ciclogêneses com maior
número de ocorrência nos anos de El Niño (1983 e 1987). Neste estudo foram identificadas
duas regiões ciclogenéticas (Figura 2.16): uma sobre o Golfo de São Matias (42,5ºS e
62,5ºW), com máximos no verão, e outra sobre o Uruguai (31,5ºS e 55ºW), com máximos no
inverno. Uma sugestão de Gan e Rao (1991) é que o máximo no Uruguai estaria associado
ao efeito dos Andes juntamente com a instabilidade baroclínica e no Golfo de São Matias
somente à instabilidade baroclínica. Porém, em estudos posteriores (Gan, 1992; Gan e Rao,
1994) mostraram que as ciclogêneses no sul da Argentina também possuem influência do
efeito dos Andes e que no Uruguai podem ser originadas por distúrbios ciclônicos em altos
níveis que se deslocam do Pacífico e que interagem com a onda topográfica estacionária
gerada pelas montanhas.
Figura 2.16 Distribuição anual da freqüência de ciclogêneses na América do Sul. Fonte Gan
e Rao (1991), pg. 119.
48
Em termos de variabilidade interanual, Satyamurty et al. (1990) e Gan e Rao (1991)
obtiveram maior ocorrência de ciclones na América do Sul em anos de El Niño. Segundo
Magaña e Ambrizzi (2005), em anos de El Niño há intensa atividade convectiva no Pacífico
tropical central e leste que desencadeia ondas de Rossby quase estacionárias (com número
de onda 3, 4 ou 5) em direção ao pólo na troposfera superior. Em geral, estas ondas
apresentam uma circulação anticiclônica sobre o Pacífico tropical central, uma circulação
ciclônica ao sul deste e um escoamento anticiclônico sobre o sudeste da América do Sul.
Por conservação de massa, a estrutura em baixos níveis é inversa à dos altos níveis, ou
seja, no sudeste da América do Sul predominaria circulação ciclônica. A conexão entre o
oceano Pacífico e a América do Sul foi denominada por Mo e Ghil (1987) de Pacific – South
America Pattern (PSA), que em português pode ser chamada de Pacífico – América do Sul
(PAS). No sudeste da América do Sul, em anos de El Niño, o padrão PAS desencadeia uma
anomalia ciclônica em baixos níveis, favorecendo a convergência de umidade,
principalmente a transportada pelo JBN a leste dos Andes e também a proveniente do
Atlântico Sul pelo ramo oeste do anticiclone Subtropical do Atlântico Sul. A maior
disponibilidade de umidade daria maior suporte ao desenvolvimento de ciclogêneses nesta
região.
Sinclair (1996) estudou a distribuição e o ciclo de vida das ciclogêneses na América
do Sul e comparou seus resultados com os de Gan e Rao (1991). A climatologia de Sinclair
utilizou dados do ECMWF no período de 1980 a 1994 e incluiu todos os sistemas com
tempo de vida superior a dois dias. Sinclair (1996) obteve a mesma localização da região
ciclogenética no Uruguai identificada em Gan e Rao (1991), porém a região ciclogenética na
Argentina apareceu deslocada para sul, entre 45
o
-50
o
S, concordando mais com a de
Satyamurty et al (1990). Além disso, obteve uma terceira região ciclogenética de fraca
intensidade próxima a 25
o
S na costa do Brasil. Sinclair observou que, incluindo todos os
sistemas detectados na região em estudo, não se obtinha um ciclo anual pronunciado com
máximos no inverno como notado por Gan e Rao (1991), porém, analisando individualmente
as regiões ciclogenéticas, se identificava a existência de uma estação preferencial. Similar
ao estudo de Gan e Rao (1991), o máximo de atividade ciclônica no Uruguai foi bem
definido no inverno, mas também apresentou grande intensidade na primavera, e na
Argentina ocorreu no verão, o que atribuiu à localização dos máximos nos ventos de oeste.
Na Argentina, o estudo de Sinclair superestimou o número de sistemas identificados no de
Gan e Rao (1991), pois como a climatologia destes autores foi baseada em mínimos de
pressão, muitos sistemas móveis são suprimidos, devido à sobreposição do intenso
gradiente de pressão em latitudes médias, e isto contribuiu para diferenças no ciclo anual.
49
A situação sinótica média, entre 1980 e 1984, conducente ao desenvolvimento de
ciclones no sudeste da América do Sul (20
o
-35
o
S) foi estudada por Seluchi (1995), que
mostrou que os ciclones se desenvolvem associados a perturbações ciclônicas frias na
média troposfera e que, em geral, aumentam de intensidade com a altura. Isso é um
indicativo de que as ciclogêneses em superfície podem estar associadas à passagem de
baixas frias (cutoff lows – Seluchi,1995). Segundo o autor, a perturbação em níveis médios
responsável pela ciclogênese seria detectável até cinco dias antes do surgimento do
sistema em superfície, através de um cavado de onda longa que se desloca do Pacífico em
direção a América do Sul, próximo a 35
o
S. Seluchi (1995) também notou que as
ciclogêneses de verão diferem ligeiramente das de inverno, em função da presença de
cavados de onda mais curta na média troposfera e mais rasos, os quais não propiciam
perturbações ciclônicas em superfície desde o Pacífico, isto é, as mesmas só surgem na
costa leste da América do Sul. Este resultado é similar ao de um estudo para os Estados
Unidos, que mostra que os ciclones associados às ondas longas em níveis superiores são
mais comuns no inverno e primavera, enquanto os associados às ondas curtas, no verão
(Eagleman, 1985). Através de simulações com um modelo quase-geostrófico, Gan (1992)
mostrou para o setor da América do Sul e oceanos adjacentes que as ondas com
comprimentos entre 230 e 1000 km são instáveis apenas no verão, enquanto as mais longas
do que 1200 km são mais instáveis no inverno. Isto mostra que no inverno a formação de
ciclones é associada às ondas de grande escala, ao passo que no verão existe a
possibilidade de se formarem associados a ondas com comprimento menor do que 1000
km.
Uma climatologia de ciclones entre 120º-360
o
W e 70
o
S-0
o
, no período de 1948 a
2003, foi elaborada por Mendes (2006) a partir de mínimos de pressão ao nível médio do
mar. Diferente dos estudos anteriores, Mendes (2006) não identificou claramente as regiões
ciclogenéticas na costa leste da América do Sul, apenas mostrou uma área de grande
densidade que se estende do sul do Brasil ao sul da Argentina. Os ciclones foram mais
freqüentes no inverno (35) e menos no verão (28). No entanto, o tempo de vida dos ciclones
exibe fraca sazonalidade, com média de 3,07 dias no inverno e 3,03 no verão. O inverno
é a
estação do ano em que os ciclones percorrem as maiores distâncias (em média 1553
km) e a primavera as menores (em média 1228 km). Mendes et al. (2007) discute que o
transporte de umidade para o norte da Argentina pelo JBN a leste dos Andes é intenso
desde um dia antes da ciclogênese, sendo um fator importante para seu
desenvolvimento. Desta forma, os Andes teriam uma influência dupla nas ciclogêneses:
canalizando o JBN e forçando circulação ciclônica a sotavento.
50
Com base na revisão das climatologias de ciclogêneses no Hemisfério Sul e na
América do Sul, as principais características dos sistemas que se desenvolvem na costa
leste da América do Sul são sumarizadas na Tabela 2.2.
Tabela 2.2 Características dos ciclones extratropicais na costa leste da América do Sul.
Descrição Características Referências
25
o
S e 45
o
S Taljaard (1967)
25
o
S, 30
o
S e 45
o
S Necco (1982 a,b)
31,5
o
S e 42,5
o
S Gan e Rao (1991)
25
o
S, 30
o
S e 45
o
S Sinclair (1994, 1995, 1996)
Região Preferencial à
Ciclogênese
25
o
S, 30
o
S e 45
o
S Hoskins e Hodges (2005)
verão Satyamurty et al. (1990)
inverno Gan e Rao (1991), Mendes (2006)
Estação do Ano de
Maior Ocorrência
Similaridade entre as
estações
Sinclair (1996)
Tempo Médio de Vida 3 dias Mendes (2006)
Distância Média
Percorrida
1553 km no inverno
1228 na primavera
Mendes (2006)
13 ms
-1
no inverno
9 ms
-1
no outono
Satyamurty et al. (1990)
Velocidade Média
6 ms
-1
no inverno
4,7 ms
-1
na primavera
Mendes (2006)
Os trabalhos citados, em geral, identificaram três regiões favoráveis à gênese de
ciclones na costa leste da América do Sul (sul/sudeste do Brasil, Uruguai e sul da Argentina)
e sugriram mecanismos que podem propiciar tais sistemas. Estes trabalhos também
mostram muitas similaridades nos mecanismos que geram as ciclogêneses na costa
sul/sudeste do Brasil e no Uruguai. Assim, a Tabela 2.3 sintetiza os mecanismos que podem
desencadear ciclogêneses nestas duas regiões e na Tabela 2.4 os que favorecem a
ocorrência de sistemas no sul da Argentina. Ressalta-se que muitos estudos mencionam a
interação de alguns mecanismos, porém nas tabelas os mesmos são citados de forma
independente.
51
Tabela 2.3 Mecanismos que podem propiciar ciclogêneses na costa sul/sudeste do Brasil e
na costa do Uruguai de acordo com estudos prévios referenciados no texto.
Mecanismos Referências
Cavados em níveis superiores que se
deslocam do Pacífico em direção ao
Atlântico
Taljaard (1967),
Streten e Troup (1973),
Necco (1982 a,b),
Satyamurty et al. (1990),
Gan (1992), Gan e Rao (1994),
Seluchi (1995), Seluchi et al.
(2001), Vera et al. (2002)
Baixas frias em níveis superiores que se
deslocam do Pacífico em direção ao
Atlântico
Necco (1982 b), Seluchi (1995),
Jusevicius (1999), Vera et al.
(2002), Miky Funatsu et al. (2004)
Níveis
Superiores
Influência do Jato Subtropical
(regiões de divergência)
Necco (1982 a,b), Sinclair (1995),
Hoskins e Hodges (2005)
Influência do calor e umidade
transportados pelo jato de baixos níveis a
leste dos Andes
1
Sinclair (1995), Jusevicius (1999),
Vera et al. (2002), Miky Funatsu et
al. (2004), Hoskins e Hodges
(2005), Mendes (2006),
Mendes et al. (2007)
Influência do calor e umidade
transportados pelo anticiclone semi-
permanente do Atlântico Sul*
Seluchi (1995)
*este mecanismo não foi transcrito na
revisão bibliográfica
Níveis
Baixos
Influência das zonas de instabilidade
frontal
van Loon (1965), Gan (1992),
Seluchi et al. (2001)
Efeito a sotavento da topografia do
sul do Brasil
Necco (1982 a,b)
Topografia
Interação de distúrbios transientes com o
cavado estacionário gerado pelos Andes
Necco (1982b),
Gan (1992), Gan e Rao (1994)
Influência das águas quentes da Corrente
do Brasil nos sistemas ao norte de 40
o
S
Necco (1982b), Sinclair
(1994,1995), Saraiva (1996), Vera
et al. (2002)
Influência do gradiente produzido pela
confluência Brasil-Malvinas
Streten e Troup (1973),
Saraiva (1996)
Anomalias positivas de TSM Necco (1982 b), Dal Piva (2001)
TSM
2
Influência do gradiente produzido entre a
temperatura na superfície continental e
oceânica
Saraiva (1996)
1
A umidade que é fornecida às ciclogêneses pelo JBN e pelos fluxos de calor latente pode liberar calor latente no processo de
precipitação e, assim, contribuir para a intensificação dos sistemas (Seluchi, 1995; Seluchi e Saulo, 1998; Vera et al., 2002).
2
A influência dos fluxos turbulentos de calor latente e sensível na ciclogênese ocorrem em função do gradiente vertical de
temperatura entre a superfície oceânica e o ar adjacente, portanto depende da TSM e da temperatura do ar adjacente.
52
Tabela 2.4 Mecanismos que podem propiciar ciclogêneses na costa sul da Argentina de
acordo com estudos prévios referenciados no texto.
Mecanismos Referências
Cavados em níveis superiores que se deslocam do
Pacífico em direção ao Atlântico
Taljaard (1967),
Streten e Troup (1973),
Necco (1982 a,b),
Gan (1992), Gan e Rao (1994)
Hoskins e Hodges (2005)
Efeito a sotavento dos Andes nas latitudes ~45
o
S
Necco (1982 a,b), Gan (1992),
Gan e Rao (1994), Sinclair
(1995), Hoskins e Hodges (2005),
Mendes (2006),
Mendes et al. (2007)
Influência do Jato Subtropical
Sinclair (1996),
Hoskins e Hodges (2005)
Anomalias positivas de TSM Necco (1982 b)
53
2.4 Esquemas Numéricos de Identificação e Rastreamento (Tracking) de Ciclones
Como já mencionado, um dos primeiros pesquisadores a utilizar um método objetivo
na detecção de ciclones foi Williamson (1981), mas seu algoritmo envolvia muito formalismo
matemático. Uma rotina mais simples foi desenvolvida por Lambert (1988), que definia a
existência de um ciclone quando um ponto de grade apresentava o menor valor de altura
geopotencial em 1000 hPa do que os oito pontos de grade vizinhos. A idéia básica do
método de Lambert (1988) foi usada na construção de outros algoritmos (Bell e Bosart,1989;
Alpert at al.,1990; Murray e Simmonds, 1991a; e Sinclair, 1994), que ao longo do tempo
incorporaram melhorias nos procedimentos de identificação e rastreamento dos ciclones.
O algoritmo de Murray e Simmonds (1991a) identifica os sistemas ciclônicos através
de mínimos de pressão atmosférica ao nível médio do mar. Inicialmente, os dados são
interpolados para uma grade estereográfica polar (por conveniência computacional e
também para evitar a convergência dos meridianos em altas latitudes) e, após, para uma
maior resolução através de uma função polinomial bicúbica. O procedimento de identificação
das baixas é similar ao dos algoritmos mencionados anteriormente, ou seja, cada valor de
pressão é comparado com os pontos de grade vizinhos. No entanto, o esquema inclui um
segundo procedimento que é a busca pelos pontos de grade nos quais o laplaciano
horizontal da pressão seja maior do que os pontos vizinhos e maior do que um valor positivo
previamente especificado. O primeiro procedimento permite identificar sistemas intensos,
enquanto o segundo sistemas mais fracos. Em latitudes médias, muitos ciclones transientes
estão sobrepostos a intensos gradientes meridionais de pressão e, portanto, muitas vezes
as isóbaras não se fecham e os ciclones são apenas cavados em superfície, o que impede a
identificação pelos procedimentos previamente descritos. Um critério alternativo aplicado
pelos autores para identificar estes sistemas é a busca por um ponto de inflexão no campo
de pressão, o que corresponde a um mínimo no gradiente de pressão (e a um valor nulo do
laplaciano). Entretanto, Murray e Simmonds (1991a) mencionam que a vorticidade relativa
seria melhor para identificar tais sistemas, uma vez que esta variável mede a rotação média
das parcelas de fluidos. A segunda parte do esquema numérico corresponde ao tracking dos
mínimos de pressão, que é realizado através de uma estimativa da velocidade de
deslocamento do sistema. Esta estimativa utiliza uma velocidade climatológica e a
velocidade de deslocamento do próprio sistema num intervalo de tempo passado (entre t e t-
∆t). Com estas informações são realizadas estatísticas para determinar a possível
velocidade de deslocamento do sistema, que é utilizada para estimar a sua posição no
tempo futuro. Posteriormente, é realizada uma busca pelo valor mínimo na vizinhança do
ponto de grade que se supõe ser a nova posição.
54
Sinclair (1994) adaptou o esquema de Murray e Simmonds (1991a) para identificar
sistemas ciclônicos através de mínimos de vorticidade relativa geostrófica computada em
1000 hPa, pois segundo o autor a vorticidade relativa apresenta as seguintes vantagens em
relação à pressão atmosférica:
1. como a vorticidade relativa mede a rotação de um fluido, representa melhor os sistemas
com rotação do que a pressão atmosférica;
2. a vorticidade permite identificar os sistemas de latitudes médias que não apresentam
centros com isóbaras fechadas. Assim, algoritmos que usam esta variável não necessitam
de critérios adicionais para identificar tais sistemas;
3. a vorticidade localiza a posição exata dos sistemas;
4. a vorticidade identifica os sistemas desde a fase inicial, enquanto os algoritmos que
utilizam a pressão só identificam os sistemas quando as isóbaras se fecham.
Um melhor detalhamento dos itens 3 e 4 segue abaixo de acordo com Sinclair
(1994). A Figura 2.17a mostra o padrão de pressão correspondente a uma região de
vorticidade geostrófica ciclônica com circulação estacionária. Quando um fraco gradiente de
pressão, com pressão mais baixa no sul é adicionado à situação da Figura 2.17a o mínimo
de pressão (representado pela letra L) terá sua posição ligeiramente deslocada para sul,
mas a vorticidade pouco será modificada em termos de circulação e posição (Figura 2.17b).
Se o gradiente de pressão adicionado na Figura 2.17b for duplicado, aumentará o
deslocamento do mínimo de pressão em direção ao pólo (Figura 2.17c). Entretanto, se
triplicado, o padrão de pressão inicial desaparece e torna-se apenas um cavado (Figura
2.17d), porém o centro de circulação ciclônica permanece quase inalterado. Segundo
Sinclair (1994), esta situação final é característica dos distúrbios móveis, especialmente no
estágio inicial de desenvolvimento em latitudes médias. Como estes sistemas são
representados por isóbaras abertas, não mostram uma depressão no campo de pressão, o
que dificulta a identificação pelos algoritmos baseados nesta variável. Portanto, os
algoritmos que usam pressão atmosférica e não incluem um critério adicional para identificar
tais sistemas tendem a suprimir ciclogêneses nas latitudes médias, entre 45
o
-55
o
S, e a
favorecer ciclogêneses intensas ao sul de 60
o
S onde os gradientes de pressão são mais
fracos.
55
Figura 2.17
Ilustração da relação entre a vorticidade relativa e a pressão atmosférica
representadas no plano cartesiano no Hemisfério Sul: (a) pressão correspondendo a uma
região de circulação estacionária com vorticidade negativa (intervalo das isolinhas é de 1
hPa); (b) o mesmo que em (a), mas com a adição do efeito do vento geostrófico de oeste. A
localização do mínimo de vorticidade é marcada com um ponto, enquanto que a do mínimo
de pressão com a letra L. (c) e (d) representam o mesmo que em (b), mas com o efeito
duplicado e triplicado do vento de oeste, respectivamente. No último painel o mínimo de
pressão não existe e o intervalo das isolinhas é de 2 hPa. Fonte: Sinclair,1994, p. 2242.
De acordo com Sinclair (1994, 1995, 1997) o uso da vorticidade relativa também
apresenta algumas desvantagens:
1. a vorticidade é sensitiva a erros de análise, ou seja, dados errôneos de geopotencial
(para os algoritmos que utilizam a vorticidade relativa geostrófica) ou das componentes
horizontais do vento (para os algoritmos que utilizam, por exemplo, a vorticidade relativa
calculada com o vento a 10 m de altura) acarretam erros no campo da vorticidade;
56
2. a intensidade da vorticidade é dependente da resolução horizontal dos dados, isto é,
quanto menor o espaçamento de grade, maior será o valor da vorticidade (em módulo). Isto
faz com que o limiar de vorticidade usado para detectar os ciclones seja variável de acordo
com o espaçamento de grade. Além disso, grades com maior resolução horizontal permitem
que um maior número de sistemas sejam resolvidos.
3. a vorticidade pode incluir zonas de cisalhamento alongadas que não são associadas a
uma estrutura ciclônica típica. Por exemplo, os centros próximos a 40
o
S e 171
o
W e 52
o
S e
171
o
W na Figura 2.18 são parte de uma zona estreita de vorticidade ciclônica
provavelmente contida numa frente. Entretanto, as zonas frontais são freqüentemente locais
de ciclogênese.
Figura 2.18 Pressão ao nível médio do mar e vorticidade menor do que -2 x 10
-5
s
-1
as 00
UTC do dia 1º de agosto de 1984. Os mínimos de vorticidade estão marcados com X e o
mínimo associado com um centro fechado de pressão está identificado com a letra C. Fonte:
Sinclair (1994), p. 2243.
O algoritmo de Sinclair (1997), inicialmente calcula a vorticidade relativa geostrófica
em 1000 hPa e, posteriormente, a suaviza com o método de Cressman (1959). Este
procedimento remove ruídos dos dados, o que evita a geração de centros espúrios de
vorticidade (Sinclair,1997) e tende a uniformizar o campo desta variável em zonas de
cisalhamento alongadas, regiões onde aparecem vários centros com mínimos de
vorticidade. Além disso, em direção aos pólos, a distância entre dois pontos de grade é
menor e isso permite resolver um maior número de sistemas que normalmente encontram-
se muito próximos uns dos outros, portanto neste caso a suavização é crucial para eliminar
os sistemas mais fracos. Os procedimentos seguintes deste algoritmo são similares ao de
Murray e Simmonds (1991a).
57
3 CAPÍTULO 3
Simulação Climática
3.1 Introdução
Estudos climáticos para a América do Sul foram realizados com diferentes MCRs.
Druyan et al. (2002) utilizaram resultados do MCG da NASA Goddard Institute for Space
Studies (GISS) como condições inicial e de fronteira no MCR da GISS/Columbia University
Center for Climate Systems Research para estudar as condições climáticas no outono dos
anos de 1985 e 1997. Um importante resultado obtido foi a simulação do deslocamento
meridional do máximo de precipitação da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) sobre o
norte do Brasil nos dois anos. Misra et al. (2003) utilizaram o modelo espectral regional
desenvolvido por Juang e Kanamitsu (1994) com 80 km de resolução espacial, aninhado ao
modelo do Center for Ocean-Land-Atmosphere Studies (COLA), para avaliar a estação do
verão. Os resultados obtidos mostraram que o MCR simulou melhor a precipitação e a
circulação atmosférica sobre os setores tropical e subtropical da América do Sul do que o
MCG/COLA. Alves et al. (2005) compararam simulações (1971-2000) com o MCG
ECHAM4.5 e com o modelo regional espectral do NCEP aninhado ao ECHAM4.5
procurando avaliar a distribuição de chuva no norte do nordeste do Brasil. Para o total de
chuva, entre fevereiro a maio sobre a região em estudo, o ECHAM4.5 apresentou um bias
seco, enquanto o MCR um bias úmido. Já no setor leste da área em estudo, o MCR mostrou
melhor desempenho do que o MCG. Chou et al. (2005) avaliaram a previsão sazonal de
precipitação do modelo Eta aninhado ao MCG do Centro de Previsão de Tempo e Clima do
Brasil (CPTEC). O modelo Eta representou adequadamente os sistemas de precipitação de
grande escala sobre a América do Sul tais como a ZCIT e a Zona de Convergência do
Atlântico Sul (ZCAS). No entanto, os totais sazonais de precipitação foram muito
superestimados quando comparados às observações. As áreas com maiores erros
localizaram-se ao longo das costas norte e nordeste da América do Sul e sobre os Andes.
Um MCR que vem sendo bastante utilizado em estudos climáticos na América do Sul
é o RegCM. Este modelo teve sua primeira geração desenvolvida na década de 80 pelo
National Center for Atmospheric Research – Pennsylvania State Universtity (NCAR-PSU), a
partir do Mesoescale Model versão 4 - MM4 (Pal et al., 2007). Atualmente o RegCM
CAPÍTULO 3
58
encontra-se na versão 3 (RegCM3) e com núcleo dinâmico muito similar ao do MM5 (Grell et
al., 1994), exceto por ser hidrostático.
Validações da precipitação e da temperatura do ar simuladas com o RegCM3 na
América do Sul foram realizadas por Seth e Rojas (2003), Rocha (2005), Fernandez et al.
(2006) e Pal et al. (2007) e sobre o oceano Atlântico Sul por Reboita et al. (2006) e Pal et al.
(2007).
As características médias de 10 janeiros (1991-2000) sobre a América do Sul foram
investigadas por Fernandez et al. (2006) com os MCRs RegCM3 e Eta. No RegCM3, os
autores utilizaram o esquema de Grell para a parametrização da convecção profunda, já que
testes iniciais mostraram melhores resultados do que com o esquema de Anthes-Kuo, como
também obtido por Rocha (2005). Fernandez et al. (2006) observaram que o RegCM3
subestima tanto a precipitação como a temperatura do ar em quase toda a América do Sul,
mas representa a distribuição espacial muito próxima da observação. Numa simulação mais
longa e contínua, Pal et al. (2007) notaram que no verão o RegCM3 com o esquema
convectivo de Emanuel simula razoavelmente bem a intensidade (com um pequeno bias
seco) e o padrão espacial de precipitação sobre a América do Sul e oceanos adjacentes,
onde é aparente um máximo de precipitação na Amazônia, característica do período de
monção (Vera et al., 2006), e condições secas no nordeste do Brasil. Com relação à
distribuição espacial da temperatura do ar sobre o continente, Pal et al. (2007) mostraram
que o RegCM3 é cerca de 1
o
a 2
o
C mais frio na bacia amazônica e mais quente no norte da
Argentina e Paraguai na mesma proporção. Já no oceano, as simulações de Pal et al.
(2007) indicaram um bias quente (~1
o
C) na região do Atlântico Sul, onde a precipitação
associada à Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) é subestimada.
Rocha (2005) comparou como os esquemas convectivos de Grell (Grell, 1993), com
dois fechamentos (Arakawa-Schubert - GAS e Fritsch-Chappell - GFC), e o de Anthes-Kuo
(Anthes, 1977) simulam a precipitação sobre a América do Sul nos verões austrais
(dezembro-janeiro-fevereiro) de 1990 e 1998. Seus resultados mostraram que os menores
erros relativos para a precipitação, desde os trópicos até os extratrópicos da América do Sul,
foram obtidos com o esquema de GFC, que também simulou o padrão espacial de
temperatura mais próximo do observado, embora apresentando um erro sistemático frio que
Rocha (2005) atribuiu à parametrização da corrente descendente úmida neste esquema.
Normalmente, esta corrente transporta ar mais frio e seco da média troposfera para baixos
níveis impondo o resfriamento de camadas mais próximas à superfície como relatado por
Giorgi et al. (1993b). Já como o esquema de Anthes-Kuo não parametriza a corrente
descendente, simulou temperaturas maiores do que as observadas (Rocha 2005).
59
Os resultados de uma simulação contínua (10 anos) do RegCM3 sobre o Atlântico
Sul foram avaliados por Reboita et al. (2006). Tanto no verão quanto no inverno, as
distribuições espaciais da precipitação e da temperatura do ar simuladas foram muito
similares às das reanálises do NCEP e ECMWF. No entanto, o RegCM3 apresentou um bias
seco, principalmente durante o verão na região da Zona de Convergência do Atlântico Sul
(ZCAS; Kodama, 1992), próximo à costa do sul e sudeste do Brasil. Característica também
observada nas simulações de Cuadra (2005) empregando o esquema de GFC. Este autor
observou um erro sistemático frio nas simulações, que sobre o oceano Atlântico Sul,
próximo à costa sudeste do Brasil, atingiu valores entre 2
o
e 3
o
C.
Fernandez et al. (2006) mostraram, para a América do Sul no verão (10 janeiros),
que o RegCM3 simula a alta da Bolívia mais fraca e deslocada para sul em relação à
reanálise do NCEP. Tal deslocamento seria conseqüência da menor liberação de calor
latente sobre a Amazônia (associada à menor taxa de precipitação) e maior sobre os Andes
centrais. Entretanto, o cavado do nordeste, corrente abaixo da alta da Bolívia, foi simulado
em posição similar à obtida na climatologia observada. Em 850 hPa, tanto o jato de baixos
níveis (JBN) a leste dos Andes como os ventos de nordeste no setor oeste do anticiclone
subtropical do Atlântico Sul (ASAS) simulados pelo RegCM3 foram menos intensos, similar
ao obtido por Seth e Rojas (2003) na simulação de um evento de El Niño e outro de La Niña
com o RegCM3. Segundo Fernandez et al. (2006), diferenças entre o padrão da circulação
simulada e da observada contribuem para a subestimativa de precipitação na ZCAS.
A fim de verificar o impacto da especificação da TSM na variabilidade interanual de
precipitação sobre o sudeste da América do Sul, Cuadra e Rocha (2007) compararam 10
simulações de verão (DJF) iniciadas e dirigidas por condições iniciais e de fronteira laterais
idênticas e diferentes TSM’s. Um conjunto de simulações utilizou a TSM média mensal
observada e outro a anomalia persistida do mês de novembro. Os resultados indicaram que
a utilização de TSM persistida sobre o Atlântico Sul afeta pouco a variabilidade interanual
das anomalias de temperatura do ar e da precipitação sobre o setor continental da América
do Sul, ou seja, não adiciona novas fontes de erro às climatologias sazonais obtidas com o
RegCM3.
Como a maioria das simulações climáticas apresentadas concentraram-se na
avaliação de MCRs sobre a parte continental da América do Sul, pouco se sabe do
desempenho destes modelos sobre o oceano (Reboita et al., 2006; Pal et al., 2007). Além
disso, avaliações sobre o oceano apresentam um desafio adicional devido à incerteza das
análises (Yu et al., 2004a; Quartly et al. 2007). Portanto, o objetivo deste capítulo é discutir
as características regionais da circulação atmosférica sobre o Atlântico Sul simuladas pelo
RegCM3. No período de análise, entre 1990 a 1999, serão estimados os erros sistemáticos
60
do RegCM3 antes de investigar seu desempenho na simulação de sistemas transientes, ou
seja, na simulação de ciclones.
Inicialmente, apresenta-se uma descrição dos processos físicos inseridos no RegCM3
e, após, das características da simulação e dos dados utilizados para validar a mesma. Na
seqüência são mostrados os resultados.
3.2 Regional Climate Model (RegCM)
O RegCM (Pal et al., 2007) é um modelo de área limitada, hidrostático, compressível,
de equações primitivas e em coordenada vertical sigma. As equações são discretizadas no
modelo através do método de diferenças finitas na grade B de Arakawa-Lamb. Para
integração no tempo, o RegCM3 utiliza um esquema split-explicit, que resolve a dinâmica
dos modos de gravidade mais rápidos usando passos de tempo menores do que nas
demais componentes do modelo. O RegCM3 também possuiu um algoritmo para reduzir a
difusão horizontal na presença de intensos gradientes de topografia (Giorgi et al., 1993 a,b).
Para aplicação em estudos climáticos, várias parametrizações físicas foram
incorporadas no RegCM ao longo de suas versões. A Tabela 3.1, adaptada de Pal et al.
(2007), lista a evolução destas parametrizações bem como dos esquemas dinâmicos nas
sucessivas versões do modelo.
Tabela 3.1 Descrição dos esquemas físicos e dinâmicos nas diferentes versões do RegCM.
Adaptada de Pal et al., 2007.
RegCM1 RegCM2 RegCM2.5 RegCM3
Primeiras
documentações
Dickinson et al. (1989)
Giorgi e Bates (1989)
Giorgi et al. (1993 a,b) Giorgi e Shields (1999) Pal et al. (2007)
Dinâmicas
MM4
Anthes et al. (1987)
MM5 (hidrostático)
Grell et al. (1994)
MM5 (hidrostático)
Grell et al. (1994)
MM5 (hidrostático)
Grell et al. (1994)
Transferência
Radiativa
CCM1
Kiehl et al. (1987)
CCM2
Briegleb (1992)
CCM3
Kiehl et al. (1996)
CCM3
Kiehl et al. (1996)
Camada Limite Deardorff (1972) Holtslag et al. (1990) Holtslag et al. (1990) Holtslag et al. (1990)
Superfície
Continental
BATS 1a
Dickinson et al. (1986)
BATS 1e
Dickinson et al. (1993)
BATS 1e
Dickinson et al. (1993)
SUBBATS
Giorgi et al (2003)
Precipitação
Convectiva
Anthes-Kuo
Anthes (1977)
Grell (1993)
Anthes (1977)
Zhang e MacFariane
(1995)
Grell (1993)
Anthes (1977)
Grell (1993)
MIT (Emanuel, 1991)
Precipitação
Resolvível
Implícita
Giorgi e Bates (1989)
Explicita
Hsie et al. (1984)
SIMEX
Giorgi e Shields (1999)
SUBEX
Pal et al. (2000)
Aerossóis e
Quimica
Não disponível Não disponível
Qian e Giorgi (1999)
(não incluía poeira)
Solmon et al. (2006)
Zakey et al. (2006)
61
Para descrever os processos de interação solo-planta-atmosfera, o RegCM3 utiliza o
Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS - Dickinson et al., 1993). O BATS descreve
o papel da vegetação e a sua interação com o solo nas trocas turbulentas de momento,
energia e vapor d’água entre a superfície e a atmosfera. Atualmente, o BATS possui uma
camada de vegetação, uma de neve e três camadas de solo com diferentes profundidades:
uma camada superficial com 10 cm de espessura, a zona de raízes (com espessura
variável, de acordo com o tipo de vegetação) e uma camada de solo profundo (com 3 m de
profundidade). Além disso, considera 20 tipos de vegetação que se encontram descritas em
Elguindi et al. (2004). O ciclo hidrológico é obtido através de equações de previsão do
conteúdo de água nas três camadas de solo. Finalmente, os fluxos de calor, vapor d’água e
momento na superfície são calculados em função dos coeficientes de arrasto obtidos pela
teoria da similaridade aplicada à camada superficial. Os transportes turbulentos de calor,
momento e umidade na camada limite planetária (CLP) resultam do produto entre o
gradiente vertical destas variáveis e o coeficiente de difusão vertical turbulenta (Holtslag et
al., 1990).
Para a determinação da transferência radiativa na atmosfera, o RegCM3 utiliza a
mesma parametrização do NCAR Community Climate Model (CCM3 - Kiehl et al., 1996),
que calcula separadamente as taxas de aquecimento e os fluxos na superfície para a
radiação solar e para a radiação na faixa do infravermelho, sob condições de céu claro e
nublado. Os cálculos de transferência radiativa consideram os efeitos dos gases dióxido de
carbono (CO
2
), vapor de água (H
2
O) e ozônio (O
3
) no infravermelho e dos gases CO
2
, H
2
O,
O
3
e oxigênio molecular (O
2
)
para radiação de onda curta. O esquema inclui também os
efeitos dos gases de efeito estufa (óxido nitroso - NO
2
, metano - CH
4
e clorofluorcarbonos -
CFCs), aerossóis atmosféricos e água de nuvem.
O RegCM3 considera dois esquemas para o tratamento dos processos úmidos na
atmosfera: um para a convecção em cumulus profundo (escala de subgrade) e outro para a
precipitação que é resolvida na escala da grade. Atualmente, os esquemas de cumulus
disponíveis no RegCM3 são: Grell (1993) com os fechamentos de Fritsch-Chappell (GFC) e
de Arakawa-Schubert (GAS), Anthes-Kuo (Anthes, 1977) e MIT-Emanuel (Massachusetts
Institute of Technology - Emanuel: Emanuel,1991). Neste estudo foi utilizado o esquema de
Grell com fechamento de Fritsch-Chappell, uma vez que Rocha (2005), Cuadra (2005) e
Fernandez et al (2006) obtiveram simulações mais próximas da observação sobre a América
do Sul com este esquema. Portanto, segue uma breve descrição apenas do esquema de
parametrização de Grell.
No esquema de Grell (1993), a convecção em cumulus profundo é representada por
uma corrente ascendente e uma descendente que só se misturam com o ar ambiente na
base e no topo da nuvem. Nestas duas correntes o fluxo de massa é constante com a altura.
62
As correntes ascendentes e descendentes originam-se, respectivamente, nos níveis de
máxima e mínima energia estática úmida na coluna vertical. O fluxo de massa na corrente
descendente é proporcional ao da ascendente através de um parâmetro β, que representa o
quanto do condensado na corrente ascendente será evaporado na descendente. Os perfis
verticais de aquecimento e umedecimento obtidos a partir dos fluxos de massa de
compensação e desentranhamento de massa no topo e base da nuvem. O esquema inclui
ainda o efeito de resfriamento na corrente descendente. A física do esquema de Grell é
incorporada pelo fechamento de Fritsch-Chappell (Elguindi et al., 2004), que considera que
a energia de flutuação disponível é removida durante um período de tempo específico (30
min a 1 hora), que na simulação em estudo foi de 30 min.
O esquema de precipitação na escala da grade, descrito em detalhes em Pal et al.
(2000) e referido como SUBEX (Subgrid Explicit Moisture Scheme), resolve apenas uma
esquação para a água de nuvem, que é inicialmente formada quando o ar atinge a
saturação. Depois de formada, a água de nuvem pode ser advectada, misturada por
turbulência, evaporada e/ou convertida em água de chuva via processo de auto-conversão.
O SUBEX considera a variabilidade de sub-grade das nuvens associando a umidade relativa
na célula da grade à fração de nuvem e à água de nuvem (Sundqvist et al., 1989). A fração
da célula de grade do modelo coberta por nuvens (FC) é função da umidade relativa:
minmax
min
urur
urur
FC
−
−
=
(3.1)
onde ur é a umidade relativa, ur
min
é a umidade relativa mínima para iniciar a formação de
nuvens e ur
max
é a umidade relativa na qual FC=1. FC assume o valor zero quando a ur é
menor do que a ur
min
e um quando é maior do que ur
max
. A formação de precipitação ocorre
quando o conteúdo de água de nuvem excede um limite de auto-conversão (maiores
detalhes em Pal et al., 2000). O SUBEX inclui ainda os processos de acreção e de
evaporação da precipitação caindo em camadas subsaturadas.
No RegCM3, os fluxos de calor e momento na interface oceano-atmosfera podem ser
obtidos através da parametrização de BATS (Dickinson et al., 1993) ou de Zeng (Zeng et al.,
1998). O BATS utiliza relações da teoria de similaridade de Monin-Obukhov para calcular os
fluxos, mas não possuiu tratamento especial para condições muito estáveis ou convectivas.
Além disso, o comprimento de rugosidade é constante (0,0004), independente das
condições atmosféricas. Diferente do BATS, o esquema de Zeng considera todas as
condições de estabilidade (estável, instável e neutro) e a dependência do comprimento de
rugosidade na velocidade de fricção. Assim, este esquema corrige a tendência do BATS em
63
superestimar os fluxos de calor latente sobre os oceanos em condições de ventos muito
fracos ou muito fortes (Rauscher et al., 2006; Pal et al., 2007). No esquema de Zeng, os
fluxos de calor latente (CL), calor sensível (CS) e de momento (τ) entre a superfície do mar
e a atmosfera adjacente são calculados através de:
**ea
quLCL
ρ
−
=
(3.2)
**paa
uCCS
θ
ρ
−
=
(3.3)
(
)
u/uuu
2
1
2
y
2
x
2
*a
+ρ=τ
(3.4)
onde u
x
e u
y
são as componentes horizontais do vetor vento, u
*
é a velocidade de fricção, θ
*
e
q
*
são os parâmetros de escala da temperatura do ar e umidade específica,
respectivamente, ρ
a
é a densidade do ar, C
pa
é o calor específico do ar e L
e
é o calor latente
de vaporização.
O código do RegCM3 é composto por quatro fases. Na primeira, denominada de
TERRAIN, define-se o domínio e o espaçamento de grade da simulação e interpola-se os
dados de uso da terra e topografia para a grade do modelo e para a projeção cartográfica
escolhida que pode ser: Lambert Conforme, Polar Estereográfica, Mercator e Transversa de
Mercator. Na segunda, denominada de ICBC, interpola-se a temperatura da superfície do
mar e as reanálises para a grade do modelo e coordenada vertical sigma. Estas variáveis
serão utilizadas como condições iniciais e de fronteira durante a simulação. O modelo é
integrado na terceira fase denominada REGCM e os resultados podem ser processados na
quarta fase denominada de POS_PROCESSAMENTO.
3.3 Simulação e Validação
3.3.1 Características da Simulação Climática
A simulação climática foi realizada com o RegCM3 no domínio apresentado na
Figura 3.1, entre 84
o
W-15
o
E e 60
o
S-5
o
S, que inclui o oceano Atlântico Sul e grande parte da
América do Sul, no período de setembro de 1989 a janeiro de 2000. As condições iniciais e
de fronteira fornecidas ao modelo foram as reanálises do projeto R-2 do NCEP descritas em
64
0
100
250
500
750
1000
1500
2000
3500
6000
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
RG 1
RG 2
RG 3
Domínio da Simulação
Domínio de Análise
Kanamitsu et al. (2002). Utilizaram-se os dados (altura geopotencial, temperatura do ar,
umidade relativa, componente zonal e meridional do vento e pressão ao nível médio do mar)
desta reanálise em 13 níveis de pressão, desde 1000 até 70 hPa, com resolução horizontal
de 2,5
o
x 2,5
o
de latitude por longitude a cada 6 horas (00:00, 06:00, 12:00 e 18:00 UTC). A
fronteira inferior sobre o oceano foi obtida interpolando-se linearmente as médias mensais
da Optimum Interpolation Sea Surface Temperature - OISST V2 (1
o
de resolução horizontal)
da NOAA (Reynolds et al., 2002) para a resolução horizontal do modelo e para valores
diários. Já sobre o continente, utilizaram-se os dados de topografia e uso do solo do United
States Geological Survey (USGS) e do Global Land Cover Characterization (GLCC),
respectivamente, com 10’ de resolução horizontal descritos em Loveland et al. (2000). A
condição inicial da umidade do solo no modelo segue a especificação da vegetação (Giorgi
e Bates, 1989).
No domínio mostrado na Figura 3.1, o RegCM3 foi integrado com 60 km de
resolução horizontal, 18 níveis sigma na vertical (topo do modelo em 80 hPa) e passo no
tempo de integração de 120 segundos. Os três primeiros meses de simulação foram
descartados das análises e considerados como um período inicial de ajuste do modelo
(spin-up), conforme sugerido por Giorgi e Mearns (1999).
Figura 3.1 Domínio e topografia empregados na simulação climática com o RegCM3. A
figura também apresenta o domínio de análise (limite interno), que é a área onde serão
efetuadas as investigações deste estudo, e os subdomínios RG1, RG2 e RG3 que indicam
as regiões mais favoráveis à ocorrência de ciclogêneses na costa leste da América do Sul.
65
Como já mencionado, utilizou-se o esquema de Grell com fechamento de Fritsch-
Chappell para parametrizar a convecção em cumulus, pois tanto Rocha (2005) quanto
Cuadra (2005) e Fernandez et al. (2006) obtiveram melhores resultados com este esquema
sobre a América do Sul. Os fluxos turbulentos sobre o oceano seguiram a parametrização
de Zeng, uma vez que esta possui física mais apropriada do que a de BATS (Elguindi et al.,
2004). Nas fronteiras laterais utilizou-se o esquema de relaxação exponencial (Daveis e
Turner, 1977). Este esquema inclui um termo newtoniano e um termo de difusão que são
linearmente aplicados aos pontos de grade mais externos do domínio, região onde os
valores simulados pelo modelo são ajustados. Giorgi et al. (1993 a) mostraram que a
relaxação exponencial permite uma transição mais suave entre a previsão do modelo e os
campos de fronteira, implicando em impacto positivo na simulação como um todo.
3.3.2 Validação: Dados e Metodologia
a. Dados
Como as análises sobre o oceano apresentam maiores incertezas do que as sobre o
continente, devido à escassez de observações, foram utilizados dados de diferentes fontes
para a validação das climatologias sazonais e mensais obtidas com o RegCM3: (a) reanálise
do European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF; Uppala et al., 2005);
(b) reanálise do National Centres for Environmental Prediction (NCEP; Kanamitsu et al.
2002); (c) análise do Woods Hole Oceanographic Institution (WHOI; Yu et al. 2004a) e (d)
análise de precipitação do Global Precipitation Climatology Project (GPCP; Adler et al.,
2003). Ao longo do texto as reanálises, muitas vezes, serão denominadas simplesmente de
análises.
ECMWF
As médias mensais da reanálise do ECMWF (Uppala et al., 2005) do projeto ERA-40,
com resolução horizontal de 2,5
o
x 2,5
o
de latitude por longitude, foram utilizadas neste
estudo. A TSM disponibilizada pelo ECMWF cobre o período de janeiro de 1870 a dezembro
de 2004, com resolução horizontal de 1
o
e temporal de um mês, e resulta da análise
conjunta de observações realizadas pelo sensor Advanced Very High Resolution
Radiometer (AVHRR) e observações in situ (bóias, navios, etc.). Esta TSM forneceu as
condições de superfície para os cálculos dos fluxos turbulentos de calor latente e sensível
na ERA-40. A descrição da parametrização destes fluxos é apresentada por Beljaars (1995).
66
Para validar o RegCM3 foram utilizadas as médias mensais dos fluxos de calor latente e
sensível, da temperatura do ar e umidade específica a 2 m, TSM, precipitação, pressão ao
nível médio do mar (PNMM) e componentes zonal e meridional do vento a 10 m, 850 e 200
hPa.
NCEP
A reanálise 2 do NCEP ou R-2 (Kanamitsu et al., 2002) apresenta melhorias em
relação à reanálise 1 (Kalnay et al., 1996) tanto nas parametrizações físicas do modelo
quanto na correção de erros, como o de assimilação que deslocou em 180
o
os
dados de
pressão sobre o oceano ao redor da Austrália. Na R-2 as variáveis de superfície estão em
grade gaussiana e as demais em grade regular com resolução horizontal de 2,5
o
. A TSM
utilizada na parametrização dos fluxos de superfície é da NOAA Optimum Interpolation
OISST V2 (Reynolds et al., 2002), obtida através de interpolação ótima dos dados derivados
do sensor AVHRR e de medidas locais de navios e bóias. A documentação da
parametrização dos fluxos turbulentos na R-2 está disponível on-line em
http://www.emc.ncep.noaa.gov/gmb/wd23ja/doc/web2/chap4pc_appx4a.html. Para validação
do RegCM3 foram utilizadas da R-2 as mesmas variáveis da ERA-40.
WHOI
O objetivo da análise do WHOI é combinar as variáveis utilizadas na determinação
dos fluxos turbulentos de superfície (temperatura do ar e umidade específica a 2 m e
intensidade do vento a 10 m) das análises do NCEP/R-2 e ECMWF/ERA-40 no oceano
Atlântico com observações de satélite, a fim de se obter uma análise mais próxima possível
do estado real da atmosfera (Yu et al., 2004a). Na análise do WHOI a parametrização dos
fluxos turbulentos é realizada com o algoritmo COARE (Fairral et al. 1996, 2003), que foi
calibrado com observações dos experimentos TOGA-COARE (Tropical Ocean Global
Atmosphere Coupled Ocean–Atmosphere Response Experiment). De acordo com Brunke et
al. (2003), o algoritmo COARE, juntamente com o do ECMWF, de Zeng (Zeng et al., 1998) e
da National Aeronautics and Space Administration (NASA) Data Assimilation Office
apresentaram melhores resultados quando comparados a outros 8 esquemas (nesta análise
o algoritmo do NCEP não foi incluído). A TSM utilizada pelo WHOI é oriunda da NOAA-
NASA Ocean Pathfinder (Brown et al., 1993), que processa informações derivadas do canal
cinco do sensor AVHRR e disponibiliza análises diárias. Até o final de 2005, as médias
diárias com 1
o
de resolução horizontal das variáveis utilizadas na determinação dos fluxos
encontravam-se disponíveis para download e, juntamente com os dados de fluxos de calor
67
latente e sensível, foram utilizadas na validação dos resultados do RegCM3. Atualmente, o
WHOI disponibiliza análises diária e mensal de radiação de onda curta e de onda longa e de
fluxos de calor latente e sensível sobre o oceano Atlântico entre 1981 a 2002, que podem
ser acessadas em http://oaflux.whoi.edu/.
Sun et al. (2003) compararam as variáveis utilizadas na determinação dos fluxos de
calor latente e sensível da ERA-40 e da R-2 com medidas de bóias em alguns setores do
Atlântico Norte extratropical e tropical. Ambas as análises apresentaram um bias seco na
umidade específica a 2 m, principalmente no setor tropical, implicando em maior
transferência de calor latente do oceano para a atmosfera. Tal superestimativa variou de 14
Wm
-2
no leste do Atlântico Norte subtropical a 29 Wm
-2
nos trópicos. Já a menor temperatura
a 2 m de altura observada na R-2 implicou em maior perda de calor sensível pelo oceano.
Sun et al. (2003) ressaltaram que erros nas variáveis meteorológicas de superfície
(provenientes da representação das nuvens e da camada limite nos modelos bem como da
quantidade e qualidade dos dados assimilados) e o desempenho dos algoritmos utilizados
na parametrização dos fluxos turbulentos são os principais fatores que conduzem a erros
nos fluxos de calor latente e sensível estimados nas reanálises do ECMWF e NCEP. No
entanto, ao se calcular os fluxos turbulentos dessas reanálises com o algoritmo COARE
(Sun et al., 2003; Yu et al., 2004a) obtém-se uma redução do erro das estimativas, o que
pode ser devido à melhor representação do comprimento de rugosidade no algoritmo
COARE (Zeng et al., 1998).
Os fluxos de calor latente e sensível da análise do WHOI foram comparados por Yu
et al. (2004a) com a climatologia elaborada pelo Southampton Oceanography Centre (SOC,
Josey et al., 1998) a partir de dados obtidos por navios e, também, com a climatologia da
ERA-40 e da R-2. Yu et al. (2004a) mostraram que na média anual os fluxos do WHOI no
oceano Atlântico são consistentes em estrutura e amplitude com os do SOC, mas as
variáveis de superfície utilizadas na determinação destes nem sempre são similares às do
SOC. A maior similaridade observada nos fluxos resulta das compensações de erros
durante a combinação das variáveis no processo de parametrização. Comparadas à
climatologia do WHOI, tanto a da ERA-40 quanto a da R-2 superestimam os fluxos de calor
latente e sensível em todo o Atlântico. Os autores, ao recalcularem os fluxos destas análises
com o algoritmo COARE, obtiveram uma redução nas superestimativas, mas não
reproduziram os resultados do WHOI. Isto indica a importância da qualidade das variáveis
meteorológicas de superfície para a determinação dos fluxos e, por este motivo, segundo Yu
et al. (2004a) o WHOI combina diferentes fontes de dados a fim de melhorar a
representação destas variáveis, e conseqüentemente, dos fluxos turbulentos de superfície.
68
GPCP
A análise de precipitação do GPCP é uma combinação de observações de
pluviômetros e de diversas estimativas de precipitação obtidas por satélites (Adler et al.,
2003). Atualmente o GPCP disponibiliza as análises em duas versões: a V1 e a V2
(http://cics.umd.edu/~yin/GPCP). A V2 (Adler et al., 2003), utilizada neste estudo, inclui
melhorias nos procedimentos de sua geração e é disponibilizada sobre todo o globo com
resolução temporal diária e com resolução horizontal de 1º, desde 1997 até o presente.
Entretanto, a V2 também possui valores mensais e pêntadais com resolução horizontal de
2,5º, desde 1979 até o presente. Neste estudo foram utilizadas as análises mensais com
resolução horizontal de 2,5º.
Quartly et al (2007) compararam as análises do GPCP com as do ECMWF/ERA-40
e NCEP/R-2 no período de 1979 a 2000 sobre todos oceanos do globo. Comparados com o
GPCP, tanto o ECMWF quanto o NCEP superestimam a precipitação nos trópicos,
principalmente no Hemisfério Sul, que, segundo o autor, resulta da representação errônea
das zonas de convergência intertropical (ZCIT) nestas análises. Quartly et al. (2007)
ressaltam que as análises obtidas de estimativas de satélite não devem ser assumidas
como quantitativamente corretas, embora representem corretamente a distribuição espacial
da precipitação.
b. Metodologia
Primeiramente, determinaram-se as médias mensais (em pontos de grade) sobre a
parte oceânica do domínio de análise (Figura 3.1), entre dezembro de 1989 a dezembro de
1999, para o WHOI e RegCM3 das variáveis: fluxos de calor latente e sensível, temperatura
do ar e umidade específica a 2 m de altura, TSM, PNMM e intensidade e direção do vento a
10 m de altura, 850 hPa e 200 hPa. As outras análises (ECMWF, NCEP e GPCP) já
possuíam resolução temporal mensal.
Partindo-se das médias mensais, calcularam-se as médias sazonais (em pontos de
grade) para as quatro estações do ano, ou seja, verão (dezembro-janeiro-fevereiro), outono
(março-abril-maio), inverno (junho-julho-agosto) e primavera (setembro-outubro-novembro).
Com o objetivo de avaliar o RegCM3 em escala regional, além do domínio que inclui grande
parte do oceano Atlântico ao sul de 15
o
S (domínio de análise na Figura 3.1), utilizaram-se
três subdomínios (RG1, RG2 e RG3 - Figura 3.1) que são importantes regiões
ciclogenéticas na costa leste da América do Sul (Necco, 1982 a,b; Sinclair, 1996; Hoskins e
Hodges, 2005; Reboita et al., 2005). A RG1 representa a costa sul/sudeste do Brasil; a RG2,
69
a região da desembocadura do Rio da Prata – Uruguai; e a RG3, a costa sul da Argentina. A
Figura 3.1 mostra que os subdomínios (RG1, RG2 e RG3) incluem porções continentais,
mas que foram eliminadas para as validações dos ciclos anual e sazonal através da
utilização de uma máscara, já que o interesse deste estudo é avaliar a simulação sobre o
oceano.
Neste estudo também foram avaliados os gradientes verticais de temperatura e
umidade específica simulados. O primeiro foi obtido pela diferença entre a TSM e a
temperatura do ar a 2 m, já o segundo pela diferença entre a umidade específica de
saturação (q
s
) na superfície e a umidade específica a 2 m. A umidade específica de
saturação é dada por:
q
s
= (0,622 e
s
)/PNMM (3.5)
onde e
s
é a pressão de vapor de saturação e PNMM a pressão atmosférica no nível médio
do mar. Como a análise do WHOI não disponibiliza a PNMM, esta foi determinada através
da média da PNMM do ECMWF e NCEP, uma vez que o WHOI é uma combinação destas
reanálises (Sun et al, 2003; Yu et al., 2004 a,b).
3.4 Resultados
3.4.1 Climatologia Sazonal
Baixa Troposfera
A Figura 3.2 apresenta os fluxos de calor latente da simulação e das análises do
WHOI, ECMWF e NCEP para o verão e o inverno, onde fluxos positivos (negativos) indicam
transferência de energia do mar (ar) para o ar (mar). Nas duas estações, o padrão espacial
dos fluxos simulados é similar ao das análises, porém algumas diferenças são notadas em
termos de intensidade. No verão (Figuras 3.2 a-d), entre as latitudes de 15
o
a 35
o
S, a
intensidade destes fluxos no RegCM3 (Figura 3.2a) é mais próxima da análise do ECMWF,
no entanto, os gradientes horizontais são mais fracos na simulação, de forma que no
extremo norte do domínio o RegCM3 não reproduz o máximo, entre 140-160 Wm
-2
, presente
nas três análises. Entretanto, este possível erro de simulação deve ser avaliado com
cuidado, pois segundo vários autores (Smith et al., 2001; Sun et al., 2003; Yu et al., 2004 a,
b) as reanálises (ERA-40, R-1 e R-2) superestimam a liberação de calor latente na bacia do
Atlântico em cerca de 10-35% (Yu et al., 2004b), e tal superestimativa estaria associada ao
70
bias seco na umidade específica próximo à superfície, principalmente nos trópicos.
Comparado a estas análises, o WHOI no Atlântico Norte reduz tal superestimativa em
latitudes extratropicais, mas nos trópicos, como mantém o bias seco das análises, apresenta
apenas uma pequena redução da superestimativa em função do algoritmo COARE (Yu et
al., 2004a).
No verão, ao sul de 35
o
S há poucas diferenças no padrão espacial dos fluxos de
calor latente nas três análises, e o RegCM3 (Figura 3.2a) reproduz muito bem o gradiente
meridional registrado nestas (Figuras 3.2 b-d). Outro importante resultado do modelo é a
simulação do gradiente produzido pela confluência das correntes do Brasil e das Malvinas
(Peterson e Stramma, 1991), localizado entre 30
o
e 45
o
S, próximo à costa leste da América
do Sul. Ressalta-se ainda a habilidade do RegCM3 em simular a posição do máximo na
corrente do Brasil (~40
o
S) presente nas análises do WHOI e NCEP (Figuras 3.2b e 3.2d), já
no ECMWF este máximo está deslocado para norte (Figura 3.2c).
No inverno (Figuras 3.2 e-h), os fluxos de calor latente no Atlântico Sul intensificam-
se comparados ao verão, com máximos no norte do domínio (norte de 20
o
S) e na corrente
do Brasil, e o RegCM3 captura adequadamente tanto a distribuição espacial como a
intensificação destes fluxos. Nesta estação, o gradiente horizontal dos fluxos de calor latente
na confluência Brasil-Malvinas também é adequadamente simulado (Figura 3.2e), com
intensidade mais próxima à do WHOI (Figura 3.2f).
71
Figura 3.2 Média sazonal dos fluxos de calor latente (CL – Wm
-2
) simulados pelo RegCM3 e
das análises do WHOI, ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna
direita).
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CL - Verão (RegCM 90-99)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CL - Inverno (RegCM 90-99)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CL - Verão (WHOI 90-99)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CL - Inverno (WHOI 90-99)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CL - Verão (ECMWF 90-99)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CL - Inverno (ECMWF 90-99)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CL - Verão (NCEP 90-99)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CL - Inverno (NCEP 90-99)
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
h)
72
Na região de confluência Brasil-Malvinas, tanto no verão quanto no inverno, há maior
transferência de calor latente para atmosfera na análise do NCEP do que nas demais
análises e na simulação (Figura 3.2). Este resultado é obtido também em todo o domínio de
análise (ver Figura 3.1), exceto no verão quando o RegCM3 superestima a transferência de
energia para a atmosfera a leste de 30
o
W e norte de 35
o
S, bem como na corrente do Brasil
próxima à costa do sul/sudeste do Brasil. A Tabela 3.2a sintetiza as médias e os erros
médios sazonais dos fluxos de calor latente no Atlântico Sul. Durante todas as estações do
ano, os fluxos de calor latente na análise do NCEP são muito próximos (verão) ou
superiores (outono, inverno e primavera) aos da análise do ECMWF, e ambas superam em
intensidade a análise do WHOI e a simulação do RegCM3. A maior transferência de calor
latente do oceano para atmosfera nas análises do NCEP e ECMWF no Atlântico Norte foi
atribuída por Sun et al. (2003) e Yu et al. (2004a) à subestimativa da umidade específica
próximo à superfície, principalmente nos trópicos. Esta subestimativa muitas vezes é
corrigida pela análise WHOI ao unir as observações de satélite com os dados das análises
do NCEP e ECMWF para construir as variáveis de superfície, o que explicaria fluxos de
calor latente menos intensos. Na Tabela 3.2e nota-se que durante todo o ano a umidade
especifica a 2 m de altura é menor no ECMWF do que nas outras análises, e maior no
NCEP. Portanto, seria esperado que o NCEP apresentasse menor gradiente vertical de
umidade específica com conseqüente redução dos fluxos de calor latente. Porém, o que se
tem na Tabela 3.2a é a maior transferência de calor latente nesta análise e isto
possivelmente é explicado tanto pelos ventos mais intensos do que no ECMWF (Tabela
3.2f) bem como pela influência do algoritmo de parametrização dos fluxos do NCEP (Sun et
al., 2003). Ao longo do ano, as transferências mar-ar de calor latente simuladas pelo
RegCM3 são mais próximas às da análise do WHOI e sempre inferiores às do NCEP,
embora o modelo tenha sido iniciado e dirigido nas fronteiras por esta análise. A menor
intensidade destes fluxos no RegCM3 (Tabela 3.2a) estaria associada aos ventos mais
fracos simulados (Tabela 3.2f) e ao algoritmo de Zeng (Zeng et al., 1998) que parametriza
estes fluxos. Como o esquema de Zeng tem um bom desempenho na representação do
comprimento de rugosidade (Zeng et al., 1998), contribui para reduzir erros nas estimativas
dos fluxos.
Na Tabela 3.2f observa-se que as médias da intensidade dos ventos a 10 m na
análise do WHOI são superestimadas em relação às dos outros conjuntos, mas isso não
contribui para a intensificação dos fluxos (Tabela 3.2a). Provavelmente, os dados de vento
do WHOI foram disponibilizados com algum viés erroneamente, uma vez que outras fontes
de dados como o Atlas da ERA-40 (Kållberg et al., 2005) não apresenta ventos com tal
intensidade no Atlântico Sul. Além disso, Yu et al. (2004a) mencionam que a velocidade do
73
vento nas análises do WHOI é similar à do NCEP/R-2 em baixas e médias latitudes do
oceano Atlântico e ligeiramente mais fraca em altas latitudes.
Tabela 3.2 Média sazonal e erro médio absoluto para todo o Atlântico Sul, no período de
1990 a 1999, para: a) fluxos de calor latente (Wm
-2
), b) fluxos de calor sensível (Wm
-2
), c)
TSM (
o
C), d) temperatura do ar a 2 m, e) umidade específica a 2 m (g kg
-1
), f) intensidade do
vento a 10 m; g) precipitação, h) intensidade do vento em 850 hPa e i) intensidade do vento
em 200 hPa simulados e das análises do WHOI, ECMWF e NCEP. Fluxos positivos
(negativos) indicam transferência de energia do oceano (atmosfera) para a atmosfera
(oceano). As menores diferenças da simulação em relação às análises estão destacadas em
negrito.
a) Fluxo de Calor Latente na Superfície (Wm
-2
)
Estação
RegCM WHOI ECMWF NCEP
V 69.5 63.8 (5.7)
76.4 (-6.9)
78.9 (-9.4)
O 87.9 89.2 (-1.3)
98.9 (-11.0) 106.4 (-18.5)
I 84.1 88.5 (-4.4) 100.3 (-16.2)
108.6 (-24.5)
P 65.8 65.0 (0.8) 79.2 (-13.4) 83.5 (-17.7)
Anual 76.8 76.6 (0.2) 88.7 (-11.9) 94.4(-17.6)
b) Fluxo de Calor Sensível na Superfície (Wm
-2
)
Estação
RegCM WHOI ECMWF NCEP
V 8.6 0.7 (7.9) 4.0 (4.9) -4.7 (13.3)
O 16.4 6.4 (10.0) 10.8 (5.6) 3.7 (12.7)
I 20.9 10.7 (10.2) 16.2 (4.7) 9.5 (11.4)
P 12.0 4.0 (8.0) 8.9 (3.1) 0.1 (11.9)
Anual 14.5 5.4 (9.1) 10.0 (4.5) 2.1 (12.4)
c) Temperatura da Superfície do Mar (
o
C)
Estação
RegCM WHOI ECMWF NCEP
V 17.1 17.3 (-0.2)
17.3 (-0.2) 17.3 (-0.2)
O 17.1 17.6 (-0.5)
17.3 (-0.2) 17.5 (-0.4)
I 14.2
14.6 (-0.4)
14.2 (0) 14.5 (-0.3)
P 14.1 14.2 (-0.1) 14.1 (0) 14.2 (-0.1)
Anual 15.6 15.9 (-0.3) 15.7 (-0.1) 15.9 (-0.3)
d) Temperatura do Ar a 2 m (
o
C)
Estação
RegCM WHOI ECMWF NCEP
V 15.0 17.9 (-2.9)
16.8 (-1.8)
17.4 (-2.4)
O 14.5 17.8 (-3.3)
16.3 (-1.8)
17.1 (-2.6)
I 11.5 14.6 (-3.1)
13.0 (-1.5)
13.9 (-2.4)
P 11.9 14.7 (-2.8) 13.3 (-1.4) 14.1 (-2.2)
Anual 13.2 16.2 (-3.0) 14.8 (-1.6) 15.6 (-2.4)
74
Tabela 3.2 Continuação
e) Umidade Específica a 2 m (g kg
-1
)
Estação
RegCM WHOI ECMWF NCEP
V 10.0 10.8 (-0.8)
9.8 (0.2) 10.9 (-0.9)
O 9.7 10.3 (-0.6)
9.3 (0.4) 10.5 (-0.8)
I 7.9 8.3 (-0.4)
7.2 (0.7) 8.5 (-0.6)
P 8.1 8.6 (-0.5) 7.7 (0.4) 8.7 (-0.6)
Anual 8.9 9.5 (-0.6) 8.5 (0.4) 9.7 (-0.8)
f) Intensidade do Vento a 10 m (m s
-1
)
Estação
RegCM WHOI ECMWF NCEP
V 4.5 7.4 (-2.9
)
4.8 (-0.3)
5.3 (-0.8)
O 4.8 7.9 (-3.1)
4.6 (0.2) 5.1 (-0.3)
I 5.3 8.7 (-3.4)
5.1 (0.2) 5.7 (-0.4)
P 4.8 8.1 (-3.3) 4.9 (-0.1) 5.5 (-0.7)
Anual 4.8 8.0 (-3.2) 4.9 (-0.1) 5.4 (-0.6)
g) Precipitação (mm dia
-1
)
Estação
RegCM ECMWF NCEP GPCP
V 2.2 2.1 (0.1) 1.9 (0.3) 2.2 (0)
O 2.4 2.4 (0) 2.5 (-0.1) 2.7 (-0.3)
I 2.3 2.1 (0.2) 2.5 (-0.2) 2.4 (-0.1)
P 2.1 1.8 (0.3) 2.0 (0.1) 2.3 (-0.2)
Anual 2.3 2.1 (0.2) 2.2 (0.1) 2.4 (-0.1)
h) Intensidade do Vento em 850 hPa (m s
-1
)
Estação
RegCM ECMWF NCEP
V 6.9 8.0 (-1.1) 8.2 (-1.3)
O 6.6 7.3 (-0.7) 7.5 (-0.9)
I 7.4 8.2 (-0.8) 8.3 (-0.9)
P 6.7 7.6 (-0.9) 7.8 (-1.1)
Anual 6.9 7.8 (-0.9) 7.9 (-1.0)
i) Intensidade do Vento em 200 hPa (m s
-1
)
Estação
RegCM ECMWF NCEP
V 22.9 22.2 (0.7) 21.2 (1.7)
O 25.9 25.8 (0.1) 24.7 (1.2)
I 31.4 31.4 (0) 30.0 (1.4)
P 28.7 27.8 (0.9) 26.9 (1.8)
Anual 27.2 26.8 (0.4) 25.7 (1.5)
75
Ao longo do ano os fluxos de calor latente (Tabela 3.2a) são mais intensos no outono
e inverno, com diferença muito pequena entre estas estações, ou seja, de 0,7 Wm
-2
(WHOI)
a 3,8 Wm
-2
(RegCM3), não sendo possível, assim, identificar apenas uma estação de
máximo. Comportamento similar é obtido no verão e primavera, onde as análises e a
simulação apresentam menor transferência de calor latente para atmosfera, sendo
registrada a maior diferença entre estas estações (Tabela 3.2a) na análise do NCEP (4,6
Wm
-2
). Uma climatologia mais extensa (1979-2001) para o Atlântico Sul, apresentada no
Atlas da ERA-40 (Kållberg et al., 2005), também mostra maior intensidade dos fluxos de
calor latente no outono/inverno e menor na primavera/verão. No outono/inverno, o maior
gradiente vertical de umidade específica, assim como ventos mais fortes, seriam os
responsáveis pelo aumento da transferência de calor latente entre o oceano e a atmosfera
nestas estações. O RegCM3 simulou adequadamente a proximidade da intensidade dos
fluxos de calor latente no inverno/outono e primavera/verão, com erro médio muito pequeno
se comparado ao WHOI (máximo de 5,7 Wm
-2
no verão), mas que cresce ao se comparar
com as análises do NCEP e ECMWF (Tabela 3.2a).
Com relação aos fluxos de calor sensível (Figura 3.3), tanto no verão quanto no
inverno o RegCM3 transfere mais energia do oceano para atmosfera do que as análises ao
norte de 40
o
S, enquanto ao sul desta latitude a intensidade dos fluxos simulados é mais
próxima das análises do WHOI e ECMWF do que da análise do NCEP, onde predominam
fluxos negativos mais intensos. Esta superestimativa do modelo contribui para as médias
sazonais simuladas em todo o Atlântico Sul serem mais intensas do que as das análises
(Tabela 3.2a).
No verão (Figuras 3.3 a-d), o RegCM3 simulou gradientes norte-sul, próximos à
40
o
S, mais intensos do que as análises do WHOI e ECMWF, e ao sul desta latitude simulou
estruturas espaciais, entre 50
o
a 55
o
S, muito semelhantes às destas análises como também
às do NCEP. No inverno, destaca-se nas Figuras 3.3 e-h a região da confluência Brasil-
Malvinas, onde as águas frias e doces das Malvinas são caracterizadas por transferência de
calor sensível da atmosfera para o oceano (fluxos negativos), enquanto as águas quentes e
salinas da corrente do Brasil por transferência de energia do oceano para atmosfera (fluxos
positivos). Nesta estação, os gradientes horizontais no Atlântico Sul se intensificam
comparados aos do verão e o RegCM3 simulou adequadamente esta característica.
76
Figura 3.3 Média sazonal dos fluxos de calor sensível (CS – Wm
-2
) simulados pelo RegCM3
e das análises do WHOI, ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna
direita).
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CS - Verão (RegCM 90-99)
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CS - Inverno (RegCM 90-99)
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CS - Verão (WHOI 90-99)
-40
-30
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-10
0
10
20
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40
50
60
70
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
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-40
-35
-30
-25
-20
-15
CS - Inverno (WHOI 90-99)
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CS - Verão (ECMWF 90-99)
-40
-30
-20
-10
0
10
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30
40
50
60
70
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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-45
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-35
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-25
-20
-15
CS - Inverno (ECMWF 90-99)
-40
-30
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0
10
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30
40
50
60
70
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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-15
CS - Verão (NCEP 90-99)
-40
-30
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0
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50
60
70
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
CS - Inverno (NCEP 90-99)
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
h)
77
Como sintetiza a Tabela 3.2b, em todas as análises e também na simulação os
fluxos de calor sensível são mais (menos) intensos no inverno (no verão) e a variabilidade
sazonal é maior do que para os fluxos de calor latente, semelhante ao apresentado na
climatologia da ERA-40 (Kållberg et al., 2005). Nas quatro estações do ano, o RegCM3
transfere maior quantidade de calor sensível para a atmosfera do que as análises (Tabela
3.2b), chegando a superestimar os fluxos de calor sensível em até 13,3 Wm
-2
em relação ao
NCEP no verão, quando esta análise apresenta fluxos de calor sensível negativos
diferenciando-se tanto da análise do WHOI quanto do ECMWF.
Em um estudo preliminar, Reboita el al. (2005b) atribuíram a maior transferência de
calor sensível do oceano para atmosfera no RegCM3 ao forte gradiente vertical de
temperatura na camada superficial (Figura 3.11). Como mostra a Tabela 3.2d, o RegCM3 é
~2
o
C mais frio do que as análises, e tal bias frio deve-se principalmente à influência do setor
subtropical do domínio (região da ZCAS) como mostra a Figura 3.9 e também a Figura
3.11, onde estão os gradientes verticais de temperatura. A maior atividade convectiva no
setor subtropical pode contribuir para o bias frio ser maior do que nos extratrópicos, em
função do esquema de convecção de Grell.
Na parametrização dos fluxos superficiais de calor latente e sensível, a TSM é uma
variável importante, pois permite determinar os gradientes verticais de umidade específica e
temperatura normalmente utilizados nos algoritmos “bulk” para determinação destes fluxos.
Portanto, a Tabela 3.2c apresenta as médias sazonais da TSM. É importante lembrar que
no RegCM3 a TSM não é uma variável prevista, mas sim a fronteira inferior no oceano que
influencia a troca de energia oceano-atmosfera e controla o padrão espacial da temperatura
do ar na baixa troposfera. As médias sazonais da TSM no RegCM3 são similares às das
três análises (Tabela 3.2c). A proximidade entre a TSM do RegCM3 e NCEP já era
esperada, uma vez que ambos utilizam a NOAA Optimum Interpolation OISST V2 (Reynolds
et al., 2002), diferindo apenas no fato de que o RegCM3 utiliza a TSM média mensal,
enquanto o NCEP a média semanal. Embora as TSMs do WHOI, ECMWF e NCEP derivem
do mesmo sensor (AVHRR), os diferentes procedimentos no tratamento e interpolação dos
dados podem explicar as diferenças nas TSM’s constatadas na Tabela 3.2c.
A Figura 3.4 apresenta a temperatura do ar a 2 m de altura para o verão e inverno.
Nas duas estações o RegCM3 simulou adequadamente o padrão espacial e a intensidade
observadas nas análises ao sul de 30
o
S. No entanto, ao norte desta latitude e próximo à
costa do sudeste e nordeste do Brasil, as temperaturas mais quentes (entre 25
o
e 30
o
C)
presentes nas análises não foram simuladas pelo modelo durante o verão (Figuras 3.4 a-d).
No inverno (Figuras 3.4 e-h), a região com temperaturas entre 20
o
e 25
o
C, no setor norte do
domínio, também ocupa área menor do que nas análises. Estas diferenças implicam em erro
médio frio durante todo ano (Tabela 3.2d), sendo que o bias frio é maior quando o RegCM3
78
é comparado com o WHOI e menor em relação ao ECMWF, isto é, as análises apresentam
diferenças de até 1,5
o
C entre si.
Figura 3.4 Média sazonal da temperatura do ar a 2 m (T2 m –
o
C) simulada pelo RegCM3 e
das análises do WHOI, ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna
direita).
-5
0
5
10
15
20
25
30
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-15
T 2m - Inverno (RegCM 90-99)
-5
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5
10
15
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-15
T 2m - Verão (RegCM 90-99)
-5
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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-25
-20
-15
T 2m - Verão (WHOI 90-99)
-5
0
5
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-15
T 2m - Inverno (WHOI 90-99)
-5
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30
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-15
T 2m - Inverno (ECMWF 90-99)
-5
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20
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30
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-15
T 2m - Verão (ECMWF 90-99)
-5
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-35
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-25
-20
-15
T 2m - Inverno (NCEP 90-99)
-5
0
5
10
15
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30
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-35
-30
-25
-20
-15
T 2m - Verão (NCEP 90-99)
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
h)
79
O bias frio na simulação é mais pronunciado no setor norte do domínio (Figura 3.4),
como também notado por Reboita et al. (2006), e pode ser decorrente da maior atividade
convectiva nesta região. Vários trabalhos (Giorgi et al., 2004; Cuadra, 2005; Fernandez et
al., 2006; Martínez-Castro et al., 2006) também obtiveram um bias frio no RegCM3 e o
associaram tanto ao esquema convectivo de Grell, que através da corrente descendente
transporta ar mais frio da média para a baixa troposfera, como também a possíveis
deficiências na parametrização da camada limite planetária, que ao utilizar um esquema não
local (Holstlag et al., 1990) tende a superestimar o transporte vertical de calor e umidade
(Giorgi et al., 2004).
No Atlântico Sul, o fato do RegCM3 simular temperaturas mais frias implica em
gradiente vertical de temperatura na camada superficial mais intenso do que nas análises, já
que a TSM usada no modelo é praticamente igual à destas (Tabela 3.2c) e, portanto, os
fluxos de calor sensível simulados são mais intensos ao longo de todo o ano, como mostra a
Tabela 3.2b.
O padrão espacial da umidade específica a 2 m de altura (figura não mostrada) é
muito similar ao da temperatura do ar (Figura 3.4) e, tanto no verão quanto no inverno, o
RegCM3 simulou adequadamente esta característica, bem como a intensidade desta
variável próxima a das análises (NCEP, WHOI e ECMWF). A Tabela 3.2e mostra a umidade
específica média sazonal, onde se destaca que o RegCM3 é ligeiramente mais úmido que o
ECMWF e mais seco do que o WHOI e o NCEP.
A intensidade e direção do vento a 10 m de altura no verão e inverno, exceto para a
análise do WHOI que só disponibiliza a intensidade do vento, é apresentada na Figura 3.5.
Em ambas as estações sobre todo Atlântico Sul, os ventos são mais intensos no WHOI, o
que diferencia esta análise das do NCEP (Figuras 3.5 d e h) e ECMWF (Figuras 3.5 c e g)
e também da simulação do RegCM3 (Figuras 3.5 a e e). O principal sistema atmosférico
que aparece na Figura 3.5 é o anticiclone subtropical do Atlântico Sul (ASAS) que está
centrado próximo à 35
o
S (30
o
S) no verão (inverno), tanto na simulação quanto nas análises.
A velocidade do vento simulada neste sistema, entre as latitudes de 25
o
a 40
o
S (parte
central do anticiclone), é em geral menor que a do ECMWF e NCEP; resultado semelhante
ao de Fernandez et al. (2006). Ao sul de 40
o
S, o RegCM3 simula velocidades similares às
do ECMWF no verão e às do NCEP no inverno. Com relação à direção do vento, nas duas
estações, o RegCM3 simulou adequadamente os ventos de nordeste e sudeste no setor
oeste e leste do ASAS, respectivamente. Durante o verão, no setor sul do anticiclone os
ventos simulados são mais zonais (Figura 3.5a) do que no ECMWF (Figura 3.5c) e NCEP
(Figura 3.5d). A Tabela 3.2f mostra que ao longo do ano a velocidade do vento no RegCM3
é muito próxima a do ECMWF, com bias sazonal menor ou igual a 0,3 ms
-1
, inferior à do
NCEP e muito mais fraca que na análise do WHOI. A variação sazonal de intensidade do
80
vento na simulação e nas análises é pequena ao longo do ano, com ventos ligeiramente
mais fortes no inverno do que nas demais estações (Tabela 3.2f).
Figura 3.5 Média sazonal da intensidade e direção do vento a 10 m simulados pelo
RegCM3 e das análises do WHOI, ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no
inverno (coluna direita). No WHOI não é apresentada a direção do vento porque este
instituto não disponibiliza os dados das componentes horizontais desta variável.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-40
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-20
-15
Vento 10m - Verão (WHOI 90-99)
0
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2
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-30
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-15
Vento 10m - Verão (NCEP 90-99)
0
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-15
Vento 10m - Verão (ECMWF 90-99)
0
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-15
Vento 10m - Verão (RegCM 90-99)
a)
b)
c)
d)
0
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2
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-15
Vento 10m - Inverno (NCEP 90-99)
0
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-15
Vento 10m - Inverno (ECMWF 90-99)
0
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4
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-15
Vento 10m - Inverno (WHOI 90-99)
0
1
2
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-40
-35
-30
-25
-20
-15
Vento 10m - Inverno (RegCM 90-99)
e)
f)
g)
h)
81
Durante o verão (Figuras 3.6 a-d), a simulação e as análises, de forma geral,
mostram precipitação mais intensa na costa sudeste do Brasil, em banda noroeste-sudeste,
o que representa o ramo oceânico da ZCAS (Kodama, 1992; Carvalho et al., 2004). No
RegCM3 (Figura 3.6a), a precipitação associada à ZCAS ocupa área menor do que nas
análises (Figuras 3.6 b-d), indicando, assim como em Fernandez et al. (2006), que o
RegCM3 subestima a chuva no ramo oceânico deste sistema. Tal subestimativa foi atribuída
por Fernandez et al. (2006) à menor intensidade do jato de baixos níveis a leste dos Andes,
o que reduziria o transporte de umidade dos trópicos para os subtrópicos no oceano
Atlântico. Embora a simulação apresente bias negativo de precipitação na região da ZCAS,
no centro-sul do domínio mostra chuva mais intensa que nas análises do ECMWF e NCEP,
mas que concorda com o GPCP, e é provavelmente associada aos sistemas transientes que
nesta época do ano tem sua atividade deslocada para sul (Simmonds e Keay, 2000). Isto é
um excelente desempenho do RegCM3, pois segundo Quartly et al. (2007) a análise do
GPCP representa bem o padrão espacial da chuva por ser um produto derivado de
estimativas de satélite, que possuem maior cobertura espacial do que observações diretas.
Ainda de acordo com Quartly et al. (2007), tanto o ECMWF/ERA-40 quanto o NCEP/R-2
subestimam a chuva em 10-25% nas regiões ao sul da zona tropical, devido à deficiência
dos modelos em representar as zonas de convergência subtropicais. No verão, o RegCM3
também simula corretamente as regiões com mínimo de precipitação à leste da Argentina,
centrada em 45
o
S, bem como próximo ao centro do ASAS, no nordeste do domínio.
No inverno, a precipitação mais intensa situa-se sobre a parte central do Atlântico Sul
nas análises (Figuras 3.6 e-h) e um pouco deslocada para leste no RegCM3 (Figura 3.6e).
Quando todo o oceano Atlântico Sul é considerado, o RegCM3 apresenta um erro médio
sazonal muito pequeno em relação às análises (Tabela 3.2g) e é ligeiramente mais úmido
que o ECMWF em todas estações do ano (exceto no outono), mais úmido que o NCEP
durante a primavera e o verão e ligeiramente mais seco do que o GPCP (exceto no verão).
Apesar das incertezas nas estimativas de precipitação sobre os oceanos (Quartly et
al., 2007), os erros médios relativos do RegCM3 durante o verão, principalmente se
comparados com o GPCP, são menores do que os obtidos nas climatologias com MCRs
para esta estação sobre o continente (Nicoline et al., 2002; Fernandez et al., 2006; Cuadra e
Rocha, 2007).
82
Figura 3.6
Média sazonal da precipitação (mm dia
-1
) simulada pelo RegCM3 e das análises
do WHOI, ECMWF e GPCP no verão (coluna esquerda) e no inverno (coluna direita).
0
1
2
3
4
5
6
7
8
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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Precipitação - Verão (RegCM 90-99)
0
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2
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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Precipitação - Inverno (RegCM 90-99)
0
1
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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-15
Precipitação - Verão (ECMWF 90-99)
0
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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Precipitação - Inverno (ECMWF 90-99)
0
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2
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4
5
6
7
8
9
10
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Precipitação - Verão (NCEP 90-99)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Precipitação - Inverno (NCEP 90-99)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Precipitação - Inverno (GPCP 90-99)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Precipitação - Verão (GPCP 90-99)
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
h)
83
A Tabela 3.2g indica que a chuva é quase regularmente distribuída ao longo das
estações sobre o Atlântico Sul, com o outono sendo um pouco mais úmido nas análises
(ECMWF, GPCP e NCEP) e na simulação. Já a primavera é a estação mais seca no
RegCM3 e ECMWF e o verão no NCEP e GPCP. No RegCM3 a variação sazonal de
precipitação entre a estação mais seca e a mais chuvosa é de no máximo 12,5% (0,3 mm
dia
-1
) e no GPCP é de 18,5% (0,5 mm dia
-1
), enquanto no ECMWF e NCEP esta diferença é
um pouco maior, isto é, 25% (0,6 mm dia
-1
). Estes resultados são semelhantes aos de
Quartly et al. (2007), que avaliaram o ciclo anual das análises do ECMWF, NCEP e GPCP
no Atlântico Sul, entre 1979 e 2000, e também notaram fraca sazonalidade, principalmente
no GPCP, e as mesmas estações de máximos e mínimos de precipitação obtidos neste
estudo.
Circulação Atmosférica em 850 e 200 hPa
O RegCM3, no verão, simulou em 850 hPa o ASAS centrado em posição semelhante
à das análises (Figuras 3.7 a-h), porém, as velocidades simuladas foram menores nos
setores sul e oeste deste sistema. Os ventos de nordeste no leste do Brasil, no setor oeste
do ASAS, também são mais fracos na simulação do que nas análises. Sobre o continente,
tanto o ECMWF quanto o NCEP mostram o JBN a leste dos Andes (Marengo et al., 2004)
sobre o leste da Bolívia, enquanto no RegCM3 o núcleo de máxima intensidade é
subestimado e deslocado para norte, resultado similar ao de Fernandez et al. (2006) para
climatologias (10 janeiros) obtidas com o RegCM3 e Eta sobre a América do Sul.
No inverno (Figuras 3.7 e-h), tanto na simulação quanto nas análises, o ASAS
aparece ligeiramente deslocado para norte em relação ao verão, mas os ventos continuam
mais fracos na simulação, principalmente no ramo norte deste sistema. Sobre o continente,
as análises apresentam um máximo de velocidade do vento de noroeste sobre o Paraguai,
que desacelera sobre o sul do Brasil, enquanto que na simulação os ventos são muito mais
fracos nesta área. Provavelmente, a interação desta área de convergência dos ventos em
baixos níveis com os sistemas transientes de latitudes médias que se propagam no
escoamento de oeste seja responsável pela chuva intensa na costa leste do sul do Brasil
mostrada nas análises (Figuras 3.7 f-h), que é ligeiramente mais fraca na simulação
(Figura 3.7e). A menor intensidade do JBN simulado em ambas as estações pode estar
relacionada à menor intensidade dos alísios, como mostrou também Fernandez et al. (2006)
para a estação do verão.
84
Figura 3.7 Média sazonal da intensidade e direção do vento em 850 hPa simulados pelo
RegCM3 e das análises do ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno
(coluna direita).
Uma síntese sazonal da intensidade do vento em 850 hPa apenas sobre o oceano é
apresentada na Tabela 3.2h. Diferentemente da intensidade do vento a 10 m de altura, em
850 hPa, a simulação e as análises indicam ventos mais intensos no inverno seguido por
verão, primavera e outono, mas a diferença de velocidade entre estações é muito pequena
(inferior a 1 ms
-1
). Como já indicava a Figura 3.5, os ventos simulados pelo RegCM3 são
mais fracos que nas análises (Tabela 3.2h). Um menor erro médio é obtido ao se comparar
a simulação com o ECMWF.
Durante o verão na América do Sul, uma característica importante da circulação
atmosférica é a presença de um anticiclone na alta troposfera (aproximadamente em 200
c) f)
a)
b)
d)
e)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 850 hPa - Verão (RegCM 90-99)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 850 hPa - Inverno (RegCM 90-99)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 850 hPa - Verão (ECMWF 90-99)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 850 hPa - Inverno (ECMWF 90-99)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 850 hPa - Verão (NCEP 90-99)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 850 hPa - Inverno (NCEP 90-99)
85
hPa), conhecido como alta da Bolívia, pois na climatologia seu centro situa-se sobre este
país, e seria uma resposta à liberação de calor latente associada à atividade convectiva na
Amazônia (Lenters e Cook, 1995; Gandu e Silva Dias, 1998). Na simulação (Figura 3.8a), o
centro do anticiclone situa-se sobre o sudeste da Bolívia e norte do Paraguai, ou seja,
ligeiramente deslocado para sudeste se comparado às analises do ECMWF e NCEP
(Figura 3.8 b-c). Já o cavado corrente abaixo, sobre o leste do nordeste do Brasil (centrado
em aproximadamente 30
o
O sobre o Atlântico Sul), situa-se em posição similar nas análises
e na simulação. A simulação da alta da Bolívia pelo RegCM3 indica a habilidade do modelo
em simular um dos principais componentes da circulação monçônica sobre a América do Sul
(Nogués-Paegle e Mo, 1997). Entretanto, o bias observado na posição do anticiclone pode
ser justificado pela chuva mais intensa na região amazônica aparecer deslocada para sul na
simulação, quando comparada às análises (figura não mostrada). Em termos de
intensidade, a alta da Bolívia é similar às análises, enquanto o cavado do nordeste do Brasil
é menos intenso.
Durante o inverno, os ventos em altos níveis sobre a América do Sul e oceanos
adjacentes são bastante zonais, o que mostra outra característica importante do
escoamento conhecida como jato subtropical de oeste (Palmén e Newton, 1969). Tanto no
verão (Figuras 3.8 a-d) quanto no inverno (Figuras 3.8 e-h) o posicionamento, centrado em
aproximadamente 35
o
S (45
o
S) no inverno (verão), e a intensidade do jato subtropical
simulado (Figuras 3.8 a e d) são mais próximos da análise do ECMWF (Figuras 3.8 b e e),
uma vez que no NCEP (Figuras 3.8 c e f) os ventos são mais fracos. No verão, a simulação
ao sul de 30
o
S mostra uma área maior com ventos entre 30-35 ms
-1
e menor com ventos
entre 35-40 ms
-1
do que as análises e, no inverno, uma área maior com ventos entre 35-40
ms
-1
. A maior similaridade da intensidade do vento em 200 hPa entre o RegCM3 e o
ECMWF é encontrada em todas estações do ano, como apresenta a Tabela 3.2i (apenas
para dados sobre o oceano). Em cada estação os ventos no NCEP são até 1,4 ms
-1
mais
fracos do que no ECMWF. Ao longo do ano, as análises e a simulação mostram ventos mais
fortes no inverno, provavelmente devido à maior intensidade da baroclinia em baixos níveis,
e mais fracos no verão, quando diminui o gradiente norte-sul de temperatura no Hemisfério
Sul.
86
Figura 3.8 Média sazonal da intensidade e direção do vento em 200 hPa simulados pelo
RegCM3 e das análises do ECMWF e NCEP no verão (coluna esquerda) e no inverno
(coluna direita).
3.4.2 Ciclo Anual
Temperatura do Ar a 2 m
O ciclo anual da temperatura do ar a 2 m de altura simulada sobre todo o Atlântico
Sul e nos subdomínios (RG1, RG2 e RG3) segue o padrão registrado nas análises (Figuras
3.9 a-d), com menores temperaturas entre julho e setembro (inverno/primavera) e maiores
de fevereiro a março (verão/outono). Este ciclo anual é similar ao da TSM (figura não
mostrada).
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 200 hPa - Verão (RegCM 90-99)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 200 hPa - Inverno (RegCM 90-99)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 200 hPa - Verão (ECMWF 90-99)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 200 hPa - Inverno (ECMWF 90-99)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 200 hPa - Inverno (NCEP 90-99)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
Vento 200 hPa - Verão (NCEP 90-99)
a)
b)
c)
d)
e)
f)
87
Nos três subdomínios (Figuras 3.9 a-c) é aparente ao longo de todo o ano que o
RegCM3 é sistematicamente mais frio do que as análises (WHOI, ECMWF, NCEP) e os
maiores erros médios são obtidos na RG1 (Figura 3.9a), que é o subdomínio mais ao norte
dos três considerados. Como mostrou a Figura 3.4, o bias frio ao longo do ano é ainda
maior ao norte de 25
o
S do que nos subdomínios (RG1, RG2 e RG3) se comparado ao
NCEP e WHOI, e ligeiramente menor em relação ao ECMWF. Os resultados deste estudo
indicam que a simulação de uma baixa atmosfera mais fria do que a observada não estaria
associada à falta de transferência de energia do oceano para atmosfera, pois foi mostrado
na Figura 3.3 e Tabela 3.2b que a transferência de calor sensível na camada superficial,
resolvida pelo esquema de Zeng (Zeng et al., 1998), é intensa durante todo o ano e maior
do que a das três análises utilizadas na validação da simulação.
Ventos a 10 m
A Figura 3.6 mostra que os ventos a 10 m de altura no Atlântico Sul são mais
intensos no inverno. No entanto, próximo à costa sul/sudeste do Brasil, na RG1 (Figura
3.9e), as maiores velocidades são registradas no verão, o que concorda com a climatologia
elaborada por Sugahara (2005) utilizando 7 anos (1985-1992) de análises do ECMWF. No
verão, o ASAS encontra-se deslocado para sudoeste, comparado ao inverno, o que
favorece a ocorrência de um gradiente de pressão leste-oeste entre o anticiclone sobre o
oceano e a baixa térmica presente no interior do continente (entre o norte da Argentina e o
sul da Bolívia), que intensifica a componente meridional geostrófica do vento, como também
mostra o Atlas da ERA-40 (Kållberg et al., 2005). Outro mecanismo que pode contribuir para
os ventos mais fortes, inclusive porque é possível notar a curvatura ciclônica no escoamento
nesta área (Figuras 3.6 a-d), é o desenvolvimento de ciclones que na RG1 são mais
freqüentes no verão e primavera (Sinclair, 1996; Sugahara, 2005; Reboita et al., 2005a). Na
RG2 (Figura 3.9f), os ventos mais intensos no inverno resultariam da maior intensidade do
escoamento no setor sul do ASAS e dos ventos de oeste (westerlies) como mostram as
Figuras 3.5 e-h. Também na RG3 (Figura3. 9g), os ventos são mais intensos no inverno e
tal intensificação pode estar associado à maior intensidade da zona baroclínica hemisférica
nesta estação. Na RG3, os ventos apresentam máximo secundário na primavera.
Considerando todo o Atlântico Sul (Figura 3.9h), a variabilidade mensal de intensidade do
vento é pequena, embora se destaque um máximo em julho, provavelmente associado à
intensificação do gradiente meridional de temperatura durante o inverno. O RegCM3 simulou
intensidade do vento nos subdomínios com ciclo anual similar ao das análises e velocidades
intermediárias as análises do ECMWF e NCEP.
88
Precipitação
A Figura 3.9 mostra que os ciclos anuais de precipitação nos subdomínios (RG1,
RG2 e RG3) são bastante diferentes. As maiores taxas de precipitação são encontradas nos
subtrópicos (RG1) e diminuem em direção ao extratrópicos (RG3), onde o ciclo anual possui
menor amplitude. Na RG1 (Figura 3.9i) chove mais no verão, como resultado do
estabelecimento da ZCAS (Kodama, 1992, Carvalho et al., 2004) e de sistemas de baixa
pressão (Sinclair, 1996; Reboita et al., 2005a; Hoskins e Hodges, 2005), e menos no inverno
(Figura 9i), quando a disponibilidade de umidade é pequena e quase toda precipitação
resulta da passagem de frentes frias (Lemos e Calbete, 1996). A grande atividade frontal
(Satyamurty e Mattos, 1989; Reboita et al., 2008) e ciclogenética (Gan e Rao, 1991; Sinclair,
1996; Reboita et al., 2005a; Hoskins e Hodges, 2005) na RG2 é responsável pelo aumento
da chuva no outono e inverno, que diminui consideravelmente nos meses de primavera e
verão (Figura 3.9j). Mais ao sul, na RG3 (Figura 3.9k), a sazonalidade na chuva é fraca,
mas ligeiramente mais intensa entre o fim do verão e início do inverno, provavelmente
controlada pela atividade transiente associada à baroclinia da atmosfera. O mesmo ciclo
anual encontrado na RG3 se repete para todo o Atlântico Sul (Figura 3.9l), exceto por existir
maior divergência entre as análises no mês com máxima precipitação. Enquanto no GPCP e
ECMWF este máximo é encontrado em abril, no NCEP é em Junho. O estudo inter
comparativo de Quartly et al. (2007) para as análises de precipitação do ECMWF, NCEP e
GPCP sobre o Atlântico Sul também mostrou o atraso de dois meses no máximo de
precipitação no NCEP, comparado às análises do ECMWF e GPCP, que foi atribuída à
física do modelo do NCEP. Na simulação, o valor máximo de precipitação (2,5 mm dia
-1
) se
repete nos meses de abril a junho.
Como mostram as Figuras 3.9 i-j, nos subdomínios RG1 e RG2, o RegCM3
subestima a taxa de precipitação mensal, embora identifique os meses de chuva mais
intensa ou mais fraca. Entre as análises, a divergência no volume mensal de chuva nestes
subdomínios também é grande. Nos subtrópicos (RG1), as taxas de chuva mensal da
análise do NCEP são maiores do que as do GPCP e ECMWF, praticamente durante todo
ano, e nesta região os valores simulados pelo RegCM3 são mais próximos aos do ECMWF,
que apresenta menor volume mensal de chuva (Figura 3.9i). Mais ao sul (RG2), a chuva
mensal do GPCP supera a do NCEP e ECMWF, e a simulação apresenta um bias seco
acentuado durante todo o ano. Ao longo do ano, a chuva nas RG1 e RG2 sofre grande
influência do transporte de umidade associado ao JBN a leste dos Andes. A umidade
transportada é importante para aumentar a precipitação nos sistemas frontais que
atravessam a América do Sul e, como mostrou a Figura 3.6 e também Ferdandez et al.
(2006), o RegCM3 subestima a intensidade do JBN e, assim, é provável que subestime o
89
transporte de umidade dos trópicos para os subtrópicos, com conseqüente redução da
chuva mensal.
Nos extratrópicos (RG3), existe uma maior concordância no volume de chuva mensal
entre as análises do NCEP e ECMWF, enquanto a cada mês o GPCP superestima ambas
as análises (Figura 3.9k). Neste subdomínio, o volume mensal de chuva simulada pelo
RegCM3 é mais próximo das análises do NCEP e ECMWF. Quando se considera todo o
Atlântico Sul (Figura 3.9l), o RegCM3 é mais úmido do que o ECMWF durante todo o ano e
com valores intermediários ao NCEP e GPCP.
Fluxos de Calor Latente e Sensível
As maiores médias mensais da TSM, em todos os setores do Atlântico Sul (figura
não mostrada), ocorrem entre janeiro e maio, implicando assim em maiores médias também
para a umidade específica de saturação (q
s
). Como mostram as Figuras 3.11 a-d, tanto nos
subdomínios como em todo Atlântico Sul, os gradientes verticais de umidade específica são
também mais intensos nesta época do ano. Gradientes verticais mais intensos, por sua vez,
contribuem em grande parte para intensificar a transferência de calor latente do oceano para
a atmosfera (mecanismo 1), já que a velocidade do vento entre janeiro e maio é
relativamente mais fraca (Figuras 3.9 f-h). Entre junho e dezembro, como a TSM é mais
fria, os gradientes verticais de umidade são menores sendo, portanto, o fator vento o mais
importante para transferir energia via calor latente do oceano para atmosfera (mecanismo
2). Entretanto, nesta época do ano, as massas de ar frio polares que cruzam o Atlântico são
mais secas do que no verão, não permitindo redução acentuada do gradiente vertical de
umidade específica (Figuras 3.11 a-d). Estes gradientes, juntamente com os ventos mais
intensos (Figuras 3.9 e-h), mantém a transferência de calor latente para a atmosfera
ligeiramente mais intensa no outono e inverno quando se considera tanto os extratrópicos
(RG3, Figura 3.10c) como todo Atlântico Sul (Figura 3.10d).
Regionalmente, existem diferenças no ciclo anual dos fluxos de calor latente. Por
exemplo, na RG1 (Figura 3.10a) os fluxos são maiores entre março e junho (outono e início
de inverno), pois prevalece o mecanismo 1 na transferência de calor latente do oceano para
atmosfera, ou seja, maior contribuição dos gradientes verticais de umidade específica
(Figura 3.11a), já que os ventos são relativamente fracos nesta época do ano (Figura
3.10e). Entre as RG1 e RG3, passando pelos subtrópicos (RG2), nota-se mudança no
predomínio do mecanismo 1 (RG1) para o mecanismo 2 (RG3), com conseqüente
deslocamento do máximo dos fluxos de calor latente de março-junho (RG1) para maio-julho
(RG3). Na RG2 (Figura 3.10b), a maior transferência de calor latente para a atmosfera
ocorre no outono, embora seja aparente um pico pronunciado em junho. Ciclo anual
90
semelhante foi também identificado por Wainer et al. (2003) ao avaliarem os fluxos das
análises do NCEP em um ponto (40
o
S e 50
o
O) dentro da RG2. O ciclo anual dos fluxos de
calor latente para todo o Atlântico Sul apresenta também maior intensidade entre maio-junho
e maior e menor amplitude do que a RG3 e RG1, respectivamente.
O RegCM3 simula adequadamente o ciclo anual de fluxos de calor latente em todas
as regiões investigadas e, ao longo de todo ano nas RG1 e RG2 (Figuras 3.10 a-b),
transfere maior (menor) quantidade de energia para a atmosfera do que o WHOI (NCEP).
Na RG3 e Atlântico Sul, o ciclo anual e intensidade dos fluxos de calor latente simulados são
mais próximos do WHOI do que do NCEP e ECMWF. A maior diferença entre simulação e
análises é encontrada entre janeiro e abril na RG1, quando o modelo superestima os fluxos
registrados nas análises (Figura 3.10a). Como neste período o RegCM3 não superestima a
intensidade do vento (Figura 3.9e) e nem os gradientes verticais de umidade (Figura
3.11e), uma possível explicação para esta diferença seria a física interna da parametrização
de Zeng, provavelmente a maior intensidade do coeficiente de arrasto (u*).
É interessante ressaltar que no NCEP os gradientes verticais de umidade específica
(Figuras 3.11 a-d) são sempre menores do que no ECMWF, entretanto os fluxos de calor
latente (Figuras 3.10 a-d) são sempre maiores. Isto pode ser devido a maior intensidade
dos ventos a 10 m de altura no NCEP e também a influência do algoritmo que estima os
fluxos, pois de acordo com Sun et al. (2003) quando os fluxos de calor latente do NCEP são
determinados com o algoritmo COARE tem-se uma redução desta superestimativa. O maior
gradiente vertical de umidade específica no ECMWF é associado ao bias seco (Tabela 3.2e)
desta análise sobre o Atlântico Sul. Resultado semelhante foi obtido por Yu et al. (2004a)
considerando todo o oceano Atlântico.
Independente do subdomínio (RG1, RG2 e RG3) ou então em todo o Atlântico Sul,
as análises mostram que o ciclo anual dos fluxos de calor sensível tem máximo em junho e
mínimo nos meses de verão (Figuras 3.10 e-h) e, embora o RegCM3 superestime a
intensidade destes fluxos, o mesmo simula a evolução anual muito semelhante à observada.
Esta semelhança reflete-se na correlação para o ciclo anual simulado e observado, que
varia entre 0.70 (pior correlação entre RegCM3 e WHOI na RG1) e 0.95 (melhor correlação
entre RegCM3 e ECMWF na RG3). Como mostram as Figuras 3.11 e-h e como também
obtido por Reboita et al. (2005b), durante todo o ano os gradientes verticais de temperatura
simulados pelo RegCM3 são muito mais intensos do que os das análises (ECMWF, NCEP e
WHOI) e isto está associado ao bias frio na temperatura do ar na baixa atmosfera, já que os
valores de TSM utilizados nas simulações são muito próximos aos das análises (Tabela
3.2c). A superestimativa dos fluxos de calor sensível é maior nos subtrópicos (RG1, Figura
3.10e) e diminui em direção aos extratrópicos (RG3, Figura 3.10g), acompanhando a
redução do gradiente vertical de temperatura. Na RG3, o NCEP mostra maior transferência
91
de calor sensível da atmosfera para o oceano nos meses mais quentes do ano do que as
demais análises e também do que a simulação do RegCM3.
Em todas as regiões (Figuras 3.11 e-h), a transferência de energia via calor sensível
é máxima em junho e mínima nos meses mais quentes do ano, quando também diminuem
os gradientes verticais de temperatura (Figuras 3.11 e-h). Estes fluxos são maximizados
nos meses mais frios do ano em função da maior capacidade térmica dos oceanos,
comparada à dos continentes. No inverno, o oceano encontra-se relativamente quente e a
atmosfera fria, o que intensifica o gradiente vertical de temperatura (Figuras 3.11 e-h) e,
conseqüentemente, os fluxos verticais de calor sensível (Figuras 3.10 e-h). Outro fator que
influencia a transferência de calor sensível é a intensidade do vento, mas, como mostram as
Figuras 3.9 e-h parece que este fator contribui menos à sazonalidade dos fluxos de calor
sensível (Figuras 10 e-h) do que os gradientes verticais de temperatura (Figuras 3.11 e-h),
pois na RG1 os ventos mais intensos são observados no verão, associados ao gradiente
leste-oeste de pressão entre a baixa térmica no continente e o ASAS, e considerando todo
Atlântico Sul a intensidade dos ventos muda pouco mês-a-mês (Figura 3.9h).
As comparações realizadas aqui possuem similaridades com outros estudos. Por
exemplo, White (2001) e Wainer et al. (2003) observaram que os fluxos de calor latente do
NCEP no Atlântico Sul são mais intensos do que os obtidos de outras fontes. Kalnay et al.
(1996) ressaltam que os fluxos de calor latente e sensível fornecidos pelo NCEP devem ser
usados com cautela, pois são completamente determinados pelo modelo. Entretanto, a
comparação desses com observações e outras climatologias determinadas por modelos
mostram, geralmente, certa semelhança.
92
Figura 3.9 Média mensal da temperatura do ar a 2 m de altura (T2m – coluna esquerda), da
intensidade do vento a 10 m (coluna central) e da precipitação (Pr – coluna esquerda)
simuladas pelo RegCM3 (linha azul) e das análises do WHOI (linha verde), ECMWF (linha
vermelha) e NCEP (linha preta) para as regiões indicadas na Figura 3.1 no período de 1990
a 1999.
Temperatura do Ar Precipitação Vento a 10 m
J F M A M J J A S O N D
5
10
15
20
25
30
T 2m (
o
C)
RG 1
RegCM
WHOI
ECMWF
NCEP
J F M A M J J A S O N D
5
10
15
20
25
30
T 2m (
o
C)
RG 2
J F M A M J J A S O N D
5
10
15
20
25
30
T 2m (
o
C)
RG 3
J F M A M J J A S O N D
5
10
15
20
25
30
T 2m (
o
C)
Atlântico Sul
J F M A M J J A S O N D
0
1
2
3
4
5
6
Pr (mm dia
-1
)
RG 1
RegCM
ECMWF
NCEP
GPCP
J F M A M J J A S O N D
0
1
2
3
4
5
6
Pr (mm dia
-1
)
RG 2
J F M A M J J A S O N D
0
1
2
3
4
5
6
Pr (mm dia
-1
)
RG 3
J F M A M J J A S O N D
0
1
2
3
4
5
6
Pr (mm dia
-1
)
Atlântico Sul
J F M A M J J A S O N D
0
2
4
6
8
10
Vento a 10 m (m s
-1
)
RG 1
RegCM
WHOI
ECMWF
NCEP
J F M A M J J A S O N D
0
2
4
6
8
10
Vento 10 m (m s
-1
)
RG 2
J F M A M J J A S O N D
0
2
4
6
8
10
Vento 10 m (m s
-1
)
RG 3
J F M A M J J A S O N D
0
2
4
6
8
10
Vento 10 m (m s
-1
)
Atlântico Sul
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
h)
i)
j)
k)
l)
93
Figura 3.10 Similar à Figura 3.9, porém para os fluxos de calor latente (coluna esquerda) e
sensível (coluna direita).
J F M A M J J A S O N D
-20
-10
0
10
20
30
40
CS (W m
-2
)
RG 2
J F M A M J J A S O N D
0
50
100
150
200
CL (W m
-2
)
RG 1
RegCM
WHOI
ECMWF
NCEP
J F M A M J J A S O N D
0
50
100
150
200
CL (W m
-2
)
RG 2
J F M A M J J A S O N D
0
50
100
150
200
CL (W m
-2
)
RG 3
J F M A M J J A S O N D
0
50
100
150
200
CL (W m
-2
)
Atlântico Sul
J F M A M J J A S O N D
-20
-10
0
10
20
30
40
CS (W m
-2
)
RG 1
RegCM
WHOI
ECMWF
NCEP
J F M A M J J A S O N D
-20
-10
0
10
20
30
40
CS (W m
-2
)
RG 3
J F M A M J J A S O N D
-20
-10
0
10
20
30
40
CS (W m
-2
)
Atlântico Sul
Fluxo de Calor Latente Fluxo de Calor Sensível
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
h)
94
Figura 3.11 Similar à Figura 3.9, porém para os gradientes verticais de umidade específica
(coluna esquerda) e de temperatura do ar (coluna direita). Para o gradiente vertical de
umidade específica tem-se a diferença entre a umidade específica de saturação (q
s
) e a
umidade específica a 2 m (q2m), enquanto que para o gradiente vertical de temperatura do
ar tem-se a diferença entre a TSM e a temperatura do ar a 2 m (T2m).
J F M A M J J A S O N D
0
1
2
3
4
5
6
7
g/kg
RG 1
RegCM
WHOI
ECMWF
NCEP
J F M A M J J A S O N D
0
1
2
3
4
5
6
7
g/kg
RG 2
J F M A M J J A S O N D
0
1
2
3
4
5
6
7
g/kg
RG 3
J F M A M J J A S O N D
0
1
2
3
4
5
6
7
g/kg
Atlântico Sul
J F M A M J J A S O N D
-2
-1
0
1
2
3
o
C
RG 1
RegCM
WHOI
ECMWF
NCEP
J F M A M J J A S O N D
-2
-1
0
1
2
3
o
C
RG 2
J F M A M J J A S O N D
-2
-1
0
1
2
3
o
C
RG 3
J F M A M J J A S O N D
-2
-1
0
1
2
3
o
C
Atlântico Sul
qs - q
2m
TSM – T
2m
d)
h)
c) g)
b) f)
a)
e)
95
3.5 Conclusões Parciais
Este capítulo apresentou uma validação da climatologia simulada pelo RegCM3
sobre o oceano Atlântico Sul no período de 1990 a 1999. As climatologias sazonal e mensal
simuladas foram comparadas com as das análises do ECMWF, NCEP, WHOI e GPCP,
sendo esta última somente para a precipitação.
Foi observado que as análises do NCEP e ECMWF apresentam algumas diferenças
entre si que podem ser decorrentes de dados obtidos de diferentes fontes, métodos de
assimilação destes dados e pela própria física dos modelos (Quartly et al., 2007). Estas
análises também apresentam alguns desvios quando comparadas a dados medidos
diretamente, por exemplo, um bias seco principalmente em direção aos trópicos (Sun et al.,
2003 e Yu et al., 2004). Para reduzir a deficiência das análises e fornecer um conjunto de
dados mais próximo da atmosfera real, a fim de ser utilizado na determinação dos fluxos
turbulentos de superfície, o WHOI combina as análises resultantes dos modelos do
NCEP/R-2 e ECMWF/ERA-40 no oceano Atlântico com informações de satélite (Yu et al.,
2004a). Na média anual, os fluxos de superfície obtidos pelo WHOI são consistentes em
estrutura e amplitude com dados observados (Yu et al., 2004a).
Com relação aos dados do
GPCP, estes não podem ser assumidos como quantitativamente corretos, mas sim como
representativos da distribuição espacial da precipitação, já que são baseados em
estimativas de satélite (Quartly et al., 2007). Uma vez que cada conjunto de dados tem suas
deficiências, tinha-se como interesse avaliar quanto a simulação concordava em padrão
sazonal e mensal com estes dados e se não possuía valores discrepantes em amplitude.
Em geral, o RegCM3 simulou o padrão espacial sazonal das variáveis similar ao
observado nas análises, porém apresentou diferenças em termos de intensidade,
principalmente em relação à velocidade do vento no WHOI, que mostrou grande
superestimativa em relação às outras análises; esta variável do WHOI provavelmente foi
disponibilizada com algum bias erroneamente. O modelo simulou os fluxos de calor latente
similares à análise do WHOI e menos intensos que os das análises do ECMWF e NCEP.
Essa diferença não pode ser atribuída como um erro de simulação, pois os fluxos mais
intensos no ECMWF decorrem de um bias seco na umidade específica desta análise. Já no
caso do NCEP, embora não subestime a umidade específica, os fluxos mais intensos
devem-se provavelmente à maior magnitude do vento e ao algoritmo utilizado na
determinação dos fluxos. Com relação aos fluxos de calor sensível, o modelo mostrou,
comparado às análises, uma superestimativa principalmente em direção às latitudes mais
baixas do domínio. De acordo com Reboita et al. (2005b), esta superestimativa é decorrente
dos fortes gradientes verticais de temperatura do ar na camada superficial em função do
bias frio do modelo (~2
o
C). Conforme observado por outros autores (Cuadra, 2005; Rocha,
96
2005; Fernandez et al., 2006), o bias frio na temperatura do ar pode ser decorrente do
esquema convectivo de Grell, pois as correntes descendentes neste esquema transportam
ar mais frio da média troposfera para baixos níveis. Isso, portanto, ajudaria a explicar o
maior bias frio no setor norte do domínio, região onde há maior atividade convectiva.
O RegCM3 representou as principais características da circulação atmosférica em
baixos níveis no Atlântico Sul e América do Sul que são o ASAS e o JBN a leste dos Andes,
respectivamente. O modelo simulou o ASAS, tanto a 10 m de altura quanto em 850 hPa,
com posição similar ao registrado nas análises, porém com ventos menos intensos. No nível
de 10 m, considerando todo o Atlântico Sul, a variação sazonal da intensidade do vento
simulada é pequena, apresentando ventos ligeiramente mais fortes no inverno que nas
demais estações, resultado que concorda com as análises. Além disso, a velocidade do
vento simulada foi muito próxima da análise do ECMWF e inferior à análise do NCEP. O
JBN a leste dos Andes simulado em 850 hPa apresentou ventos menos intensos do que nas
análises, tanto no verão quanto no inverno, sendo que no verão ainda mostrou um
deslocamento do núcleo de ventos intensos para norte. Resultado similar foi encontrado por
Fernandez et al. (2006). Estes autores também mostraram que a menor intensidade do JBN
simulado pelo RegCM3 pode estar relacionada à simulação dos ventos alísios também com
menor intensidade do que nas análises. Considerando todo o Atlântico Sul, os ventos em
850 hPa simulados foram mais fracos que as análises e com menor bias em relação ao
ECMWF.
O RegCM3 subestimou a chuva na parte oceânica da ZCAS no verão e, de acordo
com Fernandez et al. (2006) e com os resultados do presente estudo, isto se deve à menor
intensidade do JBN a leste dos Andes, o que reduziria o transporte de umidade dos trópicos
para os subtrópicos. Embora a simulação da precipitação tenha apresentado um bias
negativo na região da ZCAS, no centro-sul do domínio, mostrou um máximo que não era
visível nas análises do ECMWF e NCEP, mas que concordava com o GPCP. Isto foi um
bom resultado, uma vez que dados derivados de observações de satélite conseguem
representar a distribuição espacial da chuva. No inverno, a região com maior precipitação foi
observada sobre a parte central do Atlântico Sul nas análises e pouco deslocada para leste
no RegCM3.
Em altos níveis, a simulação da alta da Bolívia teve sua posição deslocada para
sudeste, se comparada às analises do ECMWF e NCEP, que deve ser conseqüência da
chuva mais intensa na região amazônica aparecer deslocada para sul na simulação, quando
comparada às análises. Já o cavado do nordeste do Brasil teve posição similar às análises.
Em termos de intensidade, o modelo simulou a alta da Bolívia similar as análises, enquanto
o cavado do nordeste do Brasil menos intenso. Com relação ao jato subtropical, o RegCM3
97
simulou a posição deste sistema similar às análises, mas com intensidade maior do que no
NCEP e menor do que no ECMWF no verão e mais forte do que nestas no inverno.
A Tabela 3.3 mostra uma síntese dos resultados da climatologia anual simulada, ou
seja, para cada variável ou sistema analisado é mencionado se o modelo conseguiu
reproduzir o padrão espacial e a intensidade observadas nas reanálises.
Tabela 3.3 Síntese dos resultados da climatologia anual simulada em relação às análises do
WHOI, ECMWF, NCEP e GPCP.
EM RELAÇÃO ÀS REANÁLISES VARIÁVEL OU SISTEMA
SIMULADO
PADRÃO ESPACIAL
INTENSIDADE
Fluxos de Calor Latente
similar, exceto no
setor norte do
domínio
ligeiramente subestimada
Fluxos de Calor Sensível similar superestimada
Temperatura do Ar a 2 m
similar, exceto no
setor norte do
domínio
subestimada
Umidade Específica a 2 m
similar, exceto no
setor norte do
domínio
superestima a do ECMWF
e subestima a do WHOI e
NCEP
Precipitação similar
subestimada na parte
oceânica da ZCAS no
verão
ASAS a 10 m de altura e em 850
hPa
similar subestimada
JBN em 850 hPa
deslocado para norte
no verão e sem
configuração no
inverno
subestimada
Alta da Bolívia
deslocada para
sudeste
similar
Cavado do Nordeste do Brasil similar subestimada
Jato Subtropical similar superestimada
A avaliação do ciclo anual das variáveis simuladas mostrou boa concordância em
padrão com as análises, até mesmo a simulação da precipitação, porém algumas diferenças
foram notadas em intensidade. Entretanto, tais diferenças que eram mais acentuadas no
setor norte do domínio (RG1) diminuíram em direção aos extratrópicos (RG3). A região
localizada em latitudes mais baixas, por ter maior atividade convectiva, contribui para o
maior bias na temperatura do ar que, por sua vez, favorece gradientes verticais de
temperatura mais intensos e, conseqüentemente, maiores fluxos de calor sensível
98
direcionados para a atmosfera. Isto mostra que o bias numa variável no setor subtropical do
domínio desencadeia o viés em outras.
Embora as condições iniciais e de fronteira empregadas na simulação tenham sido a
análise do NCEP, o modelo não tendeu a ter resultados mais similares a esta, pois
dependendo da variável analisada, ora tinha mais similaridade com uma análise ora com
outra. Isto mostra que as condições de fronteira não afetaram a física interna do modelo,
uma vez que o domínio escolhido foi grande o suficiente para permitir o desenvolvimento
das circulações de mesoescala e incluir forçantes relevantes, como os Andes.
Os resultados mostraram que o RegCM3 é capaz de simular as características
climatológicas médias no Atlântico Sul, onde se destaca sua boa performance em regiões
extratropicais.
99
4 CAPÍTULO 4
Climatologia de Ciclones no Atlântico Sul
No Capítulo 3 foi mostrado que, em termos climatológicos, o RegCM3 simula
satisfatoriamente as características regionais da circulação atmosférica sobre o Atlântico Sul
e a América do Sul. Este resultado estimula a investigação da performance do modelo em
reproduzir os ciclones extratropicais no Atlântico Sul. Assim, neste capítulo é apresentada a
climatologia destes sistemas obtida da simulação e com a reanálise do projeto R-2 do NCEP
e a comparação entre ambas. Esta avaliação climatológica é importante em três aspectos:
1) é uma forma eficiente de avaliar o skill do modelo, uma vez que está sendo considerado
um sistema sinótico que interage com diferentes escalas de tempo e espaço (Sinclair e
Watterson, 1999); 2) permite identificar as regiões favoráveis à gênese de ciclones e 3)
conhecendo as habilidades e deficiências do modelo na reprodução de uma climatologia do
presente torna-se mais fácil interpretar os resultados de simulações do clima futuro que
venham a ser realizadas.
Inicialmente será apresentada a metodologia usada neste capítulo, que inclui a
descrição do esquema automático de identificação e rastreamento de ciclones, bem como
dos procedimentos para análise dos resultados. Na seqüência, são mostrados os resultados
das climatologias de ciclones extratropicais sobre o Atlântico Sul, no período de 1990 a
1999, obtidas a partir dos dados simulados e com os da reanálise do NCEP.
CAPÍTULO 4
100
4.1 Metodologia
4.1.1 Algoritmo de Identificação e Rastreamento (Tracking) de Ciclones
O algoritmo usado para identificar e rastrear os ciclones extratropicais foi inicialmente
desenvolvido por Sugahara (2000) e, após, adaptado para ser empregado no presente
estudo. Este esquema numérico possui metodologias semelhantes às de Sinclair (1994,
1995 e 1997) e identifica os ciclones através de mínimos de vorticidade relativa próximos à
superfície. De acordo com Sinclair (1994), a utilização da vorticidade relativa apresenta
vantagens na identificação dos ciclones quando comparada à pressão atmosférica. Como a
vorticidade é uma medida da rotação de um fluido, pode identificar mais corretamente os
sistemas ciclônicos. Além disso, o uso da vorticidade pode eliminar problemas comuns dos
algoritmos que utilizam mínimos de pressão, tal como o menor número de sistemas
identificados nas latitudes médias. Nesta região, os intensos gradientes meridionais de
pressão sobrepostos aos sistemas ciclônicos transientes, muitas vezes faz com que estes
não apresentem isóbaras fechadas e, conseqüentemente, uma depressão no campo de
dados, o que impede a identificação pelos procedimentos automáticos baseados na pressão
atmosférica (Murray e Simmonds, 1991a; Sinclair, 1994; Hoskins e Hodges, 2005). Segundo
Sinclair (1994), a vorticidade relativa também apresenta algumas desvantagens: é sensitiva
a erros de análise (medidas errôneas das componentes horizontais do vento acarretam
erros no campo da vorticidade); a intensidade da vorticidade é dependente da resolução
horizontal dos dados; e tendência a incluir zonas de cisalhamento alongadas que não são
associadas a uma estrutura ciclônica típica. Maiores detalhes sobre as vantagens e
desvantagens do uso da vorticidade relativa em esquemas numéricos são apresentados no
Capítulo 2 (seção 2.4).
No algoritmo usado neste estudo, os ciclones foram identificados no campo de
vorticidade do vento a 10 m de altura, calculado através da equação:
y
u
x
v
1010
10
∂
∂
−
∂
∂
=ζ
(4.1)
que é resolvida numericamente com método de diferenças finitas centradas no espaço,
sendo
(
)
λ
∂
ϕ
=
∂
cosax
,
ϕ
∂
=
∂
y
e a, ϕ
ϕϕ
ϕ e λ
λλ
λ, o raio médio da Terra (6370 km), a latitude e a
longitude em radianos, respectivamente.
101
Antes de iniciar o rastreamento dos ciclones, o campo da vorticidade é suavizado
com o método de Cressman (Cressman, 1959; Sinclair, 1997), que tende a eliminar os
centros espúrios de vorticidade e a reduzir a característica ruidosa de zonas de
cisalhamento alongadas (Sinclair,1997). Um exemplo dos resultados obtidos com o método
citado é dado na Figura 4.1. Nesta, pode-se observar que o campo suavizado (Figura 4.1b)
possui o mesmo padrão do original (Figura 4.1a), mas sem incluir aspectos ruidosos. Se o
campo da vorticidade original fosse utilizado no algoritmo de tracking, este iria identificar
além do sistema localizado em 36,5
o
S e 45
o
W, um sistema secundário em ~44
o
S e 30
o
W,
associado a uma zona de cisalhamento alongada, que não é considerado como um ciclone
típico teoricamente.
Figura 4.1 Exemplo ilustrativo de um campo de vorticidade relativa a 10 m de altura da
reanálise do NCEP, no dia 01/06/1996 às 00 UTC, antes (a) e após (b) a suavização. O
intervalo das isolinhas é de 0,5 x 10
-5
s
-1
.
O processo de identificação e rastreamento dos ciclones envolve basicamente três
etapas: 1) identificação do mínimo de vorticidade, 2) localização da posição após o primeiro
deslocamento e 3) busca pelas posições seguintes.
a) Vorticidade Relativa Observada (01/06/1996 às 00 UTC)
b) Vorticidade Relativa Suavizada (01/06/1996 às 00 UTC)
102
Na primeira etapa, os mínimos de vorticidade são identificados através do método do
vizinho mais próximo (nearest-neighbor search), que é simplesmente a comparação da
vorticidade em cada ponto de grade com a dos pontos mais próximos. Um ponto de grade é
considerado centro do ciclone se apresentar vorticidade menor do que a dos pontos vizinhos
e menor ou igual a um limiar pré-estabelecido. Na seqüência, o algoritmo corrige a posição
do centro do ciclone ao fazer uma nova procura do mínimo de ζ
10
, mas agora no campo de
ζ
10
, que é interpolado ao redor deste centro para uma grade de alta resolução através de
uma função polinomial bi-cúbica. Na busca do mínimo na grade de alta resolução não é
considerado nenhum limiar de vorticidade. A diferença da posição do centro do ciclone entre
as grades de baixa e alta resolução pode exceder a 100 km (Sugahara, 2000), por isso a
posição corrigida do ciclone neste estudo foi procurada num raio de ~250 km. A Figura 4.2 é
uma representação ilustrativa da posição do centro de um sistema identificado na grade de
baixa (2,5
o
x 2,5
o
) e alta resolução (0,27778
o
x 0,27778
o
). Uma vez que o centro do ciclone é
localizado na grade de baixa resolução no ponto com coordenadas 37,5
o
S e 45
o
W,
representado por X na Figura 4.2, é construída uma grade de alta resolução ao redor do
mesmo, cuja área é indicada na figura por um quadrado pontilhado. Com este procedimento,
a posição do centro do ciclone é corrigida, localizando-se em 36,5
o
S e 45
o
W, representada
na figura por +.
Figura 4.2 Posição do centro de um ciclone identificada na grade de baixa (X) e alta
resolução (+). Na figura, a área da grade de alta resolução é indicada por um quadrado
pontilhado. A figura trata-se de um sistema observado dia 01/06/1996 às 00 UTC na
reanálise do NCEP.
X
+
103
A trajetória de um ciclone é definida como uma seqüência de posições no tempo
{x(t),y(t)}, já sua duração é contada a partir da identificação do primeiro mínimo de
vorticidade relativa até o desaparecimento deste. Blender e Schubert (2000) mencionam que
o principal problema no rastreamento dos ciclones está associado à ocorrência de mais de
um sistema (mínimo de vorticidade) dentro da região de busca, o que dificulta a correta
conexão da trajetória destes sistemas. Para determinar a trajetória dos ciclones, no presente
algoritmo, são consideradas duas etapas: a localização da posição do mínimo de vorticidade
no tempo posterior a primeira identificação, ou seja, após o primeiro deslocamento e a
busca pelas posições nos tempos posteriores, denominadas inicialmente de etapas 2 e 3,
respectivamente. Na etapa 2, a posição do mínimo de ζ
10
identificada pela primeira vez na
grade de baixa resolução
é transferida para a grade do tempo posterior (também de baixa
resolução), como um referencial para a busca da nova posição através dos procedimentos
descritos na etapa 1. Uma vez conhecida a posição de um sistema em dois tempos
consecutivos é possível determinar a sua velocidade de deslocamento. Esta velocidade será
empregada na etapa 3 (busca pelas posições seguintes) como uma estimativa inicial (first
guess) da posição do sistema no tempo futuro. Ao saber aproximadamente a nova posição
do ciclone, o algoritmo repete os procedimentos iniciais: busca da posição do mínimo de ζ
10
ao redor dos pontos vizinhos e correção da posição na grade de alta resolução. As demais
posições futuras são calculadas a partir da estimativa da velocidade de deslocamento do
sistema sempre entre os dois últimos intervalos de tempo consecutivos. Um ciclone deixa de
existir quando sua vorticidade excede o limiar pré-estabelecido ou quando a duração
ultrapassa um número máximo de tempos previamente especificado ao algoritmo. A Figura
4.3 resume as três etapas envolvidas na identificação e rastreamento dos ciclones.
Uma vez rastreados todos os mínimos identificados no primeiro tempo do conjunto
de dados (rastreamento R1 - Figura 4.3) o algoritmo passa a identificar os mínimos no
segundo passo de tempo e a rastreá-los (rastreamento R2 - Figura 4.3); e assim
sucessivamente. Com este método, o algoritmo rastreia repetidamente os sistemas, mas as
trajetórias similares são eliminadas com o uso de um sistema de filtragem. O filtro identifica
o período de uma trajetória (a data de início e término) para compará-la com as trajetórias
seguintes dentro deste mesmo intervalo temporal. As trajetórias que tiverem no mínimo três
posições (em seqüência) iguais a em comparação serão consideradas como seguimentos
desta e, portanto, serão denominadas de sistemas velhos; caso contrário de sistemas
novos. O número de 3 trajetórias é definido para um algoritmo que utilize dados com
resolução temporal de 6 horas e considere como ciclones os mínimos de ζ
10
que
apresentarem tempo de vida mínimo de 24 horas, ou seja, 5 passos de tempo.
104
Algumas vezes, dois sistemas que se iniciaram em locais distintos, mas em datas
próximas, podem se unir em algum ponto de suas trajetórias e, com isso, passam a ter
posições similares durante parte dos seus tempos de vida. Neste caso, para o filtro não
eliminar o que nasceu por último é verificado se o mesmo tem no mínimo cinco posições
diferentes antes de apresentar as posições coincidentes com o primeiro sistema. Caso isto
ocorra o sistema não é desprezado pela filtragem.
Figura 4.3 Representação ilustrativa das etapas de identificação e rastreamento dos
ciclones considerando um campo de vorticidade com resolução horizontal de 2,5
o
x 2,5
o
de
latitude por longitude (dados com outra resolução horizontal necessitam de estudos
investigativos para determinar o número de pontos de grade necessários para utilizar o
método do vizinho mais próximo). Ressalta-se que o procedimento de correção da posição
do centro do sistema não é indicado na figura porque o mesmo não é utilizado nas etapas
do tracking.
É importante mencionar que os dados fornecidos ao algoritmo não devem
corresponder exatamente ao domínio que se deseja rastrear os sistemas, ou seja, o
conjunto de dados deve possuir dois pontos de grade a mais em todos os lados do domínio.
A borda mais externa deste conjunto é perdida no cálculo da vorticidade relativa. Já os
pontos de grade representativos da borda anterior à mais externa não são incluídos na
procura dos mínimos de vorticidade pelo método do vizinho mais próximo, porque se um
mínimo correspondesse a algum destes pontos seria necessária uma borda externa a esta
105
para computar a interpolação da vorticidade para a busca da posição corrigida do cento do
sistema. Quando os pontos de grade da borda anterior à mais externa são inclusos na
construção da grade de alta resolução, os dados interpolados entre estes e os pontos
vizinhos não são considerados na busca da posição corrigida do sistema.
O resultado final do algoritmo mostra a data de ocorrência das ciclogêneses, a
posição (latitude e longitude) destes sistemas em cada passo de tempo e a respectiva
vorticidade relativa a 10 m de altura e pressão ao nível médio do mar.
4.1.2 Métodos de Análise
A identificação das ciclogêneses neste estudo é baseada na vorticidade relativa a 10
m de altura, porém a pressão atmosférica ao nível médio do mar (PNMM) também é
fornecida ao algoritmo, o qual informa o valor desta no ponto de grade em que encontrou o
mínimo de vorticidade relativa.
O campo de vento a 10 m de altura com resolução temporal de 6 horas do NCEP e
do RegCM3, originalmente encontram-se em uma grade gaussiana e em projeção Mercator,
respectivamente. Para o tracking de ciclones, ambos campos foram interpolados para uma
grade regular de 2,5
o
x 2,5
o
utilizando a técnica de interpolação bi-linear. Como o RegCM3
só fornece a pressão na superfície, ainda foi necessário, antes da interpolação bi-linear,
reduzi-lá ao nível médio do mar. Embora a resolução horizontal do modelo seja maior do
que a da reanálise, não era conveniente interpolar esta para a grade do modelo para realizar
o tracking, pois informações não realísticas estariam sendo criadas. Por outro lado, como o
tracking das ciclogêneses seria baseado em informações de vorticidade que, por sua vez, é
dependente da resolução horizontal dos dados, era necessário que os conjuntos de dados
tivessem resoluções espaciais iguais para permitir a comparação dos resultados. Como
verificado em testes iniciais e também observado por Pinto et al. (2006), tanto a freqüência
quanto a intensidade dos sistemas identificados por algoritmos de detecção de ciclones são
muito sensíveis à resolução horizontal dos campos analisados e, em geral, o número de
sistemas identificados aumenta com a resolução. Assim, se o tracking fosse realizado com
os dados do RegCM3 e do NCEP em diferentes resoluções horizontais, não seria possível a
análise comparativa dos resultados.
No algoritmo de tracking, a busca pelo mínimo de vorticidade relativa na grade de
baixa resolução (2,5
o
x 2,5
o
) foi feita comparando-se cada ponto de grade com os 24 pontos
mais próximos. Assim, os ciclones foram identificados quando um ponto de grade
apresentou vorticidade menor do que a dos pontos vizinhos e menor ou igual ao limiar de ζ
10
≤ -1,5x10
-5
s
-1
. Testes iniciais mostraram que este valor de vorticidade, para uma grade com
106
resolução horizontal de 2,5
o
, permite identificar os ciclones desde a fase inicial. Para corrigir
a posição do centro do sistema, identificada inicialmente na grade de baixa resolução, a
vorticidade relativa foi interpolada para uma grade de alta resolução (0,27778
o
x 0,27778
o
)
na região limitada pelos 8 pontos de grade ao redor do ponto considerado centro do
sistema. O rastreamento dos ciclones foi limitado ao tempo de vida mínimo de 1 dia e
máximo de 10 dias.
Embora o objetivo do presente estudo seja a análise dos ciclones originados sobre o
Atlântico Sul (domínio de análise - Figura 4.4), a região de identificação destes sistemas,
tanto no NCEP quanto no RegCM3, abrangeu uma região mais extensa com a localização
da fronteira oeste em 80
o
W. Este procedimento permitiu identificar os sistemas iniciados
sobre o continente e Pacífico Sul que se deslocavam para o Atlântico com o objetivo de
descartá-los antes da construção das climatologias. Já os sistemas formados no extremo sul
do Atlântico Sul que adentraram a área em estudo pela fronteira sul não foram excluídos,
bem como aqueles formados na área em estudo e que a deixaram. Para não incluir na
climatologia os sistemas que entram no domínio pela fronteira sul (60
o
S) seria necessário
realizar o tracking numa área que abrangesse latitudes maiores do que 60
o
S e isso não era
possível em função do tamanho da área simulada pelo RegCM3 (domínio da simulação -
Figura 4.4). Quando o domínio da simulação foi definido não se tinha conhecimentos
específicos do algoritmo de identificação e tracking dos ciclones, quando isto ocorreu não
era conveniente refazer as simulações em vista do longo tempo de processamento, o que
atrasaria o andamento da pesquisa. Também não era conveniente determinar uma
climatologia iniciando em 50
o
S porque um dos objetivos deste estudo é avaliar as
ciclogêneses no sul da Argentina.
Os resultados do algoritmo foram validados subjetivamente, isto é, o tracking de
ciclones em vários meses fornecido pelo algoritmo para o RegCM3 e NCEP foi comparado
visualmente com os campos de vorticidade relativa e pressão ao nível médio do mar destes
mesmos conjuntos. Foi observado que na maioria dos casos o algoritmo identificou e
rastreou corretamente os mínimos de vorticidade relativa. Problemas na conexão da
trajetória dos sistemas ocorreram algumas vezes em que mais de um mínimo de vorticidade
relativa era observado na mesma região de busca. Nestas situações o algoritmo conectou
as trajetórias dos sistemas com o mínimo de vorticidade relativa mais intenso.
107
Figura 4.4 Identificação do domínio da simulação com o RegCM3 (grade mais externa), da
área de dados fornecida ao algoritmo de identificação e tracking dos ciclones (grade limitada
por -
.
-), da região para determinação das trajetórias dos sistemas (grade com cor laranja) e
do domínio e subdomínios usados para a determinação da climatologia de ciclones (grade
com cor azul).
A ocorrência de ciclogêneses no NCEP e RegCM3 foi investigada através de médias
anuais, sazonais e mensais no domínio de análise (Figura 4.4) e em três subdomínios
destacados na Figura 4.4: RG1, que corresponde a costa das regiões sul e sudeste do
Brasil; RG2, desembocadura do rio da Prata no Uruguai e RG3, costa sul da Argentina.
Estes subdomínios foram escolhidos porque vários autores (Necco, 1982 a e b; Sinclair,
1996; Hoskins e Hodges e 2005, Reboita et al., 2005) já os identificaram como mais
favoráveis à gênese de ciclones na costa leste da América do Sul. A climatologia de ciclones
apresentada neste trabalho considerou dois conjuntos: um formado por sistemas que se
iniciaram com ζ ≤ -1,5x10
-5
s
-1
(que inclui sistemas inicialmente fracos e fortes) e outro por
sistemas que se iniciaram com ζ ≤ -2,5x10
-5
s
-1
(que inclui somente os sistemas inicialmente
fortes); daqui em diante estes conjuntos serão denominados de ζ
-1.5
, ou sistemas
inicialmente fracos, e de ζ
-2.5
, ou sistemas inicialmente intensos. É importante salientar que
os ciclones iniciados com ζ
-2.5
estão incluídos no conjunto dos sistemas iniciados com ζ
-1.5
e
que o termo iniciado se refere até mesmo àqueles sistemas que adentram o domínio de
estudo pela fronteira sul. Ressalta-se, também, que os termos ciclogênese e ciclone estão
sendo empregados neste estudo a fim de denotar todos os sistemas extratropicais que
apresentarem circulação ciclônica, sem necessitar da presença de isóbaras fechadas. Além
Domínio da Simulação
Domínio do Tracking
Domínio de Análise
Domínio
fornecido ao algoritmo
108
disso, o primeiro termo será utilizado quando as análises dos resultados forem baseadas na
identificação da primeira posição dos sistemas.
Para verificar a distribuição geográfica das ciclogêneses, calculou-se a densidade
média destes sistemas, que foi definida como a razão do número de sistemas em regiões de
5
o
x 5
o
(latitude-longitude) pela área desta região, procedimento similar ao de Murray e
Simmonds (1991). A divisão pela área da região (5
o
x 5
o
) corrige o efeito da latitude, que
tende a favorecer a densidade dos sistemas em direção ao equador (Sinclair, 1996). Para
facilitar a apresentação dos resultados graficamente, a densidade foi multiplicada por 10
4
.
4.2 Resultados
4.2.1 Comparação Subjetiva: NCEP x RegCM3
Uma comparação visual foi realizada entre os resultados do tracking com os dados
do NCEP e do RegCM3, para alguns meses e, também, entre os mapas de vorticidade
relativa a cada 6 horas desses conjuntos. Observou-se uma tendência dos ciclones
simulados iniciarem-se entre 12 e 24 horas após os do NCEP, mas próximos ou deslocados
para sul/sudoeste da primeira posição dos sistemas registrados nesta reanálise. O atraso na
ocorrência dos sistemas simulados implicou numa defasagem na posição dos mesmos
quando comparados aos do NCEP. Porém, como o decaimento dos ciclones simulados, em
geral, ocorreu após os do NCEP, o tempo de vida destes sistemas foi similar nas duas
climatologias, como será mostrado na seção 4.2.6.
Diferenças entre as climatologias do NCEP e do RegCM3 podem resultar devido ao
fato de alguns sistemas que se formam na área em estudo, principalmente próximos à costa
do sul e sudeste do Brasil, possuírem duração inferior a 24 h num conjunto e maior no outro,
com isso no primeiro eles são excluídos das estatísticas. Na realidade os sistemas existem
nos dois conjuntos só que num com tempo de vida menor do que o limiar de 24 h estipulado
no algoritmo de tracking. O limiar de vorticidade relativa especificado no algoritmo também
pode contribuir para diferenças no tempo de vida dos sistemas da reanálise e da simulação,
pois num dos conjuntos o sistema pode ter, por exemplo, vorticidade relativa menor do que -
1,5x10
-5
s
-1
em quatro passos de tempo consecutivos e maior nos tempos seguintes,
enquanto no outro conjunto a vorticidade é menor em cinco passos de tempo consecutivos,
assim no segundo (primeiro) conjunto o sistema (não) será contabilizado. Outras duas
situações estão relacionadas aos sistemas formados na área em estudo que saem da
mesma antes de completarem 24 h num conjunto e no outro após, ou ainda sistemas
formados fora da área em estudo que ao entrarem no domínio têm duração maior ou menor
109
de 24 h. Um fator adicional que também contribuiu para diferenças nas climatologias foi a
presença de vórtices ciclônicos com certa proximidade (que tem aparência similar a
sistemas com núcleos múltiplos, exemplo na Figura 4.5 c-d), que foram mais
freqüentemente encontrados no NCEP. Uma análise visual dos campos de vorticidade
relativa mostrou que em média por mês podem ocorrer de três a cinco desses fatores
mencionados.
A Figura 4.5 exemplifica alguns dos fatores que podem levar a diferenças entre as
climatologias. Na coluna esquerda da figura são mostrados os campos de vorticidade
relativa suavizada (menor ou igual a -1,5x10
-5
s
-1
) e de PNMM do NCEP em dois horários do
mês de junho de 1996: dia 9 às 06 UTC e dia 25 às 12 UTC, já na coluna direita os
respectivos campos do RegCM3. Na Figura 4.5a observa-se um núcleo de vorticidade
localizado em 48
o
S e 16
o
W numa região de baixa pressão com isóbaras fechadas, a
nordeste deste, há outro localizado em 40
o
S e 9
o
W (numa região de cavado da PNMM), que
por sua vez está associado a uma zona de cisalhamento (representativa de um sistema
frontal), estendida no sentido NW-SE entre 23
o
-45
o
S. Mesmo com a suavização da
vorticidade relativa, a zona de cisalhamento ainda permanece no NCEP (Figura 4.5a), por
ser bastante intensa. Já o RegCM3 (Figura 4.5b) não mostra esta estrutura, por ter
subestimado a sua intensidade. Além disso, o modelo não simula o sistema conectado à
zona de cisalhamento, bem como o cavado no campo da PNMM, presentes na reanálise.
Como todos os centros de vorticidade mencionados possuem tempo de vida superior a 24 h,
são detectados pelo algoritmo de tracking. Isso contribui para uma subestimativa da
climatologia simulada. Os núcleos de vorticidade presentes em latitudes mais baixas
(Figuras 4.5 a-b) tanto no NCEP (30
o
S e 28
o
W) quanto no RegCM3 (27
o
S e 42
o
W) não são
rastreados pelo algoritmo porque desaparecem nos tempos posteriores, ou seja, possuem
tempo de vida inferior a 24 h. Como mencionado anteriormente, muitas vezes os sistemas
simulados aparecem localizados a sudoeste daqueles no NCEP. Um destes casos pode ser
notado através do sistema que aparece no NCEP centrado em 50
o
S e 46
o
W (Figura 4.5a) e
no RegCM3 em 55
o
S e 50
o
W (Figura 4.5b).
Nas Figuras 4.5 c-d são apresentados casos de vórtices ciclônicos próximos, que
têm a aparência de um único sistema com núcleos múltiplos. A formação aproximada destes
vórtices é devida à influência de cavados de pequena escala inseridos em cavados de
ondas de maior comprimento, como ressalta o campo da PNMM, e tais estruturas são
menos observadas na simulação, quando comparada à reanálise. No dia 25 de junho de
1996, às 12 UTC, aparecem no NCEP (Figura 4.5c) três núcleos de vorticidade próximos
(44
o
S-44
o
W, 43
o
S-23
o
W e 50
o
S-30
o
W), enquanto no RegCM3 (Figura 4.5d) apenas dois
(48
o
S-48
o
W; 57
o
S -32
o
W). Como os vórtices mencionados possuem tempo de vida superior
a 24 h serão identificados pelo algoritmo de tracking e, portanto, na climatologia de junho de
110
1996 o modelo estará subestimando mais um sistema. Também se observa nas Figuras 4.5
c-d, a posição deslocada dos vórtices simulados para sudoeste em relação aos da
reanálise.
Figura 4.5 Comparação entre os campos da vorticidade relativa suavizada (ζ
10
≤ -1,5x10
-5
s
-
1) da reanálise do NCEP (coluna esquerda) e da simulação do RegCM3 (coluna direita) nos
dias 9 (a-b) e 25 (c-d) de junho de 1996 às 06 h e 12 h, respectivamente. A ζ
10
> -1,5x10
-5
s
-1
não é apresentada, pois o objetivo é mostrar o que o algoritmo observa.
4.2.2 Variabilidade Interanual
As Figuras 4.6 a-b apresentam o total anual de ciclogêneses no NCEP e no
RegCM3, entre 1990 e 1999, que se iniciaram no Atlântico Sul com ζ
-1.5
e ζ
-2.5
,
respectivamente. A Figura 4.6a mostra que a variabilidade interanual dos eventos
ciclogenéticos no RegCM3 é similar à registrada no NCEP, exceto nos três primeiros anos e
em 1997, quando as duas séries têm comportamento inverso. Em valor absoluto, o RegCM3
mostra pequenas diferenças (máximo de 29 sistemas em 1990) em relação ao NCEP, que
na maioria das vezes indicam que o modelo subestima a ocorrência de sistemas (Figura
4.6a). Durante os 10 anos, a maior subestimativa do RegCM3 não excedeu a -6,7% (19
sistemas) e foi registrada em 1997. Nos anos de 1990, 1992, 1993 e 1995, o RegCM3
superestimou o número de ciclogêneses registradas no NCEP (Figura 4.6a), mas somente
em 1990 e 1992 que a superestimativa foi expressiva: 11,1% e 3,7% (29 e 10 sistemas),
a)
c)
b)
d)
111
respectivamente, enquanto em 1993 e 1995 foi de 0,7% e 0,3% (2 e 1 sistemas),
respectivamente. O número total de ciclogêneses detectadas no RegCM3 que se iniciaram
com ζ
-1.5
durante os 10 anos é de 2760 e no NCEP é de 2787, que correspondem a uma
média anual e a um desvio-padrão de 276 ±11,2 e 278,7 ±11,1, respectivamente. Esses
valores médios anuais são superiores aos obtidos por Sinclair (1996), devido o autor
considerar apenas os sistemas que se iniciaram com ζ ≤ -2 x 10
-5
s
-1
e domínio no Atlântico
Sul (até 30
o
W) menor do que no presente estudo. Durante todo o período analisado o
RegCM3 subestimou 1% do número total de sistemas identificados no NCEP.
Figura 4.6
Total anual de ciclogêneses no Atlântico Sul, entre 1990 e 1999, na simulação
(linha tracejada) e no NCEP (linha contínua) que se iniciaram com (a) ζ
-1.5
e
(b)
ζ
-2.5
,
respectivamente.
Restringindo o limiar de vorticidade para que se incluam apenas as ciclogêneses
mais intensas (ζ
-2.5
), a variabilidade interanual simulada pelo RegCM3 difere da registrada
no NCEP nos anos de 1991, 1992, 1994 e 1996. Pode ser observado na Figura 4.6b que o
RegCM3 tende a subestimar os eventos ciclogenéticos que se iniciam mais intensos (ζ ≤ -
2.5) e os erros relativos obtidos são maiores do que no caso das ciclogêneses que se
iniciam com ζ
-1.5
(Figura 4.6a). Apenas nos anos de 1992 e 1993 que o modelo superestima
o número de ciclogêneses inicialmente intensas em relação ao NCEP e o bias é de 7,9% e
14,4% (7 e 13 sistemas), respectivamente. No período de 10 anos foram identificadas um
total de 948 e 1047 ciclogêneses que se iniciaram com ζ
-2.5
no RegCM3 e no NCEP,
respectivamente. Isto fornece uma média anual e um desvio-padrão de 94,8 ±9,8 sistemas
no RegCM3 e 104,7 ±14,3 no NCEP, que são valores próximos aos obtidos em
climatologias baseadas em mínimos de pressão atmosférica no Atlântico Sul (Gan e Rao,
1991; Mendes, 2006). Considerando-se os 10 anos, o RegCM3 apresentou uma
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
240
245
250
255
260
265
270
275
280
285
290
295
300
305
310
315
320
Freqüencia Absoluta
Total Anual de Ciclogêneses
ζ
≤
-1.5x10
-5
s
-1
RegCM
NCEP
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
60
65
70
75
80
85
90
95
100
105
110
115
120
125
130
135
140
Freqüência Absoluta
Total Anual de Ciclogêneses
ζ
≤
-2.5x10
-5
s
-1
RegCM
NCEP
a) b)
112
subestimativa de -9,5% ciclogêneses em relação ao NCEP. Isto mostra que o modelo possui
maior dificuldade para simular ciclones inicialmente intensos.
A Figura 4.6a pode ser comparada com a Figura 6a de Simmonds e Keay (2000a),
que estudaram a variabilidade dos ciclones extratropicais na reanálise do NCEP (Kalnay et
al, 1996) entre 1958 a 1997 em todo o Hemisfério Sul. Embora estes autores utilizem uma
metodologia diferente para identificar os ciclones e incluam todo o Hemisfério Sul, a
variabilidade anual de 1990 a 1997é similar à obtida no presente estudo.
Comparando-se as Figuras 4.6 a-b, as superestimativas registradas na simulação
em 1990 na Figura 4.6a devem-se ao maior número de sistemas fracos simulados, pois a
simulação e a reanálise apresentam o mesmo número de sistemas (93) com ζ
-2.5
(Figura
4.6b). Já as superestimativas em 1992 e 1993 (Figura 4.6a) devem-se ao RegCM3 simular
maior número de sistemas inicialmente intensos. Em 1995 o modelo simula menos sistemas
com ζ
-2.5
(Figura 4.6b), mas ao superestimar o número de sistemas que se iniciam fracos faz
com que o número total de sistemas com ζ
-1.5
seja praticamente o mesmo observado no
NCEP (Figura 4.6a). No ano de 1991 a subestimativa do modelo na Figura 4.6a é
decorrente do menor número de sistemas inicialmente intensos simulados pelo RegCM3
(Figura 4.6b). Isto também é observado nos anos de 1994, 1996, 1998 e 1999. Em 1997, a
subestimativa na Figura 4.6a é decorrente do menor número de sistemas inicialmente
fracos simulados, uma vez que a subestimativa de sistemas com ζ
-2.5
(Figura 4.6b) é
pequena. É importante ressaltar que a subestimativa dos sistemas com ζ
-2.5
no RegCM3 são
compensadas pela simulação de maior número de sistemas fracos, isto é, o modelo simula
os sistemas que aparecem fortes no NCEP com menor intensidade e, com isso, tais
sistemas são inseridos no grupo dos que se iniciam com ζ
-1.5
, o que contribui para o número
total de sistema simulados nos 10 anos em estudo ser próximo ao da reanálise.
A variabilidade interanual dos sistemas que se iniciaram com diferentes limiares de
vorticidade é apresentada na Figura 4.7 e o número total de ciclogêneses com esses
diferentes limiares na Tabela 4.1. Na Figura 4.7, nota-se que o RegCM3 superestima o
número de sistemas inicialmente fracos (-2,5 < ζ ≤ -1,5 - Figura 4.7a) e subestima o de
sistemas inicialmente fortes (ζ ≤ -3,5 -
Figura 4.7c) comparado ao NCEP, entretanto, para
ambos os limiares, a variabilidade interanual simulada tem boa concordância com a do
NCEP. Com relação aos sistemas com vorticidade inicial intermediária (-3,5 < ζ ≤ -2,5 -
Figura 4.7b) em alguns anos o modelo apresenta um padrão inverso ao do NCEP, mas em
valores absolutos as diferenças são pequenas. Com base na Figura 4.7 e na Tabela 4.1,
para todo o período estudado o RegCM3 simula 4,1% mais sistemas inicialmente fracos,
2,9% menos sistemas com vorticidade intermediária e 21,4% menos sistemas fortes. A
Tabela 4.1 também mostra que a maior contribuição do RegCM3 e NCEP para a
113
climatologia é proveniente dos sistemas fracos que reapresentam 65,7% e 62,5%,
respectivamente, do total de ciclogêneses sobre o Atlântico Sul.
Figura 4.7 Total anual de ciclogêneses que se iniciaram com vorticidade entre: (a) -2,5x10
-
5
s
-1
< ζ ≤ -1,5x10
-5
s
-1
; (b) -3,5x10
-5
s
-1
< ζ ≤ -2,5x10
-5
s
-1
e (c) ζ ≤ -3,5x10
-5
s
-1
na simulação
(linha tracejada) e no NCEP (linha contínua) no período de 1990 e 1999 no Atlântico Sul.
Tabela 4.1
Número total de ciclogêneses que se iniciaram com diferentes limiares de
vorticidade no RegCM3 e no NCEP e diferença percentual (Dif%) entre ambos.
Limiares de ζ
ζζ
ζ x 10
-5
s
-1
RegCM NCEP Dif%
-2,5 < ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -1,5
1812 (65,7) 1740 (62,5) 4,1
-3,5 < ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -2,5
658 (23,8) 678 (24,3) -2,9
ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -3,5
290 (10,5) 369 (13,2) -21,4
4.2.3 Ciclo Anual
O ciclo anual das ciclogêneses que se iniciaram com ζ
-1.5
e ζ
-2.5
é apresentado nas
Figuras 4.8 a-b, respectivamente. Para os sistemas com ζ
-1.5
, o RegCM3 simula a
variabilidade mensal muito próxima à do NCEP (Figura 4.8a), onde o ciclo anual não é bem
definido, ou seja, não há uma estação com maior freqüência de ciclogêneses considerando
todo o Atlântico Sul, como também foi observado por Sinclair (1996). Nota-se na Figura
a) b)
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
Freqüência Absoluta
-2.5 X 10
-5
s
-1
<
ζ
≤
-1.5 X 10
-5
s
-1
RegCM
NCEP
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
Freqüência Absoluta
-3.5 X 10
-5
s
-1
<
ζ
≤
-2.5 X 10
-5
s
-1
RegCM
NCEP
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
Freqüência Absoluta
ζ
≤
-3.5 X 10
-5
s
-1
RegCM
NCEP
c)
114
4.8a que a maior freqüência mensal de ciclogêneses no NCEP ocorre em maio (média de
27,6 eventos), mês em que o RegCM3 também mostra um grande número destes sistemas
(25,5), porém a maior freqüência média é simulada em dezembro (26,3). Gan e Rao (1991)
também observaram maior freqüência de ciclogêneses no mês de maio. Já Sinclair (1996) e
Sugahara (2000), embora tenham observado grande freqüência de sistemas neste mês,
identificaram como mês de máxima atividade novembro e julho, respectivamente. Fevereiro,
abril e novembro são os meses com menor ocorrência de ciclogêneses no NCEP e também
na simulação, que inclui ainda outubro (Figura 4.8a).
A pequena variabilidade da média mensal das ciclogêneses que se iniciaram com ζ
-
1.5
(Figura 4.8a) sobre o Atlântico Sul foi também encontrada por Sinclair (1996) que utilizou
a vorticidade relativa geostrófica em 1000 hPa para identificar as ciclogêneses com ζ ≤ -2 x
10
-5
s
-1
na reanálise do ECMWF, enquanto Gan e Rao (1991) observaram uma variabilidade
mais acentuada ao identificarem as ciclogêneses através de cartas sinóticas de pressão ao
nível médio do mar. Estes diferentes resultados podem estar associados a diversos fatores,
tais como, diferentes metodologias, conjuntos de dados e período em que as ciclogêneses
foram identificadas.
Com relação às ciclogêneses que se iniciaram com ζ
-2.5
, observa-se na Figura 4.8b
um ciclo anual bastante definido com maior número de sistemas nos meses de inverno e
menor nos de primavera e verão. Ambos, NCEP e RegCM3, mostram maior freqüência de
ciclogêneses em junho e menor em fevereiro/novembro, embora com diferenças no número
absoluto de sistemas. Este resultado comparado ao da Figura 4.8a indica que em tal figura
o maior número de sistemas observados no verão deve-se aos sistemas que se iniciam com
menor intensidade, isto é, sistemas mais fracos. Na maioria dos meses (Figura 4.8b), o
RegCM3 subestima cerca de uma ciclogênese por mês quando comparado ao NCEP, mas
nos meses de junho e outubro a subestimativa chega a dois sistemas.
Figura 4.8 Média mensal de ciclogêneses no Atlântico Sul, entre 1990 e 1999, na simulação
(linha tracejada) e no NCEP (linha contínua), que se iniciaram com: (a) ζ
-1.5
e
(b) ζ
-2.5
.
J F M A M J J A S O N D
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Média Mensal
ζ
≤
-1.5 X 10
-5
s
-1
RegCM
NCEP
J F M A M J J A S O N D
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Monthly Mean
ζ
≤
-2.5 X 10
-5
s
-1
RegCM
NCEP
a) b)
115
Na seção 4.2.1, as possíveis causas das diferenças no número de ciclogêneses
identificadas no RegCM3 e NCEP foram discutidas e ressaltou-se que, em média por mês,
pode ocorrer uma diferença de 3 a 5 sistemas entre as climatologias, quando consideradas
as ciclogêneses com ζ
-1.5
. Para facilitar a identificação das diferenças obtidas em cada mês
dos 10 anos em estudo são apresentadas as Figuras 4.9 a-b, que tratam das diferenças
mensais do número de sistemas entre RegCM3 e NCEP, tanto para os que se iniciaram com
ζ
-1.5
quanto para os com ζ
-2.5
, respectivamente. Para auxiliar a análise da figura, é mostrado
na Tabela 4.2 o número de meses em que as diferenças excederam aos limiares de ±3 e ±5
sistemas.
Na Figura 4.9 e na Tabela 4.2 pode ser notado que para os sistemas que se iniciam
com ζ
-2.5
há menor número de meses em que as diferenças excedem aos limiares de ±3 e ±5
sistemas. Isso ocorre porque o conjunto dos sistemas iniciados com ζ
-1.5
(Figura 4.9a) inclui
tanto a diferença em função do número de sistemas mais fracos como a destes mais
intensos. A Tabela 4.2 mostra que o RegCM3, considerando os sistemas com ζ
-1.5
, em
23,3% do período estudado (28 meses) tem uma subestimativa superior a 3 sistemas e em
15% (18 meses) superior a 5 sistemas, quando comparado ao NCEP. Já em 23,3% do
período estudado (28 meses) tem uma superestimativa superior a 3 sistemas e em 10,8%
(13 meses) superior a 5 sistemas.
Figura 4.9 Diferença do total mensal de ciclogêneses detectadas no RegCM3 e NCEP
(RegCM3 – NCEP) para os sistemas que se iniciaram com (a) ζ
-1.5
e (b) ζ
-2.5
. A linha
tracejada indica o limiar de ±5 sistemas e a pontilhada de ±3 sistemas.
Tabela 4.2 Número de meses em que a diferença do número de sistemas detectados no
RegCM3 e NCEP (RegCM3 – NCEP) foi maior do que os limiares de ±3 e ±5 sistemas.
ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -1,5x10
-5
s
-1
ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -2,5x10
-5
s
-1
Dif < -3 28 (23,3%) 23 (19,2%)
Dif > 3 28 (23,3%) 10 (8,3%)
Dif < -5 18 (15,0%) 8 (6,7%)
Dif > 5 13 (10,8%) 2 (1,7%)
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
-15
-10
-5
0
5
10
15
RegCM - NCEP
ζ
≤
-1.5 X 10
-5
s
-1
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
-15
-10
-5
0
5
10
15
ζ
≤
-2.5 X 10
-5
s
-1
RegCM - NCEP
a) b)
116
Um fato interessante nas Figuras 4.9 a-b é que quase toda a diferença entre o
RegCM3 e o NCEP em 1996 ocorre no mês de junho, quando o RegCM3 subestima cerca
de 15 sistemas. Durante junho de 1996, considerando os sistemas com ζ
-2.5
, o NCEP
apresenta 25 ciclogêneses que é 12,8 a mais do que a média climatológica do mês,
enquanto o RegCM3 mostra 10 sistemas mantendo-se próximo da climatologia (9,9
ciclogêneses). A inspeção visual dos campos horários de vorticidade relativa de junho de
1996 mostrou que o RegCM3 simulou alguns sistemas com tempo de vida inferior a 24 h
(limiar usado no algoritmo de tracking) comparado ao NCEP e, também, maior número de
sistemas que deixaram o domínio em estudo antes de completarem 24 h, devido ao fato de
terem se formado a sul/sudoeste daqueles observados no NCEP. Além disso, outro
problema foi verificado: o NCEP apresentou maior número de vórtices ciclônicos próximos
(ver exemplo na Figura 4.5) do que o RegCM3, o que também colaborou para a maior
diferença entre as climatologias. Esta subestimativa do modelo no mês de junho de 1996
contribuiu para a diferença de dois sistemas na média mensal em relação ao NCEP (Figura
4.8b). Já a subestimativa do modelo em dois sistemas na média mensal de outubro (Figura
4.8b) não se deve a influência de um único mês e sim pela contribuição de subestimativas
ao longo dos 10 anos.
Na Figura 4.6a pode ser observado que a maior diferença no total anual de
ciclogêneses entre o NCEP e o RegCM3 ocorre no ano de 1990 e está associada ao maior
número de sistemas simulados pelo modelo. De acordo com as Figuras 4.9a e 4.10a, esta
superestimativa é principalmente devida aos meses de janeiro e dezembro de 1990 em que
foram identificados na simulação 11 e 12 sistemas, respectivamente, a mais do que no
NCEP. Já na Figura 4.6b observa-se que o modelo no ano de 1990 simula o mesmo
número de sistemas com ζ
-2.5
que o NCEP
.
Porém, as Figuras 4.9b e 4.10b mostram
diferenças nos totais mensais simulados neste ano, principalmente no mês de dezembro
quando o RegCM3 superestima o NCEP em 5 sistemas.
As superestimativas da freqüência de ciclogêneses com ζ
-1.5
no modelo nos meses de
janeiro e dezembro de 1990 contribuíram para as médias mensais climatológicas serem
maiores do que do NCEP (Figura 4.8a). Já as maiores médias mensais na simulação em
agosto e setembro (Figura 4.8a) ocorreram pela contribuição de superestimativas nestes
meses ao longo dos 10 anos (Figura 4.9a). Com relação às médias mensais climatológicas
dos sistemas com ζ
-2.5
(Figura 4.8b), a superestimativa da simulação no mês de janeiro não
está associada ao ano de 1990 (Figuras 4.9b e 4.10b) e sim às superestimativas
observadas no mês de janeiro dos anos de 1993, 1994, 1995 e principalmente 1999. Já a
superestimativa da média de dezembro tem grande contribuição do ano de 1990, assim
como de 1991 e 1997.
117
Figura 4.10 Totais mensais de ciclogêneses no Atlântico Sul no ano de 1990 obtidos a partir
da reanálise do NCEP (barras em cinza) e da simulação do RegCM3 (barras brancas) dos
sistemas que se iniciaram com (a) ζ
-1.5
e (b) ζ
-2.5
.
A diferença no número de ocorrências mensais de ciclogêneses com ζ
-1.5
em janeiro e
dezembro, no NCEP e RegCM3, foi investigada através da comparação dos campos
horários da vorticidade relativa destes conjuntos. Tanto em janeiro quanto em dezembro, a
diferença entre simulação e reanálise foi devida a três fatores: 1) sistemas que aparecem
próximos da fronteira sul do domínio no NCEP e muitas vezes ao adentrá-la permanecem
menos do que 24 h no interior do domínio, não sendo identificados pelo algoritmo, enquanto
no RegCM3 mais do que 24 h; 2) maior número de vórtices ciclônicos próximos no RegCM3
associados a zonas de cisalhamento alongadas e 3) sistemas que aparecem com pouca
intensidade no modelo, mas que perduram por 24 horas, enquanto no NCEP não são
observados. Essas características de janeiro e dezembro de 1990 contradizem os
resultados observados na maioria dos meses analisados. No mês de janeiro o fator 1 foi
predominante, enquanto em dezembro o fator 2. Pode-se concluir que a diferença mensal
do total de ciclogêneses ocorreu principalmente devido à influência do domínio em estudo,
que é de área limitada, e ao maior número de zonas de cisalhamento alongadas simuladas
pelo RegCM3, pois nestas aparecem centros de vorticidade que acabam sendo
contabilizados pelo algoritmo de tracking. Como mencionado por Sinclair (1994), esta última
é uma deficiência que ocorre quando as ciclogêneses são identificadas pelo método da
vorticidade.
4.2.4 Variação Sazonal
As Figuras 4.11a-b apresentam a média sazonal das ciclogêneses no Atlântico Sul
identificadas por limiar de vorticidade. Considerando sistemas com ζ
-1.5
(Figura 4.11a), o
J F M A M J J A S O N D
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Total Mensal de Ciclogêneses em 1990
ζ
≤
-1.5 X 10
-5
s
-1
NCEP
RegCM3
J F M A M J J A S O N D
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Total Mensal de Ciclogêneses em 1990
ζ
≤
-2.5 X 10
-5
s
-1
NCEP
RegCM3
a)
b)
118
NCEP mostra maior atividade ciclogenética no outono seguido pelo inverno, enquanto o
RegCM3 no verão seguido pelo inverno. Já a menor atividade ciclogenética é encontrada na
primavera em ambos, RegCM3 e NCEP. No verão, o número de ciclogêneses no RegCM3
superestima o do NCEP (Figura 4.11a) devido à contribuição dos meses de janeiro e
dezembro, como mostra a Figura 4.8a. Esta figura também indica que o menor número de
ciclogêneses no RegCM3 em março e maio é responsável por um outono menos
ciclogenético comparado ao NCEP (Figura 4.11a). No entanto, em todas as estações a
diferença relativa do número de ciclogêneses entre o NCEP e o RegCM3 é muito pequena,
alcançando o máximo de 7,1% no verão. Em termos de variação relativa entre a estação
com máxima e mínima freqüência de ciclogêneses, o NCEP mostra diferença de 5,4
sistemas, enquanto o RegCM3 de 9,1 sistemas (Figura 4.11a). Uma distribuição sazonal
similar à do NCEP foi também obtida por Sinclair (1996), que identificou pequenas variações
no número de ciclogêneses ao longo do ano sobre a América do Sul e Atlântico Sul.
Entretanto, quando se consideram regiões específicas no Atlântico Sul, próximas da costa
leste da América do Sul, o ciclo sazonal mostra diferenças em relação ao apresentado na
Figura 4.11. Esta questão será discutida adiante.
Figura 4.11 Média sazonal de ciclogêneses no Atlântico Sul, entre 1990 e 1999, na
simulação (linha tracejada) e no NCEP (linha contínua), que se iniciaram com: (a) ζ
-1.5
e
(b) ζ
-
2.5
.
Com relação às ciclogêneses que se iniciam com ζ
-2.5
(Figura 4.11b), o RegCM3 e o
NCEP apresentam uma variação intersazonal muito similar com máximos no inverno, mas
com o mínimo ocorrendo na primavera no RegCM3 e no verão no NCEP. Em valores
relativos, o RegCM3 superestima 6,6% o número de sistemas no verão e subestima 16,3%
no inverno. Este resultado indica que a subestimativa do modelo é maior para os sistemas
que se iniciam com ζ
-2.5
(Figura 4.11b) do que com ζ
-1.5
(Figura 4.11a).
V O I P
58
60
62
64
66
68
70
72
74
76
78
Média Sazonal
ζ
≤
-1.5 X 10
-5
s
-1
RegCM
NCEP
V O I P
14
16
18
20
22
24
26
28
30
32
34
36
38
Média Sazonal
ζ
≤
-2.5 X 10
-5
s
-1
RegCM
NCEP
a) b)
119
Na Figura 4.11b observa-se que a variação do número de ciclogêneses entre as
estações do ano é maior no NCEP (diferença média de 10,5 sistemas entre o verão e o
inverno) do que no RegCM3 (diferença média de 5,3 sistemas entre o inverno e a
primavera), isto é, o RegCM3 tem um ciclo sazonal mais suavizado do que o NCEP. A
variação sazonal obtida no NCEP (Figura 4.11b) é similar à do estudo de Gan e Rao
(1991), onde há um máximo no inverno e um mínimo no verão. Como Gan e Rao (1991)
identificaram as ciclogêneses através de mínimos de PNMM, excluíram muitos sistemas que
foram mascarados pelo background do gradiente meridional de pressão, o que acaba
privilegiando a identificação dos sistemas com maior intensidade. Por esse motivo, o ciclo
sazonal obtido por estes autores é similar ao do presente estudo, quando se consideram os
sistemas que se iniciam mais intensos.
A Tabela 4.3 apresenta a média sazonal das ciclogêneses que se iniciaram com
diferentes limiares de vorticidade. Tanto no RegCM3 quanto no NCEP, os sistemas
inicialmente fracos (-2,5
< ζ ≤ -1,5) ocorrem preferencialmente no verão e os mais intensos (-
3,5
< ζ ≤ -2,5 e ζ ≤ -3.5) no inverno. Para os sistemas inicialmente fracos, a diferença entre
a estação de máxima e mínima freqüência é cerca de 7 eventos em ambos, RegCM3 e
NCEP, enquanto para os sistemas com vorticidade intermediária (-3,5
< ζ ≤ -2,5) a diferença
decresce para 2,2 e 4,6 sistemas, respectivamente. Para os sistemas inicialmente fortes (ζ ≤
-3.5) a diferença é de 3,1 sistemas no RegCM3 e de 5,9 no NCEP.
Tabela 4.3 Média sazonal das ciclogêneses no Atlântico Sul que se iniciaram com diferentes
limiares de vorticidade. A maior média sazonal de cada intervalo está em negrito e a menor
em itálico.
RegCM NCEP
ζ
ζζ
ζ (10
-5
s
-1
)
V O I P V O I P
-2,5 < ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -1,5
49,
7
44,
4
45,
1
42,
0
46,
3
45,
4
39,7
42,6
-3,5 < ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -2,5
16,
4
16,
8
17,
4
15,
2
15,
0
17,
3
19,
6
15,
9
ζ
ζζ
ζ ≤
≤≤
≤ -3,5
6,3 7,
4
9,
2
6,
1
6,
3
9,
8
12,
2
8,
6
Para identificar as regiões geográficas mais favoráveis à ocorrência de ciclogêneses é
apresentada nas Figuras 4.12 e 4.13 a distribuição espacial da densidade destes sistemas
ocorridos em cada estação do ano no período de 1990 a 1999 e na Figura 4.14 a densidade
total no período mencionado.
120
Figura 4.12 Densidade de ciclogêneses por estação do ano, no período de 1990 a 1999,
que se iniciaram com ζ ≤ -1,5x10
-5
s
-1
na reanálise do NCEP (coluna esquerda) e na
simulação com o RegCM3 (coluna direita). A densidade é (número de sistemas/km
2
)
.
10
4
.
Assim, nas escalas de cores das figuras o valor 1 corresponde a aproximadamente 25
sistemas.
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Verão - NCEP
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Outono - NCEP
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Inverno - NCEP
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Primavera - NCEP
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Verão - RegCM
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Outono - RegCM
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Inverno - RegCM
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Primavera - RegCM
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
h)
121
Figura 4.13 Densidade de ciclogêneses por estação do ano, no período de 1990 a 1999,
que se iniciaram com ζ ≤ -2,5x10
-5
s
-1
na reanálise do NCEP (coluna esquerda) e na
simulação com o RegCM3 (coluna direita). Nas escalas de cores das figuras o valor 0,5
corresponde a aproximadamente 12,5 sistemas.
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Verão - NCEP
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Outono - NCEP
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Inverno - NCEP
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Primavera - NCEP
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Verão - RegCM
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Outono - RegCM
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Inverno - RegCM
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Primavera - RegCM
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
h)
122
Figura 4.14 Densidade de ciclogêneses no período de 1990 a 1999, que se iniciaram com ζ
≤ -1,5x10
-5
s
-1
(parte superior) e com ζ ≤ -2,5x10
-5
s
-1
(parte inferior) na reanálise do NCEP e
na simulação com o RegCM3. Nas escalas de cores das figuras o valor 1,5 corresponde a
aproximadamente 37,5 sistemas.
A inspeção das Figuras 4.12 a-d revela que no NCEP os sistemas com ζ
-1.5
,
próximo
à costa leste da América do Sul, originam-se em três principais regiões: a) no sul da
Argentina, próxima a 48
o
S, com maior freqüência no verão; b) no Uruguai, na região da
desembocadura do rio da Prata (~35
o
S), com maior densidade de sistemas na primavera e
c) na costa das regiões sul e sudeste do Brasil, entre 25
o
e 30
o
S, com maior densidade de
sistemas no verão. Estes três núcleos ciclogenéticos também são evidentes nos estudos
realizados por Necco (1982 a,b), Sinclair (1996), Hoskins e Hodges (2005) e Reboita et al.,
(2005). No estudo de Gan e Rao (1991) o núcleo localizado no sul/sudeste do Brasil não é
muito evidente.
A estação do ano em que cada um dos três núcleos ciclogenéticos apresenta maior
densidade (Figuras 4.12 a-d) está de acordo com Gan e Rao (1991) e Sinclair (1996),
exceto o do Uruguai, que apresenta maior densidade na primavera seguida do inverno,
contrário ao observado por estes autores. Entretanto, como na costa uruguaia a área de
formação das ciclogêneses é mais ampla no inverno do que na primavera (Figuras 4.12 c-
d), na contagem da freqüência destes sistemas na área indicada na Figura 4.4 o inverno
0
1
2
3
4
5
6
7
8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Densidade Anual - NCEP
0
0.3
0.6
0.9
1.2
1.5
1.8
2.1
2.4
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Densidade Anual - NCEP
0
0.3
0.6
0.9
1.2
1.5
1.8
2.1
2.4
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Densidade Anual - RegCM
0
1
2
3
4
5
6
7
8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Densidade Anual - RegCM
a)
b)
c)
d)
123
torna-se a estação de máxima freqüência de ciclogêneses, concordando com os autores
citados. Seluchi (1995) também observou máximos de atividade ciclogenética no Uruguai
nestas duas estações, mas não ressaltou a preferencial. Alguns dos mecanismos de
formação das ciclogêneses nas três regiões citadas foram mencionados nos Capítulos 1 e
2. Entretanto, estudos adicionais são necessários para fornecer maiores detalhes dos
mecanismos de formação destes sistemas, o que permitirá compreender o porquê de cada
estação preferencial de ocorrência. Com este objetivo, no Capítulo 5 será apresentada uma
análise de composições de algumas variáveis atmosféricas, de dois dias prévios a dois dias
posteriores à ocorrência destes sistemas e por estação do ano.
Ao se comparar as dimensões das áreas ocupadas pelos núcleos de densidade
ciclogenética na costa leste da América do Sul com as observadas em Gan e Rao (1991) e
Sinclair (1996), notam-se maiores semelhanças com as deste último, que apresenta área
com maior dimensão para o desenvolvimento de sistemas no sul da Argentina do que no
Uruguai, o que também concorda com o estudo de Satyamurty et al. (1990) baseado em
imagens de satélite. Sinclair (1996) ainda mostra que as ciclogêneses no sul da Argentina
localizam-se entre 45
o
-50
o
S, na região dos ventos de oeste mais intensos
climatologicamente, similar aos resultados do presente estudo, enquanto Gan e Rao (1991),
localizadas em ~42
o
S. Sinclair (1996) menciona que as diferenças entre os resultados de
seu estudo e o de Gan e Rao (1991) são provavelmente devido às análises destes autores
não incluírem centros de vorticidade móveis, porque quando um centro de rotação é
sobreposto a gradientes horizontais de pressão, um estágio é alcançado no qual o mínimo
de pressão desaparece. Assim, a supressão de sistemas no sul da Argentina pode ter
favorecido a região ciclogenética no Uruguai a ter maior destaque no estudo de Gan e Rao
(1991). Outro fator comentado por Sinclair (1996) que pode favorecer essa região é a
definição de 5
o
x5
o
de latitude e longitude usada por Gan e Rao (1991) para computar a
densidade dos sistemas, pois não há indicação no artigo desses autores que o efeito da
latitude tivesse sido corrigido nos resultados. Como qualquer região limitada (exemplo 5
o
x5
o
)
decresce em área com a latitude, resulta num bias que favorece os sistemas nas latitudes
mais baixas. Por exemplo, uma região de 5
o
x5
o
localizada em 20
o
de latitude tem
aproximadamente duas vezes a área de uma localizada em 60
o
.
Comparando-se a densidade das ciclogêneses (ζ
-1.5
) simuladas (Figuras 4.12 e-h) à
do NCEP (Figuras 4.12 a-d), nota-se que o RegCM3 reproduz as principais regiões
favoráveis à ocorrência destes sistemas, mas em cada estação do ano subestima a
densidade das ciclogêneses, principalmente ao norte de 40
o
S, próximo à costa leste da
América do Sul. Em particular, o RegCM3 apresenta sempre menor densidade de
ciclogêneses na costa uruguaia.
124
Na costa sul/sudeste do Brasil (RG1), o RegCM3 mostra maior densidade de
ciclogêneses no verão, concordando com o NCEP, mas a subestima e apresenta o núcleo
de maior ocorrência dos sistemas deslocado para sudoeste em relação à reanálise (Figuras
4.12 a e e). No outono (Figuras 4.12 b e f), a densidade ciclogenética simulada na RG1 é
menor do que a do NCEP, enquanto no inverno (Figuras 4.12 c e g) e na primavera
(Figuras 4.12 d e h) é mais próxima da observada.
Na costa do Uruguai (RG2), o RegCM3 não reproduz os núcleos de densidade
ciclogenética observados no verão (Figuras 4.12 a e e) e no outono (Figuras 4.12 b e f);
entretanto no inverno (Figuras 4.12 c e g) e na primavera (Figuras 4.12 d e h) os simula
com menor densidade do que no NCEP. A primavera é a estação que o RegCM3 mostra um
núcleo com maior densidade de sistemas (Figuras 4.12 d e h), concordando com o NCEP.
Entretanto, na contagem de sistemas na RG2 (Figura 4.4), que não é restrita somente ao
núcleo ciclogenético, a maior freqüência de sistemas continua ocorrendo na primavera o que
difere do NCEP, por este mostrar maior freqüência no inverno. O modelo também se
diferencia da reanálise por apresentar um máximo em 40
o
S, o que sugere que o RegCM3
deslocou para sul muitas das ciclogêneses que deveriam aparecer na desembocadura do rio
da Prata.
Na costa sul da Argentina (RG3), no verão (Figuras 4.12 a e e) e no outono (Figuras
4.12 b e f), o modelo distribui a ocorrência de ciclogêneses em dois centros: um entre 50º-
45ºS e outro no limite sul do domínio (55ºS). Isto difere do padrão apresentado no NCEP,
que mostra somente um núcleo em cada uma das estações. No verão, o modelo ainda
consegue reproduzir a posição de um máximo de densidade observado entre 45
o
-48
o
S no
NCEP, mas no outono distribui meridionalmente as ciclogêneses que ocorrem num núcleo
entre 50
o
S e 50
o
W no NCEP. O inverno (Figuras 4.12 c e g) é a estação que o modelo
praticamente reproduz o núcleo observado no NCEP, tanto em intensidade quanto em
localização, enquanto na primavera (Figuras 4.12 d e h) mostra uma grande subestimativa
e um deslocamento do núcleo de máxima densidade para norte em relação ao NCEP. A
maior densidade de ciclogêneses no sul da Argentina na simulação ocorre no outono e no
inverno, diferente do NCEP que é no verão.
A Figura 4.11a mostra que na reanálise do NCEP o máximo da atividade
ciclogenética em todo o Atlântico sul ocorre no outono. Nesta estação, não somente as três
regiões próximas à costa leste da América do Sul apresentam uma grande densidade de
ciclogêneses, mas também uma outra afastada da costa, próxima à 50ºS e 50ºW (Figura
4.12 b), contribuindo para o máximo no outono. Na simulação (Figura 4.12 f), esta última
região aparece deslocada para oeste, estendida para norte e com menor densidade do que
no NCEP, além disso, o modelo subestima a densidade ciclogenética ao longo da costa sul-
americana. Essas características ajudam a explicar a menor atividade ciclogenética
125
observada no outono no RegCM3, comparada a do NCEP. No inverno (Figura 4.11a), o
total sazonal simulado é similar ao do NCEP, porém a distribuição espacial é diferente. As
Figuras 12 c e g, mostram que o modelo subestima a densidade ciclogenética no Uruguai
nesta estação, mas que compensa o número de sistemas suprimidos pela superestima na
porção oceânica afastada da costa ao sul de 35
o
S e na região localizada entre 45
o
W e 25
o
S.
Na primavera (Figura 4.11a), a densidade simulada é inferior a do NCEP, devido ao
RegCM3 subestimar o número de ciclogêneses, principalmente próximo à costa leste da
América do Sul (Figuras 4.12 d e h). No verão (Figuras 4.12 a e e), o modelo também
subestima a ocorrência de sistemas próximos à costa, porém superestima em direção ao
setor central do Atlântico Sul, o que contribui para a média sazonal ser maior do que a
observada no NCEP.
A principal diferença entre as ciclogêneses que se iniciam com ζ
-2.5
(Figura 4.13) e
com ζ
-1.5
(Figura 4.12) é a supressão dos sistemas próximos à costa sul/sudeste do Brasil,
tanto no NCEP quanto no RegCM3 (Figura 4.13). Além disso, muitos sistemas no sul da
Argentina também são excluídos, principalmente no verão. Para estes sistemas mais
intensos, a maior atividade ciclogenética no Atlântico Sul é observada no inverno em ambos,
NCEP e RegCM3 (Figuras 4.11b, 4.13c e 4.13g).
Na desembocadura do rio da Prata, o NCEP apresenta um núcleo de ciclogêneses
em todas as estações, mas com maior densidade na primavera (Figura 4.13d). Similar à
Figura 4.12, a densidade do núcleo é menor no inverno do que na primavera, mas a área de
formação dos sistemas é mais ampla no inverno. Comparando-se a simulação com a
reanálise (Figura 4.13) é observado que o RegCM3 reduz a atividade ciclogenética na costa
do Uruguai em todas as estações do ano e desloca para sul as ciclogêneses ocorridas no
verão e primavera. Nesta região, o modelo simula o núcleo com máxima densidade de
ciclogêneses no inverno (Figura 4.13g). Na costa sul da Argentina, as ciclogêneses
simuladas aparecem deslocadas para sul comparadas às do NCEP, exceto no inverno
(Figuras 4.13 c e g), quando a localização e a densidade do núcleo simulado são muito
similares às do NCEP. No outono (Figuras 4.13 b e f), o modelo ainda simula um núcleo
com intensidade reduzida em ~45
o
S que fica a norte do observado no NCEP.
Através da Figura 4.13 foi possível notar, tanto no NCEP quanto no RegCM3, que as
ciclogêneses que se iniciam mais intensas (ζ
-2.5
) se formam preferencialmente próximo à
costa leste da América do Sul e numa banda oeste-leste (entre 70º-10ºW) próximo a 55ºS.
Por outro lado, quando as ciclogêneses inicialmente fracas (ζ
-1.5
) também são consideradas
(Figura 4.12), observa-se que a região de formação destes sistemas não fica somente
confinada ao limite sul do domínio e próximo à costa, isto é, se espalha pelo Atlântico Sul
até 25
o
S. Em suma, os ciclones inicialmente mais fracos podem se formar em latitudes mais
126
baixas do Atlântico Sul, enquanto os inicialmente mais intensos tendem a se concentrar
próximo à fronteira sul do domínio, exceto no inverno, quando também se formam em
latitudes mais baixas. Essas características são resumidas na Figura 4.14, que apresenta a
densidade total de ciclogêneses, no período de 1990 a 1999, no NCEP e no RegCM3 que
se iniciaram com ζ
-1.5
e ζ
-2.5
. A Figura 4.14 também destaca as três regiões ciclogenéticas no
setor oeste do Atlântico Sul e a subestimativa da ocorrência de ciclogêneses no modelo
próximas à costa e a superestimativa na parte central do Atlântico Sul, comparado ao
NCEP, quando se consideram os sistemas com ζ
-1.5
(Figuras 4.14 a e c). Com relação aos
sistemas inicialmente mais intensos (Figuras 4.14 b e d), destaca a supressão das
ciclogêneses na costa sul/sudeste do Brasil na simulação e na reanálise, a supressão de
ciclogêneses na costa uruguaia na simulação e o surgimento de um núcleo de ciclogêneses
em 40ºS em ambos, NCEP e RegCM3.
Nas Figuras 4.15 e 4.16 são apresentados os mapas da densidade sazonal total
(1990-1999) dos ciclones no NCEP e RegCM3, respectivamente, em intervalos de tempo (6,
12, 24, 36 e 48 h após a identificação da primeira posição), a fim de ilustrar o deslocamento
destes sistemas. Já a Tabela 4.4 mostra, em termos de médias sazonais, a distância
percorrida pelos ciclones entre os intervalos de tempo e a respectiva velocidade média.
Através das Figuras 4.15 e 4.16 e da Tabela 4.4 observa-se, tanto no NCEP quanto
no RegCM3, que os ciclones percorrem maiores distâncias no inverno, em todos os
intervalos de tempo pré-estabelecidos, e menores no verão, com exceção do intervalo entre
36-48 h, onde o mínimo aparece no outono/verão no NCEP e na primavera/verão no
RegCM3. Estes resultados concordam com os de Simmonds e Keay (2000a), que
observaram distâncias médias percorridas pelos ciclones no Hemisfério Sul de 2315 km no
inverno e de 1946 km no verão. No NCEP, a distância percorrida pelos sistemas é maior nas
12 primeiras horas de vida, exceto no inverno, quando as maiores trajetórias ocorrem entre
24-36 h. Já no RegCM3, em todas as estações as ciclogêneses apresentam maior
deslocamento nas primeiras 12 h. Resultados similares foram obtidos por Mendes (2006),
que elaborou uma análise para as ciclogêneses no Atlântico Sul identificadas através de
mínimos de pressão ao nível médio do mar. No NCEP, as ciclogêneses têm menor
deslocamento nas quatro estações entre 12-24 h e 36-48 h, enquanto no RegCM3 o menor
deslocamento é observado apenas entre 36-48 h.
A Tabela 4.4 mostra que, ao longo do tempo de vida dos ciclones, a vorticidade é
mais intensa naqueles registrados na reanálise, que apresenta uma variação sazonal com
sistemas mais intensos no inverno e mais fracos no verão. O RegCM3 simula este mesmo
padrão sazonal. Além disso, concorda com o NCEP ao simular a gradual intensificação dos
sistemas ao longo do tempo de vida destes, ou seja, vorticidade mais fraca na fase inicial
dos sistemas e mais intensa quando apresentam tempo de vida superior a 36 horas.
127
Figura 4.15 Densidade por estação do ano e total das ciclogêneses, no período de 1990 a 1999, que se iniciaram com ζ ≤ -1,5x10
-5
s
-1
na reanálise do NCEP na primeira
posição identificada (coluna mais a esquerda) e nos intervalos de tempo posteriores: 6h (segunda coluna da esquerda para direita), 12 h (terceira coluna), 24 h (quarta
coluna), 36 h (quinta coluna) e 48 h (sexta coluna). As linhas indicam as estações do ano, exceto a última que é a densidade total.
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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Posição Inicial
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+24h
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0.2
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0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
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2.2
2.4
2.6
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
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+24h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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+06h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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+36h
0
1
2
3
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5
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7
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-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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+48h
Verão
Outono
Inverno
Primavera
Anual
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
(7) (8) (9) (10) (11) (12)
(13) (14) (15) (16) (17) (18)
(19) (20) (21) (22) (23) (24)
(25) (26) (27) (28) (29) (30)
128
Figura 4.16 Similar à Figura 4.15, mas para os sistemas simulados com o RegCM3.
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Posição Inicial
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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Posição Inicial
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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-15
Posição Inicial
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
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-25
-20
-15
Posição Inicial
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Posição Inicial
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+06h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+06h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+06h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+06h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+06h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+12h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+12h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+12h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+12h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+12h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+24h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+24h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+24h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+24h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+24h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+36h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+36h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+36h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+36h
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+36h
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+48h
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+48h
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+48h
0
1
2
3
4
5
6
7
8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+48h
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
+48h
Verão
Outono
Inverno
Primavera
Anual
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
(7) (8) (9) (10) (11) (12)
(13) (14) (15) (16) (17) (18)
(19) (20) (21) (22) (23) (24)
(25) (26) (27) (28) (29) (30)
129
Tabela 4.4 Distância média sazonal percorrida (km), em intervalos de tempo, pelos ciclones
identificados no RegCM3 (R) e NCEP (N) com
ζ
-1.5
no Atlântico Sul, entre 1990 e 1999, e
respectiva velocidade média sazonal (ms
-1
). A tabela também mostra a vorticidade
suavizada média dos sistemas em 6, 12, 24, 26 e 48 h após a primeira identificação.
Intervalos de Tempo
0-6 h 6-12 h 12-24 h 24-36 h 36-48 h
Distância (km)
V. Média (ms
-1
)
Vorticidade
(x 10
-5
s
-1
)
R N R N R N R N R N
Distância
297,4 293,8 286,6 308,0 525,4 576,3 556,8 583,0 552,3 570,6
V. Média
13,8 13,6 13,3 14,3 12,2 13,3 12,9 13,5 12,8 13,2
Verão
Vorticidade
-2,5 -2,6 -2,6 -2,9 -2,9 -3,3 -3,4 -3,8 -4,4 -4,1
Distância
303,5 311,4 323,0 324,4 597,1 587,4 595,6 610,9 556,2 569,5
V. Média
14,1 14,4 15,0 15,0 13,8 13,6 13,8 14,1 12,9 13,2
Outono
Vorticidade
-2,6 -2,8 -2,7 -3,1 -3,0 -3,5 -3,2 -3,9 -3,5 -4,2
Distância
330,3 341,9 337,2 344,8 644,1 674,5 652,1 722,8 579,3 684,2
V. Média
15,3 15,8 15,6 16,0 14,9 15,6 15,1 16,7 13,4 15,8
Inverno
Vorticidade
-2,7 -2,9 -2,8 -3,3 -3,2 -3,8 -3,5 -4,2 -3,8 -4,5
Distância
300,5 308,0 299,2 318,0 580,9 607,9 581,9 605,8 549,5 596,5
V. Média
13,9 14,3 13,9 14,7 13,4 14,1 13,5 14,0 12,7 13,8
Primavera
Vorticidade
-2,6 -2,8 -2,7 -3,0 -3,0 -3,4 -3,2 -3,8 -3,4 -4,0
4.2.5 As Três Regiões Ciclogenéticas: Variabilidade Sazonal
As Figuras 4.12-4.14 mostraram a existência de três regiões propícias ao
desenvolvimento de ciclogêneses no setor oeste do Atlântico Sul e que foram reproduzidas
pelo RegCM3, embora com menor densidade e em alguns casos com posição deslocada
em relação ao NCEP. A fim de se investigar estas regiões ciclogenéticas, três subdomínios
(RG1, RG2 e RG3) foram estabelecidos de acordo com a Figura 4.4.
O número total de sistemas entre 1990 e 1999 por região e limiar de vorticidade
inicial é apresentado na Tabela 4.5. Ressalta-se que nesta análise não foi realizada
nenhuma correção dos resultados em função da latitude. O NCEP mostra maior número de
sistemas em todas as regiões, exceto na RG3 considerando
ζ
-2.5
,
pois nesta o RegCM3
apresenta número similar de sistemas.
130
Tabela 4.5 Número de ciclogêneses nas regiões nas RG1, RG2 e RG3, entre 1990 a 1999,
de acordo com o limiar de vorticidade.
ζ
ζζ
ζ
≤
≤≤
≤
-1,5x10
-5
s
-1
ζ
ζζ
ζ
≤
≤≤
≤
-2,5x10
-5
s
-1
Regiões
Ciclogenéticas
RegCM3 NCEP RegCM3 NCEP
RG 1 225 (76%) 296 32 (84%) 38
RG 2 276 (85%) 325 72 (53%) 135
RG 3 390 (94%) 417 150 (100%) 150
Considerando as ciclogêneses com
ζ
-1.5
(Tabela 4.5), o RegCM3 apresenta maior
subestimativa de eventos na RG1 (-24%) e menor na RG3 (-6%). Ao considerar eventos
inicialmente mais intensos (
ζ
-2.5
), o RegCM3 mostra baixo
skill
na simulação das
ciclogêneses encontradas na RG2, pois simula apenas 53% dos eventos encontrados no
NCEP. Já nas RG1 e RG3 o número de ciclogêneses simuladas é muito próximo ao do
NCEP.
A razão entre as ciclogêneses que se iniciam com
ζ
-1.5
e
ζ
-2.5
(Tabela 4.5) simulada
pelo RegCM3 é muito semelhante à obtida no NCEP, exceto na RG2 onde cerca de 41%
das ciclogêneses no NCEP iniciam-se intensas, enquanto no RegCM3 apenas 26%. Na
RG1, tanto o RegCM3 quanto o NCEP indicam a predominância de ciclogêneses
inicialmente fracas, sendo os eventos inicialmente fortes representativos de 14% e 12%,
respectivamente, do total de ciclogêneses. A contribuição dos eventos inicialmente fortes no
total de ciclogêneses cresce na RG3 com participação de 36% no NCEP e 38% no
RegCM3. Este aumento de intensidade é devido à influência de sistemas que adentram o
domínio de estudo pela fronteira sul.
As médias sazonais das ciclogêneses e seus desvios-padrões para as regiões RG1,
RG2 e RG3 são apresentados nas Figuras 4.17 e 4.18, respectivamente. Os resultados do
NCEP mostram que nas RG1 e RG3 (Figuras 4.17 a e c) as ciclogêneses com
ζ
-1.5
ocorrem
durante todo ano, mas com uma preferência pelo verão. O ciclo anual dos sistemas nestas
duas regiões difere do obtido na RG2 (Figura 4.17 b), que apresenta maior atividade
ciclogenética no inverno, concordando com os estudos de Gan e Rao (1991) e Sinclair
(1996). Na RG1 quando se consideram apenas os sistemas inicialmente mais intensos
(Figura 4.17d), o NCEP mostra o verão seguido pelo inverno como as estações de maior
atividade ciclogenética. Comparando-se as Figuras 4.17a e d nota-se que os sistemas
inicialmente mais intensos representam uma pequena fração da média mostrada na Figura
4.17a. Na RG2 (Figura 4.17e), o número de ciclogêneses no NCEP cresce
consideravelmente no inverno (+67%) comparado às outras estações. Isto mostra que os
sistemas inicialmente mais intensos contribuem efetivamente para o total de ciclogêneses
131
V O I P
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Média Sazonal
RG1
RegCM
NCEP
V O I P
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Média Sazonal
RG2
RegCM
NCEP
V O I P
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Média Sazonal
RG3
RegCM
NCEP
V O I P
0
1
2
3
4
5
6
7
Média Sazonal
RG1
RegCM
NCEP
V O I P
0
1
2
3
4
5
6
7
Média Sazonal
RG2
RegCM
NCEP
V O I P
0
1
2
3
4
5
6
7
Média Sazonal
RG3
RegCM
NCEP
ζ
ζζ
ζ
≤
≤≤
≤
-1,5x10
-
5
s
-
1
ζ
ζζ
ζ
≤
≤≤
≤
-2,5x10
-
5
s
-
1
a)
b)
c)
d)
e)
f)
nesta região. Na RG2 a amplitude do ciclo anual é maior do que nas RG1 e RG3, tanto para
sistemas com
ζ
-1.5
(Figura 4.17b) quanto para
ζ
-2.5
(Figura 4.17e). Na RG3 as ciclogêneses
inicialmente mais intensas (Figura 4.17f) apresentam um ciclo anual com aumento de
sistemas no inverno e decréscimo nas demais estações. Além disso, o ciclo anual destes
sistemas comparado àquele dos sistemas com
ζ
-1.5
(Figura 4.17c) apresenta maior
variabilidade intersazonal.
Figura 4.17 Média sazonal da ocorrência de ciclogêneses no RegCM3 (linha tracejada) e no
NCEP (linha contínua) com vorticidade inicial
ζ
≤
-1,5x10
-5
s
-1
(coluna esquerda) e
ζ
≤
-
2,5x10
-5
s
-1
(coluna direita) nas regiões RG1, RG2 e RG3.
132
V O I P
0
1
2
3
4
5
6
Desvio-Padrão Sazonal
RG1
RegCM
NCEP
V O I P
0
1
2
3
4
5
6
Desvio-Padrão Sazonal
RG2
RegCM
NCEP
S A W S
0
1
2
3
4
5
6
Desvio-Padrão Sazonal
RG3
RegCM
NCEP
V O I P
0
1
2
3
4
Desvio-Padrão Sazonal
RG1
RegCM
NCEP
V O I P
0
1
2
3
4
Desvio-Padrão Sazonal
RG2
RegCM
NCEP
V O I P
0
1
2
3
4
Desvio-Padrão Sazonal
RG3
RegCM
NCEP
ζ
ζζ
ζ
≤
≤≤
≤
-1,5x10
-
5
s
-
1
ζ
ζζ
ζ
≤
≤≤
≤
-2,5x10
-
5
s
-
1
d)
e)
f)
a)
b)
c)
Figura 4.18 Desvio-padrão sazonal da ocorrência de ciclogêneses no RegCM3 (linha
tracejada) e no NCEP (linha contínua) com vorticidade inicial
ζ
≤
-1,5x10
-5
s
-1
(coluna
esquerda) e
ζ
≤
-2,5x10
-5
s
-1
(coluna direita) nas regiões RG1, RG2 e RG3.
A maior diferença entre o ciclo anual simulado e o do NCEP é observada na RG2,
onde o NCEP mostra que os ciclones inicialmente intensos são importantes para o máximo
no inverno (Figuras 4.17 b e e) e o RegCM3 não simula esta contribuição. Por outro lado,
nesta área o RegCM3 apresenta uma pequena superestimativa do número de ciclogêneses
com
ζ
-1.5
no verão e primavera. Em ambas as estações o RegCM3 subestimou os sistemas
inicialmente fracos na RG1 (Figura 4.17a) e RG3 (Figura 4.17c). Para os sistemas com
ζ
-
133
2.5
, o RegCM3 apresenta subestimativas nas três regiões, exceto na primavera na RG1
(Figura 4.17a) e no outono e inverno na RG3 (Figura 4.17f).
O desvio-padrão dos sistemas que se iniciam com
ζ
-1.5
indica que o NCEP e o
RegCM3 possuem pequena variabilidade interanual na RG1 (Figura 4.18a), isto é, o
número total de ciclones numa dada estação em cada ano não mostra grande diferença no
período de 1990 a 1999. Além disso, nesta região, o desvio-padrão da simulação e da
reanálise são muito similares com cerca de ±2 sistemas por estação. O maior desvio-padrão
observado no NCEP e no RegCM3 ocorre na RG3 (Figura 4.18c), e também é nesta região
que há maior diferença entre simulação e reanálise, mas apenas no inverno. O desvio-
padrão dos sistemas inicialmente mais intensos simulado pelo RegCM3 (Figuras 4.18 d-f)
tem comportamento similar ao do NCEP, embora apresente diferenças nos valores médios
principalmente na RG2 (Figura 4.18e). No NCEP e RegCM3 a estação com maior
variabilidade depende da região investigada. Por exemplo, no NCEP (RegCM3) o verão
(verão), a primavera (verão) e o inverno (primavera) apresentam maior variabilidade
temporal na RG1, RG2 e RG3, respectivamente.
4.2.6 Características Médias dos Ciclones
Esta seção apresenta as características médias (tempo de vida, distância percorrida,
velocidade média e intensidade média na primeira posição e durante o ciclo de vida) dos
ciclones identificados em todo o Atlântico Sul (Tabela 4.6 e Figuras 4.19 e 4.20) e nos três
subdomínios: RG1, RG2 e RG3 (Tabelas 4.7 e 4.8).
A Tabela 4.6 mostra que a média da vorticidade relativa suavizada na primeira
posição dos ciclones simulados em todo o Atlântico Sul é muito similar à do NCEP, tanto
para os sistemas que se iniciam com
ζ
-1.5
quanto com
ζ
-2.5
. Entretanto, as distribuições de
freqüências relativas desta variável para os sistemas simulados e registrados na reanálise
com
ζ
-1.5
e
ζ
-2.5
, respectivamente (Figuras 4.19a e 4.20a), mostram que o RegCM3 possui
uma tendência a simular um maior número de sistemas que se iniciam com vorticidade fraca
(-2,0
≤
ζ
≤
-1,5 Figura 4.19a) e um menor número para sistemas que se iniciam mais
intensos (-3,0
≤
ζ
< -2,5 Figura 4.19a), o que concorda com a Figura 4.7. Diferenças mais
acentuadas entre o RegCM3 e o NCEP são obtidas quando a análise é realizada para a
média da vorticidade durante o ciclo de vida dos ciclones (Tabela 4.6 e Figuras 4.19b e
4.20b).
Na análise qualitativa dos campos horários da vorticidade relativa do RegCM3 e do
NCEP observou-se que os sistemas simulados iniciaram-se em média 12 a 24 h após
134
aqueles no NCEP, o que conduziu a uma defasagem da posição dos mesmos. Entretanto,
como o decaimento desses sistemas geralmente ocorreu após os do NCEP contribuiu para
tempo de vida similar nas duas climatologias. Este resultado é confirmado na Tabela 4.6,
onde praticamente não há diferenças no tempo de vida médio dos ciclones no RegCM3 e no
NCEP e, também, nas Figuras 4.19c e 4.20c.
A Tabela 4.6 mostra que a média da distância percorrida pelos ciclones no RegCM3
e NCEP difere no máximo em 70 km (~3% do total percorrido no NCEP) tanto com relação
aos sistemas inicialmente fracos quanto intensos. Nas Figuras 4.19d e 4.20d observa-se
que o RegCM3 tem uma ligeira tendência a simular maior (menor) número de sistemas que
percorrem menores (maiores) distâncias do que os registrados no NCEP. Com relação à
velocidade média, uma diferença máxima de 0,7 e 0,2 ms
-1
entre o RegCM3 e o NCEP
(Tabela 4.6) é observada para os sistemas que se iniciam com
ζ
-1.5
e
ζ
-2.5
, respectivamente.
Os sistemas simulados (
ζ
-1.5
,
ζ
-2.5
) possuem menor velocidade média do que os registrados
na reanálise e, isto é, devido ao fato destes sistemas percorrerem distâncias ligeiramente
inferiores aos do NCEP, já que o tempo de vida dos mesmos é similar aos do NCEP. Nas
Figuras 4.19e e 4.20e, o RegCM3 apresenta menor número de sistemas com rápido
deslocamento (velocidade média superior a 15 ms
-1
) do que o NCEP e o oposto ocorre para
sistemas lentos.
De forma geral, considerando tanto os ciclones com
ζ
-1.5
quanto os com
ζ
-2.5,
na
simulação e na reanálise, há maior número relativo de sistemas com vorticidade média entre
-3,5 a -2,0 x 10
-5
s
-1
, com tempo de vida entre 1-2 dias, que percorrem distâncias entre 1500-
2000 km e com velocidade média entre 10-15 ms
-1
. Através das semelhanças entre os
histogramas pode-se concluir que o RegCM3 representa as principais características
climatológicas dos ciclones no Atlântico Sul registradas na reanálise do NCEP.
Tabela 4.6 Características médias dos ciclones em todo o Atlântico Sul entre 1990 e 1999.
ζ
ζζ
ζ
≤
≤≤
≤
-1,5x10
-5
s
-1
ζ
ζζ
ζ
≤
≤≤
≤
-2,5x10
-5
s
-1
RegCM NCEP RegCM NCEP
Vorticidade Inicial Suav (x10
-5
s
-1
)
-2,4 -2,5 -3,3 -3,4
Vorticidade Média Suav (x10
-5
s
-1
)
-3,0 -3,5 -3,6 -4,0
Tempo de Vida (dias)
2,7 2,6 2,6 2,6
Distância Percorrida (km)
2350,9 2421,1 2377,5 2437,3
Velocidade Média (ms
-1
)
10,1 10,8 10,6 10,8
135
a)
-9|-6 -6|-5.5 -5.5|-5 -5|-4.5 -4.5|-4 -4|-3.5 -3.5|-3 -3|-2.5 -2.5|-2 -2|-1.5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Intervalos de Classe
Freqüência Relativa
Vorticidade Relativa Suavizada (x10
-5
s
-1
)
RegCM
NCEP
1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 9-10
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Intervalos de Classe
Freqüência Relativa
Tempo de Vida (dias)
RegCM
NCEP
c)
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
Intervalos de Classe
Freqüência Relativa
Distância Percorrida (km)
RegCM
NCEP
d)
)
0-5 5-10 10-15 15-20 20-25 25-30 30-35 35-40
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Intervalos de Classe
Freqüência Relativa
Velocidade Média (m s
-1
)
RegCM
NCEP
e)
)
-9|-6 -6|-5.5 -5.5|-5 -5|-4.5 -4.5|-4 -4|-3.5 -3.5|-3 -3|-2.5 -2.5|-2 -2|-1.5
0
5
10
15
20
25
Intervalos de Classe
Freqüência Relativa
Vorticidade Relativa Suavizada (x10
-5
s
-1
)
RegCM
NCEP
b)
ζ média durante o tempo
de vida dos sistemas
ζ
média na primeira
posição dos sistemas
.
Figura 4.19 Histogramas das freqüências relativas da (a) vorticidade relativa suavizada na
primeira posição dos sistemas, (b) média da vorticidade relativa suavizada durante o tempo
de vida dos sistemas, (c) tempo de vida, (d) distância percorrida e (e) velocidade média dos
ciclones que se iniciaram com
ζ
≤
-1,5x10
-5
s
-1
no Atlântico Sul, entre 1990 e 1999, na
reanálise do NCEP (barras brancas) e na simulação do RegCM3 (barras cinzas).
136
1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 9-10
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Intervalos de Classe
Freqüência Relativa
Tempo de Vida (dias)
RegCM
NCEP
c)
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
Intervalos de Classe
Freqüência Relativa
Distância Percorrida (km)
RegCM
NCEP
d)
0-5 5-10 10-15 15-20 20-25 25-30 30-35 35-40
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Intervalos de Classe
Freqüência Relativa
Velocidade Média (m s
-1
)
RegCM
NCEP
e)
-9|-6 -6|-5.5 -5.5|-5 -5|-4.5 -4.5|-4 -4|-3.5 -3.5|-3 -3|-2.5 -2.5|-2 -2|-1.5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Intervalos de Classe
Freqüência Relativa
Vorticidade Relativa Suavizada (x10
-5
s
-1
)
RegCM
NCEP
a)
ζ média na primeira
posição dos sistemas
-90|-6 -6|-5.5 -5.5|-5 -5|-4.5 -4.5|-4 -4|-3.5 -3.5|-3 -3|-2.5 -2.5|-2 -2|-1.5
0
5
10
15
20
25
Intervalos de Classe
Freqüência Relativa
Vorticidade Relativa Suavizada (x10
-5
s
-1
)
RegCM
NCEP
b)
ζ média durante o tempo
de vida dos sistemas
Figura 4.20 Similar à Figura 4.19, mas para os sistemas que se iniciaram com
ζ
≤
-2,5x10
-
5
s
-1
.
137
As Tabelas 4.7 e 4.8 apresentam as características médias dos ciclones que se
originaram nas RG1, RG2 e RG3 com
ζ
-1.5
e
ζ
-2.5
, respectivamente. Na RG1, os sistemas
simulados e os da reanálise que se iniciaram com
ζ
-1.5
e
ζ
-2.5
apresentam maior tempo de
vida e menor velocidade, se comparados àqueles originados nas RG2 e RG3, além de
possuírem vorticidade relativa mais fraca na primeira posição e ao longo de suas vidas.
Na RG2, embora o RegCM3 subestime o número de ciclogêneses (Figura 4.17), as
características médias dos sistemas simulados são similares às do NCEP e as menores
diferenças são observadas em relação ao tempo de vida e a vorticidade relativa da posição
inicial dos sistemas simulados. Essas características também são observadas na RG3. Os
sistemas na RG3 possuem menor tempo de vida e percorrem menores distâncias do que os
nas demais regiões porque muitos deles saem rapidamente do domínio em estudo ou
adentram o mesmo, uma vez que se encontram no limite sul da área de
tracking
.
Tabela 4.7 Características médias dos ciclones que se originaram nas regiões RG1, RG2 e
RG3 com
ζ
≤
-1,5x10
5
s
-1
, entre 1990 e 1999.
RegCM3 NCEP
RG1 RG2 RG3 RG1 RG2 RG3
Vorticidade Inicial Suav (x10
-5
s
-1
)
-2,0 -2,2 -2,4 -2,0 -2,5 -2,4
Vorticidade Média Suav (x10
-5
s
-1
)
-2,8 -3,3 -3,2 -3,2 -4,0 -3,6
Tempo de Vida (dias)
3,6 3,3 2,8 3,5 3,2 2,5
Distância Percorrida (km)
2628,8 3116,4 2736,7 2693,8 3141,6 2489,2
Velocidade Média (ms
-1
)
8,5 10,9 11,3 9,0 11,4 11,5
Tabela 4.8 Similar à Tabela 4.7, mas para os sistemas que se iniciam com
ζ
≤
-2,5x10
5
s
-1
.
RegCM3 NCEP
RG1 RG2 RG3 RG1 RG2 RG3
Vorticidade Inicial Suav (x10
-5
s
-1
)
-2,9 -3,0 -3,1 -3,0 -3,3 -3,2
Vorticidade Média Suav (x10
-5
s
-1
)
-3,4 -3,9 -3,8 -4,3 -4,5 -4,1
Tempo de Vida (dias)
3,9 3,5 2,9 4,1 3,2 2,8
Distância Percorrida (km)
2728,2 3226,2 2748,0 3336,2 3288,0 2635,7
Velocidade Média (ms
-1
)
8,1 10,7 11,0 9,4 11,9 10,9
138
4.3 Conclusões Parciais
Neste capítulo foi investigada a eficiência do RegCM3 em simular as características
climatológicas dos ciclones extratropicais registrados na reanálise do projeto R-2 do NCEP,
sobre o oceano Atlântico Sul, entre 1990 e 1999. Para tanto, um esquema numérico foi
utilizado para identificar e rastrear os ciclones com tempo de vida igual ou superior a 24 h no
campo da vorticidade relativa, do NCEP e do RegCM3, obtida com o vento a 10 m de altura.
As análises foram realizadas considerando dois conjuntos: um de sistemas inicialmente
fracos (
ζ
≤
-1,5x10
-5
s
-1
) e outro de sistemas inicialmente fortes (
ζ
≤
-2,5x10
-5
s
-1
). Ressalta-se
que os sistemas inicialmente fortes estão contidos no conjunto dos inicialmente fracos.
No período entre 1990 a 1999 foram identificadas 2760 ciclogêneses que se
iniciaram com
ζ
-1.5
no RegCM3 e 2787 no NCEP, que correspondem a uma média anual e a
um desvio-padrão de 276 (
±
11,2) e 278,7 (
±
11,1) sistemas, respectivamente. De acordo
com esses valores, o modelo subestimou 1% do número total de ciclogêneses identificadas
no NCEP. Considerando apenas os sistemas que se iniciaram com
ζ
-2.5
, foram identificadas
um total de 948 e 1047 ciclogêneses no RegCM3 e no NCEP, respectivamente. Esses
valores forneceram uma média anual de 94,8 (
±
9,8) sistemas no RegCM3 e de 104,7
(
±
14,3) no NCEP e representaram uma subestimativa do modelo de -9,5% do total de
ciclogêneses observadas no NCEP. Isto indica que o RegCM3 tem maior dificuldade em
simular sistemas inicialmente intensos.
Uma vez que o RegCM3 simula os sistemas que aparecem inicialmente fortes no
NCEP com vorticidade inicial mais fraca, estes ficaram confinados no conjunto dos sistemas
com
ζ
-1.5
. Por este motivo que o número de sistemas simulados é mais similar ao do NCEP
quando a análise é feita para sistemas com
ζ
-1.5
. Ainda para este conjunto, a pequena
subestimativa da simulação deve-se à ocorrência de alguns sistemas com tempo de vida
menor do que o limiar temporal de 24 h empregado no esquema numérico (como o modelo
subsestima a intensidade dos sistemas muitos não apresentam
ζ
≤
-1,5x10
-5
s
-1
durante 5
passos de tempo consecutivos e, assim, não são identificados pelo algoritmo de
tracking
) e
também ao maior número de sistemas que saíram da região em estudo antes de
completarem 24 h, pois muitos dos ciclones simulados se formaram ao sul/sudoeste dos
registrados no NCEP, portanto, mais próximos da fronteira sul do domínio de análise. Além
disso, há sistemas simulados que entraram no domínio e não tiveram tempo de vida mínimo
exigido. Outro fator que contribuiu para diferenças entre as climatologias foi o maior número
de vórtices ciclônicos próximos no NCEP do que no RegCM3.
A variabilidade interanual das ciclogêneses simuladas que se iniciaram com
ζ
-1.5
e
ζ
-
2.5
apresentou padrão similar à do NCEP, porém foram observadas algumas diferenças em
139
valores absolutos, que foram maiores para os sistemas com
ζ
-2.5
. A variabilidade interanual
das ciclogêneses simuladas que se iniciaram com diferentes limiares de vorticidade também
foi similar à do NCEP, mas o modelo superestimou em 4,1% o número de sistemas com -2,5
<
ζ
≤
-1,5 e subestimou em -2,9% e -21,4% o número de sistemas com -3,5 <
ζ
≤
-2,5 e
ζ
≤
-
3,5, respectivamente.
As ciclogêneses que se iniciaram com
ζ
-1.5
apresentaram um ciclo anual sem
predomínio de uma estação do ano com máxima atividade ciclogenética, em função da
pequena diferença no número de ciclogêneses por mês. O NCEP (RegCM3) mostrou um
máximo de 27,6 (26,3) eventos em maio (dezembro) e um mínimo de 20,5 (19) em fevereiro
(novembro). A diferença observada no mês de maior freqüência de ciclogêneses é devida
ao RegCM3 superestimar o número de sistemas em dezembro de 1990, que contribuiu para
elevar a média mensal neste respectivo mês. No mês de fevereiro o modelo e o NCEP
apresentaram quase a mesma freqüência média de ciclogêneses, mas como o modelo
subestimou o número de sistemas em novembro de 5 anos do período em estudo fez com
que a média mensal fosse menor do que a do NCEP e isto explicou a diferença no mês de
menor freqüência de sistemas entre a simulação e a reanálise. A pequena variabilidade da
freqüência mensal de ciclogêneses no Atlântico Sul foi também obtida por Sinclair (1996) e
uma variabilidade mais acentuada por Gan e Rao (1991). A diferença em relação à Gan e
Rao (1991) é provavelmente associada à metodologia de identificação dos sistemas, uma
vez que a destes autores é baseada em mínimos de PNMM que privilegia sistemas mais
intensos. O ciclo anual obtido com as ciclogêneses que se iniciaram com
ζ
-2.5
foi bem
definido e apresentou maior freqüência de sistemas no mês de junho e menor em
fevereiro/novembro, em ambos NCEP e RegCM3. Os resultados obtidos para os sistemas
com
ζ
-1.5
e
ζ
-2.5
mostram que o ciclo anual das ciclogêneses é dependente da intensidade
inicial dos sistemas. Um fato interessante é que considerando os sistemas com
ζ
-1.5
há
grande freqüência destes nos meses de janeiro e dezembro, em ambos NCEP e RegCM3,
mas que se reduz quando se consideram os sistemas com
ζ
-2.5
. Isto indica que os sistemas
com fraca intensidade na primeira posição ocorrem preferencialmente no verão.
A distribuição sazonal do número de ciclogêneses também é dependente da
intensidade inicial destes sistemas. O ciclo sazonal dos sistemas que se iniciaram com
ζ
-1.5
tem pequena amplitude no NCEP (diferença média de 5,4 sistemas) e mais pronunciada no
RegCM3 (média de 9,1 sistemas). A maior atividade ciclogenética é observada no NCEP
(RegCM3) no outono (verão) e a menor na primavera (primavera). A diferença entre a
estação de maior freqüência de sistemas é decorrente das maiores médias mensais
simuladas em janeiro e dezembro, devido a superestimativas no número de sistemas nestes
meses no ano de 1990, quando comparada simulação e reanálise. As médias mensais de
140
janeiro e dezembro mais elevadas na simulação do que no NCEP e a subestimativa da
média simulada de novembro foram responsáveis pelo ciclo sazonal mais pronunciado na
simulação. O ciclo sazonal dos sistemas que se iniciaram com
ζ
-2.5
, apresentou maior
amplitude no NCEP e menor no RegCM3, em função do modelo subestimar -9,5% do total
das ciclogêneses que se iniciaram com
ζ
-2.5.
Ambos, RegCM3 e NCEP, mostram máxima
freqüência de sistemas no inverno, porém a mínima no RegCM3 ocorre na primavera
seguida do verão e no NCEP no verão seguida da primavera. O inverno foi a estação do ano
que o modelo subestimou o maior número de ciclogêneses e isso foi decorrente da
influência do mês de junho de 1996, quando o modelo subestimou cerca de 15 sistemas. A
variação sazonal obtida para os sistemas inicialmente mais intensos é similar à do estudo de
Gan e Rao (1991) onde há um máximo no inverno e um mínimo no verão. A média sazonal
da ocorrência de ciclogêneses que se iniciaram com diferentes limiares de vorticidade
mostrou que os sistemas inicialmente fracos (-2,5 <
ζ
≤
-1,5) ocorrem preferencialmente no
verão, enquanto os mais fortes (-3,5
<
ζ
≤
-2,5 e
ζ
≤
-3.5) no inverno, tanto no NCEP quanto
no RegCM3.
No Atlântico Sul, considerando-se os sistemas com
ζ
-1.5
no NCEP, foram identificadas
três regiões preferenciais de desenvolvimento de ciclogêneses próximas à costa leste da
América do Sul: na costa sul da Argentina próxima a 48
o
S, com maior freqüência no verão;
no Uruguai, na região da desembocadura do rio da Prata (35
o
S), com maior densidade de
sistemas na primavera; e na costa das regiões sul e sudeste do Brasil, entre 25
o
e 30
o
S,
com maior densidade de sistemas no verão. Esses três núcleos ciclogenéticos também são
evidentes nos estudos realizados por Necco (1982 a,b), Sinclair (1996), Hoskins e Hodges
(2005) e Reboita et al. (2005). No presente estudo, também foi observada uma grande
densidade ciclogenética próxima à fronteira sul do domínio, devido aos sistemas que se
desenvolvem nesta região ou adentram este setor.
O RegCM3 foi capaz de simular as três regiões ciclogenéticas, embora com menor
densidade e, em algumas estações, com posição do núcleo ciclogenético deslocado em
relação ao do NCEP. A subestimativa de sistemas próxima à costa foi compensada por uma
superestimativa no sentido da parte mais central do oceano. A maior freqüência de sistemas
simulados na costa sul/sudeste do Brasil ocorreu no verão e na costa do Uruguai na
primavera, concordando com o NCEP. O resultado obtido para o Uruguai em ambos, NCEP
e RegCM3, difere dos estudos de Gan e Rao (1991) e Sinclair (1996) que mostram maior
freqüência de ciclogêneses no inverno. Nesta estação, no NCEP a densidade do núcleo
ciclogenético é menor do que na primavera, porém a área de formação das ciclogêneses é
maior. Assim, delimitando-se uma região para a contagem do número de sistemas obtém-se
maior ocorrência no inverno, o que concorda com os autores citados. Já no RegCM3,
141
mesmo com a contagem a primavera continua sendo a estação preferencial de ciclogêneses
na costa do Uruguai. Na costa sul da Argentina, o núcleo ciclogenético simulado é mais
intenso no outono/inverno, diferindo do NCEP, que é no verão, pois nesta estação muitas
ciclogêneses simuladas aparecem próximas à fronteira sul do domínio, ou seja, deslocadas
da região do núcleo ciclogenético. Embora próximo à costa leste da América do Sul, as
regiões ciclogenéticas (exceto a do Uruguai) apresentem maior ocorrência de ciclogêneses
no verão, considerando todo o Atlântico Sul, o máximo sazonal é observado no outono no
NCEP. Nesta estação, além da grande freqüência de sistemas próximos à costa, existe um
outro núcleo ciclogenético situado entre 50
o
S e 50
o
W, que contribui para o máximo sazonal.
Na simulação, a densidade deste núcleo é subestimada.
A principal diferença entre a densidade ciclogenética dos sistemas que se iniciaram
com
ζ
-1.5
e
ζ
-2.5
foi a supressão do núcleo de ciclogêneses na costa sul/sudeste do Brasil em
ambos, NCEP e RegCM3, no conjunto dos sistemas inicialmente mais intensos.
Considerando os sistemas com
ζ
-2.5
, no Uruguai o modelo mostrou o núcleo ciclogenético
com maior densidade no inverno e o NCEP na primavera, enquanto no sul da Argentina,
ambos apresentaram a maior densidade ciclogenética no inverno. Nesta região, a supressão
de sistemas inicialmente fracos contribuiu para mudar a estação do núcleo de maior
densidade.
Os ciclones extratropicais no Atlântico Sul com
ζ
-1.5
apresentaram as seguintes
características médias no NCEP (RegCM3): vorticidade relativa na primeira identificação de
-2,5 (-2,4) x 10
-5
s
-1
, vorticidade média durante o ciclo de vida de -3,5 (-3,0) x 10
-5
s
-1
, tempo
de vida de 2,6 (2,7) dias, distância percorrida de 2421 (2351) km e velocidade média de 10,8
(10,1) ms
-1
. Já os sistemas que se iniciaram com
ζ
-2.5
apresentaram no NCEP (RegCM3):
vorticidade relativa na primeira identificação de -3,4 (-3,3) x 10
-5
s
-1
, vorticidade média
durante o ciclo de vida de -4,0 (-3,6) x 10
-5
s
-1
, tempo de vida de 2,6 (2,6) dias, distância
percorrida de 2437 (2377) km e velocidade média de 11 (10,5) ms
-1
. Embora os sistemas
simulados tenham em média se iniciado 12 a 24 h após os do NCEP, o tempo de vida nas
duas climatologias foi similar, devido às ciclogêneses simuladas decaírem após às do
NCEP. A subestimativa da vorticidade média ao longo do ciclo de vida dos sistemas
simulados pode ser decorrente da menor magnitude do vento a 10 m no RegCM3, quando
comparado ao NCEP, como mostrou o Capítulo 3. A fim de se comparar os resultados da
simulação e da reanálise, para cada variável mencionada, foram determinadas distribuições
de freqüências relativas, as quais mostraram que o RegCM3 simula o padrão registrado no
NCEP.
Os resultados deste estudo mostraram que o RegCM3 simula os principais aspectos
da climatologia de ciclones no Atlântico Sul. Embora algumas diferenças tenham ocorrido
142
entre a simulação e a reanálise, as mesmas não prejudicam os estudos que vierem a utilizar
este modelo, pois em climatologia não é de interesse saber a hora e a localização exata de
atuação dos sistemas e, sim, que eles apareçam na simulação para que as características
atmosféricas médias de uma região possam ser determinadas.
Neste capítulo foram destacadas algumas questões que devem ser respondidas nos
capítulos posteriores como: 1) por que o modelo tende a subestimar o número de
ciclogêneses próximas à costa e a superestimar em direção ao centro do domínio? 2) quais
são os mecanismos que contribuem para a formação de ciclogêneses nas três regiões
próximas à costa leste da América do Sul? e 3) por que os sistemas ocorrem com maior
freqüência em determinada estação?
143
5 CAPÍTULO 5
Análise de Composições
O Capítulo 4 apresentou as climatologias de ciclones extratropicais sobre o Atlântico
Sul, no período de 1990 a 1999, obtidas da reanálise do NCEP e da simulação do RegCM3.
A climatologia que utiliza um limiar de vorticidade menos restritivo
(
)
15
s105,1
−−
×−≤ζ
mostrou
três regiões favoráveis à gênese de ciclones próximas à costa leste da América do Sul e que
a freqüência máxima destes sistemas em cada região ocorre numa determinada estação do
ano. Entretanto, não foram exploradas as causas dinâmicas que levam a tais observações.
Assim, um dos objetivos deste capítulo é investigar os padrões atmosféricos associados à
ocorrência de ciclogêneses em cada região e à variação sazonal destes sistemas. Para
tanto, serão analisadas composições de diferentes campos atmosféricos conforme descrito
na metodologia a seguir. Porém, o principal objetivo deste capítulo é identificar as
semelhanças e diferenças entre os padrões atmosféricos da reanálise e da simulação nos
períodos pré e pós ciclogêneses.
CAPÍTULO 5
144
5.1 Dados e Metodologia
O esquema numérico apresentado no Capítulo 4 permitiu identificar a data de início
de cada ciclone no Atlântico Sul com
15
s105,1
−−
×−≤ζ
, tanto na reanálise do NCEP quanto
na simulação do RegCM3. Com base nessa informação, selecionou-se o horário de 12 UTC
do dia em que os sistemas próximos à costa leste da América do Sul se iniciaram (0) e de
um (-1) a dois dias (-2) prévios e de um (+1) a dois dias (+2) posteriores, para construir
campos médios (composições) de algumas variáveis atmosféricas. Entretanto, antes de
calcular as composições dos eventos ciclogenéticos, separou-se os sistemas por região
preferencial de formação (Figura 4.4) e por estação do ano. Como as composições
mostram a evolução temporal média de uma determinada variável atmosférica antes e
durante a ocorrência da ciclogênese, possibilitam identificar condições favoráveis ao
desenvolvimento ou intensificação destes sistemas.
Para avaliar as diferenças entre os campos atmosféricos durante a ocorrência e não
ocorrência das ciclogêneses também foi necessário determinar as composições para os
casos de não-ciclogêneses, que corresponderam a todas as datas, sempre às 12 UTC,
numa determinada região e estação do ano, que não registravam ciclogêneses. É
importante ressaltar que as datas selecionadas para os casos de não-ciclogêneses são
aquelas a partir do terceiro dia anterior e posterior ao do início de uma ciclogênese. O
terceiro dia após o início de um sistema foi escolhido com base nos resultados
climatológicos apresentados no Capítulo 4, que mostraram que os ciclones no Atlântico Sul
têm em média ~3 dias de tempo de vida. Consideraram-se como anomalias as diferenças
entre as composições dos eventos ciclogenéticos e não-ciclogenéticos (ciclogêneses – não-
ciclogêneses).
Foram determinadas composições com os dados do NCEP e do RegCM3 para as
componentes zonal e meridional do vento em 200 e 850 hPa, altura geopotencial em 200 e
500 hPa, advecção horizontal de vorticidade absoluta em 500 hPa, divergência horizontal do
fluxo de umidade em 850 hPa, temperatura do ar em 1000 hPa, componentes e módulo do
gradiente horizontal de temperatura em 1000 hPa, vorticidade relativa a 10 m de altura (
ζ
10
),
pressão ao nível médio do mar (PNMM), precipitação e fluxos de calor latente e sensível.
Como as composições das anomalias dos fluxos de calor latente e sensível apresentaram o
mesmo padrão espacial, as duas foram somadas e denominadas de anomalias de fluxos de
calor total (FCT).
Para o cálculo da advecção horizontal da componente vertical da vorticidade
absoluta (
ξ
) utilizou-se a expressão:
145
ξ∇⋅−
r
r
V
(5.1)
onde
ji
vuV
rr
r
+=
é o vetor velocidade do vento e
j
y
i
x
r
r
r
∂
ξ∂
+
∂
ξ∂
=ξ∇
é o gradiente horizontal da
vorticidade absoluta (
ξ
) definida como
ζ
+
=
ξ
f
, onde f é a vorticidade planetária e
ζ
a
vorticidade relativa.
A divergência do fluxo de umidade foi obtida através de:
(
)
Vq
r
r
⋅∇
(5.2)
onde q representa a umidade específica e
V
r
o vetor velocidade horizontal.
As expressões 5.1 e 5.2 foram calculadas numericamente através do método de
diferenças finitas centradas.
Para verificar se as diferenças obtidas entre as composições dos eventos
ciclogenéticos e não-ciclogenéticos eram significativas, calculou-se o teste de significância
estatística
t
de Student (Stevenson, 1981, pgs 240-241):
nc
2
nc
c
2
c
ncc
n
s
n
s
xx
t
+
−
=
(5.3)
onde
c
x
e
nc
x
correspondem às médias, s
c
e
s
nc
, aos desvios-padrões e n
c
e
n
nc
aos números
totais de eventos ciclogenéticos (c) e não-ciclogenéticos (nc), respectivamente.
Inicialmente, formulam-se as hipóteses nula (H
o
) e alternativa (H
1
). Na primeira,
considera-se que as duas amostras tenham médias iguais e, na segunda, que sejam
diferentes:
H
o
:
µ
1
=
µ
2
e H
1
:
µ
1
≠
µ
2
(5.4)
Após, calcula-se o valor de
t
(eq. 5.3). Quando a soma do número de elementos das
duas amostras (n
c
e n
nc
) excede a 30, que é o caso do presente estudo, a distribuição da
146
estatística calculada, que seria do tipo
t
de Student, pode ser aproximada diretamente pela
distribuição normal, fazendo-se a comparação com o valor crítico conveniente de Z.
Como este estudo utilizou um teste bi-lateral com nível de significância de
α
=0,1 (que
corresponde a um resultado com 90% de confiança), a hipótese H
o
foi rejeitada quando -
1,65 > t > 1,65 (±1,65 são os valores da distribuição Z com
α
=0,05 em cada uma das
caudas). Em outras palavras, quando o
t
> 1,65 a hipótese H
1
foi aceita. Nas figuras das
anomalias (eventos ciclogenéticos - não-ciclogenéticos), as diferenças significativas ao nível
de
α
=0,1 foram circundadas por linhas pretas.
É importante mencionar que as figuras das composições do NCEP apresentam
informações até longitudes menores (120
o
W) do que as do RegCM3 (80
o
W), buscando com
isto evidenciar padrões atmosféricos que se deslocam do Pacífico e atingem a América do
Sul. No entanto, o mesmo não é possível com os resultados do RegCM3, uma vez que o
domínio oeste da simulação é mais restrito.
As composições foram determinadas para as ciclogêneses que se iniciaram com
15
s105,1
−−
×−≤ζ
e os resultados serão apresentados por região ciclogenética iniciando com
as análises obtidas a partir dos dados do NCEP e, na seqüência, a comparação com as da
simulação numérica.
5.2 Resultados
5.2.1 RG1: Costa Sul e Sudeste do Brasil
5.2.1.1 Composições com a Reanálise do NCEP
Apesar das ciclogêneses da RG1 já terem sido documentadas na literatura
(Taljaard,1967; Necco, 1982 a,b; Sinclair, 1994, 1995 e 1996; Hoskins e Hodges, 2005 e
Reboita et al., 2005), os padrões atmosféricos característicos durante sua formação ainda
não são completamente conhecidos. Alguns identificados ou sugeridos em estudos prévios
foram mencionados no Capítulo 2 e sintetizados na Tabela 2.3, e nesta seção serão
comparados com os resultados do presente estudo.
As composições de altura geopotencial em 500 hPa dos ciclones iniciados na RG1,
no verão (Figuras 5.1 a-e), revelam no dia -2 a presença de dois cavados com pequena
amplitude em ~32
o
S: um localizado na costa do Chile e outro entre o extremo sul do Brasil e
o oceano Atlântico. Estes cavados mostram um padrão de onda curta, com comprimento de
onda de ~20
o
; resultado similar ao de Gan (1992) e Seluchi (1995) que mostraram a
147
presença de cavados com tais características durante eventos de ciclogêneses no verão.
Outra característica destes cavados é o lento deslocamento, por exemplo, entre os dias -2 e
0 o cavado sobre o sul do Brasil deslocou seu eixo apenas para a costa (Figura 5.1). No dia
0, a leste deste cavado nota-se uma pequena região de anomalias de advecção de
vorticidade absoluta ciclônica (negativa). As anomalias de altura geopotencial em 500 hPa
(Figuras 5.2 a-e) mostram no dia -1 anomalias negativas, orientadas na direção noroeste-
sudeste (NW-SE) desde o sul do Brasil até o oceano Atlântico. Tais anomalias atingem
máxima intensidade no dia 0, ao sul da RG1, e decaem nos dias posteriores. O ciclo de vida
das anomalias em 200 hPa (Figuras 5.3 a-e) é similar ao de 500 hPa, exceto por apresentar
anomalias negativas desde o dia -2 e ligeiramente deslocadas para oeste e mais intensas.
As anomalias negativas de altura geopotencial em níveis médios e superiores é um dos
mecanismos indicativos de distúrbios ciclônicos em superfície, pois tais anomalias se devem
a presença de cavados no escoamento atmosférico e, de acordo com o exposto no Capítulo
2, a leste dos cavados normalmente predomina divergência horizontal que é indicativa de
movimentos ascendentes em superfície (região de baixa pressão). Sobre a RG1, o campo
de
ζ
10
mostra anomalias ciclônicas em superfície durante os cinco dias de composições
(Figuras 5.4 a-e). Entretanto, ressalta-se que estas anomalias no dia -2 devem ter pouca
contribuição dos níveis superiores, pois anomalias negativas de altura geopotencial são
ausentes em 500 hPa. Ainda em baixos níveis, as anomalias ciclônicas sobre a RG1 são
menos evidentes na PNMM (Figuras 5.5 a-e) comparada à
ζ
10
, ou seja, apenas entre os
dias 0 e +1 são visíveis anomalias ciclônicas de PNMM na RG1. Como já mencionado nos
capítulos anteriores, a sobreposição do campo de pressão ao escoamento médio de oeste
pode ser responsável por essa menor evidência das anomalias ciclônicas de PNMM.
No outono, dois cavados de onda curta no geopotencial em 500 hPa (Figuras 5.1 f-j)
estão presentes entre o dia da ciclogênese e os dois dias posteriores em ~29
o
S: um próximo
à costa oeste e outro próximo à costa leste da América do Sul. Como entre os dias -2 e -1
estes cavados são praticamente ausentes, as Figuras 5.1 f-h sugerem que algum fator
sobre o sul do Brasil contribua para a formação do cavado de onda curta a leste. Este
padrão de desenvolvimento do cavado não é notado no verão devido ao lento deslocamento
da onda em 500 hPa (talvez em função dos ventos mais fracos nesta estação – Figuras 5.6
a-e), na qual o cavado de onda curta já era observado desde o dia -2 (Figura 5.1a) sobre o
sul do Brasil. Outras diferenças em relação ao verão são encontradas na latitude dos
cavados de onda curta, que indicam a marcha sazonal dos padrões de tempo para norte no
outono e, também, no padrão das anomalias de altura geopotencial em 500 hPa (Figuras
5.2 f-j), que no outono mostra um trem de ondas bem definido próximo a 50
o
S. Além disso,
as anomalias negativas nesse trem de onda estão conectadas com as localizadas em
latitudes mais baixas (~30
o
S) nos dias -1 e 0, diferenciando-se do padrão de verão (Figuras
148
5.2 a-e). As anomalias de altura geopotencial em 200 hPa no outono (Figuras 5.3 f-j) são
similares às de 500 hPa, exceto por apresentarem maior intensidade e pequeno
deslocamento para oeste. Em superfície, anomalias ciclônicas de
ζ
10
(Figuras 5.4 f-j) são
visíveis na RG1 durante os cinco dias de composições, porém são mais intensas nos dias 0
e +1. Nos dias +1 e +2 as anomalias deslocam-se para leste refletindo a trajetória dos
sistemas ciclônicos. Da mesma forma que no verão, as anomalias ciclônicas no campo da
PNMM sobre a RG1 no outono (Figuras 5.5 f-j) são menos evidentes do que no da
ζ
10
(Figuras 5.4 f-j). No dia das ciclogêneses (Figura 5.5h) tem-se um núcleo de anomalias
negativas de PNMM na costa sul/sudeste do Brasil e outro em 50
o
S e 25
o
W, que indicam
que o padrão observado nas anomalias de altura geopotencial em 500 hPa é realmente a
junção de dois centros de anomalias. Núcleos de anomalias em latitudes baixas e altas
também são aparentes nas composições da
ζ
10
, porém durante os cinco dias de
composições (Figuras 5.4 f-j).
No inverno, o campo da altura geopotencial em 500 hPa (Figuras 5.1 k-o) não
mostra um padrão de onda curta como no verão e no outono (Figuras 5.1 a-j), como
também foi obtido nas composições de Seluchi (1995). A Figura 5.1k mostra no dia -2 um
cavado a oeste dos Andes, na latitude de ~20
o
S (ao norte do cavado de onda curta do
verão). Este sistema se desloca para leste e no dia 0 (Figura 5.1m) seu eixo está sobre o
sul do Brasil acompanhado, a sua direta, de fortes anomalias ciclônicas de advecção de
vorticidade absoluta. As anomalias de altura geopotencial em 500 hPa no inverno (Figuras
5.2 k-o) se diferem das registradas no verão e outono (Figuras 5.2 a-j), por não mostrarem
um único núcleo próximo à costa sul/sudeste do Brasil entre os dias 0 e +1. Entretanto,
mostram um intenso núcleo negativo orientado meridionalmente desde ~45
o
S até a costa sul
do Brasil (Figuras 5.2 k-o). Tanto as anomalias de altura geopotencial em 500 hPa (Figuras
5.2 k-o) quanto às em 200 hPa (Figuras 5.3 k-o) são mais intensas no inverno do que nas
outras estações. Esta característica também é observada em superfície (Figuras 5.4 e 5.5
k-o). Como mostrou o Capítulo 3 e também é evidente na Figura 5.6, os padrões de
circulação atmosférica em níveis superiores são mais intensos no inverno, o que explica a
maior intensidade das anomalias nesta estação do ano. Na estação fria, as anomalias
negativas de
ζ
10
(Figuras 5.4 k-o) têm padrão similar às do outono (Figuras 5.4 f-j), quando
há dois centros de anomalias de vorticidade: um na RG1 e outro próximo de ~50
o
S. Já as
anomalias de PNMM (Figuras 5.5 k-o) conectam os dois centros de anomalias presentes
em altas e baixas latitudes. Além disso, desde o dia -2 as anomalias ciclônicas em superfície
de PNMM, próximas de 30
o
S, acompanham o deslocamento do cavado em níveis médios e
têm um alongamento em direção ao equador, que indica a influência dos Andes nos
distúrbios transientes de oeste, padrão também obtido por Gan e Rao (1994). Segundo
149
Buzzi et al. (1987), a deflexão do caminho dos sistemas está relacionada com o
encolhimento ou alongamento vertical da coluna de ar que sobe e desce uma montanha,
respectivamente (teoria da conservação da VPI, Capítulo 2). Anomalias de PNMM sobre o
continente não são observadas nas outras estações do ano devido à menor intensidade dos
distúrbios em níveis superiores. As composições para a primavera mostram padrões
similares aos do inverno, porém com anomalias de altura geopotencial em 200 hPa (Figuras
5.3 p-t) e 500 hPa (Figuras 5.2 p-t),
ζ
10
(Figuras 5.4 p-t) e PNMM (Figuras 5.5 p-t) mais
fracas. Entretanto, uma diferença importante em relação ao inverno é o reaparecimento do
padrão de onda curta no campo da altura geopotencial em 500 hPa a partir do dia 0 (Figura
5.2r).
As análises apresentadas até este momento indicam que as ciclogêneses que se
desenvolvem na RG1, no verão, estão associadas a um cavado de onda curta em 500 hPa
sobre o continente, que se intensifica próximo à costa do sul do Brasil no dia 0. Tal
intensificação pode ser decorrente da interação do cavado transiente com o cavado
estacionário em níveis médios e altos produzido pelo efeito dos Andes no escoamento de
oeste, como sugerido por Streten e Troup (1973), Gan e Rao (1991, 1994) e Gan (1992),
pois de acordo com Satyamurty et al. (1980) o cavado estacionário situa-se sobre a parte
leste do Brasil. Como as composições da altura geopotencial no verão apresentam caráter
estacionário, não é possível afirmar se o cavado que propicia a ciclogênese na RG1
deslocou-se do Pacífico ou formou-se sobre o continente. Entretanto, o outono e a
primavera mostram a formação deste sistema sobre o continente, a leste dos Andes.
Somente no inverno não é evidente o desenvolvimento do padrão de onda curta no
escoamento atmosférico. No inverno, as ciclogêneses ocorrem associadas à influência de
um cavado em 500 hPa, com comprimento de onda maior do que nas demais estações, que
se desloca do Pacífico em direção ao Atlântico. À medida que o cavado se desloca sobre o
continente favorece o desenvolvimento de anomalias ciclônicas em superfície, característica
que não é observada nas demais estações do ano, uma vez que os distúrbios ciclônicos em
níveis superiores são mais fracos. Nestas estações, as anomalias ciclônicas em superfície
se originam sobre a RG1. Seluchi (2005) também encontrou ausência de anomalias
ciclônicas transientes em superfície antes da formação das ciclogêneses no verão.
Outro fator que pode contribuir para o desenvolvimento de ciclogêneses são as
regiões de divergência horizontal nos jatos em níveis superiores. No Hemisfério Sul, o
noroeste da entrada e o sudeste da saída do jato são regiões de divergência horizontal do
escoamento em altos níveis e, portanto, propiciam o desenvolvimento de movimentos
ascendentes na baixa troposfera (Lemes e Moura, 2002). A Figura 5.6 apresenta as
composições das anomalias de divergência horizontal do vento em 200 hPa (anomalias de
convergência foram excluídas da figura) juntamente com a direção e magnitude do vento
150
neste mesmo nível para os eventos ciclogenéticos da RG1. No verão (Figuras 5.6 a-e), a
região da entrada do
jet streak
situa-se no nordeste da Argentina, Uruguai e extremo sul do
Brasil nos dias -2 e -1 e deslocada para leste nos demais dias. Nesta estação, têm-se
anomalias de divergência horizontal no noroeste da entrada do jato durante os cinco dias de
composições, mas com maior intensidade nos dias 0 e +1, padrão similar é obtido no outono
(Figuras 5.6 f-j), exceto pelo
jet streak
situar-se mais a norte, desde o noroeste da
Argentina, e com anomalias de divergência horizontal mais intensas. No inverno (Figuras
5.6 k-o), o
jet streak é
mais intenso e possui maior dimensão espacial. Nesta estação, a
entrada do jato localiza-se sobre o Pacífico em ~20
o
S durante todo o período das
composições, já a saída nos dias -2 e -1 encontra-se sobre o litoral sul do Brasil e nos dias
seguintes a saída desloca-se para sul, sobre o Atlântico Sul central. No inverno, as
anomalias de divergência horizontal são intensas na saída do jato, principalmente entre os
dias -1 e +1. Na primavera (Figuras 5.6 p-t), o padrão da magnitude dos ventos e o das
anomalias de divergência são similares aos do inverno, exceto por estas variáveis terem
menor intensidade. Em todas as estações, as anomalias de divergência horizontal em altos
níveis (Figura 5.6) coincidem em localização com as anomalias ciclônicas de vorticidade
relativa em superfície (Figura 5.4), destacando-se, portanto, como mecanismo importante
para as ciclogêneses da RG1. Esta conclusão concorda com Hoskins e Hodges (2005) que
mostraram a influência do jato subtropical nas ciclogêneses originadas na costa sul/sudeste
do Brasil. É importante mencionar que as ciclogêneses na RG1, em todas as estações, são
sistemas baroclínicos como mostra a Figura 5.3, ou seja, as anomalias ciclônicas em
superfície situam-se a leste das anomalias ciclônicas em níveis superiores.
Nas quatro estações do ano têm-se anomalias positivas da magnitude do
jet streak
e, a norte e a sul destas, anomalias negativas (figura não apresentada). A intensificação do
jato durante os eventos ciclogenéticos na RG1 pode estar associada à intensificação dos
gradientes horizontais de temperatura do ar na superfície. Tal hipótese é confirmada através
do padrão das anomalias de temperatura do ar em 1000 hPa (Figura 5.7), orientado de NW-
SE, com anomalias frias ao sul da RG1, sobre o Uruguai e Argentina, e quentes ao norte da
RG1, sobre o Brasil central e oceano adjacente. As anomalias do vetor gradiente de
temperatura do ar em 1000 hPa (Figura 5.7), mostra fortes gradientes na fronteira das
anomalias quentes e frias. Comparando-se a Figura 5.7 com a das composições do vento
em 200 hPa (Figura 5.6), nota-se que o
jet streak
, em todas as estações do ano, situa-se na
região de intensos gradientes de anomalias de temperatura. As anomalias de temperatura
variam sazonalmente, com intensificação no inverno (Figuras 5.7 k-o) e desintensificação
no verão (Figuras 5.7 a-e), que influenciam o vento em 200 hPa (Figura 5.6) e suas
anomalias (figura não mostrada), isto é, anomalias intensas de temperatura do ar implicam
em anomalias intensas da magnitude do vento. É importante mencionar que o padrão das
151
anomalias negativas da temperatura do ar em 1000 hPa é semelhante ao da entrada e
deslocamento de massas de ar frio sobre o continente sul-americano (Marengo e Rogers,
2001). Assim, este padrão também indicaria a influência da instabilidade frontal nas
ciclogêneses. De acordo com Satyamurty e Mattos (1989), Siqueira e Machado (2004) e
Reboita et al. (2008) o sul do Brasil é uma região frontogenética durante o ano todo, o que
corrobora com as argumentações apresentadas. As composições do vento e das anomalias
da divergência horizontal do vento em 200 hPa, da temperatura do ar e do vetor gradiente
de temperatura do ar em 1000 hPa permitem elaborar a seguinte seqüência de fatos: uma
massa de ar mais fria sobre o sul da América do Sul intensifica os gradientes horizontais de
temperatura do ar que, por sua vez, contribuem para aumentar a velocidade dos ventos em
altos níveis. Nos setores a noroeste e a sudeste do
jet streak
provavelmente ocorrerá
divergência e, assim, distúrbios ciclônicos em superfície podem se desenvolver. Entretanto
estes distúrbios também podem ter contribuição das regiões de divergência horizontal do
vento no leste dos cavados em níveis médios que se deslocam do Pacífico em direção ao
Atlântico. Além disso, é importante mencionar que o ar mais frio e seco do continente pode
ser advectado para o oceano, o que pode colaborar para aumentar a transferência de calor
latente e sensível para a atmosfera e assim influenciar o processo ciclogenético, como será
explorado adiante.
Nas quatro estações do ano, as composições da divergência do fluxo de umidade em
850 hPa juntamente com a direção do vento neste mesmo nível para os eventos
ciclogenéticos (figura não apresentada) mostram convergência de umidade sobre a costa
sul/sudeste do Brasil entre os dias -2 e 0, que se desloca para o oceano entre os dias +1 e
+2. A região de convergência de umidade resulta da confluência do JBN a leste dos Andes
com os ventos predominantes de NE do ASAS. O JBN é bem configurado na primavera e no
verão durante os cinco dias de composições, já no outono e no inverno apenas nos dois
primeiros dias. Ressalta-se, ainda, que o JBN é mais intenso no verão e mais fraco no
outono.
Embora predomine convergência de umidade sobre a RG1 em todas as estações
(figura não apresentada), no verão é mais intensa devido à maior disponibilidade de
umidade sobre a região tropical, durante a monção sul-americana (Vera et al., 2006).
Segundo Berbery e Barros (2002), a freqüente atividade convectiva nas latitudes próximas
do trópico de Capricórnio no verão, associada ao período de monção, favorece a ocorrência
de anomalias ciclônicas em superfície, as quais induzem a atuação do JBN em tal região.
Logo, o JBN em direção à costa sul/sudeste do Brasil é mais freqüente no verão. Entre 1979
a 2003, Santos (2006) também obteve maior número de JBN, que se estendeu até latitudes
próximas de 20
o
S, no verão e ao sul desta latitude no inverno, o que também concorda com
152
Marengo et al. (2004), exceto pelo JBN não mostrar estação preferencial de atuação ao sul
dos subtrópicos.
Com relação às anomalias de vento em 850 hPa (Figura 5.8), nos dias -2 e -1
indicam a atuação, no sentido sul/sudeste do Brasil, do JBN a leste dos Andes durante os
eventos ciclogenéticos. As anomalias onde o JBN é pouco evidente não querem dizer que
este sistema não atue nos eventos ciclogenéticos e sim que sua ocorrência durante estes é
similar ao dos eventos não-ciclogenéticos, como no caso do outono. Já as anomalias que
caracterizam bem a presença do JBN indicam que este sistema ocorre preferencialmente
durante os eventos ciclogenéticos. No verão, o JBN é ligeiramente mais atuante durante o
período das ciclogêneses. Também é importante mencionar que nesta estação o JBN
apresenta ventos mais intensos, tanto nos eventos ciclogenéticos quanto não-
ciclogenéticos, do que nas demais estações do ano (figuras não mostradas). Com relação
ao ASAS, somente no verão as anomalias de NE que configuram este sistema são fracas ou
inexistentes durante as ciclogêneses. Em todas as estações, a convergência de fluxo de
umidade na RG1 (Figura 5.8) é influenciada pelo JBN a leste do Andes, pelo ASAS e por
uma anomalia ciclônica em latitudes mais altas no oeste do Atlântico Sul, que está
associada às anomalias observadas na PNMM (Figura 5.5). Embora a convergência do
fluxo de umidade em 850 hPa seja maior no verão na RG1 (figura não apresentada), as
anomalias possuem intensidade similar às das outras estações do ano (Figura 5.8). Fato
que está associado à grande disponibilidade de umidade no verão, devido ao período de
monção, tanto durante os eventos ciclogenéticos como não-ciclogenéticos. Com relação à
precipitação na RG1 (figura não apresentada), esta é máxima no verão e mínima no inverno
durante os eventos ciclogenéticos. As anomalias positivas desta variável (Figura 5.9)
ocorrem em todas as estações entre os dias -2 e -1. No dia 0 as anomalias apresentam
maior intensidade e estão centradas sobre a RG1 e nos dias +1 e +2 deslocam-se da costa
acompanhando a trajetória dos ciclones e começam a se desintensificarem.
A maior disponibilidade de umidade sobre os setores tropical e subtropical da
América do Sul durante o verão, tanto nos eventos de ciclogêneses quanto de não-
ciclogêneses, em relação às demais estações do ano, permite um maior suprimento de
umidade para a RG1 que, por sua vez, contribui para a ocorrência de precipitação. A
presença de umidade pode propiciar um ambiente favorável à ciclogênese, pois ao liberar
calor latente de condensação pode desestabilizar a atmosfera, ou seja, pode contribuir na
intensificação de movimentos ascendentes favorecendo a convergência em superfície e
conseqüentemente queda de pressão com o tempo (Vera et al., 2002). É importante
mencionar que a liberação de calor latente sozinha não é suficiente para ciclogêneses, mas
quando associada a outros mecanismos pode contribuir para o desenvolvimento ou
intensificação destes sistemas (Nuss e Anthes, 1987).
153
Em síntese, a maior freqüência de ciclogêneses no verão na RG1 parece estar
associada à maior disponibilidade de umidade sobre os setores tropical e subtropical da
América do Sul. A RG1 situa-se num local onde a chuva é intensa no verão (Liebmann et al.,
1999 e 2001), porém a quantia de umidade pode ainda aumentar através do transporte de
umidade dos trópicos pelos ventos de noroeste em baixos níveis, que convergem com os
ventos de nordeste do ASAS. O maior suprimento de umidade favorece a ocorrência de
precipitação e, em decorrência, liberação de calor latente. Portanto, processos diabáticos
associados à precipitação podem contribuir decisivamente para as ciclogêneses na RG1
durante o verão, uma vez que as forçantes em altos níveis (geopotencial e vento - Figuras
5.2 e 5.6) e a baroclinia na baixa troposfera (Figura 5.7) são muito mais fracas nesta
estação do ano. Isso também pode explicar a grande freqüência de sistemas com
vorticidade inicialmente fraca (
ζ
≤
-1,5 x 10
-5
s
-1
) nesta região, conforme mostrou o Capítulo
4. Neste mesmo capítulo, quando se consideraram apenas os sistemas inicialmente fortes (
ζ
≤
-2,5 x 10
-5
s
-1
), o verão continuou sendo a estação preferencial para o desenvolvimento de
ciclogêneses na RG1, o que deve estar associado ao maior suprimento de umidade nesta
estação.
As composições dos fluxos de calor total (FCT = fluxos de calor latente + fluxos de
calor sensível) para as ciclogêneses (figura não apresentada) mostram na costa sul/sudeste
do Brasil fluxos positivos (do oceano para a atmosfera) nas quatro estações do ano, mas
com maior intensidade no outono e inverno (máximos entre 200-240 Wm
-2
). Nestas duas
estações, o oceano encontra-se ainda aquecido devido sua capacidade térmica, enquanto
que a atmosfera está mais fria, portanto o ar frio e seco que se desloca do setor continental
para o oceânico contribui para um gradiente vertical de temperatura e umidade mais forte do
que na primavera e verão favorecendo fluxos mais intensos. Na RG1, esta transferência de
energia para a atmosfera é maior do que nas RG2 e RG3, em função das águas quentes da
corrente do Brasil, que na costa sul/sudeste do Brasil torna a superfície do mar mais quente
do que o ar adjacente.
Nuss e Anthes (1987) e Giordani e Caniaux (2001) observaram que os FCT positivos
contribuíram negativamente na intensificação dos ciclones quando atuaram no lado frio
destes sistemas, pois diminuíram os gradientes horizontais de temperatura do ar ao longo
das frentes quente e fria. Intensa transferência de energia para a atmosfera no setor frio do
ciclone também foi verificada por Neiman e Shapiro (1993), mas no ciclone por eles
estudado a máxima transferência ocorria no centro do sistema, próximo à frente quente
(Figura 2.10). Isso pode ter contribuído para aumentar a baroclinia do sistema, através do
suprimento de energia potencial disponível para ser convertida em energia cinética,
processo que intensifica o ciclone. Nos ciclones próximos à costa leste da América do Sul,
154
Saraiva (2006), Dal Piva (2001) e Oda (2005) obtiveram distribuição espacial dos FCT
similar à de Neiman e Shapiro (1993) e intensificação dos ciclones ao longo do ciclo de vida.
Durante as ciclogêneses costeiras, a circulação destes sistemas advecta ar frio
continental para o oceano, processo que aumenta os gradientes verticais de temperatura e
umidade e, conseqüentemente, os fluxos turbulentos de calor sensível e latente na área do
ciclone. A Figura 2.10, extraída de Neiman e Shapiro (1993), mostra que a transferência
dos fluxos de calor sensível e latente para a atmosfera é maior no lado frio do sistema, pois
tal região está sob a influência de advecção fria, tanto de latitudes mais altas, quanto de
origem continental. A figura também mostra que os fluxos são máximos próximos ao centro
do ciclone, próximos da frente quente. Segundo os autores, neste setor a TSM estava mais
quente e apresentava fortes gradientes horizontais sob ar mais frio e seco que era
advectado. A influência dos fluxos turbulentos nas ciclogêneses ainda não é totalmente
compreendida, pois em alguns casos mostra pequena contribuição (Kuo e Reed, 1988; Kuo
e Low-Nam, 1990; Reed e Simmons, 1991) ou atua no sentido de enfraquecer o sistema
(Nuss e Anthes,1987; Giodani e Caniaux, 2001) e em outros casos pode intensificá-la
(Bosart e Lin, 1984; Uccellini et al. 1987; Atlas, 1987; Neiman e Shapiro, 1993). Também
nas ciclogêneses da América do Sul a contribuição dos fluxos turbulentos de calor e
umidade não é muito clara. Assim, é objetivo da análise de composição identificar
climatologicamente o padrão da distribuição espacial dos FCT nas ciclogêneses.
De maneira geral, as anomalias de FCT (Figura 5.10) nas quatro estações do ano
mostram bandas NW-SE de anomalias negativas no dia -2 passando pela costa sul/sudeste
do Brasil e ao sul destas anomalias positivas. As anomalias positivas se deslocam para
norte e no dia 0 estão sobre a costa sul do Brasil. Nos dias posteriores as anomalias
continuam se deslocando e com isso a RG1 é dominada por anomalias positivas. O padrão
das anomalias de FCT (Figura 5.10) concorda com o das anomalias de temperatura do ar
em 1000 hPa (Figura 5.7), porém inversamente, isto é, regiões de anomalias positivas de
FCT correspondem às de anomalias negativas de temperatura do ar. A variação sazonal
destas anomalias é também similar à da temperatura do ar, cujas anomalias (positivas e
negativas) são mais intensas no inverno. É importante mencionar que as anomalias
negativas de FCT indicam que a transferência de energia para a atmosfera é menor durante
os eventos ciclogenéticos, pois tanto nestes eventos quanto nos de não-ciclogêneses os
FCT médios são positivos (figuras não apresentadas). A menor transferência de energia
para a atmosfera na RG1 nos dias precedentes às ciclogêneses talvez esteja relacionada ao
maior teor de umidade na atmosfera, como mostram as anomalias de convergência de
umidade em 850 hPa (Figura 5.8) e de precipitação (Figura 5.9). Já as anomalias negativas
de FCT mais fracas no verão podem ser decorrentes da atmosfera bastante úmida tanto nos
155
eventos de ciclogêneses como de não-ciclogêneses, como indicaram as composições da
convergência de umidade e de precipitação destes eventos (figuras não apresentadas).
Para evidenciar a distribuição espacial das anomalias dos FCT nos distúrbios
ciclônicos, as anomalias negativas de
ζ
10
são apresentadas juntamente com as anomalias
dos FCT (Figura 5.10). Com isso, nas quatro estações do ano, observa-se que nos dias
anteriores às ciclogêneses predominam anomalias negativas de FCT na região de fracas
anomalias ciclônicas na RG1. No dia 0, as anomalias ciclônicas situam-se sobre uma região
de interface das anomalias positivas e negativas de FCT. Já nos dias +1 e +2, fluxos
positivos localizam-se do setor frio ao centro dos distúrbios ciclônicos. Esta é uma
configuração similar à apresentada por Neiman e Shapiro (1993). Como a presente análise
é apenas diagnóstica, a influência dos fluxos turbulentos de calor e umidade nas
ciclogêneses foi avaliada através de experimentos numéricos de sensibilidade modificando a
TSM e, também, suprimindo os FCT nas simulações, cujos resultados são apresentados no
Capítulo 6.
156
Figura 5.1 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção
horizontal de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG1 com a reanálise do
NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%,
segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas
de altura geopotencial corresponde a 100 m e o das isolinhas da advecção horizontal de
vorticidade absoluta a 1 x 10
-10
s
-1
. Na figura as linhas correspondem aos dias das
composições e as colunas às estações do ano.
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
a) f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
157
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
Figura 5.2 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias de altura
geopotencial em 500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG1 com a reanálise do NCEP.
O intervalo das isolinhas corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente significativas
ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma
linha preta pontilhada.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
158
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inevrno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
Figura 5.3 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias ciclônicas de altura
geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a
10 m (linhas coloridas) para a RG1 com a reanálise do NCEP. O intervalo das isolinhas das
anomalias de altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha mais externa se
inicia em -10 m.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
159
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Figura 5.4 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias de vorticidade
relativa a 10 m para a RG1 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
160
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Figura 5.5 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias de pressão ao
nível médio do mar para a RG1 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta pontilhada.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
161
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
Figura 5.6 Similar à figura 5.1, mas para as composições da magnitude (cores) e direção
(setas) do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em
200 hPa (linhas brancas) para a RG1 com a reanálise do NCEP.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
162
RG1 (−2 dias)
Verão
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Outono
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Inverno
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Primavera
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Figura 5.7 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias de temperatura do
ar e das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa (setas)
para a RG1 com a reanálise do NCEP. As anomalias da temperatura do ar estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
163
RG1 (−2 dias)
Verão
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Outono
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Inverno
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Primavera
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
Figura 5.8 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias da direção do
vento (setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa
para a RG1 com a reanálise do NCEP. As anomalias da divergência horizontal
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
164
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Figura 5.9 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias de precipitação
para a RG1 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível
de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
165
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
Figura 5.10 Similar à figura 5.1, mas para as composições das anomalias dos fluxos de
calor total e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m (linhas pretas) para a
RG1 com a reanálise do NCEP.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
166
5.2.1.2 RG1: Comparação das Composições - NCEP x RegCM3
As composições da altura geopotencial em 500 hPa simulada (Figura 5.11) em todas
as estações do ano, nas latitudes subtropicais, indicam a presença de um cavado com maior
comprimento de onda e mais raso do que no NCEP. Já em latitudes mais altas, o RegCM3
simula um cavado ligeiramente mais profundo do que o do NCEP, exceto no inverno. No
verão (Figuras 5.11 a-e), no dia -2, observa-se um cavado com pequena amplitude no norte
da Argentina que se desloca para o sul do Brasil. No dia 0, o setor leste deste sistema situa-
se sobre o oceano Atlântico acompanhado de uma pequena região de anomalias ciclônicas
de advecção de vorticidade absoluta, similar ao NCEP. Já nos dias +1 e +2 o cavado
simulado se desloca para leste mais rapidamente do que na reanálise. No outono (Figuras
5.11 f-j) e primavera (Figuras 5.11 p-t), o padrão de onda curta presente nas composições
do NCEP também não é simulado, além disso, o modelo mostra um cavado com
deslocamento mais rápido. No inverno (Figuras 5.11 k-o), o RegCM3 simula um cavado
com comprimento de onda ligeiramente maior do que o do NCEP em todas as latitudes e
também com deslocamento um pouco mais rápido. No Capítulo 3 foi mostrado que, quando
comparado ao NCEP, o RegCM3 superestima a velocidade do vento nos níveis superiores e
isso contribui para o deslocamento mais rápido dos padrões de cavados e cristas no
escoamento atmosférico, como mostra a Figura 5.11.
Em 500 hPa (Figura 5.12), as anomalias negativas de altura geopotencial simuladas
na RG1 correspondem ao setor NW das intensas anomalias sobre o oceano Atlântico em
latitudes mais altas. No verão (Figura 5.12 a-e), as anomalias negativas de altura
geopotencial no Atlântico são aparentes desde o dia -2, enquanto no NCEP somente a partir
do dia -1. Nesta estação, enquanto no NCEP as anomalias negativas aparecem confinadas
próximas à costa do sul do Brasil e Uruguai, no modelo se estendem da RG1 até ~45
o
S. No
outono, o NCEP (Figura 5.2 f-j) indica a junção de duas anomalias, uma na RG1 e outra em
~45º, enquanto o modelo (Figura 5.12 f-j) apresenta um único núcleo de grande intensidade
e centrado em ~47
o
S, com inclinação NW-SE. No inverno (Figura 5.12 k-o) e primavera
(Figura 5.12 p-t), as anomalias do RegCM3 além de se diferenciarem do NCEP pela
intensidade também possuem forte inclinação NW-SE. A variação sazonal simulada mostra
anomalias de altura geopotencial em 500 hPa mais intensas no outono seguido da
primavera, inverno e verão. Já no NCEP as anomalias são mais intensas no inverno seguido
da primavera, outono e verão. Portanto, o modelo modifica a variação sazonal da
intensidade das anomalias no inverno e outono, se comparado ao NCEP.
Na comparação da altura geopotencial e de suas anomalias em 500 hPa simuladas
com as do NCEP, obteve-se que o modelo simulou em latitudes extratropicais um cavado
mais profundo e anomalias de altura geopotencial mais intensas. É importante mencionar
167
que anomalias mais intensas numa variável simulada nem sempre indicam que tal variável é
mais intensa durante os eventos ciclogenéticos no RegCM3 do que no NCEP. As anomalias
têm a função de comparar os padrões atmosféricos nos eventos ciclogenéticos e não-
ciclogenéticos de um mesmo conjunto de dados, portanto, indicam em qual destes períodos
são mais intensas ou não. Por exemplo, o caso das intensas anomalias negativas de
geopotencial simuladas indicam a existência de uma coluna vertical da atmosfera com
menores alturas do que em outros setores do domínio durante os eventos ciclogenéticos,
que é indicativa de regiões de cavados em ondas baroclínicas. Portanto, isso não quer dizer
que no modelo a altura geopotencial é menor do que no NCEP durante os eventos
ciclogenéticos, apenas que durante estes eventos possui maiores diferenças em relação aos
eventos não-ciclogenéticos do que o observado no NCEP. No Capítulo 3 foi mostrado que
as variáveis simuladas às vezes diferem do NCEP em intensidade, portanto, é de interesse
avaliar se a distribuição dos padrões atmosféricos simulados durante as ciclogêneses
concorda com a do NCEP e se os valores das diferenças entre os eventos ciclogenéticos e
não-ciclogenéticos no RegCM3 são similares aos do NCEP, isto é, se a variação sazonal da
intensidade das anomalias é similar.
Em 200 hPa, as anomalias negativas de altura geopotencial simuladas (Figura 5.13)
também são mais intensas e mais inclinadas na direção NW-SE do que as no NCEP. Tal
inclinação está associada à velocidade dos ventos, pois no setor norte das anomalias o
vento é mais fraco, enquanto no sul é mais forte, o que promove um adiantamento da
posição das anomalias nesta região em relação às em latitudes mais baixas. No NCEP
(Figura 5.3), a inclinação das anomalias é menor porque as mesmas estão centradas em
latitudes mais baixas e, portanto, ocupam menor área nas regiões de ventos mais intensos,
além disso, os ventos no NCEP são mais fracos do que no RegCM3 nestes níveis. A
variação sazonal da intensidade das anomalias negativas de altura geopotencial em 200
hPa simuladas é similar à de 500 hPa.
Antes de comparar as anomalias negativas de
ζ
10
simuladas com as do NCEP é
interessante descrever como avaliar os resultados. Se as isolinhas de
ζ
10
cobrem uma área
maior num dos conjuntos (RegCM3 ou NCEP) significa que as ciclogêneses estão mais
distribuídas pela região do que quando as isolinhas aparecem concentradas num núcleo
com formato circular e de pequena dimensão. A intensidade dos núcleos das anomalias não
está relacionada ao maior ou menor número de ciclogêneses e, sim, à intensidade da
vorticidade relativa durante os eventos ciclogenéticos em relação aos não-ciclogenéticos.
Portanto, se dois núcleos possuem dimensões similares e intensidades diferentes não quer
dizer que no de maior intensidade as ciclogêneses sejam mais freqüentes, apenas indica
anomalias de vorticidade relativa mais intensas em relação aos eventos não-ciclogenéticos.
168
As anomalias ciclônicas de
ζ
10
simuladas na RG1 (Figura 5.14) apresentam núcleo
de maior intensidade ligeiramente deslocado para oeste em relação à reanálise, porém este
núcleo está inserido numa banda de anomalias ciclônicas de
ζ
10
que se estende pelo
Atlântico Sul em todas as estações do ano, o que difere do NCEP, e indica que as
ciclogêneses no RegCM3 são mais distribuídas espacialmente do que no NCEP. Como o
núcleo das anomalias simuladas próximo à costa tem intensidade ligeiramente menor do
que no NCEP, seria um indicativo de que o modelo simula ciclogêneses um pouco mais
fracas. Assim, a subestimativa de sistemas na RG1 apresentada na Figura 4.12 poderia ser
explicada pelos sistemas ciclônicos que no RegCM3 não conseguiram atingir o limiar de
vorticidade ou o de duração mínima de 24 h especificado no algoritmo de
tracking
(Capítulo
4) para serem registrados na climatologia. A pequena subestimativa da intensidade das
anomalias de
ζ
10
no modelo e também o ligeiro atraso em relação às do NCEP pode ser
decorrente da influência dos ventos mais fracos em superfície simulados pelo RegCM3
(Figura 3.9).
Com relação às anomalias de PNMM sobre a RG1, no verão (Figuras 5.15 a-e) a
simulação mostra anomalias negativas desde o dia -1, enquanto o NCEP (Figuras 5.5 a-e)
a partir do dia 0. Nesta região, a intensidade das anomalias no modelo e na reanálise é
similar no dia 0, mas longe da costa o RegCM3 superestima as anomalias. No dia +1,
anomalias ainda são registradas no NCEP, enquanto no RegCM3 são ausentes. No outono
(Figuras 5.15 f-j), na RG1, as anomalias negativas são ligeiramente mais intensas no
RegCM3 no dia 0 e nos dias posteriores no NCEP (Figuras 5.5 f-j). No inverno (Figuras
5.15 k-o), o modelo subestima as anomalias negativas sobre o Atlântico em latitudes mais
altas, mas sobre a RG1 as anomalias são similares às do NCEP (Figuras 5.5 k-o). Na
primavera (Figuras 5.15 p-t), as anomalias na RG1 são mais intensas na simulação
(Figuras 5.5 p-t) bem como no centro do Atlântico Sul.
Como já mencionado, o RegCM3 superestima a magnitude dos ventos em altos
níveis (Figura 5.16) e, conseqüentemente, o
jet streak,
quando comparado ao NCEP
(Figura 5.6). Entretanto, a localização dos ventos mais intensos no modelo é semelhante à
da reanálise. As ciclogêneses simuladas na RG1, da mesma forma que no NCEP, estão
associadas à região de divergência horizontal no
jet streak
(Figuras 5.6 e 5.16).
Nas quatro estações do ano, a inclinação vertical para oeste das anomalias
negativas de altura geopotencial em relação as anomalias ciclônicas de
ζ
10
simuladas
indicam uma atmosfera baroclínica (Figura 5.13), entretanto, como as anomalias em
superfície estão um pouco mais em fase com as em níveis superiores do que no NCEP,
pode-se dizer que o modelo é ligeiramente menos baroclínico do que a reanálise. Isso
ocorre devido ao fato das anomalias simuladas em altos níveis serem mais rápidas do que
169
as do NCEP e em baixos níveis terem deslocamento ligeiramente inferior às do NCEP,
devido à subestimativa nas velocidades pelo modelo (Tabela 3.2f). As Tabelas 4.6 a 4.8
também mostraram que a velocidade média dos ciclones simulados é ligeiramente menor do
que a dos registrados no NCEP.
Em 850 hPa, o RegCM3 subestima a intensidade do JBN no verão e na primavera
nos dias -2 e -1 e o desloca para leste, comparado ao NCEP (figuras não mostradas). Já
nas demais estações do ano não é visível sua presença. A convergência de fluxo de
umidade simulada sobre a RG1 (figuras não apresentadas) é mais intensa no verão,
seguido pela primavera e menor no inverno, seguido pelo outono. Esta variação sazonal
difere do NCEP, uma vez que este apresenta menor convergência no outono seguido do
inverno. Em relação às anomalias de ventos (Figura 5.18), as que caracterizam o JBN
(ventos de noroeste) no modelo são aparentes apenas no dia -2, no verão, outono e na
primavera. Já no NCEP (Figura 5.8), as anomalias configuram o jato nos dias -2 e -1,
exceto no outono. Anomalias de vento caracterizando o ASAS são simuladas apenas no dia
-1 no inverno, diferente do NCEP, que mostra anomalias anticiclônicas associadas ao ASAS
na maior parte do ano. Embora a simulação não apresente anomalias que definam bem o
ASAS, ressalta-se que este atua durante os eventos ciclogenéticos, porém possui
intensidade similar à dos eventos não-ciclogenéticos. Como também obtido nas
composições do NCEP (Figura 5.8), as anomalias de convergência de fluxo de umidade
simuladas sobre a RG1 (Figura 5.18) são influenciadas pelas anomalias ciclônicas
centradas em 45
o
S, principalmente nos dias -1 e 0, durante todo o ano. A localização das
anomalias de convergência de fluxo de umidade na simulação e na reanálise são similares,
porém o RegCM3 simula anomalias mais fracas no inverno durante os cinco dias de
composições e na primavera nos dias -2 e 0, comparado ao NCEP.
O RegCM3 subestima os totais de precipitação na RG1 no período pré-ciclogêneses
e nos demais dias de composição, bem como no interior do continente ao longo de todo o
ano. Já no centro do Atlântico Sul, apresenta ligeira superestimativa no verão (figura não
apresentada). As anomalias de precipitação simuladas (Figura 5.19) são muito similares às
do NCEP (Figuras 5.9), tanto em padrão espacial quanto em intensidade. As anomalias
ciclônicas de
ζ
10
(Figuras 5.14) indicaram a presença de ciclogêneses simuladas em direção
ao centro do Atlântico Sul. Nesta região, as anomalias de
ζ
10
(Figura 5.14) coincidem com
as de precipitação (Figura 5.19), o que pode estar associado à maior contribuição dos
processos diabáticos nas ciclogêneses.
Com relação aos fluxos de calor total simulados (figura não mostrada), da mesma
forma que no NCEP (figura não mostrada), tanto nos eventos de ciclogêneses quanto nos
de não-ciclogêneses predominam fluxos positivos na RG1. A distribuição espacial e
temporal das anomalias dos FCT simulados sobre o Atlântico Sul (Figura 5.20) é similar à
170
do NCEP (Figura 5.10), porém o modelo superestima a intensidade das anomalias positivas
no verão, outono e primavera e a subestima no inverno. Com relação às anomalias
negativas, o modelo superestima a intensidade no outono e a subestima nas demais
estações.
A superestimativa da intensidade das anomalias positivas dos FCT da costa do sul
do Brasil (setor sul da RG1) até a da Argentina pode estar associada à atmosfera mais fria
simulada pelo modelo sobre o centro-sul da América do Sul nos casos ciclogenéticos, em
relação ao NCEP, como mostram as composições das anomalias da temperatura do ar em
1000 hPa (Figuras 5.7 e 5.17). O ar mais frio e seco dessas regiões ao se deslocar sobre o
oceano mais aquecido intensifica os gradientes verticais de temperatura e umidade e, em
conseqüência, os FCT positivos aumentam. Já as intensas anomalias negativas ao norte da
RG1 estariam relacionadas ao maior aquecimento da atmosfera neste setor, onde
predominam anomalias positivas de temperatura do ar em 1000 hPa (Figura 5.17),
associadas à advecção de ar continental pelo vento de noroeste (Figura 5.18). Com isto, o
ar mais quente continental sobre um oceano ligeiramente menos quente pode enfraquecer a
transferência de calor para a atmosfera.
171
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
Figura 5.11
Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção
horizontal de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG1 com a simulação do
RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%,
segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas
de altura geopotencial corresponde a 100 m e o das isolinhas da advecção horizontal de
vorticidade absoluta a 1 x 10
-10
s
-1
. Na figura as linhas correspondem aos dias das
composições e as colunas às estações do ano.
a) f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
172
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
Figura 5.12
Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias de altura
geopotencial em 500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG1 com a simulação do
RegCM3. O intervalo das isolinhas corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta pontilhada.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
173
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inevrno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
Figura 5.13
Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias ciclônicas de
altura geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade
relativa a 10 m (linhas coloridas) para a RG1 com a simulação do RegCM3. O intervalo das
isolinhas das anomalias de altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha
mais externa se inicia em -10 m.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
174
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Figura 5.14
Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias de vorticidade
relativa a 10 m para a RG1 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
175
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Figura 5.15 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias de pressão ao
nível médio do mar para a RG1 com a simulação do RegCM3. As anomalias
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta pontilhada.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
176
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
Figura 5.16
Similar à figura 5.11, mas para as composições da magnitude (cores) e direção
(setas) do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em
200 hPa (linhas brancas) para a RG1 com simulação do RegCM3.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
177
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Figura 5.17
Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias de temperatura
do ar e das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa
(setas) para a RG1 com a simulação do RegCM3. As anomalias da temperatura do ar
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
178
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
Figura 5.18 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias da direção do
vento (setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa
para a RG1 com a simulação do RegCM3. As anomalias da divergência horizontal
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
179
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Figura 5.19 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias de precipitação
para a RG1 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao
nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha
preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
180
RG1 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG1 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
Figura 5.20 Similar à figura 5.11, mas para as composições das anomalias dos fluxos de
calor total e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m para a RG1 com a
simulação do RegCM3.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
181
5.2.2 RG2: Desembocadura do Rio da Prata – Uruguai
5.2.2.1 Composições com a Reanálise do NCEP
As composições da altura geopotencial em 500 hPa (Figura 5.21), nas quatro
estações do ano, mostram que as ciclogêneses na RG2 são influenciadas por um cavado
em níveis médios que se desloca do Pacífico em direção ao Atlântico. No dia -2, este
sistema localiza-se próximo a 85
o
W sobre o oceano Pacífico e no dia 0 o seu setor leste
atua sobre a RG2, acompanhado de intensas anomalias de advecção de vorticidade
absoluta ciclônica (negativa). Isso concorda com Necco (1982b) que propôs a advecção de
vorticidade ciclônica em níveis médios como principal mecanismo para as ciclogêneses do
Uruguai. O verão (Figuras 5.21 a-e) diferencia-se das demais estações ao apresentar um
cavado ligeiramente mais raso e nos dias 0 a +2 um padrão de onda curta em ~32
o
S, mas
com cavados também de pequena amplitude; resultado similar ao de Seluchi (1995). No
inverno e primavera (Figuras 5.21 k-t), nota-se o deslocamento dos padrões atmosféricos
para norte e, assim, o cavado situado no Pacífico desloca-se para latitudes mais baixas. Na
primavera, no dia -1 o cavado é ligeiramente mais profundo do que nas outras estações do
ano, contribuindo para a advecção de vorticidade absoluta ciclônica um pouco mais intensa.
Comparando-se o campo de altura geopotencial em 500 hPa da RG1 (Figura 5.1) e
RG2 (Figura 5.21) notam-se algumas diferenças: 1) as isolinhas de geopotencial na RG2
atingem no máximo as latitudes do norte do Rio Grande do Sul, enquanto que na RG1
alcançam a região sudeste, 2) no verão o cavado de onda curta que se forma sobre o
continente no dia 0 na RG2 é visível desde o dia -2 na RG1. Com base nos resultados
obtidos no verão na RG2 e nas estações do outono e primavera na RG1, sugere-se que o
cavado de onda curta no verão na RG1 se desenvolve sobre o continente.
As anomalias de altura geopotencial em 500 hPa (Figura 5.22) exibem o mesmo
padrão da atura geopotencial deste nível durante os eventos ciclogenéticos (Figura 5.21),
isto é, as anomalias negativas são menos intensas no verão do que nas outras estações do
ano. Outra característica do verão é o trem de ondas em latitudes médias deslocado para
sul em relação às demais épocas do ano. No dia -1, as anomalias negativas de altura
geopotencial em 500 hPa são ligeiramente mais intensas na primavera (Figura 5.22q). Já
no dia da ciclogênese, a intensidade das anomalias é similar no outono, inverno e
primavera. De maneira geral, a intensidade das anomalias nestas estações apresenta
poucas diferenças nos cinco dias de composições. Porém, maiores diferenças são
observadas em 200 hPa (Figura 5.23), quando as anomalias negativas no outono (Figura
5.23 f-j) superam as das outras estações.
182
Em níveis médios e altos da atmosfera, as composições da altura geopotencial e
respectivas anomalias (Figuras 5.21 a 5.23) indicam que os cavados que influenciam as
ciclogêneses na RG2 se deslocam do Pacífico e se fortalecem no setor leste deste oceano,
próximo à costa oeste da América do Sul, ou ainda sobre o continente. A intensificação das
ondas atmosféricas no setor leste do Pacífico também é evidente nas composições da RG3
(Figuras 5.42 e 5.43).
A intensificação das anomalias de altura geopotencial em 500 e 200 hPa sobre o
Pacífico leste e América do Sul pode estar associada à região de alta freqüência de
cutoff
lows
(baixas frias), pois Fuenzalida et al. (2005) mostraram que estes setores do Hemisfério
Sul são propícios a formação de tais sistemas. As
cutoff low
s formam-se devido à
intensificação de vórtices ciclônicos em níveis superiores com conseqüente desprendimento
das ondas atmosféricas dos ventos de oeste. Nas regiões citadas, e também quando se
considera todo o Hemisfério Sul, a maior freqüência de
cutoff lows
é no inverno e a menor
no verão, padrão inverso ao do Hemisfério Norte (Nieto et al, 2005), onde formação de
cutoff
lows
está associada à menor intensidade dos ventos de oeste no verão. No Hemisfério Sul,
como a variabilidade sazonal da intensidade dos ventos de oeste é menor do que no
Hemisfério Norte, Fuenzalida et al. (2005) sugeriram que a formação de
cutoff lows
deveria
estar associada a outros fatores. Assim, Garreaud e Fuenzalida (2007) primeiramente
pensaram que a formação de
cutoff lows
na costa oeste da América do Sul poderia ser
devido ao bloqueio do escoamento zonal pelos Andes. No entanto, através de experimentos
numéricos obtiveram a formação de um sistema mesmo sem a presença da barreira
topográfica, com posição e intensidade similar ao evento da reanálise do NCEP. A formação
das
cutoff lows
pode estar associada à intrusão de ar estratosférico na troposfera, por
exemplo, Rondanelli et al. (2002) mostraram que quase 70% dos casos de rápido aumento
de ozônio em Cerro Tololo (Andes subtropical) estavam associados com
cutoff lows
cruzando a região. Nieto et al. (2005) também encontraram que ~70% das
cutoff lows
no
Hemisfério Norte tinham associação com a intrusão de ar estratosférico na troposfera.
Seluchi e Saulo (1997), Seluchi et al. (2001) e Miky Funatsu et al. (2004) mostraram que
incursões de ar estratosférico no nível de ~100 hPa contribuíram para a intensificação de
sistemas em níveis superiores, que posteriormente favoreceram o desenvolvimento de
ciclones na costa leste da América do Sul.
Necco (1982b), Seluchi (1995) e Vera et al. (2002) sugerem que as ciclogêneses nas
latitudes subtropicais possam ser decorrentes da influência de
cutoff lows
na troposfera
superior. Necco (1982b) apoiou sua hipótese no estudo de Kousky e Gan (1981) que
mostraram a formação de baixas frias em altos níveis sobre o nordeste do Brasil. Assim,
Necco (1982b) sugeriu que tais sistemas também poderiam ocorrer em latitudes subtropicais
e influenciar o desenvolvimento ciclônico em superfície. A suposição de Seluchi (1995)
183
resultou da identificação do aumento da intensidade das perturbações ciclônicas frias com a
altura. Já Vera et al. (2002) mostraram, através da reanálise do ECMWF, a presença de
cavados frios em níveis superiores (300 hPa). No presente estudo, não é visível no campo
de geopotencial em 500 (Figura 5.21) vórtices ciclônicos desprendidos do escoamento de
oeste, já que as médias suavizam os padrões atmosféricos. Entretanto, é evidente o
aumento da intensidade das perturbações ciclônicas frias com a altura (Figuras 5.22 e 5.23)
como em Seluchi (1995).
Com relação aos baixos níveis atmosféricos, no dia das ciclogêneses as anomalias
negativas de
ζ
10
(Figura 5.24) e PNMM (Figura 5.25) são mais fracas no verão e possuem
intensidade ligeiramente similar nas outras estações do ano. Ressalta-se que no inverno, os
precursores em níveis médios possuem intensidade similar aos do outono e primavera,
portanto, algum mecanismo em baixos níveis deve contribuir para a persistência (dias +1 e
+2) de anomalias ciclônicas um pouco mais intensas na estação fria. Na primavera, as
anomalias negativas de
ζ
10
(Figuras 5.24 p-t) estão mais confinadas à região costeira do
que no inverno, quando o núcleo de anomalias é ligeiramente mais expandido em direção
ao Atlântico. Talvez isso explique a maior densidade do núcleo ciclogenético na primavera
do que no inverno mostrado na Figura 4.12. Entretanto, é no inverno que ocorre o maior
número de ciclogêneses.
As composições das anomalias de
ζ
10
(Figura 5.24) indicam que os sistemas em
níveis médios que atravessam os Andes causam pouca perturbação ciclônica em superfície
a sotavento antes de chegarem à costa uruguaia e que os distúrbios ciclônicos em
superfície se intensificam na desembocadura do rio da Prata, a cerca de 1000 km dos
Andes. Um dos mecanismos que pode contribuir para esta súbita intensificação na costa
seria a interação do cavado transiente em níveis superiores com o cavado estacionário em
níveis médios e altos (Gan e Rao, 1994), resultado do efeito dos Andes no escoamento de
oeste (Satyamurty et al., 1980). Quando estes dois sistemas entram em fase, o cavado
transiente intensifica-se e favorece anomalias ciclônicas mais fortes em superfície (Gan e
Rao, 1994).
As composições das anomalias de PNMM (Figura 5.25) também mostram pouca
influência em superfície dos sistemas em níveis médios nas proximidades do leste dos
Andes, antes de chegarem ao Uruguai. Porém exibem de forma mais clara do que as
anomalias de
ζ
10
distorções nas isolinhas e alongamento em direção ao equador, padrão
também obtido por Gan e Rao (1994), que reflete a interação dos distúrbios transientes em
níveis superiores com a topografia. As anomalias da PNMM também indicam que os
distúrbios ciclônicos em superfície intensificam-se na região costeira do Uruguai. Estes
resultados são similares aos de Necco (1982a) que discute que poucas ciclogêneses sobre
184
o rio da Prata estão relacionadas com a depressão semi-estacionária a sotavento dos Andes
(baixas térmicas – Seluchi et al., 2003; Reboita et al., 2007).
As ciclogêneses na RG2, da mesma forma que na RG1, são sistemas baroclínicos
(Figura 5.23), isto é, as anomalias ciclônicas de altura geopotencial em níveis superiores
localizam-se a oeste das anomalias ciclônicas de
ζ
10
. Similar à RG1, a divergência horizontal
associada ao jato subtropical (Figura 5.26) contribui para os distúrbios ciclônicos em
superfície na RG2. Comparando-se a magnitude dos ventos em 200 hPa (Figura 5.26) com
as anomalias de temperatura do ar e do vetor gradiente de temperatura em 1000 hPa
(Figura 5.27) verifica-se que os
jets streak
s mais intensos estão associados a regiões de
fortes gradientes horizontais de temperatura do ar, com anomalias negativas a sul (faixa na
direção NW-SE do norte da Argentina ao Atlântico Sul em 60
o
S) e positivas a norte (faixa na
direção NW-SE de Rondônia até o sul do Brasil). As anomalias do vetor gradiente de
temperatura mostram gradientes ligeiramente mais intensos no inverno (Figura 5.27) que se
devem à incursão de massas de ar frio associadas à maior intensidade do anticiclone polar
(Figura 5.25) na retaguarda do ciclone na RG2. Segundo Marengo e Rogers (2001), este
anticiclone é o precursor dos
cold air outbreaks
, incursão de massas de ar frio nas latitudes
médias com maior intensidade no inverno do que nas outras estações do ano. Além disso,
Reboita et al. (2008) verificaram que a atividade frontogenética é mais intensa no Uruguai na
estação fria. O inverno também é a estação dos gradientes horizontais de TSM mais
intensos na costa uruguaia, devido à confluência das correntes das Malvinas e do Brasil, o
que pode contribuir para a baroclinia da atmosfera. Portanto, a maior atividade ciclogenética
na RG2 no inverno estaria associada aos fortes precursores em níveis superiores e a
intensa zona de instabilidade frontal (zona baroclínica) em superfície na RG2. Além disso,
Dal Piva (2005) mostrou que no inverno há maior freqüência de cavados de ar superior
formando-se próximo à costa oeste da América do Sul. Assim, estes sistemas ao se
deslocarem para leste interagem com a zona de instabilidade baroclínica em superfície e
contribuem para maior densidade ciclogenética no inverno.
Embora a primavera e outono apresentem anomalias negativas de altura
geopotencial (Figura 5.22) similares às do inverno em níveis superiores e anomalias do
vetor gradiente de temperatura do ar em 1000 hPa (Figura 5.27) ligeiramente menores do
que no inverno na região de interação das anomalias de temperatura do ar, nestas estações
durante os eventos ciclogenéticos e não-ciclogenéticos, o vetor gradiente horizontal de
temperatura do ar próximo ao Uruguai é mais fraco do que no inverno (figura não
apresentada), em decorrência da marcha sazonal dos padrões atmosféricos e oceânicos
para norte na estação fria, fator que favorece a baroclinia e conseqüentemente a maior
freqüência de ciclogêneses no inverno.
185
A localização da região de convergência dos fluxos de umidade em 850 hPa nas
composições das RG1 e RG2 (figuras não mostradas) apresenta diferenças: enquanto nas
composições da RG1 havia convergência de umidade sobre a costa sul/sudeste da Brasil,
nas composições da RG2 a convergência situa-se sobre a porção continental do sul do
Brasil e Uruguai. Essa mudança na região de convergência está relacionada com a
localização da saída do JBN, pois segundo vários autores (Sugahara et al., 1994; Silva,
2005; Campetella e Vera, 2002; Berbery e Barros, 2002; Weykamp, 2006; Santos, 2006) a
posição da saída deste jato estaria associada à presença de distúrbios ciclônicos em
superfície, ou seja, na ocorrência de anomalias ciclônicas na RG2 (RG1) o jato se dirige
para a região uruguaia (costa sul/sudeste do Brasil). Campetella e Vera (2002) também
mencionam que o JBN e os distúrbios ciclônicos em superfície na costa leste da América do
Sul apresentam um efeito de retroalimantação, ou seja, a presença de um fraco distúrbio
ciclônico no sudeste da América do Sul favorece a intensificação do JBN em direção a tal
região. Este jato transporta calor (que ajuda a reduzir a pressão na superfície contribuindo
para a intensificação da convergência) e umidade (que favorece a ocorrência de
precipitação que é responsável por liberação de calor latente que aquece a coluna
atmosférica intensificando os movimentos verticais) favorecendo a intensificação do
distúrbio ciclônico que, por sua vez, contribui para a intensificação e sustentação do jato.
Durante os eventos ciclogenéticos na RG1, o JBN (figura não mostrada) possui
direção NW-SE com sua saída situada sobre o sul/sudeste do Brasil, enquanto durante os
eventos na RG2 (figura não mostrada) o jato é mais meridional, ou seja, sua inclinação
horizontal diminui e, assim, sua saída situa-se na desembocadura do Rio da Prata. A
variabilidade na direção predominante do JBN, além de ser influenciada pelos distúrbios
ciclônicos na superfície, também pode ter contribuição do ASAS, pois quando o JBN atua na
RG1, observa-se nas composições da PNMM (figura não mostrada) que o ASAS está mais
fraco e afastado do continente do que quando atua na RG2. Weykamp (2006) num estudo
de extremos de precipitação na costa sul/sudeste do Brasil e Uruguai associados com o JBN
obteve um padrão similar do ASAS descrito no presente estudo.
As composições da direção do vento e da convergência dos fluxos de umidade em
850 hPa durante os eventos ciclogenéticos na RG2 (figura não apresentada) mostram maior
convergência de umidade no verão e primavera e menor no inverno. No dia -1, a intensidade
do JBN é similar nas quatro estações do ano, bem como a do ASAS, portanto o que
favorece a maior convergência de umidade no verão e primavera é a maior disponibilidade
de umidade na região tropical como evidencia as composições de precipitação durante os
eventos ciclogenéticos (figura não mostrada). No dia 0, o JBN ainda permanece intenso no
verão e primavera, mas no outono e inverno sofre enfraquecimento. Entretanto, o JBN é
atuante durante os cinco dias de composições nas quatro estações do ano. Berbery e
186
Barros (2002) observaram que a intensidade do JBN e o transporte de umidade dos trópicos
para a bacia do Prata é máximo no inverno e primavera, portanto os resultados obtidos no
presente estudo diferenciam-se por apresentar intensidade ligeiramente maior do JBN e
maior convergência de umidade no verão e primavera. Tal diferença pode ser
principalmente atribuída ao fato que o presente trabalho considera somente o período de
ciclogêneses, enquanto Berbery e Barros (2002) estudaram médias sazonais.
As anomalias da convergência do fluxo de umidade (Figura 5.28) exibem uma
variação sazonal com máximos de convergência na primavera seguida pelo verão, e
redução no outono e mínimos no inverno. Anomalias na direção do vento que caracterizam
o JBN de N-NW são presentes nos dias -1 e 0 nas quatro estações, o que indica que o JBN
é mais atuante na RG2 na ocorrência de eventos ciclogenéticos. A Figura 5.29 apresenta as
anomalias de precipitação, onde regiões em que predominam anomalias positivas coincidem
com as de anomalias de convergência de fluxo de umidade. Máximas anomalias positivas
de precipitação são observadas no dia das ciclogêneses com maior intensidade na
primavera e menor no inverno. Nos dias +1 e +2, as anomalias deslocam-se para leste,
junto com os sistemas ciclônicos sobre o Atlântico. Diferente da RG1, na RG2 as anomalias
positivas de chuva são confinadas ao leste da Argentina, Uruguai e sul do Brasil, com
anomalias negativas sobre o sudeste do Brasil.
Na RG2 o padrão espacial dos FCT durante as ciclogêneses (figura não
apresentada) difere das RG1 e RG3 (figuras não apresentadas). Na RG1 predominam fluxos
positivos intensos para a atmosfera ao longo do ano, uma vez que se encontra sobre a
corrente quente do Brasil; na RG3 os fluxos positivos são fracos, já que se situa sobre a
corrente fria das Malvinas. Na RG2 ocorre o encontro das duas correntes citadas, que
implica em intensos gradientes horizontais de TSM e de FCT ao longo do ano, os quais
atingem máxima intensidade no inverno (figura não apresentada), época em que a corrente
das Malvinas alcança ~35
o
S, latitude mais baixa do que nas demais estações do ano
(Figura 2.12). Portanto, os gradientes horizontais observados no inverno na temperatura do
ar em 1000 hPa (figura não apresentada) podem também ter influência da baroclinia da
superfície oceânica. Com relação à transferência de energia para a atmosfera na RG2,
durante os eventos ciclogenéticos e não-ciclogenéticos é máxima no outono e inverno e
mínima na primavera e verão (figuras não apresentadas). Em termos de anomalias de FCT
na RG2 (Figura 5.30), a distribuição espacial é similar à da RG1, porém deslocada para sul.
Nos dias -2 e -1 as fracas anomalias ciclônicas em superfície localizam-se numa região de
anomalias negativas de FCT (anomalias negativas indicam que a transferência de energia
para a atmosfera é menor durante os eventos ciclogenéticos). No dia 0, as anomalias
ciclônicas ainda situam-se sobre anomalias negativas de FCT o que difere da RG1, pois
neste dia as anomalias ciclônicas encontram-se na região de transição de anomalias
187
positivas e negativas de FCT. Na RG2 as anomalias ciclônicas aparecem neste setor nos
dias +1 e +2. As anomalias positivas de FCT são mais fracas nas composições das
ciclogêneses na RG2 do que na RG1.
Figura 5.21 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção
horizontal de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG2 com a reanálise do
NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%,
segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas
de altura geopotencial corresponde a 100 m e o das isolinhas da advecção horizontal de
vorticidade absoluta a 1 x 10
-10
s
-1
. Na figura as linhas correspondem aos dias das
composições e as colunas às estações do ano.
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
188
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
Figura 5.22
Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias de altura
geopotencial em 500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG2 com a reanálise do NCEP.
O intervalo das isolinhas corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente significativas
ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma
linha preta pontilhada.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
189
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
Figura 5.23
Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias ciclônicas de
altura geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade
relativa a 10 m (linhas coloridas) para a RG2 com a reanálise do NCEP. O intervalo das
isolinhas das anomalias de altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha
mais externa se inicia em -10 m.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
190
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Figura 5.24 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias de vorticidade
relativa a 10 m para a RG2 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
191
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Figura 5.25 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias de pressão ao
nível médio do mar para a RG2 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta pontilhada.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
192
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Figura 5.26 Similar à figura 5.21, mas para as composições da magnitude (cores) e direção
(setas) do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em
200 hPa (linhas brancas) para a RG2 com a reanálise do NCEP.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
193
RG2 (−2 dias)
Verão
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
Outono
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Inverno
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Primavera
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Figura 5.27 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias de temperatura
do ar e das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa
(setas) para a RG2 com a reanálise do NCEP. As anomalias da temperatura do ar
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
194
RG2 (−2 dias)
Verão
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Outono
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Inverno
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Primavera
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
Figura 5.28 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias da direção do
vento (setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa
para a RG2 com a reanálise do NCEP. As anomalias da divergência horizontal
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
195
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Figura 5.29 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias de precipitação
para a RG2 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível
de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
196
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
Figura 5.30 Similar à figura 5.21, mas para as composições das anomalias dos fluxos de
calor total e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m (linhas pretas) para a
RG2 com a reanálise do NCEP.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
197
5.2.2.2 RG2: Comparação das Composições - NCEP x RegCM3
O modelo simula cavados ligeiramente mais rasos do que o NCEP no campo de
altura geopotencial de 500 hPa (Figuras 5.21 e 5.31) e anomalias de advecção de
vorticidade ciclônica são mais fracas. As anomalias de altura geopotencial em 500 hPa
simuladas (Figura 5.32) são mais intensas no inverno e primavera e mais fracas no verão e
outono, enquanto no NCEP (Figura 5.22) estas anomalias possuem intensidade similar na
maior parte do ano, exceto no verão quando são mais fracas. No verão, o centro das
anomalias simuladas (Figuras 5.32 d-e) nos dias +1 e +2 está deslocado para sul em
relação ao NCEP (Figuras 5.22 d-e), enquanto em todas as estações do ano, os centros de
anomalias ciclônicas em 500 hPa simuladas no dia 0 situam-se na mesma posição do
NCEP. Como as ciclogêneses na RG2 estão intimamente ligadas aos precursores em níveis
médios, a menor intensidade das anomalias simuladas no outono pode ser uma das
explicações para a menor freqüência de ciclogêneses nesta estação, como mostrou o
Capítulo 4. É importante mencionar que o RegCM3 também simulou o inverno como
estação menos ciclogenética, mesmo tendo anomalias de geopotencial mais intensas nesta
estação. As anomalias de altura geopotencial simuladas em 200 hPa (Figuras 5.33 a-e)
seguem o padrão das em 500 hPa, porém têm maior intensidade e estão ligeiramente
deslocadas para oeste em relação às em 500 hPa. Em ambos os níveis, o RegCM3 simula
anomalias com deslocamento mais rápido e, no inverno, um pouco mais inclinadas na
direção NW-SE do que as registradas no NCEP.
Nas anomalias negativas de
ζ
10
simuladas (Figura 5.34) notam-se núcleos de
anomalias mais alongados do que no NCEP (Figura 5.24), padrão que indica que as
ciclogêneses simuladas são mais distribuídas espacialmente, isto é, menos concentradas
próximo à costa. Portanto, poderia explicar porque o modelo subestima a densidade dos
núcleos ciclogenéticos apresentados na Figura 4.12. As anomalias de PNMM simuladas
(Figura 5.25) também são mais distribuídas epacialmente do que as do NCEP (Figura
5.35). O modelo e a reanálise mostram anomalias de PNMM mais intensas na primavera e
inverno no dia 0 e anomalias de
ζ
10
no dia 0 com intensidade muito similar em todas as
estações do ano.
Da mesma forma que na RG1, as composições do vento simulado em 200 hPa
(Figura 5.36) mostram maior magnitude do que no NCEP (Figura 5.26), exceto no outono.
As ciclogêneses simuladas da RG2 também possuem influência das anomalias da
divergência horizontal do vento em 200 hPa (Figura 5.36). O mecanismo que parece ter
relação com a maior intensidade do jato subtropical simulado são os contrastes térmicos
mais intensos no modelo durante os eventos ciclogenéticos do que no NCEP, como
mostram as anomalias de temperatura do ar em 1000 hPa (Figuras 5.27 e 5.37). Entretanto
198
esta característica não é observada no outono, estação em que o modelo subestima as
anomalias de temperatura do ar do NCEP. Com relação às composições do vetor gradiente
de temperatura do ar em 1000 hPa (figura não mostrada), o modelo simula gradientes mais
intensos no inverno e primavera e mais fracos no outono, já o NCEP mais intensos no
inverno e mais fracos na primavera.
Em 850 hPa, o RegCM3 simula o JBN no verão nos cinco dias de composições dos
eventos ciclogenéticos, no outono e na primavera nos dias -1 e 0 e no inverno suprime este
sistema (figura não apresentada). Já no NCEP (figura não apresentada), o JBN é atuante
nos cinco dias de composições nas quatro estações do ano, porém com maior intensidade
no verão e na primavera. Nestas duas estações, o modelo também simula o JBN com maior
intensidade. O modelo simula maior convergência de umidade no verão que é seguido pelo
outono, primavera e inverno (figura não apresentada). Esta variação sazonal só difere do
NCEP por neste ser a primavera mais úmida do que o outono. No verão o modelo
superestima a convergência de umidade na costa do sul do Brasil e subestima na região do
Uruguai, o mesmo ocorre no outono e primavera. No inverno, a convergência de umidade
simulada é subestimada (figuras não apresentadas). A simulação (Figura 5.28) como o
NCEP (Figura 5.38) indica que há maior convergência de umidade durante os eventos
ciclogenéticos. Da mesma forma que no NCEP, as anomalias de convergência de fluxo de
umidade simuladas (Figura 5.38) são mais fracas no inverno. No dia 0, o modelo desloca as
anomalias para o oceano deixando o sul do Brasil e o Uruguai mais secos do que na
reanálise. As anomalias simuladas do vento que configuram o JBN são observadas nos dias
-1 a 1 no verão, inverno e primavera e nos dias -2 e -1 no outono. Já no NCEP são
observadas entre os dias -1 e 0 em todas as estações do ano. Embora o JBN na simulação
não seja aparente nas composições dos eventos ciclogenéticos no inverno, as anomalias
indicam a presença deste sistema.
O modelo simula maiores taxas de precipitação durante os eventos ciclogenéticos
sobre o setor da RG2 no outono e menores no inverno, assim concorda com o NCEP na
estação úmida, porém no NCEP a mais seca é o verão (figuras não mostradas). No verão, o
RegCM3 superestima a precipitação na porção mais central do oceano, mas a subestima
nas demais estações quando comparado ao NCEP (figuras não mostradas). Em termos de
anomalias sobre a RG2, o modelo superestima a chuva no verão e a subestima no inverno
(Figura 5.39), mas no outono e primavera é muito similar ao NCEP (Figura 5.29). Assim
como no NCEP, a precipitação organizada pelos ciclones na RG2 é mais importante no sul
do Brasil, no Uruguai e nordeste da Argentina,pois na região sudeste do Brasil predominam
anomalias negativas.
Os FCT simulados durante os eventos ciclogenéticos e não-ciclogenéticos são
próximos aos do NCEP na RG2 (figuras não mostradas). O RegCM3, da mesma forma que
199
o NCEP, transfere maior quantidade de energia para a atmosfera na RG2 no outono e
menor na primavera. No NCEP, as anomalias negativas de temperatura do ar (Figura 5.27)
são mais intensas no outono e isso parece estar relacionado com os FCT positivos mais
intensos nesta estação (Figura 5.30), já no modelo como as anomalias frias são mais
intensas no inverno (Figura 5.37), os FCT positivos são maiores nesta estação (Figura
5.40). A distribuição espacial das anomalias dos FCT simulados é similar à do NCEP,
porém, mas de maneira geral, as anomalias são mais fracas.
200
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
Figura 5.31 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção
horizontal de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG2 com a simulação do
RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%,
segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas
de altura geopotencial corresponde a 100 m e o das isolinhas da advecção horizontal de
vorticidade absoluta a 1 x 10
-10
s
-1
. Na figura as linhas correspondem aos dias das
composições e as colunas às estações do ano.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
201
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
Figura 5.32 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias de altura
geopotencial em 500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG2 com a simulação do
RegCM3. O intervalo das isolinhas corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta pontilhada.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
202
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
Figura 5.33 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias ciclônicas de
altura geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade
relativa a 10 m (linhas coloridas) para a RG2 com a simulação do RegCM3. O intervalo das
isolinhas das anomalias de altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha
mais externa se inicia em -10 m.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
203
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
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−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Figura 5.34 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias de vorticidade
relativa a 10 m para a RG2 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
204
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Figura 5.35 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias de pressão ao
nível médio do mar para a RG2 com a simulação do RegCM3. As anomalias
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta pontilhada.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
205
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
Figura 5.36 Similar à figura 5.31, mas para as composições da magnitude (cores) e direção
(setas) do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em
200 hPa (linhas brancas) para a RG2 com simulação do RegCM3.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
206
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
RG2 (+2 dias)
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Figura 5.37 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias de temperatura
do ar e das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa
(setas) para a RG2 com a simulação do RegCM3. As anomalias da temperatura do ar
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
207
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
Figura 5.38 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias da direção do
vento (setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa
para a RG2 com a simulação do RegCM3. As anomalias da divergência horizontal
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
208
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Figura 5.39 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias de precipitação
para a RG2 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao
nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha
preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
209
RG2 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG2 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
Figura 5.40 Similar à figura 5.31, mas para as composições das anomalias dos fluxos de
calor total e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m (linhas pretas) para a
RG2 com a simulação do RegCM3.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
210
5.2.3 RG3: Costa Sul da Argentina (~48
o
S)
5.2.3.1 Composições com a Reanálise do NCEP
A ocorrência de ciclogêneses na RG3 foi documentada em todos os estudos
climatológicos prévios encontrados na literatura. No estudo de Gan e Rao (1991), esta
região aparece deslocada para norte em relação à mostrada na Figura 4.14a. Já no de
Sinclair (1996) e Hoskins e Hodges (2005), a posição é similar à do presente estudo. Uma
síntese dos mecanismos observados e/ou sugeridos que podem propiciar ciclogêneses na
RG3 está na Tabela 2.4. Entretanto, para um melhor entendimento de como o RegCM3
simula as ciclogêneses nesta região, segue primeiramente uma descrição das composições
obtidas com o NCEP e após com a simulação.
As composições da altura geopotencial em 500 hPa (Figura 5.41) mostram no dia -2
um cavado, com pequena amplitude no verão e outono e mais pronunciado no inverno e
primavera, localizado em ~45
o
S e 100
o
W. Este sistema se desloca para leste e no dia 0 está
centrado em ~70
o
W com seu setor leste atuando sobre o Atlântico. Durante o período das
composições (-2 a +2), nas quatro estações do ano, são observadas anomalias negativas de
advecção de vorticidade absoluta no leste do cavado, isto é, advecção de vorticidade
ciclônica (Figura 5.41). Estas anomalias intensificam-se sobre o Pacífico no dia -1, mas
atingem máxima intensidade no dia 0, já sobre o Atlântico, próximo à costa da Argentina.
Durante os dias +1 e +2 estas anomalias se enfraquecem. No dia 0, o outono é a estação
em que as anomalias são menos intensas. As anomalias de altura geopotencial em 500 hPa
(Figura 5.42) seguem o padrão das composições desta variável durante os eventos
ciclogenéticos (Figura 5.41), ou seja, anomalias negativas mais fracas são obtidas no verão,
época em que os cavados apresentam menor amplitude. No verão (Figuras 5.42 a-e), nos
dias -2 e -1 as anomalias negativas localizam-se ao sul das observadas nas demais
estações. A evolução temporal das anomalias de altura geopotencial em 500 hPa (Figura
5.42) é similar nas quatro estações do ano nos seguintes aspectos: as anomalias negativas
apresentam intensificação no dia -1 sobre o Pacífico e máxima no dia 0 sobre o extremo sul
da América do Sul e Atlântico Sul, enfraquecimento nos dias +1 e +2 e distorções nas
isolinhas das anomalias com um pequeno alongamento NW-SE ao cruzar os Andes.
Segundo Gan e Rao (1994), esta última característica indica o efeito da montanha na
circulação de médios e altos níveis. Com relação às anomalias de altura geopotencial em
200 hPa (Figura 5.43), estas possuem padrão similar ao das anomalias em 500 hPa, mas
são mais fortes. O alinhamento vertical das anomalias de altura geopotencial em 500 e 200
hPa indicam menor baroclinia do que o das RG1 e RG2.
211
As regiões de intensificação das anomalias de altura geopotencial em níveis
superiores no Pacífico leste e extremo sul da América do Sul, de acordo com Dal Piva
(2005), são também regiões de formação de cavados, incluindo ainda o Atlântico oeste.
Embora as anomalias de altura geopotencial em 500 hPa apresentadas na Figura 5.42
sejam mais fracas no verão do que nas demais estações do ano, é na estação quente que
se observa maior número de cavados em ~45
o
S, principalmente entre o setor sul da
América do Sul e Atlântico oeste, segundo Dal Piva (2005). Este autor também mostrou que
a formação dos cavados está associada à redução da estabilidade estática e aumento do
cisalhamento vertical do vento. Isso, por sua vez, é decorrente da intensificação dos
gradientes meridionais da TSM (Figuras 2.11 e 2.12) e da temperatura do ar próxima à
superfície (figura não apresentada) em 45
o
S no oeste do Atlântico Sul, como resultado do
deslocamento em direção ao pólo dos padrões atmosféricos no verão. A intensificação dos
gradientes meridionais de TSM próximo à costa sul da Argentina também é mostrada em
Hoskins e Hodges (2005). É importante mencionar que a formação de cavados em níveis
superiores entre o sul da América do Sul e Atlântico oeste em 45
o
S pode contribuir para
ciclogêneses em superfície na costa sul da Argentina.
As composições no período pré-ciclogêneses em níveis médios (Figura 5.41), nas
quatro estações do ano, mostram a presença de um cavado transiente, do Pacífico em
direção ao Atlântico, que se intensifica próximo ou sobre o sul da América do Sul
acompanhado de anomalias de advecção de vorticidade absoluta ciclônica no seu setor
leste. Em superfície, sob estas anomalias, há anomalias negativas de
ζ
10
(Figura 5.44) e
PNMM (Figura 5.45) que se deslocam do Pacífico, mas que ganham maior intensidade a
sotavento da montanha. A intensificação das anomalias em superfície na costa da Argentina
no dia 0 está associada tanto aos padrões atmosféricos de níveis superiores, que se
intensificam próximo ou sobre o sul da América do Sul, quanto ao efeito da topografia
andina. Recordando a teoria apresentada na seção 2.1.1, quando o escoamento de oeste
atravessa os Andes, os vórtices sofrem um encolhimento principalmente no topo da
montanha e um alongamento após atravessá-la e, este processo, pela conservação da
vorticidade potencial isentrópica (Holton, 2004), contribui para a anticiclogênese e
ciclogênese, respectivamente. Este mesmo processo é responsável pela deflexão dos
sistemas para norte no lado sotavento dos Andes (ver seção 2.1.1) como se observa
principalmente no inverno e primavera nas anomalias de PNMM (Figuras 5.45 k-t). As
anomalias de
ζ
10
(Figura 5.44) e da PNMM (Figura 5.45) mostram distúrbios ciclônicos mais
intensos no inverno e primavera e mais fracos no verão e outono.
No nível de 850 hPa, Hoskins e Hodges (2005) observaram que em ~45
o
S há mais
ciclogêneses no leste dos Andes do que ciclólises no lado oeste. Segundo os autores, isso
indica que as ciclogêneses não se devem somente à regeneração de sistemas que cruzam
212
a montanha. Provavelmente, grande contribuição advém de sistemas formados no verão,
estação na qual os gradientes meridionais de TSM (Figura 2.11 e 2.12) e temperatura do ar
na superfície (figura não apresentada) são mais intensos sobre o sul da Argentina e
Atlântico oeste. O sul da Argentina também é uma região frontogenética durante o ano todo,
mas mais ativa no verão (Reboita et al., 2008). Assim, muitas ciclogêneses podem também
estar associadas à instabilidade frontal. Outro fator que pode contribuir para a maior
freqüência de ciclogêneses na estação quente são os cavados em níveis médios formados
em 45
o
S, que segundo Dal Piva (2005) são mais freqüentes no verão, principalmente entre o
setor sul da América do Sul e Atlântico oeste. Os processos mencionados podem explicar a
maior freqüência de ciclogêneses no sul da Argentina no verão, como mostrado no Capítulo
4. Este mesmo capítulo mostrou que a eliminação de sistemas inicialmente fracos modifica a
climatologia, onde a maior freqüência de sistemas passa a ocorrer no inverno, indicando que
a contribuição dos distúrbios transientes em níveis superiores pode ser o principal
mecanismo gerador de ciclogêneses (Figuras 5.42 e 5.43). Também é importante
mencionar que as ciclogêneses na RG3 podem ter contribuição da incursão de ar
estratosférico que é mais freqüente na costa leste da América do Sul no verão, próximo a
45ºS na costa da Argentina (Elbern et al. 1998).
Ainda analisando os padrões atmosféricos em níveis superiores, o jato subtropical é
outro mecanismo que pode favorecer o desenvolvimento de sistemas em superfície na RG3.
No verão (Figuras 5.46 a-e), nas composições dos eventos ciclogenéticos, o jato subtropical
apresenta uma característica peculiar que é a presença de um segundo núcleo, desde o dia
-2, na costa chilena entre 45
o
e 50
o
S. Esta característica também é obitida durante os
eventos não-ciclogenéticos (figura não mostrada), porém com ventos mais fracos. As
anomalias de divergência horizontal nesse segundo núcleo de jato podem favorecer à
ciclogênese em superfície. Isso concorda com a sugestão de Sinclair (1996) e Hoskins e
Hodges (2005), que ressalta a influência do jato subtropical no desenvolvimento de sistemas
na costa sul da Argentina.
Da mesma forma que nas RG1 e RG2, as ciclogêneses na RG3 também têm
estrutura baroclínica (Figura 5.43), porém menos acentuada, isto é, os sistemas em
superfície estão mais em fase com os centros das anomalias em níveis médios e altos.
As ciclogêneses no sul da Argentina, nas quatro estações do ano, não apresentam
contribuição de convergência de umidade sobre a região RG3 nos dias anteriores à
formação do sistema (figura não mostrada). No dia 0, em geral, observam-se anomalias de
convergência de umidade no setor leste desta região, associadas ao escoamento de
noroeste do sistema ciclônico já formado (Figura 5.48). O mesmo é notado com relação à
precipitação, ou seja, nos dias que antecedem à ciclogênese não se observa chuva sobre a
RG3, mas sim no oeste dos Andes no dia -1 (figura não mostrada). Já no dia 0 as anomalias
213
positivas que acompanham o sistema desde o Pacífico situam-se a sotavento dos Andes
(Figura 5.49).
Com relação aos fluxos turbulentos de calor, Sinclair (1995) mencionou que estes
não são determinantes para ciclogêneses na RG3, pois a mesma situa-se sobre as águas
frias da corrente das Malvinas. Entretanto, no Capitulo 3 foi mostrado que na RG3 há
transferência de fluxos de calor latente ao longo do ano para a atmosfera, porém é um
pouco menor do que nas RG1 e RG2. Já com relação aos fluxos de calor sensível a
atmosfera perde energia para o oceano na primavera e verão. A soma dos fluxos de calor
latente e sensível durante os eventos de ciclogêneses na RG3 (figura não apresentada)
indicam, em todas as estações do ano, transferência de energia do continente/oceano para
a atmosfera numa taxa que varia de 40 a 120 Wm
-2
, sendo que as transferências são
menores na primavera e máximas entre o outono e o inverno. Em termos de anomalias
(Figura 4.50), no dia 0 os distúrbios ciclônicos em superfície localizam-se na região de
gradientes horizontais de anomalias de FCT, cujas anomalias positivas estão sobre o
extremo sul da América do Sul e as negativas ao norte destas. Nos dias +1 e +2 os
distúrbios ciclônicos situam-se sobre as anomalias positivas de FCT. Na RG3, os setores de
anomalias positivas de FCT também correspondem aos de anomalias negativas da
temperatura do ar em 1000 hPa (Figura 5.27). Este padrão é similar ao das RG1 e RG2.
214
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
Figura 5.41 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção
horizontal de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG3 com a reanálise do
NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%,
segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas
de altura geopotencial corresponde a 100 m e o das isolinhas da advecção horizontal de
vorticidade absoluta a 1 x 10
-10
s
-1
. Na figura as linhas correspondem aos dias das
composições e as colunas às estações do ano.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
215
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
Figura 5.42 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias de altura
geopotencial em 500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG3 com a reanálise do NCEP.
O intervalo das isolinhas corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente significativas
ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma
linha preta pontilhada.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
216
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
Figura 5.43
Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias ciclônicas de
altura geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade
relativa a 10 m (linhas coloridas) para a RG3 com a reanálise do NCEP. O intervalo das
isolinhas das anomalias de altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha
mais externa se inicia em -10 m.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
217
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Figura 5.44
Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias de vorticidade
relativa a 10 m para a RG3 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
218
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Figura 5.45 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias de pressão ao
nível médio do mar para a RG3 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta pontilhada.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
219
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
Figura 5.46 Similar à figura 5.41, mas para as composições da magnitude (cores) e direção
(setas) do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em
200 hPa (linhas brancas) para a RG3 com a reanálise do NCEP.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
220
RG3 (−2 dias)
Verão
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Outono
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Inverno
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Primavera
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Figura 5.47 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias de temperatura
do ar e das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa
(setas) para a RG3 com a reanálise do NCEP. As anomalias da temperatura do ar
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
221
RG3 (−2 dias)
Verão
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Outono
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Inverno
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
Primavera
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
−100 −80 −60 −40 −20 0
−45
−30
−15
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
Figura 5.48 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias da direção do
vento (setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa
para a RG3 com a reanálise do NCEP. As anomalias da divergência horizontal
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
222
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Figura 5.49 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias de precipitação
para a RG3 com a reanálise do NCEP. As anomalias estatisticamente significativas ao nível
de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
223
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
Figura 5.50 Similar à figura 5.41, mas para as composições das anomalias dos fluxos de
calor total e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m (linhas pretas) para a
RG3 com a reanálise do NCEP.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
224
5.2.3.2 RG3: Comparação das Composições - NCEP x RegCM3
Devido o domínio oeste da simulação ser restrito à 80
o
W não é possível acompanhar
o deslocamento do cavado em ~45
o
S do Pacífico em direção ao Atlântico no campo da
altura geopotencial em 500 hPa (Figura 5.51) como na reanálise (Figura 5.41). Entretanto,
no dia 0 o modelo simula um cavado com maior amplitude do que o do NCEP no verão e
outono e com menor amplitude no inverno e primavera. Além disso, em todas as estações o
eixo do cavado simulado está ligeiramente a leste do registrado no NCEP. As anomalias de
advecção de vorticidade absoluta ciclônica simuladas (Figura 5.51) no verão, no dia 0,
superestimam às da reanálise (Figura 5.41) e nas demais estações as subestimam. As
anomalias da altura geopotencial em 500 hPa simuladas (Figura 5.52) têm maior
intensidade no verão e outono, padrão oposto ao do NCEP que apresenta anomalias
ligeiramente mais intensas no inverno e primavera.O modelo superestima a intensidade das
anomalias no verão e subestima no inverno e primavera comparado ao NCEP. O padrão
simulado na primavera (Figuras 5.42 p-t) ainda difere da reanálise por apresentar um centro
de anomalias negativas no setor leste do domínio, que não é registrado no NCEP. Em todas
as estações, as anomalias simuladas apresentam deslocamento mais rápido do que na
reanálise. Isso está associado aos ventos mais intensos em níveis superiores simulados
pelo RegCM3 (Figuras 5.46 e 5.56). O padrão das anomalias da altura geopotencial em 200
hPa simuladas (Figura 5.53) segue o de 500 hPa, porém com maior intensidade. A
comparação com as anomalias do NCEP (Figura 5.43) mostra resultados similares aos
descritos para o nível de 500 hPa.
Com relação aos baixos níveis, a intensidade das anomalias de
ζ
10
(Figura 5.54) e
PNMM (Figura 5.55) simuladas são
praticamente constantes ao longo do ano. Já no NCEP,
os distúrbios ciclônicos apresentam intensidade mais acentuada no inverno e primavera,
tanto no campo de
ζ
10
(Figura 5.44) quanto da PNMM (Figura 5.45). A análise da estrutura
vertical dos distúrbios ciclônicos simulados (Figura 5.53) mostra que as anomalias em
superfície estão mais alinhadas com os centros de anomalias em altos níveis do que no
NCEP (Figura 5.43), portanto são sistemas ligeiramente menos baroclínicos do que na
reanálise.
Como nas composições das outras regiões, a magnitude dos ventos simulados em
200 hPa é superestimada em relação à do NCEP (Figuras 5.46 e 5.56). O modelo no verão
(Figuras 5.56 a-e) simula o jato no extremo sul da América do Sul, mas subestima a área de
atuação deste sistema, que é perceptível mesmo no domínio mais restrito no setor oeste no
RegCM3. Tanto no modelo quanto na reanálise, a magnitude do jato subtropical é maior
durante os eventos ciclogenéticos, bem como a do jato localizado no extremo sul do
continente no verão (figuras não apresentadas). Nas quatro estações do ano, o modelo
225
superestima as anomalias de divergência horizontal do vento (Figuras 5.46 e 5.56), tanto
em intensidade quanto em área coberta pelas anomalias, mas posiciona os centros destas
anomalias em locais similares aos do NCEP.
O RegCM3 subestima a intensidade dos vetores gradiente de temperatura do ar em
1000 hPa (figura não apresentada) na costa da Argentina nas quatro estações do ano
quando comparado ao NCEP (figura não apresentada). Além disso, praticamente não
mostra variação sazonal destes gradientes próximos à RG3, padrão que difere da reanálise,
cujos gradientes de temperatura do ar são mais intensos no verão e mais fracos no inverno
(figura não apresentada). A fraca intensidade dos gradientes de temperatura do ar
simulados na RG3, no verão, provavelmente explica porque o RegCM3 não simula máxima
freqüência de ciclogêneses nesta estação. Em termos de anomalias, tanto o NCEP (Figura
5.47) quanto o RegCM3 (Figura 5.57), nas quatro estações do ano, indicam que os
gradientes na RG3 são mais intensos durante os eventos ciclogenéticos. Porém, no
RegCM3 a diferença entre estes eventos é mais acentuada do que no NCEP como mostram
as Figuras 5.57 e 5.47, respectivamente.
O RegCM3, da mesma forma que o NCEP, não apresenta convergência de umidade
na RG3 nos dias que antecedem às ciclogêneses. Já no dia 0 mostra fraca convergência de
umidade associada ao surgimento do distúrbio ciclônico na região (figuras não
apresentadas), que se torna mais evidente no campo das anomalias (Figura 5.58), como
também mostra o NCEP (Figura 5.48). O mesmo padrão ocorre na precipitação simulada,
isto é, anomalias de chuva só aparecem na RG3 no dia 0 (Figuras 4.49 e 4.59) e estas
anomalias são ligeiramente mais intensas do que no NCEP (Figura 5.49). As anomalias de
chuva no oeste dos Andes no dia -1 (~40
o
-50
o
S) presentes no NCEP (Figura 5.49) são
simuladas pelo RegCM3 (Figura 5.59).
O padrão espacial dos fluxos de calor total simulados durante os eventos
ciclogenéticos é similar ao da reanálise (figuras não apresentadas), porém apresenta
subestimativa no setor extratropical do domínio e, conseqüentemente, na RG3. Durante as
ciclogêneses, o RegCM3 (Figura 5.60) mostra anomalias de FCT positivas mais intensas na
RG3 do que o NCEP (Figura 5.50) no verão e outono. Este padrão dos fluxos concorda
inversamente com o das anomalias de temperatura do ar em 1000 hPa (Figuras 5.47 e
5.57), pois no verão e outono as anomalias frias são mais intensas no modelo. Da mesma
forma que o NCEP, o RegCM3 mostra os distúrbios ciclônicos em superfície entre os dias 0
a +2 situados na região de transição de anomalias positivas e negativas dos FCT.
226
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
Figura 5.51 Composições da altura geopotencial em 500 hPa (linha preta) para os eventos
ciclogenéticos e das anomalias (eventos ciclogenéticos – não ciclogenéticos) de advecção
horizontal de vorticidade absoluta em 500 hPa obtidas para a RG3 com a simulação do
RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%,
segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha preta. O intervalo das isolinhas
de altura geopotencial corresponde a 100 m e o das isolinhas da advecção horizontal de
vorticidade absoluta a 1 x 10
-10
s
-1
. Na figura as linhas correspondem aos dias das
composições e as colunas às estações do ano.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
227
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
-150
-120
-90
-60
-30
0
30
60
90
120
150
Figura 5.52 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias de altura
geopotencial em 500 hPa para os eventos ciclogenéticos da RG3 com a simulação do
RegCM3. O intervalo das isolinhas corresponde a 10 m. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
228
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
-2
-1.75
-1.5
-1.25
-1
-0.75
-0.5
-0.25
0
Figura 5.53 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias ciclônicas de
altura geopotencial em 200 hPa (linhas pretas) e das anomalias ciclônicas de vorticidade
relativa a 10 m (linhas coloridas) para a RG3 com a simulação do RegCM3. O intervalo das
isolinhas das anomalias de altura geopotencial é de 10 m e em todas as figuras a isolinha
mais externa se inicia em -10 m.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
229
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Figura 5.54 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias de vorticidade
relativa a 10 m para a RG3 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
230
Figura 5.55 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias de pressão ao
nível médio do mar para a RG3 com a simulação do RegCM3. As anomalias
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
231
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
Figura 5.56 Similar à figura 5.51, mas para as composições da magnitude (cores) e direção
(setas) do vento em 200 hPa e para as anomalias de divergência horizontal do vento em
200 hPa (linhas brancas) para a RG3 com simulação do RegCM3.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
232
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Figura 5.57 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias de temperatura
do ar e das anomalias do vetor gradiente horizontal de temperatura do ar em 100 hPa para a
RG3 com a simulação do RegCM3. As anomalias da temperatura do ar estatisticamente
significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão
circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
233
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
Figura 5.58 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias da direção do
vento (setas) e das anomalias da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa
para a RG3 com a simulação do RegCM3. As anomalias da divergência horizontal
estatisticamente significativas ao nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student,
estão circundadas por uma linha preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
234
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Figura 5.59 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias de precipitação
para a RG3 com a simulação do RegCM3. As anomalias estatisticamente significativas ao
nível de significância de 10%, segundo o teste T–Student, estão circundadas por uma linha
preta.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
235
RG3 (−2 dias)
Verão
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (−1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (0 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+1 dia)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
RG3 (+2 dias)
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Outono
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Inverno
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120 −100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
Primavera
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
−120−100 −80 −60 −40 −20 0
−60
−45
−30
−15
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
Figura 5.60 Similar à figura 5.51, mas para as composições das anomalias dos fluxos de
calor total e das anomalias ciclônicas de vorticidade relativa a 10 m (linhas pretas) para a
RG3 com a simulação do RegCM3.
a)
a)
f) k) p)
b) g) l) q)
c) h) m) r)
d) i) n) s)
e) j) o) t)
236
5.3 Conclusões Parciais
A análise das composições do NCEP e do RegCM3 mostrou que as ciclogêneses na
costa leste da América do Sul se formam num ambiente em que há vários mecanismos
interagindo, portanto não há um único fator responsável pela formação destes sistemas. Os
padrões atmosféricos observados em cada região ciclogenética são resumidos a seguir.
Entretanto, antes são destacadas duas características obtidas nas composições do NCEP e
do RegCM3 comuns às três regiões preferências destes sistemas:
a) A análise da estrutura vertical das anomalias ciclônicas mostrou que as ciclogêneses são
sistemas baroclínicos, porém as simuladas são ligeiramente menos baroclínicas, isto é, as
anomalias ciclônicas em superfície estão mais alinhadas com as em níveis superiores na
simulação do que no NCEP. Embora os precursores de altos níveis simulados sejam mais
rápidos do que os do NCEP, as anomalias em baixos níveis deslocam-se com velocidade
ligeiramente inferior às do NCEP. Isto porque o RegCM3 climatologicamente simula ventos
mais fortes em altos níveis e mais fracos em baixos níveis.
b) As anomalias de FCT na interface ar-mar mostraram configuração espacial similar. Nas
quatro estações do ano, observa-se que nos dias anteriores às ciclogêneses predominam
anomalias negativas de FCT na região de fracas anomalias ciclônicas. No dia 0, o ciclone
situa-se na interface das anomalias de FCT positivas a nordeste e negativas a sudoeste.
Este padrão espacial das anomalias de FCT concorda inversamente com o das anomalias
de temperatura do ar em 1000 hPa. Já nos dias +1 e +2, as anomalias positivas de FCT no
setor frio do ciclone indicam forte transferência de energia do oceano para a atmosfera.
Como mostrado por Neiman e Shapiro (1993), isto ocorre quando a circulação ciclônica
propicia advecção de ar frio continental para o oceano. A presente análise não permite
afirmar se os FCT contribuem ou não para as ciclogêneses, uma vez que foi apenas
diagnóstica. Esta resposta será obtida no Capítulo 6. Em geral, o RegCM3 superestima as
anomalias dos FCT positivos durante os eventos ciclogenéticos, mas a distribuição espacial
e temporal das anomalias são similares às do NCEP. A superestimativa das anomalias
positivas de FCT simuladas, provavelmente, está associada às anomalias mais frias
simuladas pelo modelo sobre o centro-sul da América do Sul nos casos ciclogenéticos. O ar
mais frio e seco dessas regiões ao se deslocar sobre o oceano mais quente intensifica o
gradiente vertical de temperatura e umidade e, como conseqüência, os fluxos de calor
sensível e latente positivos aumentam.
237
RG1
As composições com o NCEP mostraram que as ciclogêneses na RG1, no verão,
estão associadas a um cavado de onda curta com pequena amplitude em 500 hPa sobre o
continente, que se intensifica próximo à costa do sul do Brasil no dia da ciclogênese. Já no
inverno, o cavado em 500 hPa que influencia às ciclogêneses possui maior comprimento de
onda do que no verão. No RegCM3, nas quatro estações do ano, não há ocorrência de
cavados de onda curta. Durante o ano inteiro, as anomalias negativas de geopotencial em
500 hPa se intensificam sobre o leste da América do Sul e, provavelmente, isso está
associado à interação dos cavados transientes em níveis médios com o cavado estacionário
produzido pelo efeito topográfico dos Andes. Uma vez que a costa sul/sudeste do Brasil
localiza-se sobre uma região de gradientes horizontais de temperatura do ar, devido à
transição de massas de ar subtropical e de latitudes altas, muitas ciclogêneses estão
associadas à instabilidade frontal (baroclínica), bem como pela influência da divergência
horizontal do vento no
jet streak
, que é intensificado pelos gradientes de temperatura do ar
em superfície.
Um mecanismo plausível para explicar a maior freqüência de ciclogêneses na RG1
no verão é a maior disponibilidade de umidade sobre os setores tropical e subtropical da
América do Sul. A costa sul/sudeste do Brasil situa-se numa região de taxas de precipitação
elevadas no verão, porém a quantidade de umidade pode ainda aumentar através do
transporte de umidade do setor tropical pelo JBN, com ventos mais intensos nesta estação,
e também pelos ventos de NE do ASAS. O maior suprimento de umidade favorece a
ocorrência de precipitação e, em decorrência, liberação de calor latente. As ciclogêneses no
verão estão mais associadas a estes fatores do que aos precursores em níveis superiores,
pois anomalias negativas de altura geopotencial em 500 hPa no NCEP são ausentes no dia
-2 e fracas no dia -1 nesta estação em relação as outras. Isso também pode explicar o maior
número de sistemas registrados com vorticidade inicialmente fraca (
ζ
≤
-1,5 x 10
-5
s
-1
) nesta
região, conforme mostrou o Capítulo 4. No NCEP, o inverno é a estação de menor
freqüência de ciclogêneses na RG1, pois predomina um ambiente seco, o que desfavorece
a formação de sistemas na RG1, mesmo sendo os precursores em níveis superiores mais
intensos do que nas outras épocas do ano.
O RegCM3 também simulou maior freqüência de ciclogêneses no verão, quando
apresentou padrões atmosféricos similares aos do NCEP, como anomalias negativas de
altura geopotencial em 500 hPa mais fracas do que nas outras estações do ano e maior
disponibilidade de umidade na RG1. Já a menor freqüência de ciclogêneses foi simulada no
outono, diferenciando-se da reanálise. O outono foi a estação do ano em que o RegCM3
simulou as anomalias negativas de altura geopotencial em níveis superiores mais intensas e
também pouca disponibilidade de umidade em superfície
238
O Capítulo 4 mostrou que o RegCM3 subestima o número de ciclogêneses na RG1.
Como as composições das variáveis simuladas, em geral, foram próximas às do NCEP, o
que pode ter contribuído para a subestimativa de ciclogêneses foi a subestimativa da
intensidade do vento em superfície no modelo (Capítulo 3) e, provavelmente, menor
cisalhamento horizontal, que pode ter conduzido a sistemas mais fracos. Assim alguns
sistemas ciclônicos no RegCM3 podem não ter atingido o limiar de vorticidade ou de
duração mínima de 24 h especificado no algoritmo de
tracking
para serem registrados na
climatologia (Capítulo 4).
RG2
As ciclogêneses na RG2 estão associadas aos mesmos padrões atmosféricos
observados nas ciclogêneses da RG1, mas com algumas diferenças em localização e
intensidade dos precursores. Algumas destas são observadas em relação ao
posicionamento do JBN, do ASAS e da região de convergência dos fluxos de umidade em
850 hPa. Uma vez que os distúrbios ciclônicos transientes em níveis médios originários do
Pacífico encontram uma região de instabilidade baroclínica na superfície na desembocadura
do rio da Prata, há geração ou intensificação de anomalias ciclônicas em superfície, que
favorecem a intensificação do JBN e o desaceleramento sobre a RG2 e, desta forma, o JBN
mostra uma trajetória mais norte/sul do que na RG1. Neste ambiente, observa-se também
que o ASAS está deslocado para oeste, adentrando o continente, em relação à posição
registrada na RG1. Com a influência destes sistemas, a região de convergência de fluxos de
umidade desloca-se para sul, comparada à RG1, isto é, localiza-se sobre o sul do Brasil e
Uruguai. As ciclogêneses na RG2 também são influenciadas por regiões de divergência
horizontal do vento no
jet streak
.
Diferente da RG1, as ciclogêneses na RG2 estão mais associadas aos distúrbios em
níveis médios do que ao suprimento de umidade. Esta conclusão é baseada nos padrões
observados no verão, tanto no NCEP quanto no RegCM3, em que há intensa convergência
de umidade na RG2 e precursores mais fracos em níveis médios, e tal configuração não
propiciou maior número de sistemas, ao contrário do obtido na RG1.
No Capitulo 4 foi mostrado que no NCEP o núcleo ciclogenético na RG2 é mais
denso na primavera, porém como no inverno abrange área maior contribui para que esta
estação seja a de maior freqüência de ciclogêneses. Já o verão é a estação de menor
ocorrência desses sistemas. Embora no inverno os distúrbios ciclônicos em níveis médios
apresentem intensidade similar aos do outono e primavera, é na estação fria que os
gradientes horizontais de temperatura do ar em 1000 hPa são mais intensos na costa
239
uruguaia. Portanto, a interação dos precursores em níveis superiores com a área de
instabilidade baroclínica em superfície explicaria o maior número de sistemas ciclônicos em
superfície nesta estação e também mais intensos. Esta última característica foi obtida nas
composições das anomalias de
ζ
10
e, de acordo com as mesmas, na estação fria os
sistemas têm mais condições de cumprir os limiares de intensidade e duração estipulados
no algoritmo de
tracking
e, assim, contribuir para esta ser a mais ativa em freqüência de
ciclogêneses.
Os intensos gradientes de temperatura do ar registrados no inverno são decorrentes
da incursão de massas de ar mais frias do que nas demais épocas do ano (Marengo e
Rogers, 2001) que favorecem atividade frontogenética mais intensa (Reboita et al., 2008).
Além disso, nesta estação os gradientes horizontais mais intensos da TSM, pela confluência
das correntes das Malvinas e do Brasil, transferem baroclinia para a atmosfera. No inverno,
como também é registrado o maior número de formação de cavados no escoamento
atmosférico em níveis médios, próximo à costa oeste da América do Sul (Dal Piva, 2005),
estes sistemas transientes podem influenciar a atividade ciclogenética na RG2. Ressalta-se
que no inverno, a RG2 também tem contribuição de umidade transportada dos trópicos pelo
JBN, porém o suprimento é menor do que nas demais estações. Já no verão, a menor
freqüência de ciclogêneses parece estar associada à menor intensidade, do que nas outras
estações do ano, dos precursores em níveis superiores e dos gradientes horizontais de
temperatura do ar na costa do Uruguai, pois o suprimento de umidade é maior nesta
estação do que no inverno. A maior densidade do núcleo ciclogenético na primavera pode
estar associada com o cavado transiente em 500 hPa, que tem comprimento de onda
ligeiramente menor do que no inverno e outono, porém mais profundo, e com a intensa
anomalia de convergência de umidade em 850 hPa, confinada sobre o Uruguai no dia -1,
que podem contribuir para que os sistemas se desenvolvam mais concentrados na costa.
A primavera é a estação mais ciclogenética na simulação e isso estaria associado à
intensidade ligeiramente maior das anomalias ciclônicas de advecção de vorticidade
absoluta nesta estação. Já o outono e o inverno são as estações menos ciclogenéticas. De
acordo com o NCEP, para a estação do ano ser mais ciclogenética na RG2 deve apresentar
intensos distúrbios ciclônicos na média e alta troposfera nas latitudes da RG2 e intensos
gradientes horizontais de temperatura do ar na costa do Uruguai. Na simulação, o inverno
apresenta estas características mais acentuadas do que a primavera. Entretanto, uma outra
diferença entre essas duas estações é que a primavera é mais úmida do que o inverno no
período pré-ciclogêneses e possui anomalias positivas de FCT mais fracas no setor
sudoeste dos distúrbios ciclônicos em superfície. Como a influência dos FCT nas
ciclogêneses na costa leste da América do Sul ainda não está totalmente compreendida,
não se pode dizer que as anomalias positivas mais intensas dos FCT, no inverno, tenham
240
atuado contra as ciclogêneses. Portanto, a diferença da freqüência de ciclogêneses nestas
duas estações será atribuída ao suporte de umidade, que é mais expressivo na primavera.
Com isso, o modelo parece mostrar mecanismos diferentes do NCEP, isto é, necessidade
do suprimento de umidade para ocorrência de ciclogêneses na RG2, o que não se mostrou
tão importante no NCEP.
A menor freqüência de ciclogêneses simulada no outono é coerente com os padrões
atmosféricos identificados no NCEP, isto é, precursores em níveis superiores mais fracos do
que nas outras estações do ano e fracos gradientes horizontais de temperatura do ar na
superfície. O verão não é a estação de menor freqüência de ciclogêneses no RegCM3, o
que difere do NCEP, porque mostra precursores em níveis superiores e gradientes
horizontais de temperatura do ar mais intensos do que o outono.
Considerando o número total de ciclogêneses registradas na RG2 (Tabela 4.6) o
RegCM3 subestima 15% do total observado no NCEP. Isto pode estar associado às
menores diferenças simuladas entre os eventos ciclogenéticos e não-ciclogenéticos dos
padrões em níveis superiores e dos gradientes horizontais de temperatura do ar na costa
uruguaia do que no NCEP. Ambos os fatores contribuem para sistemas inicialmente mais
fracos e talvez, por este motivo, a climatologia simulada dos sistemas inicialmente intensos
subestime em 47% o número registrado no NCEP.
RG3
As ciclogêneses na RG3 formam-se associadas a um cavado transiente em níveis
médios, que se desloca do Pacífico para o Atlântico e se intensifica próximo ou sobre o sul
da América do Sul, acompanhado de anomalias de advecção de vorticidade absoluta
ciclônica no seu setor leste. As anomalias em superfície, que acompanham o sistema em
níveis superiores, intensificam-se a sotavento dos Andes. Tal intensificação está associada
aos padrões atmosféricos em níveis superiores, que se intensificam próximo ou sobre o sul
da América do Sul, ao efeito da topografia andina e a influência dos gradientes horizontais
de TSM na costa sul da Argentina, que transferem instabilidade para a atmosfera adjacente.
Na RG3, a estação preferencial de ciclogêneses no NCEP é o verão. Embora os
precursores em níveis superiores nesta estação sejam mais fracos do que nas demais, os
mesmos ao interagirem com uma zona de instabilidade baroclínica em superfície, mais
intensa nessa época do ano (associada a gradientes horizontais de TSM mais fortes),
contribuem para a formação de ciclogêneses. Além disso, é na estação quente que 1) a
atividade frontogenética é mais intensa na RG3 (Reboita et al., 2008), o que também
contribui para a instabilidade frontal, 2) há maior número de cavados formados em 45
o
S,
241
principalmente entre o setor sul da América do Sul e Atlântico oeste (Dal Piva, 2005), que
também podem ser precursores de ciclogêneses e 3) que também apresenta maior
freqüência da incursão de ar estratosférico na costa da Argentina (Elbern et al. 1998). Em
síntese, os sistemas em níveis médios, mesmo mais fracos no verão, parecem encontrar
uma região mais propícia em superfície ao desenvolvimento de ciclones na RG3. A menor
intensidade dos precursores em níveis superiores explica a formação do maior número de
ciclogêneses inicialmente fracas no verão mostrada no Capítulo 4. Entretanto, se os
sistemas inicialmente fracos forem suprimidos da climatologia, o inverno torna-se a estação
de maior freqüência de ciclogêneses, o que pode estar associado à influência de
precursores mais intensos em níveis médios. O outono é a estação de menor ocorrência de
ciclogêneses considerando tanto os sistemas inicialmente fracos quanto fortes. Esta
estação, além de apresentar precursores em níveis superiores mais fracos que no inverno e
primavera, porém ligeiramente mais fortes que no verão, não apresenta os mecanismos
dinâmicos presentes na estação quente.
No RegCM3, a maior freqüência de ciclogêneses é simulada no outono e inverno.
Isso pode estar associado aos seguintes padrões: 1) no outono, além dos precursores em
níveis superiores serem mais intensos do que nas outras estações, há também intensas
anomalias de gradientes horizontais de temperatura do ar em 1000 hPa na costa argentina
(porém inferiores às do inverno), que indicam um ambiente com maior baroclinia durante os
eventos ciclogenéticos; 2) no inverno, embora os precursores em níveis superiores sejam
mais fracos do que no outono, apresenta as anomalias mais intensas de gradientes de
anomalias de temperatura em superfície que provavelmente é um fator importante para as
ciclogêneses na RG3. No verão e primavera, as anomalias dos gradientes horizontais de
temperatura do ar são mais fracas, o que pode ter contribuído para estas estações serem
menos ciclogenéticas.
Este capítulo diagnosticou os padrões atmosféricos associados à ocorrência de
ciclogêneses no setor oeste do Atlântico Sul registrados na reanálise do NCEP e na
simulação do RegCM3. Foram identificadas algumas diferenças entre os padrões
atmosféricos destes dois conjuntos, isto é, diferenças na variação sazonal da intensidade
das anomalias, porém as análises não permitiram concluir o porquê de tais diferenças. A
compreensão das mesmas está além do objetivo deste capítulo.
242
6 Capítulo 6
Experimentos Numéricos de Sensibilidade
No Capítulo 2 foram apresentados resultados de estudos que tratam da influência da
topografia, da TSM e dos fluxos turbulentos de calor latente e sensível nas ciclogêneses.
Entretanto, poucos foram dedicados ao Atlântico Sul e, em especial, ao setor oeste próximo
à costa leste da América do Sul. Já o Capítulo 5 descreveu padrões atmosféricos
associados às ciclogêneses no setor oeste do Atlântico Sul e indicou que: 1) a topografia e a
distribuição de TSM contribuem para a atividade ciclogenética e 2) que as anomalias de
fluxos de calor total mostram padrão espacial similar nas composições das três regiões
ciclogenéticas. Através de experimentos numéricos de sensibilidade é possível isolar
processos físicos, bem como alterar os aspectos geográficos da região em estudo. Portanto,
este capítulo apresenta os resultados de experimentos numéricos que avaliam a influência
da topografia, dos fluxos turbulentos de calor e umidade e da TSM nas ciclogêneses sobre o
Atlântico Sul.
CAPÍTULO 6
243
6.1 Descrição dos Experimentos Numéricos
Devido ao tempo de execução das simulações e ao espaço físico necessário para
armazená-las, os experimentos numéricos foram realizados somente para o período de
setembro de 1989 a janeiro de 1991 e as análises restritas ao ano de 1990. Embora o
Capítulo 4 tenha mostrado que no ano de 1990 o RegCM3 apresentou maiores diferenças
(~10%) em relação ao número de ciclogêneses registradas na reanálise do NCEP, o mesmo
foi escolhido por ser considerado um ano normal (Ito, 1999), ou seja, não apresentou
ocorrência de eventos El Niño e La Niña (Trenberth, 1997) ou influência de qualquer outro
fenômeno de grande escala que tenha o tornado diferente do padrão climatológico entre
1990 e 1999. Além disso, os experimentos de sensibilidade mantém o mesmo período de
spin-up
da simulação controle e são comparados com esta e não com a reanálise, o que
não afeta a interpretação dos resultados.
Foram realizados 10 experimentos numéricos com o RegCM3 considerando o
mesmo período (1
o
setembro de 1989 a 31 de janeiro de 1991), resolução horizontal (60 km)
e domínio (Figuras 3.1 e 6.1). As características de cada experimento são fornecidas a
seguir.
1. Experimento Controle (ExpCTRL): corresponde ao ano de 1990 da simulação climática
realizada para setembro de 1989 a janeiro de 2000. Neste experimento, empregou-se a
TSM média mensal (Reynolds et al., 2002) como fronteira inferior no modelo, a reanálise do
NCEP (Kanamitsu et al., 2002) como condição inicial e de fronteira lateral e o esquema de
Zeng (Zeng et al., 1998) para parametrizar os fluxos de calor, umidade e momento na
interface oceano-atmosfera.
2. Remoção da Topografia (ExpTopo): similar ao ExpCTRL, mas considerando que todo o
continente está ao nível médio do mar.
Como o modelo é dirigido com a reanálise do NCEP, que incorpora informações da
topografia pode afetar os resultados da simulação quando a topografia é suprimida no
RegCM3. Para realizar uma simulação livre da influência da topografia nas condições
iniciais e de fronteiras, utilizaram-se os resultados de duas simulações do modelo de
circulação geral da atmosfera do Centro de Previsão de Tempo e Clima (CPTEC/COLA):
uma em que a topografia foi removida e outra que manteve a topografia.
3. RegCM3 Aninhado no MCG CPTEC/COLA (ExpCTRL_CPTEC): neste experimento as
condições iniciais e de fronteiras fornecidas ao RegCM3 derivaram da simulação com
244
topografia do MCG CPTEC/COLA, mas as outras especificações da simulação seguem a do
ExpCTRL.
A simulação do MCG CPTEC/COLA foi iniciada com a reanálise do NCEP do dia 15
de março de 1989 às 12 UTC, já para a fronteira inferior oceânica foram utilizadas as
médias mensais da
Optimum Interpolation Sea Surface Temperature - OISST V2
(1
o
de
resolução horizontal) da
NOAA
(Reynolds et al., 2002). O modelo utilizou o módulo de
superfície
Simplified Simple Biosphere Model
(SSiB - Xue et al., 1991), o esquema de
parametrização de convecção em cumulus do tipo Kuo (Kuo, 1974) e concecção rasa de
Tiedtke (Tiedtke, 1983) e o esquema de difusão vertical turbulenta aplicada à camada limite
planetária de Mellor e Yamada (1982). Uma descrição detalhada do MCG CPTEC/COLA é
encontrada em Cavalcanti et al. (2002). O truncamento do modelo global é T062L28, ou
seja, 62 ondas na direção zonal e 28 níveis sigma. Isso corresponde a resolução horizontal
de aproximadamente 1,875
o
x 1,875
o
de longitude e latitude.
4. RegCM3 Aninhado no MCG CPTEC/COLA e sem Topografia (ExpTopo_CPTEC):
neste experimento as condições iniciais e de fronteiras fornecidas ao RegCM3 derivaram de
uma simulação com o MCG CPTEC/COLA com características similares à anterior, porém
com modificação da topografia, isto é, topografias com alturas superiores a 200 m na região
dos Andes foram reduzidas à 200 m. Já na simulação com o RegCM3 toda a topografia foi
reduzida ao nível médio do mar.
5. Parametrização dos Fluxos de Calor na Interface Oceano-Atmosfera com o BATS
(ExpBATS): na simulação controle os fluxos de calor na interface ar-mar foram
parametrizados com o esquema de Zeng (Zeng et al.,1998), uma vez que inclui maior
número de processos físicos do que o de BATS (Dickinson et al., 1993). Como o BATS não
considera a dependência do comprimento de rugosidade na velocidade de fricção e nas
condições de estabilidade tende a superestimar os fluxos de calor latente sobre os oceanos
em condições de ventos muito fracos ou muito fortes (Rauscher et al., 2006; Pal et al.,
2007). Portanto, foi realizado um experimento numérico com este esquema para avaliar
possível impacto de maior transferência de calor e umidade para a atmosfera.
6. Supressão dos Fluxos de Calor Latente e Sensível na Interface Ar-Mar (ExpFluxos):
como no Capítulo 5 não ficou clara a influência dos fluxos turbulentos de calor nas
ciclogêneses é objetivo deste experimento esclarecer o impacto dos mesmos em termos de
freqüência, intensidade e tempo de vida das ciclogêneses. Neste experimento, os fluxos de
calor latente e sensível foram desligados simultaneamente, pois de acordo com o Capítulo
245
3 a transferência de calor sensível para a atmosfera é aproximadamente 5 vezes menor do
que a de calor latente e, portanto, devem ter impacto menor nas ciclogêneses, como propôs
Dal Piva (2001), não sendo necessários experimentos que isolem a contribuição individual
de cada um destes fluxos.
7. TSM Média Semanal (ExpTSMs): como a TSM varia mais lentamente do que as
variáveis atmosféricas, normalmente emprega-se a TSM média mensal nas simulações
climáticas. Experimentos iniciais (não apresentados) de sensibilidade da climatologia de
ciclones às TSMs mensal e semanal mostraram resultados ligeiramente diferentes. Portanto,
são apresentados os resultados de um experimento em que a TSM semanal foi utilizada
como fronteira inferior no modelo.
8. TSM Quente (ExpTSMq): este experimento segue a metodologia de Giordani e Caniaux
(2001) que calcularam a média da TSM no lado quente da corrente do Atlântico Norte,
durante o ciclo de vida de uma ciclogênese sobre esta corrente, e a substituíram em todos
os pontos de grade de um determinado domínio para realizar a simulação de tal
ciclogênese. Para o ExpTSMq calculou-se a média da TSM da corrente quente do Brasil
entre 55,5
o
-50,5
o
W e 45,5
o
–35,5
o
S (Figura 6.1a) para cada mês do período em estudo e as
médias obtidas foram substituídas em todo o domínio da simulação (85,5
o
W-15,5
o
E e 60,5
o
-
5,5
o
S, Figura 6.1b).
Figura 6.1 a) Definição das regiões para cálculo da média da TSM quente e fria; b) indica a
região em que a TSM é considerada uniforme. Neste exemplo, a TSM uniforme é igual a
12
o
C (média da corrente quente no mês de julho de 1990).
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
TSM Jul/90
Quente
Fria
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
-150 -100 -50 0 50 100 150
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
TSM Jul/90
a)
b)
246
As Figuras 6.2 a-b mostram uma comparação entre a TSM observada no mês de
julho de 1990 e a calculada. Nesta, a TSM usada no ExpTSMq é mais fria do que a
observada em direção ao equador e mais quente em direção às latitudes médias, padrão
que se repete durante todos os meses de simulação.
Figura 6.2 a) TSM média mensal observada no mês de julho de 1990; b) diferença entre o
campo da TSM quente uniforme (12
o
C) e da observada e c) diferença entre o campo da
TSM fria uniforme (8,5
o
C) e da observada.
9. TSM Fria (ExpTSMf): experimento similar ao ExpTSMq, porém calculou-se a média da
TSM da corrente fria das Malvinas entre 63,5
o
-58,5
o
W e 48,5
o
-38,5
o
S (Figura 6.1). Da
mesma forma que no ExpSSTq, a TSM calculada torna-se mais fria em direção ao equador
e mais quente em direção as latitudes médias do que a observada. (Figuras 6.2 a e c).
A Figura 6.3a mostra a média mensal da TSM calculada para o ano de 1990 nos
subdomínios que representam a corrente das Malvinas e do Brasil (Figura 6.1a). Já a
Figura 6.3b apresenta a diferença entre estas médias mensais. A diferença média entre as
TSMs é de ~3
o
C no ano, mas há forte variação sazonal, com as maiores diferenças
ocorrendo nos meses frios e as menores nos meses quentes. De acordo com a Figura 2.12
no inverno a corrente das Malvinas atua em latitudes mais baixas (até o Uruguai) do que nas
demais estações, além disso, transporta águas mais frias que diminuem as médias mensais
(Figura 6.3a) no subdomínio de estudo e, conseqüentemente, indicam maiores diferenças
em relação à TSM da corrente do Brasil.
-16
-16
-16
-12
-12
-12
-12
-8
-8
-8
-8
-8
-8
-8
-4
-4
-4
-4
0
0
0
0
4
4
4
4
8
8 8
TSM Fria - TSM Observada
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-12
-12
-12
-8
-8
-8
-8
-8
-4
-4
-4
-4
-4
0
0
0
0
0
4
4
4
4
8
8
8
8
12
12
12
TSM Quente - TSM Observada
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
0
0
0
0
4
4
4
4
8
8
8
8
12
12
12
12
12
16
16
16
16
16
20
20
20
20
20
24
24
24
TSM Observada Jul/90
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
a)
b)
c)
247
Figura 6.3 a) Média mensal no ano de 1990 da TSM da corrente do Brasil (linha pontilhada)
e das Malvinas (linha contínua) calculada nos subdomínios definidos na Figura 6.2a e b)
diferença entre a média mensal da TSM das duas correntes.
10. Intensificação da Magnitude do Gradiente Horizontal da TSM (ExpTSMgrad): este
experimento segue Cione e Raman (1995) e a sugestão de Giordani e Caniaux (2001) de
intensificar a magnitude dos gradientes horizontais da TSM para identificar possíveis
influências nos processos ciclogenéticos. Com o objetivo de intensificar o módulo do
gradiente horizontal de TSM, sem modificar significativamente sua direção e sentido,
perturbou-se a TSM original da seguinte forma: somou-se ao valor original da TSM num
determinado ponto o módulo do gradiente (
j,i
t∆
) multiplicado por um fator (
α
), isto é:
(
)
j,i
j,i
j,i
n
TT1T ∆α+=
(6.1)
onde
2/1
2
j,i
y
2
j,i
x
j,i
TTT
∆+∆=∆
(6.2)
com
( )
x2
TT
T
j,1ij,1i
j,i
x
∆
−
=∆
−+
e
( )
y2
TT
T
1j,i1j,i
j,i
y
∆
−
=∆
−+
(6.3)
nas equações T representa a TSM original (observada) e T
n
a TSM após aumentar a
intensidade do gradiente.
J F M A M J J A S O N D
8
10
12
14
16
18
20
TSM (
o
C)
Média Mensal da TSM da Corrente do Brasil e das Malvinas - 1990
Corrente do Brasil
Corrente das Malvinas
J F M A M J J A S O N D
2
2.2
2.4
2.6
2.8
3
3.2
3.4
3.6
3.8
Diferença (
o
C)
TSM Quente - TSM Fria
Diferença
Média
Desvio-Padrão
b) a)
248
A escolha do fator
α
na equação 6.1 pode ser justificada da seguinte maneira:
considerando uma variação espacial de 1º (
∆
x
≈
∆
y
≈
100000 m
≈
100 km) e uma variação
da TSM de aproximadamente 0,5
o
C na direção zonal e de aproximadamente 1
o
C na direção
meridional, tem-se que o módulo do gradiente da TSM é aproximadamente 10
-5 o
C m
-1
(ou
0,1
o
C km
-1
). Assim para perturbar a TSM em 10%, da equação 6.1 tem-se que:
1,1T1
j,i
≈∆α+
1,0T
j,i
≈∆α
4
5
10
10
1,0
≈≈α
−
(6.4)
Portanto,
α
assumirá diferentes valores dependendo da perturbação desejada no
gradiente da TSM. A Tabela 6.1 mostra alguns dos valores que
α
pode assumir de acordo
com as especificações dadas anteriormente.
Tabela 6.1 Valores de
α
considerando a magnitude do gradiente de temperatura de 10
-5 o
C
m
-1
e diferentes porcentagens para intensificação do gradiente horizontal de TSM.
Porcentagem
α
αα
α
Porcentagem
α
αα
α
2% 2 x 10
3
20% 2 x 10
4
5% 5 x 10
3
30% 3 x 10
4
6% 6 x 10
3
40% 4 x 10
4
7% 7 x 10
3
50% 5 x 10
4
10% 1 x 10
4
100% 1 x 10
5
Os valores da variação horizontal de TSM usados na determinação de
α
foram
obtidos a partir de cortes zonais e meridionais na região de confluência Brasil-Malvinas, uma
vez que o objetivo deste experimento é intensificar principalmente os gradientes horizontais
de TSM entre estas duas correntes. A Figura 6.4 apresenta exemplos de cortes zonais e
meridionais para os meses de janeiro e junho de 1990.
249
Nas Figuras 6.4 a-b nota-se que na latitude de 42,5
o
S a TSM torna-se mais fria
entre 59,5
o
a ~57,5
o
W e, então, aumenta até atingir um máximo em ~50
o
W. Esta região de
transição de águas frias e quentes caracteriza as correntes das Malvinas e do Brasil,
respectivamente. Na Figura 6.4b não se observa uma redução brusca da TSM entre 59,5º-
57,5
o
W, pois se trata de um mês de inverno, quando a corrente das Malvinas está muito
próxima à costa (Figura 2.12) não permitindo a entrada de águas quentes de norte no seu
lado oeste. Em geral, as Figuras 6.4 a-b, bem como outras não apresentadas, indicam uma
variação zonal de 0,5
o
a 1
o
C a cada 1
o
de longitude (~100 km), mas que na média é mais
próxima de 0,5
o
C 100 km
-1
.
As Figuras 6.4 c-d mostram um corte na TSM na longitude de 55,5
o
W entre as
latitudes de 45,5
o
-35,5
o
S. Nestas figuras, a TSM mostra uma evolução contínua (sem
regiões de mínimos), em relação aos cortes das Figuras 6.4 a-b, e indica águas mais
quentes em direção as latitudes mais baixas. Além disso, evidencia uma variação meridional
média de ~1
o
C 100 km
-1
.
Figura 6.4 Cortes zonais (42,5
o
S) e meridionais (55,5
o
W) na TSM nos meses de janeiro (a-
c) e junho (b-d) de 1990.
a) b)
c)
d)
-45.5 -44.5 -43.5 -42.5 -41.5 -40.5 -39.5 -38.5 -37.5 -36.5 -35.5
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
TSM 55.5
o
W - Jan/90
TSM (
o
C)
-45.5 -44.5 -43.5 -42.5 -41.5 -40.5 -39.5 -38.5 -37.5 -36.5 -35.5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
TSM 55.5
o
W - Jun/90
TSM (
o
C)
-59.5 -54.5 -49.5 -44.5 -39.5 -34.5 -29.5
13.5
14
14.5
15
15.5
16
16.5
17
17.5
TSM 42.5
o
S - Jan/90
TSM (
o
C)
Longitude
-59.5 -54.5 -49.5 -44.5 -39.5 -34.5 -29.5
6
6.5
7
7.5
8
8.5
9
9.5
10
10.5
11
11.5
12
12.5
13
13.5
14
TSM 42.5
o
S - Jun/90
TSM (
o
C)
Longitude
Latitude
Latitude
250
-60 -50 -40 -30 -20 -10
26
26.5
27
27.5
28
28.5
Longitude
TS M (
o
C)
TSM Observada e com Gradiente Horizontal Intensificado - Lat 0
o
Jan/90
-60 -50 -40 -30 -20 -10
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
TSM Observada e com Gradiente Horizontal Intensificado - Lat 45
o
S Jan/90
Longitude
TSM (
o
C)
TSM Observada
α
= 6 x 10
3
α = 1 x 10
4
α = 2 x 10
4
α = 3 x 10
4
-60 -50 -40 -30 -20 -10
0
1
2
3
4
5
6
7
8
TSM Observada e com Gradiente Horizontal Intensificado - Lat 60
o
S Jan/90
Longitude
TSM (
o
C)
TSM Observada
α = 6 x 10
3
α = 1 x 10
4
α = 2 x 10
4
α = 3 x 10
4
-60 -50 -40 -30 -20 -10
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
TSM Observada e com Gradiente Horizontal Intensificado - Lat 70
o
S Jan/90
Longitude
TSM (
o
C)
b)
a)
d)
c)
Uma característica da perturbação proposta na equação 6.1 é que a TSM é menos
(mais) perturbada onde o gradiente horizontal é fraco (intenso). A Figura 6.5 apresenta esta
característica através da comparação de cortes nas latitudes de 0
o
, 45
o
, 60
o
e 70
o
S no
campo da TSM observada e com o gradiente horizontal intensificado através de quatro
diferentes valores de
α
(6 x 10
3
; 1 x 10
4
; 2 x 10
4
e 3 x 10
4
). No equador e nas latitudes mais
altas como a TSM possui pouca variabilidade espacial, os gradientes horizontais são fracos.
Desta forma, a TSM com o gradiente intensificado assume o mesmo valor da TSM
observada (Figuras 6.5 a e d). Entretanto, nas latitudes médias (45
o
S), região de transição
entre águas quentes e frias, a TSM com gradiente horizontal intensificado mostra valores
maiores do que a observada (Figura 6.5b). Também é mostrado na Figura 6.5c, um caso
em que o gradiente horizontal de TSM é intenso numa pequena banda de longitude (65
o
-
50
o
W, portanto evidencia-se que a TSM só é alterada nessa região, permanecendo próxima
da observada nas demais longitudes. Nas Figuras 6.6 a-d são apresentados cortes nas
longitudes de 60
o
, 50
o
, 40
o
e 20
o
W e novamente observa-se que as maiores diferenças entre
a TSM observada e com gradiente intensificado ocorrem nas latitudes médias (30
o
-50
o
S).
Figura 6.5 Cortes zonais em 0
o
(a), 45
o
(b), 60
o
(c) e 70
o
S (d) no campo da TSM observada
e com o gradiente horizontal intensificado através de quatro diferentes valores de
α
(6 x 10
3
;
1 x 10
4
; 2 x 10
4
e 3 x 10
4
). Eixo horizontal corresponde à longitude e vertical à TSM.
251
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
TSM Observada e com Gradiente Horizontal Intensificado - Lon 40
o
W Jan/90
Latitude
TSM (
o
C)
TSM Observada
α
= 6 x 10
3
α = 1 x 10
4
α
= 2 x 10
4
α = 3 x 10
4
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
TSM Observada e com Gradiente Horizontal Intensificado - Lon 20
o
W Jan/90
Latitude
TSM (
o
C)
TSM Observada
α = 6 x 10
3
α = 1 x 10
4
α = 2 x 10
4
α = 3 x 10
4
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
TSM Observada e com Gradiente Horizontal Intensificado - Lon 60
o
W Jan/90
Latitude
TSM (
o
C)
TSM Observada
α = 6 x 10
3
α = 1 x 10
4
α = 2 x 10
4
α = 3 x 10
4
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
TSM Observada e com Gradiente Horizontal Intensificado - Lon 50
o
W Jan/90
Latitude
TSM (
o
C)
TSM Observada
α = 6 x 10
3
α = 1 x 10
4
α = 2 x 10
4
α = 3 x 10
4
a)
b)
c)
d)
Figura 6.6 Cortes meridionais em 60
o
(a), 50
o
(b), 40
o
(c) e 20
o
W (d) no campo da TSM
observada e com o gradiente horizontal intensificado através de quatro diferentes valores de
α
(6 x 10
3
; 1 x 10
4
; 2 x 10
4
e 3 x 10
4
). Eixo horizontal corresponde à latitude e vertical à TSM.
As Figuras 6.5 e 6.6 apresentaram cortes zonais e meridionais, respectivamente, da
TSM observada e com gradiente horizontal intensificado através de diferentes valores de
α
(6 x 10
3
; 1 x 10
4
; 2 x 10
4
e 3 x 10
4
). Para verificar a diferença no padrão espacial da TSM
intensificada em relação à observada a Figura 6.7 apresenta a TSM para janeiro de 1990,
mostrando que a intensificação dos gradientes horizontais de TSM deve-se ao aquecimento
da TSM nas regiões de gradientes. Além disso, a figura mostra que quanto maior o valor de
α
maior é a diferença entre a TSM observada e intensificada na região de gradientes de
TSM.
252
Figura 6.7 a) Média mensal da TSM observada em janeiro de 1990 e campos da diferença
entre a TSM com gradiente horizontal intensificado em janeiro de 1990 e a TSM observada.
Os valores de
α
utilizados para a intensificação foram (b) 6 x 10
3
, (c) 1 x 10
4
, (d) 2 x 10
4
e (e)
3 x 10
4
.
Para o experimento numérico considerou-se uma intensificação de 30% (
α
= 3 x 10
4
)
na magnitude dos gradientes horizontais de TSM. A Figura 6.8 ilustra a magnitude dos
gradientes horizontais sem e com intensificação de 30% em janeiro de 1990.
α = 6 x 10
3
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
α = 1 x 10
4
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
α = 2 x 10
4
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
α = 3 x 10
4
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
b)
c)
d)
e)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
26
28
TSM Observada Jan/90
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
a)
253
0
0.004
0.008
0.012
0.016
0.02
0.024
0.028
0.032
0.036
0.04
0.044
Magnitude do Grad Horizontal da TSM α = 3x10
4
Jan/90
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
Magnitude do Grad Horizontal da TSM Observada Jan/90
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10
0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
Figura 6.8 a) Magnitude dos gradientes horizontais (
o
C km
-1
) da média mensal da TSM
observada em janeiro de 1990 e b) da TSM com gradientes horizontais intensificados em
30%.
A Tabela 6.2 resume as características de cada experimento numérico de
sensibilidade. Para cada experimento realizou-se a identificação e o
tracking
dos ciclones e
construiu-se mapas de densidade anual de ciclogêneses. A fim de identificar diferenças nos
padrões atmosféricos associados às ciclogêneses, devido às condições impostas nos
experimentos numéricos de sensibilidade, composições de algumas variáveis atmosféricas
foram elaboradas de acordo com a metodologia apresentada no Capítulo 5.
Tabela 6.2 Características gerais dos experimentos de sensibilidade.
Parâmetros
Fluxos de Calor na Interface
Oceano-Atmosfera
Experimentos
Condição
Inicial e de
Fronteira
TSM Topografia
Ligado/
Desligado
Esquema de
Parametrização
ExpCTRL NCEP Mensal sim ligado Zeng (1998)
ExpTopo NCEP Mensal não ligado Zeng (1998)
ExpCTRL_CPTEC
MCG
CPTEC/COLA
Mensal sim ligado Zeng (1998)
ExpTopo_CPTEC
MCG
CPTEC/COLA
sem topografia
Mensal não ligado Zeng (1998)
ExpBATS NCEP Mensal sim ligado
BATS
(Dickinson et al.,
1993)
ExpFluxos NCEP Mensal sim desligado -
ExpTSMs NCEP Semanal sim ligado Zeng (1998)
ExpTSMq NCEP
Mensal
Quente
sim ligado Zeng (1998)
ExpTSMf NCEP Mensal Fria sim ligado Zeng (1998)
ExpTSMgrad NCEP
Mensal
Gradientes
Intensificados
sim ligado Zeng (1998)
254
6.2 Resultados
6.2.1 Simulação Controle
A freqüência anual de ciclogêneses em cada experimento numérico é apresentada
na Figura 6.9. Em relação ao ExpCTRL (290 sistemas – Figura 6.9a), a maior
subestimativa de sistemas ocorreu no ExpTSMf (161) seguido do ExpTSMq (184) e
ExpFluxos (188) e a maior superestimativa, além de única e pequena (~5%), ocorreu no
ExpTSMgrad (305). Em valor absoluto, o ExpBATS (289) foi o que mais se aproximou do
ExpCTRL. Os experimentos dirigidos pela simulação do CPTEC/COLA (Figura 6.9b)
mostraram maior freqüência de ciclogêneses (+7,5%) no ExpTopo_CPTEC, o que difere dos
experimentos dirigidos pela reanálise do NCEP, em que a supressão da topografia no
ExpTopo diminuiu o número de sistemas (-14%) em relação ao ExpCTRL.
Figura 6.9 Número total de ciclogêneses identificadas em cada experimento numérico de
sensibilidade no ano de 1990: a) com condições iniciais e de fronteiras da reanálise do
NCEP e b) com condições iniciais e de fronteiras da simulação do CPTEC/COLA.
A comparação da densidade ciclogenética no ano de 1990 obtida da reanálise do
NCEP e do ExpCTRL (Figura 6.10) mostra uma subestimativa do modelo na costa do
Uruguai e do norte da Argentina e nas proximidades de 35
o
S e 45
o
W. Já ao sul desta última
região, em ~45
o
S e 45
o
W, há uma superestimativa, bem como na parte central do Atlântico
Sul.
a)
CTRL_CPTEC Topo_CPTEC
0
50
100
150
200
250
300
350
Atlântico Sul
b)
NCEP CTRL Topo BATS Fluxos TSMs TSMq TSMf TSMgrad
0
50
100
150
200
250
300
350
Total de Ciclogêneses
Atlântico Sul
255
Figura 6.10 Densidade ciclogenética no ano de 1990: a) no NCEP e b) no ExpCTRL. c)
Diferença entre NCEP e ExpCTRL.
A maior densidade ciclogenética simulada na parte central do oceano corresponde,
em geral, à região de maior transferência de FCT para a atmosfera do que no NCEP (figura
não apresentada). Portanto, sugere-se que estes fluxos contribuam para maior número de
ciclogênenes no RegCM3. Esta hipótese será discutida na avaliação do ExpFluxos. Já o
menor número de sistemas na costa do Uruguai pode estar relacionado a três fatores: 1) a
simulação de cavados mais rasos na média troposfera do que os do NCEP para as
ciclogêneses da RG2 (Figuras 5.21 e 5.31), que em conseqüência, geram anomalias de
advecção de vorticidade ciclônica mais fracas, 2) simulação de gradientes horizontais de
temperatura do ar em superfície mais fracos (figura não apresentada) e 3) ao menor
suprimento de umidade na RG2, pois o RegCM3 subestima a convergência do fluxo de
umidade em 850 hPa no Uruguai e superestima no sul do Brasil (Capítulo 5).
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpCTRL
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
NCEP
-0.6
-0.54
-0.48
-0.42
-0.36
-0.3
-0.24
-0.18
-0.12
-0.06
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpCTRL - NCEP
a) b)
c)
256
6.2.2 Topografia
A simulação com um continente totalmente plano e ao nível médio do mar (ExpTopo)
reduz a densidade ciclogenética nas três regiões de maior freqüência destes sistemas
próximas à costa leste da América do Sul (Figura 6.11).
Figura 6.11 a) Densidade ciclogenética obtida para o ano de 1990 com o ExpTopo e b)
diferença em relação ao ExpCTRL.
A remoção da topografia implica em mudanças na circulação atmosférica. A Figura
6.13 mostra que o JBN a leste dos Andes no ExpTopo é muito mais fraco em relação ao
ExpCTRL (Figura 6.12), pois não há o bloqueio do escoamento de leste nas latitudes
tropicais pela topografia, responsável pela deflexão deste escoamento para sul/sudeste
(Gandu e Geisler, 1991). Com isso, o transporte de calor e umidade dos trópicos em direção
às RG1 e RG2 é subestimado e, conseqüentemente, a convergência dos fluxos de umidade
nestas regiões (Figuras 6.12 e 6.13). De acordo com o Capítulo 5, o suprimento de
umidade é um fator essencial para as ciclogêneses na RG1, o que pode explicar a
subestimativa destes sistemas no ExpTopo. Já na RG2, têm importância secundária nas
composições obtidas com a reanálise, mas de maior relevância na simulação.
Outra diferença do ExpTopo (Figura 6.13) reside na velocidade de propagação e
amplitude do cavado em 850 hPa nas composições das ciclogêneses das RG1 e RG2, que
é menor do que no ExpCTRL (Figura 6.12). Esta característica é obtida nas Figuras 6.12 e
6.13 através dos vetores da direção do vento. A ausência dos Andes inibe a formação da
onda estacionária na média troposfera que, geralmente, apresenta um cavado sobre o
sudeste da América do Sul e oeste do Atlântico Sul (Satyamurty et al., 1980). Assim, os
distúrbios transientes em níveis médios do Pacífico em direção ao Atlântico não têm suporte
deste sistema para se intensificarem, o que justifica o cavado mais raso e com
deslocamento mais lento no escoamento em 850 hPa no ExpTopo (Figura 6.13), que por
sua vez, gera anomalias ciclônicas mais fracas em superfície (figura não apresentada).
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTopo
-0.6
-0.54
-0.48
-0.42
-0.36
-0.3
-0.24
-0.18
-0.12
-0.06
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTopo - ExpCTRL
a)
b)
257
RG1
-1 dia
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
0 dia
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
+1 dia
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
RG2
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
RG3
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
Divergência do Fluxo de Umidade em 850 hPa - ExpCTRL
Figura 6.12 Composições, no ano de 1990, do vetor velocidade do vento (setas) e da
divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850 hPa para os eventos ciclogenéticos
nas regiões RG1 (coluna esquerda), RG2 (coluna central) e RG3 (coluna direita) entre o dia
anterior (-1) e posterior (+1) à ciclogênese (0) no ExpCTRL.
Figura 6.13 Similar à Figura 6.12, mas para o ExpTopo.
RG1
-1 dia
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
0 dia
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
+1 dia
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
RG2
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
RG3
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
Divergência do Fluxo de Umidade em 850 hPa - ExpTopo
258
Na RG3, a topografia contribuiu para a geração ou intensificação da vorticidade
ciclônica em superfície a leste dos Andes através do efeito a sotavento (teoria da
conservação da VPI – Seção 2.1.1), portanto ao remover a topografia tem-se grande
subestimativa de ciclogêneses nesta região (Figura 6.11).
Trabalhos prévios que avaliaram o impacto da remoção da topografia sul-americana
nas ciclogêneses obtiveram sistemas mais fracos (Seluchi e Saulo,1998; Jusevicius, 1999)
e, quando considerada uma climatologia, redução sensível da freqüência de ciclogêneses
na costa leste da América do Sul (Inatsu e Hoskins, 2004). No presente estudo, o ExpTopo
reduziu em 5% o número total de ciclogêneses registradas no ExpCTRL no ano de 1990 e
apresentou sistemas com vorticidade relativa inicial 10% mais fraca.
Como a reanálise do NCEP guarda em suas variáveis o efeito da topografia poderia
mascarar os resultados do ExpTopo. Portanto, realizaram-se dois experimentos numéricos
dirigidos por simulações com o MCG CPTEC/COLA: um controle (ExpCTRL_CPTEC) e
outro com a remoção da topografia (ExpTopo_CPTEC).
Figura 6.14 Densidade ciclogenética no ano de 1990: a) no ExpCTRL_CPTEC e b) no
ExpTopo_CPTEC. c) Diferença entre ExpCTRL_CPTEC e ExpTopo_CPTEC
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpCTRL-CPTEC
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTopo-CPTEC
-0.6
-0.54
-0.48
-0.42
-0.36
-0.3
-0.24
-0.18
-0.12
-0.06
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTopo-CPTEC - ExpCTRL-CPTEC
a)
b)
c)
259
O ExpCTRL_CPTEC (Figura 6.14a) difere do ExpCTRL (Figura 6.10b), pois desloca
o máximo de atividade ciclogenética na RG1 para norte e apresenta uma faixa alongada de
maior densidade ciclogenética do extremo sul da Argentina até o extremo sul do Brasil,
exceto na RG3 onde subestima a densidade. Além disso, não simula maior densidade
ciclogenética na RG2 em relação à da faixa alongada latitudinalmente. O ExpCTRL_CPTEC
(Figura 6.14a) também subestima a atividade ciclogenética na longitude de 50
o
W e mostra
ciclogêneses até a longitude de 0
o
no sul do domínio, diferenciando-se do ExpCTRL (Figura
6.10b) e também do NCEP (Figura 6.10a). Estas características são similares às obtidas
por Pesquero (2004) no estudo da identificação de sistemas de pressão em superfície na
simulação com o MCG CPTEC/COLA, isto é, subestimativa de sistemas de baixa e alta
pressão no sudoeste do Atlântico Sul e maior número de sistemas a leste desta região. Isso
permite concluir que a distribuição espacial da densidade ciclogenética obtida no
ExpCTRL_CPTEC é influenciada pelas condições iniciais e de fronteiras fornecidas ao
RegCM3. Já o ExpTopo_CPTEC (Figura 6.14b) comparado ao ExpCTRL_CPTEC (Figura
6.14a) reduz a densidade ciclogenética na costa leste da América do Sul que, no entanto, é
compensada por superestimativa a leste nas proximidades de 40
o
W e 35
o
-55
o
S, o que
implica num aumento (+7,5%) do número de ciclogêneses no ano de 1990 em relação ao
ExpCTRL_CPTEC (Figura 6.9b).
Em ambos os experimentos do RegCM3 aninhado ao MCG CPTEC/COLA (Figura
6.14) é simulado um núcleo de ciclogêneses ao norte da RG1 numa banda NW-SE que não
existe no NCEP e nem no ExpCTRL (Figuras 6.10 a-b). Esta área ciclogenética não resulta
da topografia e uma hipóstese é que esteja associada à maior liberação de calor latente
decorrente da forte taxa de precipitação nesta área. Avaliação da climatologia do modelo
CPTEC/COLA (Marengo et al., 2003) mostra que na referida área as previsões de chuva
são inversamente correlacionadas com as observações e, principalmente, no verão e
primavera. Esta característica do modelo global pode estar sendo transferida para o modelo
regional (RegCM3).
O ExpTopo_CPTEC (Figura 6.14b) reduz a freqüência de ciclogêneses nas RG2 e
RG3 pelos mesmos motivos apresentados no ExpTopo (Figura 6.11). Já a maior freqüência
de sistemas em 40
o
W e 35
o
-55
o
S (Figura 6.14b) pode ser decorrente de diferenças como,
por exemplo, das menores alturas geopotenciais em 500 hPa em relação ao
ExpCTRL_CPTEC (Figura 6.15). Esta variável na simulação sem topografia, em média
anual, apresenta menores alturas principalmente entre 50
o
-30
o
W (Figura 6.15), que é
justamente o setor de superestimativa da atividade ciclogenética no ExpTopo_CPTEC.
O padrão médio da altura geopotencial em 500 hPa nos ExpCTRL_CPTEC e
ExpTopo_CPTEC (Figura 6.15) é muito diferente do que nos ExpCTRL e ExpTopo (figura
260
-80
-80
-70
-70
-60
-60
-60
-50
-50
-50
-50
-40
-40
-40
-40
-30
-30
-30
-30
-30
-20
-20
-20
-20
-20
-20
-10
-10
-10
0
0
0
0
0
10
10
10
10
10
10
10
20
20
5200
5300
5300
5300
5400
5400
5500
5500
5600
5600
5700
5200
5300
5300
5300
5400
5400
5500
5500
5600
5600
5700
5700
5700
Altura Geopotencial em 500 hPa
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
não apresentada), onde as isolinhas de geopotencial são mais retas e sem a região de
diferenças negativas da Figura 6.15.
Figura 6.15 Média da altura geopotencial das 12 UTC no ano de 1990 simulada no
ExpCTRL_CPTEC (linha preta), no ExpTopo_CPTEC (linha vermelha) e diferença entre o
experimento sem e com topografia (linha verde).
6.2.3 Fluxos de Calor Latente e Sensível
Foi mencionado na seção 6.2.1 que a superestimativa de ciclogêneses na porção
central do Atlântico Sul registrada no ExpCTRL em relação ao NCEP (Figura 6.10) poderia
estar associada à maior transferência de energia do oceano para a atmosfera na simulação.
Esta hipótese é confirmada no experimento em que os fluxos de calor latente e sensível
foram desligados no modelo, pois no ExpFluxos (Figura 6.16) a freqüência de ciclogêneses
em tal região é ausente. A remoção dos FCT em superfície é desfavorável a ciclogêneses
devido o aumento da estabilidade estática da atmosfera e diminuição da disponibilidade de
umidade. Com relação à costa leste da América do Sul, o ExpFluxos mostra uma redução
de sistemas na costa sul/sudeste do Brasil e no sul da Argentina. Já no Uruguai a densidade
ciclogenética não é afetada pela remoção dos fluxos na simulação.
261
-10
-10
-10
-10
-10
-5
-5
-5
-5
-5
0
0
0
0
0
0
0
5
5
5
5
5
5300
5300
5300
5400
5400
5400
5500
5500
5500
5600
5600
5600
5700
5700
5700
5800
5800
5800
5200
5300
5300
5300
5400
5400 5400
5500
5500
5500
5600
5600
5700
5700
5800
5800
Altura Geopotencial em 500 hPa
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
Figura 6.16 a) Densidade ciclogenética obtida para o ano de 1990 com o ExpFluxos e b)
diferença em relação ao ExpCTRL.
Na RG1, a redução da freqüência de ciclogêneses na ausência dos FCT era
esperada, pois nesta predominam FCT positivos o ano inteiro (Figura 3.10 e 5.10), uma vez
que é banhada pelas águas quentes da corrente do Brasil. Na RG3, também predominam
FCT positivos (Figura 3.10 e 5.50), porém muito mais fracos do que na RG1 (Figura 3.10),
mas de acordo com a Figura 6.16 alteram a densidade de ciclogêneses, fato que deve estar
associado ao aumento da estabilidade da atmosfera. Já na RG2, como as ciclogêneses
estão mais associadas a processos dinâmicos (Capítulo 5), a supressão dos FCL não altera
a densidade ciclogenética (Figura 6.16).
Figura 6.17 Média da altura geopotencial das 12 UTC no ano de 1990 simulada no
ExpCTRL (linha preta), no ExpFluxos (linha vermelha) e diferença entre o experimento sem
e com fluxos de calor latente e sensível (linha verde).
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpFluxos
-0.6
-0.54
-0.48
-0.42
-0.36
-0.3
-0.24
-0.18
-0.12
-0.06
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpFluxos - ExpCTRL
a)
b)
262
RG2
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
RG3
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
RG1
-1 dia
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
0 dia
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
+1 dia
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
A remoção dos FCT praticamente não altera a circulação atmosférica média em
níveis médios e superiores, um exemplo é dado na Figura 6.17, que mostra que a média da
altura geopotencial em 500 hPa no ExpFluxos, no ano de 1990, é muito similar à do
ExpCTRL. Entretanto, diferenças são observadas na circulação atmosférica média em 850
hPa (figura não apresentada) e quando avaliada as composições das três regiões
ciclogenéticas (Figura 6.18). Estas composições mostram que o ASAS é mais intenso no
ExpFluxos (Figura 6.18) e que há menos umidade atmosférica ao norte de 40
o
S (Figura
6.19), isto é, a atmosfera é mais seca e, conseqüentemente, mais estável o que concorda
com Dal Piva (2001).
Figura 6.18 Diferença das composições do ExpFluxos e ExpCTRL, no ano de 1990, do
vetor velocidade do vento (setas) e da divergência horizontal dos fluxos de umidade em 850
hPa para os eventos ciclogenéticos nas regiões RG1 (coluna esquerda), RG2 (coluna
central) e RG3 (coluna direita) entre o dia anterior (-1) e posterior (+1) à ciclogênese (0).
263
RG1
-1 dia
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0 dia
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
+1 dia
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
RG2
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-8
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
RG3
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-8
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-8
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
Figura 6.19 Diferença das composições do ExpFluxos e ExpCTRL, no ano de 1990, da
umidade específica em 850 hPa para os eventos ciclogenéticos nas regiões RG1 (coluna
esquerda), RG2 (coluna central) e RG3 (coluna direita) entre o dia anterior (-1) e posterior
(+1) à ciclogênese (0).
A Figura 6.20a mostra que a vorticidade na primeira posição dos ciclones na costa
leste da América do Sul é ligeiramente menor no ExpFluxos em relação ao ExpCTRL, mas
quando se considera a média ao longo do tempo de vida dos sistemas a diferença torna-se
maior (Figura 6.20b e 6.21), o que concorda com Dal Piva (2001) e Oda (2005). Isto indica
que sistemas fracos no ExpCTRL, podem ainda ter menor intensidade na ausência de FCT
no ExpFluxos. Diferenças entre estes dois experimentos também são observadas no tempo
de vida médio e distância percorrida pelos ciclones, principalmente quando a comparação é
realizada para a RG1 (Figuras 6.20 c-d). Nesta, o tempo de vida médio dos sistemas no
ExpFluxos é 40% menor do que no ExpCTRL e a distância percorrida é 70% menor. Estes
resultados são diferentes dos obtidos em experimentos numéricos de casos de ciclones na
costa leste da América do Sul (Dal Piva, 2001 e Oda, 2005) que indicaram que a supressão
dos FCT altera pouco a trajetória e velocidade de deslocamento dos sistemas. Entretanto,
ambos os autores simularam numericamente apenas ciclogêneses com rápido
desenvolvimento e intensificação. Como na RG1 predomina ciclones inicialmente fracos, os
fluxos de calor e umidade são mais importantes para o desenvolvimento destes sistemas do
que nos mais intensos iniciados na RG2 e dinamicamente dirigidos, como também na RG3.
264
0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72
-3.8
-3.6
-3.4
-3.2
-3
-2.8
-2.6
-2.4
-2.2
Tempo de Vida (horas)
ζ
10
Média
ζ
10
Média nos ExpCTRL e ExpFluxos
ExpCTRL
ExpFluxos
Do ponto de vista climático as Figuras 6.20 e 6.21, mostram que os FCT não têm
grande importância na fase inicial de formação dos sistemas, mas sim ao longo do seu ciclo
de vida. Isto reforça os resultados apresentados no Capítulo 5 que mostraram importância
de mecanismos dinâmicos, tais como, distúrbios transientes na média tropofera e baroclinia
em superfície, para o desenvolvimento inicial dos ciclones.
Figura 6.20 Comparação entre o ExpCTRL e ExpFluxos considerando as RG1, RG2 e RG3:
a)
ζ
10
na primeira posição dos ciclones, b)
ζ
10
média ao longo do tempo de vida dos ciclones,
c) tempo de vida e d) distância percorridas pelos ciclones.
Figura 6.21Comparação da vorticidade relativa média ao longo do tempo de vida dos
ciclones na costa leste da América do Sul no ano de 1990 no ExpCTRL (linha pontilhada) e
ExpFluxos (linha contínua).
RG1 RG2 RG3
0
1
2
3
4
ζ
10
Inicial em Módulo (s
-1
)
RG1 RG2 RG3
0
1
2
3
4
ζ
10
Média em Módulo (s
-1
)
RG1 RG2 RG3
0
1
2
3
4
Tempo de Vida (dias)
RG1 RG2 RG3
0
1000
2000
3000
4000
Distância Percorrida (km)
ExpCTRL
ExpFluxos
a)
b)
c) d)
265
Outro experimento numérico de sensibilidade envolvendo fluxos turbulentos em
superfície foi realizado a fim de verificar a influência da parametrização do BATS nas
ciclogêneses, uma vez que é um esquema mais simples do que o de Zeng, isto é, envolve
menos processos físicos.
O ExpBATS superestima a densidade ciclogenética na RG1 (Figura 6.22), mostra
densidade similar ao ExpCTRL na RG2 e forte subestimativa na RG3. Na RG1, a
superestimativa pode estar relacionada à maior transferência de energia do oceano para a
atmosfera (Figura 6.23) e a configuração do geopotencial em 500 hPa (Figura 6.24), mais
favorável a estes sistemas do que no ExpCTRL. Na RG2, o ExpBATS simula FCT muito
próximos do ExpCTRL (Figura 6.23), além disso, nesta região as ciclogêneses parecem
sofrer fraca influência da transferência de energia ar –mar como mostrou o ExpFluxos, pois
estão mais relacionadas a mecanismos dinâmicos e estes praticamente não são alterados
no ExpBATS, como por exemplo, a altura geopotencial em níveis médios (Figura 6.24). Já
na RG3, a densidade ciclogenética que aparecia confinada na costa da Argentina no
ExpCTRL, no ExpBATS aparece mais espalhada o que conduz à subestimativa na RG3 e
superestimativa a leste. Esse padrão de densidade ciclogenética reflete o das diferenças
negativas de geopotencial em 500 hPa mais distribuídas na direção leste-oeste.
Figura 6.22 a) Densidade ciclogenética obtida no ano de 1990 com o ExpBATS e b)
diferença em relação ao ExpCTRL.
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpBATS
-0.6
-0.54
-0.48
-0.42
-0.36
-0.3
-0.24
-0.18
-0.12
-0.06
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpBATS - ExpCTRL
a)
b)
266
RG1
-1 dia
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0 dia
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
+1 dia
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
RG2
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
RG3
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
RG1
-1 dia
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0 dia
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
+1 dia
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
RG2
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
RG3
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
Figura 6.23 Diferença das composições do ExpBATS e ExpCTRL, no ano de 1990, dos
fluxos de calor total para os eventos ciclogenéticos nas regiões RG1 (coluna esquerda),
RG2 (coluna central) e RG3 (coluna direita) entre o dia anterior (-1) e posterior (+1) à
ciclogênese (0).
Figura 6.24 Diferença das composições do ExpBATS e ExpCTRL, no ano de 1990, da
altura geopotencial em 500 hPa para os eventos ciclogenéticos nas regiões RG1 (coluna
esquerda), RG2 (coluna central) e RG3 (coluna direita) entre o dia anterior (-1) e posterior
(+1) à ciclogênese (0).
267
6.2.4 TSM
Embora os resultados dos experimentos de sensibilidade à TSM sejam apresentados
nesta seção, o impacto da TSM nas ciclogêneses pode ocorrer através dos fluxos
turbulentos de calor latente e sensível (Neiman e Shapiro, 1993). Entretanto, a distribuição
horizontal da TSM também pode contribuir para as ciclogêneses, pois regiões de fortes
gradientes horizontais transferem baroclinia para a atmosfera (Sanders e Gyakum,1980;
Carlson, 1991).
O primeiro experimento numérico realizado alterando o campo da TSM foi o que
substituiu a TSM mensal pela semanal (ExpTSMs). Este experimento (Figura 6.25a) difere
do ExpCTRL (Figura 6.10b) por apresentar maior densidade ciclogenética no norte da costa
sudeste do Brasil e em alguns setores na parte central do Atlântico Sul, bem como no sul do
domínio nas proximidades de 20
o
W. A densidade ciclogenética é ligeiramente subestimada
na costa da Argentina, mas torna-se mais acentuada numa banda com orientação NE-SW
entre 35
o
-55
o
W. Em geral, na costa leste da América do Sul, a densidade ciclogenética no
ExpTSMs é similar à do ExpCTRL.
Figura 6.25 a) Densidade ciclogenética obtida no ano de 1990 com o ExpTSMs e b)
diferença em relação ao ExpCTRL
.
O ExpTSMs (Figura 6.25) não apresentou maiores similaridades com o NCEP
(Figura 6.10a) do que o ExpCTRL (Figura 6.10b), executado com a TSM mensal. Ao
contrário, diferenças mais acentuadas foram obtidas principalmente no sul do domínio, a
leste da costa da Argentina, e no centro do Atlântico Sul.
Como a TSM semanal possui pequenas perturbações em relação à TSM mensal
(figuras não apresentadas), pode influenciar a solução do modelo. Isso está de acordo com
Giorgi e Bi (2000) que verificaram que pequenas perturbações nas condições iniciais e de
-0.6
-0.54
-0.48
-0.42
-0.36
-0.3
-0.24
-0.18
-0.12
-0.06
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTSMs - ExpCTRL
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTSMs
a)
b)
268
fronteiras influenciam a solução dos modelos regionais dia a dia e, em especial, a
precipitação. A TSM semanal inclui tanto a influência de sistemas sinóticos oceânicos,
quanto atmosféricos. Com relação ao oceano, um exemplo de sistema que pode modificar a
TSM são os vórtices ciclônicos desprendidos da corrente do Brasil (Campos et al., 1995).
Segundo Soares (2003), estes vórtices podem se formar quando a corrente do Brasil
encontra regiões de topografia oceânica, como a do cone do Rio Grande (Figura 6.26). Já a
atmosfera pode influenciar a TSM, por exemplo, através da atividade ciclogenética. Na
ocorrência destes sistemas, há empilhamento de água na região oceânica sob estes devido
à convergência dos ventos, enquanto nas regiões adjacentes ocorre ressurgência que torna
a TSM mais fria que no setor abaixo dos ciclones. Portanto, a média mensal da TSM
suaviza estes efeitos. Entretanto, não compromote a distribuição de ciclogêneses no
ExpCTRL (Figura 6.10b) se comparada à do ExpTSMs (Figura 6.25a).
Figura 6.26 Topografia e geomorfologia da margem continental da região sul do Brasil.
Fonte: Teixeira et al., 2001, p. 279.
Em dois experimentos numéricos (ExpTSMq e ExpTSMf) foi considerada uma
distribuição espacial homogênea de TSM, mas que teve dependência na TSM das correntes
do Brasil e das Malvinas, pois o valor da TSM homogênea foi baseado na média mensal da
TSM destas correntes (Figura 6.1a), que diferiu em ~3
o
C por mês.
No ExpTSMq (Figura 6.27a) a densidade ciclogenética é confinada no sul do
domínio e na costa leste da América do Sul, do extremo sul do Brasil até o sul da Argentina.
Com relação ao ExpCTRL (Figura 6.27b), a densidade ciclogenética só não é subestimada
no extremo sul do domínio e próximo à costa em 40
o
S. A RG2 também é pouco afetada
neste cenário de TSM homegênea horizontalmente, onde as Figuras 6.28 e 6.29 mostram
30ºS
50ºW 40ºW
30ºW
269
que o cavado em 850 hPa, a convergência do fluxo de umidade em 850 hPa e a
ζ
10
são
muito semelhantes no ExpCTRL e no ExpTSMq.
Figura 6.27 a) Densidade ciclogenética obtida no ano de 1990 com o ExpTSMq e b)
diferença em relação ao ExpCTRL.
Como a TSM homogênea é mais fria do que a observada ao norte de 40
o
S e mais
quente ao sul desta latitude, irá influenciar a temperatura do ar sobre o oceano na baixa
troposfera. Porém, com a atuação da dinâmica do modelo, a temperatura do ar torna-se
mais fria do que a TSM no sul do domínio e mais quente no norte deste. Assim, a
distribuição da TSM e da temperatura do ar modula a dos fluxos de calor total, isto é, fluxos
positivos mais intensos ocorrem nas regiões onde a temperatura do ar é mais fria em
relação à TSM. A distribuição da temperatura do ar em 1000 hPa e dos fluxos de calor total
no ExpCTRL e no ExpTSMq são apresentadas nas Figuras 6.28 e 6.29, respectivamente,
para ilustrar esta discussão. Com base nestas, pode-se concluir que a máxima atividade
ciclogenética no ExpTSMq confinada no sul do domínio (Figura 6.27) deve-se aos máximos
gradientes de temperatura do ar nesta região (zona baroclínica) e aos máximos de fluxos de
calor total positivos.
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTSMq
-0.6
-0.54
-0.48
-0.42
-0.36
-0.3
-0.24
-0.18
-0.12
-0.06
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTSMq - ExpCTRL
a)
b)
270
Figura 6.28 Composições, no ano de 1990, para as ciclogêneses na RG2 no ExpCTRL. Da
coluna esquerda para a direita: vorticidade relativa a 10 m, vetor velocidade do vento (setas)
e convergência do fluxo de umidade em 850 hPa, temperatura do ar em 1000 hPa e fluxos
de calor total.
Figura 6.29 Similar à Figura 6.28, mas para as composições das ciclogêneses na RG2 no
ExpTSMq.
RG2
-80 -60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
RG2
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
RG2
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-4
0
4
8
12
16
20
24
28
-4
0
4
8
12
16
20
24
28
-4
0
4
8
12
16
20
24
28
RG2
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
-
1 dia
0 dia
+1 dia
Div(qV)
850hPa
ζ
10
T 1000 hPa
FCT
RG2
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
RG2
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-60 -40 -20 0
-50
-40
-30
-20
-10
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
-4
0
4
8
12
16
20
24
28
-4
0
4
8
12
16
20
24
28
-4
0
4
8
12
16
20
24
28
RG2
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
RG2
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-80 -60 -40 -20 0
-60
-50
-40
-30
-20
-10
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
Div(qV)
850hPa
ζ
10
T 1000 hPa
FCT
-
1 dia
0 dia
+1 dia
271
No ExpTSMf, como a TSM é ~3
o
C mais fria do que a do ExpTSMq, irá induzir um
maior esfriamento da atmosfera ao norte de 40
o
S e um menor aquecimento ao sul, em
relação à TSM usada no ExpTSMq. Da mesma forma que no ExpSSTq, a dinâmica do
modelo atua. Como no ExpTSMf a TSM no sul do domínio está mais próxima do valor real
em relação ao ExpTSMq, ou seja, mais fria, e a temperatura do ar é similar à do ExpTSMq
propiciam gradientes verticais de temperatura e umidade menores do que no ExpTSMq
(figuras não apresentadas) o que contribui para fluxos de calor total positivos mais fracos.
Além disso, o ExpTSMf apresenta a região de gradientes horizontais de temperatura do ar
no sul do domínio mais fraca do que a do ExpTSMq. Essas características levam o ExpTSMf
(Figura 6.30) a subestimar a densidade de ciclogêneses em relação ao ExpTSMq (Figura
6.27) e em relação ao ExpCTRL (Figura 6.10b). Novamente, a densidade ciclogenética na
RG2 não sofre alteração comparada à do ExpCTRL.
Figura 6.30 a) Densidade ciclogenética obtida no ano de 1990 com o ExpTSMf e b)
diferença em relação ao ExpCTRL.
O último experimento numérico intensifica em 30% os gradientes horizontais de
TSM. Na seção 6.1 foi apresentada a metodologia usada para tal intensificação, mas de
forma resumida pode-se dizer que esta foi obtida esquentando-se a TSM no lado quente dos
gradientes.
Muitos dos estudos sobre ciclogêneses no Atlântico Norte (por exemplo: Sanders e
Gyakum, 1980; Cione e Raman, 1995, Neiman e Shapiro,1993; Giordani e Caniaux, 2001)
investigaram sistemas que se desenvolveram em locais de intensos gradientes de TSM na
corrente do Golfo, que na verdade correspondem ao núcleo de águas mais quentes desta
corrente, e concluíram que TSM mais quente pode contribuir de três maneiras para as
ciclogêneses: 1) induzindo a baroclinia da atmosfera, 2) por convergência de ar sobre as
águas quentes e 3) como normalmente o ar que converge é mais frio do que a TSM,
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTSMf
-0.6
-0.54
-0.48
-0.42
-0.36
-0.3
-0.24
-0.18
-0.12
-0.06
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTSMf - ExpCTRL
a)
b)
272
contribui para fluxos positivos de calor total, ou seja, transferência de energia do oceano
para a atmosfera.
No Atlântico Sul, há três regiões de gradientes de TSM mais fortes: 1) entre 50
o
-35
o
S
próximo à costa leste da América do Sul, devido à confluência das correntes do Brasil e das
Malvinas, 2) entre as latitudes de 45
o
-40
o
S e as longitudes de 60
o
-20
o
W e 3) na latitude de
50
o
S estendendo-se pelas longitudes de 60
o
-30
o
W (Figura 2.13). De acordo com os estudos
para o Atlântico Norte, estas regiões de gradientes podem ser favoráveis às ciclogêneses, o
que realmente é obtido nas figuras da densidade ciclogenética do NCEP (Figura 6.10a), do
ExpCTRL (Figura 6.10b) e da climatologia apresentada no Capítulo 4 (Figura 4.12).
Inclusive no Capítulo 5 foi mencionado que os gradientes horizontais produzidos pela
confluência das correntes do Brasil e das Malvinas, no inverno, próximo a RG2 podem
transferir instabilidade para a atmosfera e, no verão, como a região de confluência desloca-
se para sul, na RG3 (Figuras 2.12 e 2.13). Portanto, pretende-se esclarecer com o
ExpTSMgrad se os gradientes mais intensos podem propiciar maior freqüência de
ciclogêneses e/ou sistemas mais intensos do que no ExpCTRL.
O ExpTSMgrad (Figura 6.31) superestima a densidade ciclogenética entre 30
o
-20
o
W
e 30
o
S e entre 48
o
-40
o
W e 50
o
S, pois os gradientes horizontais de TSM foram intensificados
em 30% (ver exemplo na Figura 6.8), e com isso podem transferir baroclinia para a
atmosfera. Além disso, na primeira região citada há fluxos positivos de calor total muito mais
intensos do que no ExpCTRL, enquanto na segunda há um gradiente horizontal destes
fluxos (Figura 6.32). Esta característica da distribuição da TSM e dos FCT também pode
explicar a superestimativa de ciclogêneses ao norte da RG1 (Figura 6.31). Já a ligeira
redução na freqüência de ciclogêneses na RG2 provavelmente está associada ao fato da
TSM mais quente no ExpTSMgrad (Figura 6.8), do sul do Uruguai até a Argentina, reduzir a
baroclinia observada na Figura 5.37, isto é, contribuiria para aquecer o ar adjacente na
incursão de massas de ar frio. Por outro lado, estas águas mais quentes parecem favorecer
a superestimativa de ciclogêneses próxima à costa em 40
o
S. O mesmo mecanismo imposto
no ExpTSMgrad na RG2 pode explicar a subestimativa de ciclogêneses na RG3 neste
experimento.
273
Figura 6.31 a) Densidade ciclogenética obtida no ano de 1990 com o ExpTSMgrad e b)
diferença em relação ao ExpCTRL.
Figura 6.32 Média no ano de 1990 dos fluxos de calor total às 12 UTC no (a) ExpGrad e (b)
ExpCTRL. (c) diferença entre o ExpGrad e o ExpCTRL.
O ExpTSMgrad superestimou em 5% (15 sistemas) o total de ciclogêneses
registradas no ExpCTRL, mas as características médias destes sistemas foram similares
nos dois experimentos: os sistemas iniciaram com vorticidade relativa média de -2,4 x 10
-5
s
-
1
, perduraram em média 2,7 dias com intensidade média de -3,0 x 10
-5
s
-1
. Oda (2005) ao
intensificar os gradientes horizontais de TSM da confluência Brasil-Malvinas para simular
uma ciclogênese não obteve contribuição destes para um sistema mais intenso do que na
simulação controle, como também obtido por Cione e Raman (1995) na simulação de uma
meso-ciclogênese intensificando em 25% os gradientes horizontais de TSM da corrente do
Golfo. Cione e Raman (1995) obtiveram apenas um adiantamento do início do sistema
comparado ao controle, devido uma intensificação de 27% dos fluxos de calor latente nas
primeiras 36 h de simulação. Pode-se concluir com base no ExpTSMgrad que a
intensificação dos gradientes horizontais de TSM, em geral, intensifica os fluxos de calor
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTSMgrad
-0.6
-0.54
-0.48
-0.42
-0.36
-0.3
-0.24
-0.18
-0.12
-0.06
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
ExpTSMgrad - ExpCTRL
a)
b)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
280
300
FCT ExpGrad
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
280
300
FCT ExpCTRL
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-100
-90
-80
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
ExpGrad - ExpCTRL
-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
a)
b) c)
274
total positivos, que em algumas regiões atuam no sentido de favorecer a maior freqüência
de ciclogêneses e em outras a reduzir, e que não favorecem sistemas mais intensos e/ou
com maior tempo de vida.
6.3 Conclusões Parciais
Este capítulo apresentou os resultados dos experimentos numéricos que avaliaram a
sensibilidade da distribuição das ciclogêneses no Atlântico Sul à topografia, aos fluxos
turbulentos de calor e à TSM. Devido aos custos computacionais, os experimentos só foram
realizados para o ano de 1990. O ExpCTRL corresponde ao primeiro ano da simulação
climática contínua realizada entre 1990 a 1999 e discutida nos capítulos anteriores.
O ExpTopo mostrou que a topografia é importante para a formação de ciclogêneses
nas três regiões de maior freqüência destes sistemas próximas à costa leste da América do
Sul, pois considerando um continente plano e ao nível médio do mar ocorrem mudanças na
circulação atmosférica: o JBN a leste dos Andes enfraquece e, com isso, o transporte de
calor e umidade dos trópicos para as RG1 e RG2 é subestimado, o que desfavorece as
ciclogêneses. A ausência dos Andes também inibe a formação da onda estacionária na
média troposfera que, geralmente, apresenta um cavado sobre o sudeste da América do Sul
e oeste do Atlântico Sul (Satyamurty et al., 1980), assim, não há suporte para a
intensificação dos distúrbios transientes em níveis médios que chegam a tal região. Já na
RG3, sem topografia não ocorre o efeito a sotavento, ou seja, aquecimento do ar por
compressão adiabática, que é um importante mecanismo para as ciclogêneses desta região.
Como os resultados do ExpTopo poderiam estar influenciados pela reanálise do
NCEP, que inclui em suas variáveis o efeito da topografia, dois outros experimentos foram
realizados a partir de simulações do MCG CPTEC/COLA: um de controle e outro de
sensibilidade. O ExpTopo_CPTEC, que foi dirigido pela simulação do MCG com topografia
reduzida a 200 m na região andina, mostrou resultados similares ao ExpTopo na costa leste
da América do Sul, isto é, redução da freqüência de ciclogêneses. No entanto, apresentou
algumas diferenças nos demais setores do Atlântico Sul. Ambos ExpTopo_CPTEC e
ExpCTRL_CPTEC mostraram distribuição espacial da densidade de ciclogêneses no
Atlântico Sul diferente do ExpTopo e ExpCTRL, respectivamente, que está associada a
diferenças na simulação do MCG CPTEC/COLA em relação à reanálise do NCEP. Uma
diferença importante é o número excessivo de ciclogêneses nos subtrópicos (costa sudeste
do Brasil), em banda NW-SE, que só não é simulada no inverno. A hipótese é que isso
resulte da maior taxa de precipitação, com conseqüente liberação de calor latente, quando o
RegCM3 é dirigido pelo CPTEC/COLA, o que resultaria em ciclogêneses com grande
275
influência de processos diabáticos. Segundo Marengo et al. (2003), exatamente nesta área
a chuva prevista pelo MCG CPTEC/COLA apresenta correlação negativa com a observada.
Outra diferença é que quando o RegCM3 é dirigido pelo MCG CPTEC/COLA o número total
de ciclogêneses é maior no ExpTopo_CPTEC, diferente do que ocorre quando é dirigido
pela reanálise do NCEP. Isto se deve à diferença de altura geopotencial em 500 hPa
centrada em 40
o
W que favorece as ciclogêneses no ExpTopo_CPTEC.
No Capítulo 4 foi mencionado que o RegCM3 superestima a densidade de
ciclogêneses na parte central do Atlântico Sul, o que também é aparente na comparação da
simulação do ano de 1990 com a reanálise. A superestimativa está associada à maior
transferência de energia do oceano para a atmosfera no modelo. Na ausência de fluxos
turbulentos de calor e umidade, a densidade ciclogenética nesta área sofre drástica
redução, que é decorrente do aumento da estabilidade estática da atmosfera e diminuição
da disponibilidade de umidade. Com relação à costa leste da América do Sul, somente a
RG2 não é afetada pela ausência destes fluxos, pois as ciclogêneses nessa região estão
mais associadas a mecanismos dinâmicos. A ausência dos FCT não possui grande
influência na fase inicial de formação dos ciclones próximos da costa, mas tem grande
importância ao longo do tempo de vida dos ciclones, pois estes apresentam menor
vorticidade média, tempo de vida e percorrem distâncias menores do que no ExpCTRL.
Comparada à simulação com parametrização de Zeng (ExpCTRL), a com BATS
superestima a freqüência de ciclogêneses na RG1 e subestima na RG3, enquanto na RG2 é
similar. Na RG1 a superestimativa é associada à maior transferência de FCT para a
atmosfera e também a configuração favorável da altura geopotencial em 500 hPa. Já as
diferenças negativas de geopotencial em 500 hPa mais distribuídas em relação ao ExpCTRL
desfavoreceram as ciclogêneses na RG3. Na RG2, processos diabáticos não são tão
importantes para as ciclogêneses quanto os dinâmicos, por esse motivo não há diferenças
nessa região ciclogenética em relação ao ExpCTRL.
O ExpTSMs mostrou que pequenas perturbações na TSM implicam em ligeiras
diferenças na distribuição espacial de ciclogêneses. Este experimento não apresentou
maiores similaridades com o NCEP do que o ExpCTRL, executado com a TSM mensal.
Nos cenários em que se considerou a TSM horizontalmente homogêna, as
ciclogêneses se restringiram aos setores oeste e sul do Atlântico Sul. Estes cenários
implicaram em mudanças na distribuição horizontal de temperatura do ar, que apresentou
máximos gradientes horizontais no sul do domínio, e na distribuição horizontal dos fluxos
turbulentos de calor e umidade, que foram máximos nos locais de temperaturas mais frias.
Portanto, o aumento de ciclogêneses no sul do domínio está associado à baroclinia da
atmosfera e a transferência de energia do oceano para a atmosfera. Já no setor oeste, estes
276
cenários não alteram tanto a distribuição de ciclogêneses, devido estes sistemas estarem
mais associados a mecanismos dinâmicos.
A intensificação dos gradientes horizontais de TSM em 30%, como, em geral,
esquentou a TSM no lado quente dos gradientes, intensificou os fluxos de calor total
positivos, que em algumas regiões atuaram no sentido de favorecer a maior freqüência de
ciclogêneses (norte da RG1) e em outras a reduzir (RG2 e RG3). Nas RG2 e RG3, o
aumento da TSM para intensificação dos gradientes esquentou a atmosfera adjacente o que
contribuiu para redução da baroclinia apresentada no Capítulo 5. A intensificação dos
gradientes de TSM não contribuiu para ciclones mais intensos e/ou com maior tempo de
vida, mas aumentou em 5% o total de sistemas identificados no experimento controle.
A Tabela 6.3 resume os resultados dos experimentos numéricos para as três regiões
de maior atividade ciclogenética no oeste do Atlântico Sul, próximo à costa leste da América
do Sul.
Tabela 6.3 Síntese dos resultados dos experimentos numéricos para as três regiões de
maior atividade ciclogenética no oeste do Atlântico Sul, próximo à costa leste da América do
Sul. Subestimativa da freqüência de ciclogêneses em relação ao ExpCTRL é indicada por -,
superestimativa por +, freqüência similar por = e aproximadamente igual por
≅
.
Experimento RG1 RG2 RG3
ExpTopo
- - -
ExpTopo_CPTEC
- - -
ExpFluxos
- = -
ExpBATS
+ = -
ExpTSMs
≅
=
≅
ExpTSMq
-
≅
-
ExpTSMf
-
≅
-
ExpTSMgrad + norte
- sul
- -
277
7 CAPÍTULO 7
Conclusões Finais
Este estudo avaliou o
skill
do RegCM3 em simular as ciclogêneses no Atlântico Sul
entre 1990 a 1999 e, também, os padrões atmosféricos associados ao desenvolvimento
destes sistemas. Além disso, foram realizados alguns experimentos numéricos para testar a
sensibilidade das ciclogêneses aos fluxos turbulentos de calor e umidade, topografia e TSM.
Inicialmente, as climatologias sazonal e mensal de algumas variáveis simuladas
foram validadas através de comparação com as das análises do WHOI, ECMWF, NCEP e
GPCP. Em geral, o RegCM3 simula o padrão espacial sazonal das variáveis similar ao
observado nas análises, porém apresenta diferenças em termos de intensidade. O modelo
subestima a velocidade do vento em baixos níveis e superestima em níveis superiores,
simula menos precipitação na região da ZCAS e mais no centro-sul do domínio. Além disso,
subestima os fluxos turbulentos de calor latente nas latitudes baixas, exceto no verão,
quando os superestima na costa sul/sudeste do Brasil e a leste de 30
o
W e norte de 35
o
S. Já
nos extratrópicos é próximo das análises. Com relação aos fluxos de calor sensível, o
modelo os superestima principalmente nas latitudes mais baixas do domínio, devido ao fato
dos fortes gradientes verticais de temperatura do ar na camada superficial em função do
bias frio (~2
o
C) obtido na temperatura do ar em baixos níveis. Conforme discutido em outros
trabalhos (Cuadra, 2005; Rocha, 2005; Fernandez et al., 2006), o bias frio pode ser
decorrente do esquema convectivo de Grell, pois as correntes descendentes parametrizadas
neste esquema transportam ar mais frio da média troposfera para baixos níveis. Isso,
portanto, explicaria o bias frio maior no setor norte do domínio, região onde normalmente a
atividade convetiva é mais intensa.
A avaliação do ciclo anual das variáveis simuladas mostrou padrão similar aos das
análises (WHOI, ECMWF, NCEP), até mesmo para a precipitação, porém algumas
diferenças foram notadas na intensidade. Entretanto, tais diferenças são maiores no setor
norte do domínio (RG1) e diminuem em direção aos extratrópicos (RG3). Embora as
condições iniciais e de fronteira empregadas na simulação tenham sido a reanálise do
NCEP, o modelo não apresentou resultados mais similares a esta, pois dependendo da
variável analisada, ora aproximou-se mais de uma ora de outra. Isto mostra que as
condições de fronteira permitiram a atuação da física interna do modelo, uma vez que o
domínio escolhido foi grande o suficiente para permitir o desenvolvimento das circulações de
CAPÍTULO 7
278
mesoescala e incluir forçantes relevantes, como os Andes. Por fim, conclui-se que o
RegCM3 é capaz de simular as características climatológicas médias no Atlântico Sul, onde
se destaca a proximidade de seus resultados com as análises nas regiões extratropicais, o
que estimulou a investigação de sua performance em reproduzir os ciclones extratropicais
no Atlântico Sul.
A climatologia de ciclones foi obtida através de um esquema automático que
identifica mínimos de vorticidade relativa no vento a 10 m de altura (
ζ
10
). Foram incluídos na
climatologia todos os sistemas com
ζ
10
≤
-1,5 x 10
-5
s
-1
e tempo de vida igual ou superior a 24
horas. Em 10 anos, o RegCM3 simulou 2760 ciclogêneses, número que diferiu apenas em
1% do obtido no NCEP (2787). Esta subestimativa muito pequena deve-se à simulação de
sistemas mais fracos, pois estes muitas vezes não atingem os limiares de vorticidade ou de
duração pré-definidos no algoritmo de
tracking
. Além disso, alguns sistemas simulados
entram no domínio e não perduram por tempo suficiente para serem inclusos na
climatologia, e alguns atravessam o domínio em menos de 24 horas. Outro fator que
contribuiu para diferenças entre as climatologias foi o maior número de centros de circulação
ciclônica associados a cavados de pequena escala inseridos em cavados com comprimento
de onda maior no NCEP do que no RegCM3.
A variabilidade interanual das ciclogêneses simuladas que se iniciaram com
ζ
-1.5
no
Atlântico Sul apresentou padrão similar à do NCEP, porém com algumas diferenças em
termos de valores absolutos. O ciclo anual destas ciclogêneses não mostrou uma estação
de máxima atividade ciclogenética, em função da pequena diferença no número de
ciclogêneses mês a mês, resultado similar ao de Sinclair (1996). Entretanto, ao se
considerar a climatologia de sistemas inicialmente mais fortes (
ζ
-2.5
) o ciclo anual é bem
definido com maior freqüência de sistemas nos meses inverno em ambos, NCEP e
RegCM3, o que concorda com Gan e Rao (1991).
No Atlântico Sul, considerando-se os sistemas com
ζ
-1.5
no NCEP, foram identificadas
três regiões preferenciais de ciclogêneses próximas à costa leste da América do Sul: na
costa sul da Argentina próximo a 48
o
S, com maior freqüência no verão; no Uruguai, na
região da desembocadura do rio da Prata (35
o
S), com maior densidade de sistemas na
primavera; e na costa das regiões sul e sudeste do Brasil, entre 25
o
e 30
o
S, com maior
densidade de sistemas no verão. Esses três núcleos ciclogenéticos também são evidentes
nos estudos realizados por Necco (1982 a,b), Sinclair (1996), Hoskins e Hodges (2005). O
RegCM3 simulou as três regiões ciclogenéticas, embora com menor densidade, que foi
compensada por uma superestimativa em direção ao centro do Atlântico Sul. A maior
freqüência de sistemas simulados na costa sul/sudeste do Brasil é obtida no verão e na
costa do Uruguai na primavera, concordando com o NCEP. Entretanto, este resultado obtido
279
para o Uruguai difere de Gan e Rao (1991) e Sinclair (1996) que mostram maior freqüência
de ciclogêneses no inverno. Nesta estação, no NCEP a densidade do núcleo ciclogenético é
menor do que na primavera, porém a área de formação das ciclogêneses é maior. Assim,
delimitando-se uma região para a contagem do número de sistemas obtém-se maior
ocorrência no inverno, o que concorda com os autores citados. Já no RegCM3, mesmo
assim a primavera continua sendo a estação preferencial de ciclogêneses na costa do
Uruguai. Na costa sul da Argentina, o núcleo ciclogenético simulado é mais intenso no
outono/inverno, diferindo do NCEP, que é no verão, pois nesta estação muitas ciclogêneses
simuladas aparecem próximas à fronteira sul do domínio, ou seja, deslocadas da região do
núcleo ciclogenético. A análise da densidade ciclogenética também foi realizada para
sistemas que se iniciaram com
ζ
-2.5
e a principal diferença obtida em relação à anterior foi a
supressão do núcleo de ciclogêneses na costa sul/sudeste do Brasil em ambos, NCEP e
RegCM3.
Os ciclones extratropicais simulados pelo RegCM3 no Atlântico Sul têm, em geral,
menor vorticidade relativa média durante o ciclo de vida do que os do NCEP, que
provavelmente é decorrente da menor magnitude do vento a 10 m no RegCM3, quando
comparado ao NCEP. Embora os sistemas simulados tenham em média se iniciado 12 a 24
h após os do NCEP, como decaíram depois dos desta reanálise, contribuíram para tempo
de vida similar nas duas climatologias. Os ciclones simulados percorrem distâncias pouco
menores do que os do NCEP o que contribui para menor velocidade média, uma vez que o
tempo de vida dos sistemas é similar nas duas climatologias. As características das
ciclogêneses nas três regiões de maior freqüência destes sistemas, próximo à costa leste da
América do Sul, em relação ao NCEP seguem o padrão das obtidas considerando todo o
Atlântico Sul. Os resultados deste estudo mostram que o RegCM3 simula os principais
aspectos da climatologia de ciclones no Atlântico Sul podendo, então, ser utilizado em
estudos de ciclones no clima futuro, uma vez que já se conhecem suas habilidades e
limitações.
As análises de composições para as três regiões mais propícias às ciclogêneses na
costa leste da América do Sul mostraram que estes sistemas estão associados à
instabilidade baroclínica em superfície e a distúrbios transientes em níveis superiores e que
em cada região a máxima freqüência de ciclogêneses ocorre devido a características
peculiares. Considerando o NCEP, na RG1 a atividade ciclogenética é maior no verão
quando os distúrbios em níveis superiores são mais fracos, porém época de maior
disponibilidade de umidade, o que permite concluir que a umidade é essencial para as
ciclogêneses nesta região. Na RG2 as ciclogêneses são mais freqüentes no inverno,
quando os distúrbios ciclônicos em níveis médios apresentam intensidade similar aos do
outono e primavera, mas quando os gradientes horizontais de temperatura do ar em 1000
280
hPa são mais intensos na costa uruguaia (por influência da TSM). Portanto, a interação dos
precursores em níveis superiores com a região de instabilidade baroclínica em superfície
contribui para geração de maior número de sistemas ciclônicos em superfície nesta estação.
Além disso, no inverno, também é registrado o maior número de formação de cavados no
escoamento atmosférico em níveis médios próximos à costa oeste da América do Sul (Dal
Piva, 2005), que podem influenciar a atividade ciclogenética na RG2. Na RG3, a atividade
ciclogenética é máxima no verão. Nesta estação, embora os precursores em níveis
superiores sejam mais fracos, os mesmos podem interagir com uma zona de instabilidade
baroclínica em superfície mais intensa nessa época do ano associada à distribuição de
TSM. Além disso, é na estação quente que a atividade frontogenética é mais intensa na
RG3 (Reboita et al., 2008), que há desenvolvimento de maior número de cavados em 45
o
S,
principalmente entre o setor sul da América do Sul e Atlântico oeste (Dal Piva, 2005), e que
também há maior freqüência na incursão de ar estratosférico na costa da Argentina (Elbern
et al. 1998). As ciclogêneses nas três regiões sofrem influência da topografia: nas RG1 e
RG2, o cavado transiente em níveis médios torna-se mais intenso quando interage com o
cavado da onda estacionária produzida pelo efeito dos Andes; e na RG3 pelo efeito a
sotavento, isto é, o ar que cruza os Andes é forçado a descer e, assim, aumenta sua
vorticidade ciclônica.
O RegCM3 simula os mecanismos dinâmicos associados às ciclogêneses presentes
no NCEP, porém com algumas diferenças na variação sazonal da intensidade destes, que
conduzem a diferenças nas estações de maior e menor freqüência de ciclogêneses. O
modelo concorda com o NCEP apenas na estação de maior freqüência de sistemas na RG1.
A compreensão das diferenças na intensidade dos padrões atmosféricos simulados está
além dos objetivos deste estudo.
Os experimentos numéricos de sensibilidade mostraram que a topografia é
fundamental para a existência dos três máximos ciclogenéticos na costa leste da América do
Sul, pois considerando um continente plano e ao nível médio do mar há mudanças na
circulação atmosférica: o JBN a leste dos Andes enfraquece e, com isso, o transporte de
calor e umidade dos trópicos para as RG1 e RG2 é subestimado, o que desfavorece as
ciclogêneses. A ausência dos Andes também inibe a formação da onda estacionária na
média troposfera que, geralmente, apresenta um cavado sobre o sudeste da América do Sul
e oeste do Atlântico Sul (Satyamurty et al., 1980), assim, não há suporte para a
intensificação dos distúrbios transientes em níveis médios que chegam a tal região. Já na
RG3, sem topografia não ocorre o efeito a sotavento, o que é um importante mecanismo
para as ciclogêneses desta região.
281
A ausência de fluxos de calor latente e sensível na interface ar-mar reduz a atividade
ciclogenética nas RG1 e RG3 e na parte central do Atlântico Sul, mas não afeta a RG2. A
subestimativa de ciclogêneses é decorrente do aumento da estabilidade estática da
atmosfera e diminuição da disponibilidade de umidade na ausência de fluxos de calor e
umidade do oceano para atmosfera. Na RG2, a ausência dos FCT não afeta as
ciclogêneses em função dos mecanismos dinâmicos serem mais determinantes no
desenvolvimento destes sistemas. A supressão dos FCT não possui grande influência na
fase inicial de formação dos ciclones, mas tem grande importância ao longo do tempo de
vida, pois implicam em sistemas mais fracos e com menor duração. A distribuição espacial
das ciclogêneses foi sensível à parametrização de BATS e a TSM semanal. No experimento
com o BATS, os FCT são superestimados, principalmente no setor tropical do domínio, e há
pequenas diferenças na altura geopotencial em 500 hPa, que levaram o RegCM3 a
superestimar as ciclogêneses na RG1 e subestimar na RG3. Já na RG2, a densidade
ciclogenética praticamente não altera em relação ao experimento controle, pois os FCT são
menos importantes nas ciclogêneses desta região do que os mecanismos dinâmicos. O
experimento com TSM semanal não apresentou maiores similaridades com o NCEP do que
o controle.
Diferentes cenários de TSM modificam a distribuição espacial de ciclogêneses no
Atlântico Sul. Nos cenários em que se considerou a TSM um campo homogêneo
horizontalmente, as ciclogêneses se restringiram aos setores oeste e sul do Atlântico Sul. A
atividade ciclogenética no setor sul está relacionada ao deslocamento para sul da região de
baroclinia da atmosfera e a máxima transferência dos FCT nesta região. Já no setor oeste,
ainda predominam os mecanismos descritos no Capítulo 5. A intensificação dos gradientes
horizontais de TSM em 30%, como, em geral, esquenta a TSM no lado quente dos
gradientes, intensifica os fluxos de calor total positivos, que em algumas regiões atuam no
sentido de favorecer a maior freqüência de ciclogêneses (norte da RG1) e em outras a
reduzir (RG2 e RG3). A intensificação dos gradientes de TSM não contribuiu para ciclones
mais intensos e/ou com maior tempo de vida, mas aumentou em 5% o total de sistemas
identificados no experimento controle.
282
Sugestões para Trabalhos Futuros
Reduzir o bias frio do RegCM3 para diminuir os fluxos de calor sensível e possivelmente o
espalhamento de ciclogêneses sobre o oceano Atlântico.
Aplicar o RegCM3 no estudo da climatologia de ciclogêneses no clima futuro de acordo com
os diferentes cenários de emissão de gases estufa propostos pelo IPCC.
Realizar um experimento numérico removendo apenas a Serra do Mar para avaliar a
hipótese de Necco (1982a) de que as ciclogêneses na costa sul/sudeste do Brasil são
influenciadas pelo efeito a sotavento.
Investigar os mecanismos dinâmicos de formação de ondas curtas em níveis médios sobre
a América do Sul.
Utilizar uma metodologia apropriada para verificar a posição do cavado estacionário, gerado
pelo efeito topográfico, nas diferentes estações do ano e quando da ocorrência de
ciclogêneses na costa sul/sudeste do Brasil e na costa do Uruguai. Além disso, investigar o
processo de interação do cavado transiente com o cavado estacionário.
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